7bridges创始人兼首席执行官PhilipAshton表示：“运输和物流(T&L)中的人工智能解决方案是这种增长的一部分，对于满足消费者至关重要。越来越高的期望至关重要。”无论企业本身是T&L供应商，还是依赖高效供应链平稳运营的公司（如零售商），采用AI创新对于保持竞争力至关重要。在新兴市场建设智能交通市场城市WhereIsMyTransport的首席执行官DevindeVries讨论了如何使用数据使新兴城市的交通变得更智能。据麦肯锡称，通过采用人工智能，物流公司在未来20年内每年可产生1.3万亿美元的收入，达到2万亿美元的收入.本文将深入探讨人工智能和自动化在运输和物流领域的许多当前和未来用例。认知机器阅读——一种已经在该领域内被利用的人工智能实现——是一种有效的阅读方法，称为认知机器读取大量各种数据类型。Antworks联合创始人AsheeshMehra解释说：“疫情给物流运输行业带来了困难和不确定的时期。旅行和运营限制已导致多达75%的公司供应链运营严重中断。然而，对于那些采取数字化举措的公司而言，自动化在支持和维持物流规划和客户计费等流程的正常业务方面发挥了关键作用。“基于认知机器阅读(CMR)的自动化工具正在减少传统上与物流规划相关的繁重且耗时的手动任务。CMR通过分析、提取和处理结构化和非结构化数据格式来实现这一点，以快速生成高度准确的报告，用于预测和后续行动。”CMR也在改变公司处理计费机制的方式，这是另一种通常是劳动密集型活动。例如，一家全球运输和物流公司通过CMR自动化将其计费程序的准确性提高了80%，并将处理时间减少了63%。另一种颠覆运输和物流行业的技术是人工智能和物联网(IoT)的结合。Mindtree管理合伙人AnshumanSingh表示：“新兴技术和新技术的快速发展让运输和物流公司有很多工作要做。”做。“在2019年，我们看到物联网与现有场景的整合有所增加——大多数围绕添加物联网/传感器功能和启用边缘智能的挑战都在AIoT下得到了解决。“虽然启用这些功能的最初目的可能与早期预测故障或优化使用模式以提高效率，这些设备/传感器现在提供的大量数据开辟了探索和优化的新途径。辛格接着解释说，进展发生在以下三个阶段：在边缘启用核心功能——包括基本传感器开发、与可用设备的集成。收集从这些传感器生成的数据并以结构化形式呈现它们存储在中央数据存储或数据湖中——通常在云中。实现人工智能/机器学习与物联网的协同，将它们结合在一起成为AIoT。”该领域的重点也遵循核心技术AI本身的演进——从最初的设备功能/集成到应用AIoT，”辛格补充道。“虽然物联网提供了对大量信息的访问，但人工智能已经促成了智能和节能货运系统的创建，使我们能够在能源可持续性方面表现出色，同时实现我们更好地协调供应链的目标。“航空中的人工智能C&CAlphaGroup的创始人兼执行董事BhanuChoudhrie解释了人工智能如何能够并且能够继续协助航空业的运营，由于需求暴跌，航空业尤其受到大流行的影响。”航空运输业普遍采用这种技术，”Chaudry说。“从机场护照安检的面部识别到行李托运和远程飞机监控，这些创新多年来一直在为运营商和客户简化流程。然而，除了这些当前的应用之外，人工智能还有更大的潜力。“人工智能可以在航空业转型中发挥关键作用，AlphaAviationGroup已经与监管机构和航空公司密切合作，以发挥其在支持航空运输效率和未来飞行员库方面的潜力。”人工智能和机器学习算法擅长识别模式，并且非常有效地整理来自受训人员培训的数据。由于大多数飞行模拟器已经配备了可生成大量数据的传感器，因此该资源现在可用于从培训开始就评估飞行员的能力。“强大的人工智能和机器学习系统可以分析数百个飞行参数并整理数千小时的模拟器数据，产生人类教练无法确定的结果。例如，人工智能程序可以识别飞行员在飞行时的关键动作。执行关键演习。”评估他们的能力，并根据实时数据对学员的优势和劣势进行全面评估。”人工智能在航空领域的价值还体现在英国政府批准了一项耗资300万英镑的项目ProjectBluebird，该项目旨在对首个用于空域控制的人工智能系统进行实地试验。这项工作于2021年8月开始，目前正在与艾伦图灵研究所和国家空中交通服务局(NATS)合作进行。供应链管理运输和物流运营的一个主要方面是管理供应链，Teradata零售咨询业务前负责人EMEA的JohnMalpass提供了有关该领域如何从人工智能中受益的见解。“人工智能代表了物流和运输行业面临的最大和最有前途的技术进步机会之一，不仅体现在机器人技术取代人工任务方面，还体现在我们思考和管理整个供应链的方式上，”Malpass说。“然而，使用人工智能来简单地改进现有流程将限制它可以提供的潜在价值。当我们用它来改变工作和业务流程的完成方式时，这项技术就真正证明了它的价值。”在这个AI智能变革的中心是数据。整合端到端供应链中的不同数据并通过自动化分析对其进行编排，将启用基于洞察力的新方法来优化和运营供应链。一种允许用户以前所未有的方式全面思考供应链管理方式的方法。“结合使用集成数据和预测性实时自动化，用户可以更新和重新思考过时的手动密集型业务流程。如果实施得当，人工智能将引入新的改变游戏规则的能力，推动物流和运输行业的增长。一种带来变革和持久变化的新工作方式。”监测天气状况最后，根据BlueYonder3PL行业战略副总裁PeterVanMerode的说法，人工智能可以监测天气状况，以帮助找到并发问题的解决方案。他解释说：“人工智能可以在识别运输和物流中的潜在中断方面发挥关键作用，利用天气和产品有效期等信息结合机器学习(ML)来最大限度地减少或避免问题。”例如，如果人工智能发现波涛汹涌的大海可能导致港口关闭，机器学习可以通过建议替代路线来帮助零售商解决问题。这一点很重要，因为蔬菜延迟到达会缩短它们的保质期，甚至在到达商店之前就已经腐烂了。“避免这些类型的物流问题有助于提高效率，同时还能大大减少浪费，最终帮助零售商增加利润。”
