【.com快译】调查显示，受新冠肺炎疫情的影响，多个国家和地区的交通物流行业业务受到严重影响.为防止病毒传播，一些国家和地区发布了旅行禁令。然而，事实证明，人工智能和自动化技术可以帮助这一时期的运输和物流行业，让行业创新并协助经济复苏。7bridges首席执行官PhilipAshton指出：“到2021年，全球物流业预计将增长到32,150亿美元。运输和物流(T&L)领域的人工智能解决方案将贡献这一增长的主要部分，这对于满足消费者不断提高的期望值至关重要。无论是运输和物流供应商，还是依赖高效供应链平稳运行的零售商，人工智能技术的采用都可以提高竞争力。下面讨论人工智能和自动化在交通物流领域的一些用例中的作用：1.认知机器阅读人工智能技术已经应用于交通物流行业，是一种高效读取大量不同信息的方法。AntworksGroupCEOAsheeshMehra解释说：“疫情给物流运输行业带来了很多困难和不确定性。旅行和运营的限制使超过75%的企业的供应链运营受到严重影响。然而，对于已经采取措施实现数字化的企业而言，自动化在支持和维护物流计划和客户计费等流程的正常业务方面发挥着关键作用。基于认知机器阅读（CMR）的自动化工具正在减少传统上的任务数量与物流有关。与计划相关的繁重且耗时的人工任务。认知机器阅读(CMR)通过分析、提取和处理结构化和非结构化数据格式来快速生成高度准确的报告。认知机器阅读(CMR)也在改变物流和运输公司处理计费机制的方式，这是另一项需要手动执行的任务。例如，一家全球运输和物流公司通过认知机器阅读(CMR)自动化，将其计费程序的准确性提高了80%，处理时间减少了63%。”结合物联网技术。AnshumanSingh，副总裁兼咨询主管Mindtree的欧洲表示：“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。2019年，我们看到物联网与现有场景的融合有所增加，在人工智能物联网(AIoT)的情况下，大多数在边缘添加物联网/传感器功能和启用智能的挑战都得到了解决。虽然启用这些功能的最初目的可能是及早预测故障或优化使用模式以提高效率，但这些设备/传感器现在提供的大量数据为探索和优化开辟了新途径。Singh解释说，进展发生在以下三个阶段：(1)在边缘启用核心功能，包括基本传感器开发和与可用设备的集成。(2)收集这些传感器生成的数据，并以结构化形式存储在中央数据存储或数据湖中，通常在云端。(3)实现人工智能/机器学习与物联网的协同，将它们结合成人工智能物联网（AIoT）。辛格表示，“随着核心技术的进步，这一领域的技术也在不断演进，从最初的设备功能/集成到人工智能物联网（AIoT）的应用。物联网提供了获取海量信息的途径，而人工智能则促成了智能和节能的运输货运系统的创建，使我们能够在提高能源可持续性的同时追求实现供应链协调的更高目标。3、人工智能在航空领域的应用阿尔法航空集团执行董事BhanuChoudhrie阐述了人工智能如何助力航空业的运营。航空业受疫情影响严重，用户需求锐减。Choudhrie表示，“人工智能技术已广泛应用于航空运输业，从机场护照到人脸识别，从行李托运到航班监控，多年来，这项创新技术一直在为运营商和客户简化流程。而除此之外应用，人工智能具有更大的潜力。他指出，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，开发其潜力，以支持航空运输效率和未来飞行员人才库。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学生飞行员培训过程的数据。由于大多数飞行模拟器已经配备了生成大量数据的传感器，因此该技术和资源现在可以用于评估学生飞行员培训。学习和操作能力。强大的人工智能和机器学习系统可以通过数千小时的模拟器数据分析数百个飞行参数和序列，以产生教练无法确定的结果。例如，人工智能程序可以评估学员在执行关键动作时的能力，并根据实时数据对学员飞行员的优势和劣势进行全面评估。4.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的EMEA零售咨询业务负责人JohnMalpass提供了有关该领域如何从人工智能中受益的见解。“人工智能是物流和运输行业面临的最有前途的技术机会之一，”马尔帕斯说。“这不仅仅是用机器人取代人工任务，它正在改变整个供应链的管理方式。但是使用AI来简单地改进现有流程将限制该技术可用于转变工作和业务流程的潜在价值。人工智能变革的核心是数据。整合端到端供应链数据并将其与自动化分析功能相协调的不同之处在于，将启用基于洞察力的新方法来优化和运营供应链。允许用户全面思考如何以前所未有的方式管理供应链。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，人工智能将带来新的能力，推动物流和运输领域的技术进步和更好的转型。5.监测天气状况最后，BlueYonder3PL行业战略副总裁PeterVanMerode表示，人工智能可以监测天气状况，帮助找到解决问题的方法。他解释说：“人工智能可以在识别潜在的运输和物流中断方面发挥关键作用。将天气和产品过期时间等信息与机器学习(ML)相结合，可以最大限度地减少或完全避免问题。例如，如果人工智能技术检测到变化在海况和天气可能导致港口关闭的情况下，机器学习技术可用于建议替代路线以帮助零售商解决问题。这一点至关重要，因为蔬菜因运输时间延迟而导致保质期短，甚至在到达目的地之前就腐烂了目的地。避免这些物流问题有助于提高效率，同时还能大幅减少浪费，最终帮助零售商增加收入。”原标题：UsecasesforAIandautomationintransportandlogistics，原作者：AaronHurst
