如今，全球多个国家和地区的交通物流行业业务都受到了疫情的严重影响。为了防止冠状病毒传播，一些国家和地区不得不发布旅行禁令。然而，事实证明，人工智能和自动化技术的采用可以在疫情期间帮助运输和物流行业，使物流和运输行业能够创新并助力经济复苏。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。运输和物流领域的人工智能解决方案是这一增长的主要部分，这对于满足消费者的需求至关重要。更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，都可以采用人工智能技术来提高竞争力。”下面探讨了人工智能和自动化技术在运输和物流领域的一些用例。(1)认知机器阅读运输和物流行业也采用了人工智能技术，这是一种高效读取大量不同类型数据的方法，也称为“认知机器阅读（CMR）”。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，出行和运营的限制导致超过75%的物流运输企业的供应链停滞不前。”受到严重影响。然而，对于已采取步骤进行数字化的企业而言，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起着关键作用。基于认知机器阅读（CMR）的自动化工具正在减少重和物流规划相关的耗时人工任务。认知机器阅读(CMR)通过分析、提取、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他们的计费机制，这是另一项需要手动执行的任务y。例如，一家全球运输和物流公司采用认知机器阅读(CMR)技术，将其计费程序的准确性提高了80%，处理时间减少了63%。“智能与物联网技术相结合。AnshumanSingh，副总裁兼Mindtree欧洲咨询主管表示：“新兴技术的快速发展让运输和物流公司有很多工作要做。2019年，将物联网纳入现有场景的情况有所增加，而在人工智能物联网(AIoT)的情况下，解决了添加物联网/传感器功能和启用边缘智能的大部分挑战。虽然采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：在边缘启用核心功能，包括基本传感器开发和集成可用设备。收集从这些传感器生成的数据，并将其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。实现AI/ML和IoT之间的协同作用，并将它们结合到人工智能物联网(AIoT)中。他表示，“随着核心技术的进步，该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，而人工智能则可以创建智能且节能的运输和物流系统，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。》（三）人工智能在航空领域的应用阿尔法航空集团总经理BhanuChoudhrie介绍了人工智能如何助力受疫情影响严重、用户需求锐减的航空业运营乔杜里表示，“人工智能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，这项创新技术多年来一直在为运营商和客户简化流程。”除了这些应用，人工智能还将有更大的应用潜力。他指出，人工智能可以在航空业转型中发挥关键作用。AlphaAviationGroup已经与监管机构密切合作，以提高航空运输效率并培训学员飞行员。人工智能和机器学习算法擅长识别模式。并且在分析学员飞行员培训过程中的数据方面非常有效。由于大多数飞行模拟器都配备了可生成大量数据的传感器，因此这种技术和资源现在可用于评估飞行学员的学习和操作能力。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，人工智能程序可以在学生飞行员执行关键操作时对其进行评估。能力，并根据实时数据全面评估学员飞行员的优势和劣势。(4)供应链管理运输和物流公司运营的一个主要方面是管理供应链。TeradataEMEA地区零售咨询业务总监JohnMalpass介绍了交通和物流领域如何从人工智能中获益。“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，它正在改变供应链的管理方式。然而，使用人工智能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。在这个中心人工智能的变革是数据。整合端到端供应链中的不同数据，并通过自动化分析功能协调数据，将启用基于洞察力的新方法来优化和运营供应链。让用户全面思考如何管理以前所未有的方式供应链。使用集成数据和预测实时的组合更新和重新思考原来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，这将推动技术进步和更好的转型物流和运输部门。”(5)监测天气状况最后，BlueYonder3PL行业战略副总裁PeterVanMerode表示，AI可以监测天气状况，以帮助找到问题的解决方案。他解释说：“AI可以在识别潜在交通方面发挥关键作用和物流中断，并且将天气和产品过期时间等信息与机器学习相结合可以最大限度地减少问题。例如，如果人工智能技术检测到天气变化可能导致海港和机场关闭，则可以使用机器学习技术推荐另一条路线到帮助零售商解决问题。这一点至关重要，因为蔬菜由于运输时间延误，保质期较短，甚至在到达目的地之前就已腐烂。避免这些物流问题可以帮助提高效率，同时还可以大大减少浪费，这最终帮助零售商增加收入。”
