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机器学习推动运输与物流行业变革的四种方式

人工智能经由过程自动驾驶车辆、更好的路线图和更准确的猜测使运输和物流变得更智能、更高效。

当瑞士抉择经由过程从其高山公路上消减数万辆货运卡车来削减拥堵和污染时,瑞士建造了圣哥达地道,这是天下上最长、最深的铁路地道。今世工程学的豪举对夷易近用和商业实体都是一个福音,然则如斯奇妙的修建项目并不是我们改良运输和物流未来的独一道路。

相反,在竞争日益猛烈和互联互通的天下中,只有29%的运输和物流(T&L)CEO信托他们的公司的收入将在明年增长,越来越多的T&L公司正在转向基于云的新型机械进修办事,可以赞助他们前进效率并为客户带来更好的体验。

云与AI的交融使自立技巧(尤其是移动性)得以广泛立异。据PWC的数据显示,这改变了游戏规则,由于68%的运输与物流公司认真人觉得,办事供给核心技巧的变更将在未来五年内扰乱他们的行业,而65%的人则觉得分销渠道的进展也将如斯。

推动交通革命

总体而言,机械进修为运输和物盛行业的移动革命带来了四个主方法域:猜测需乞降路线优化、自动驾驶和制图、机械人技巧和非常检测。

例如,正在扰乱代价8000亿美元的卡车运输行业的Convoy,经由过程使用机械进修模型来优化路线。在美国,货运是经由过程人工经纪人事情的分散的托运人和运输人收集。这导致效率低下的系统,导致每年驾驶的950亿英里美国卡车司机中有40%的人没有运输任何货物就在路上跑,即所谓的“空驶”。Convoy可以阐发数百万个运输事情,以创建业内最有效的匹配要领,经由过程削减空驶里程来增添利润,并且至关紧张的是削减排放。

据统计,每年美国的卡车司机在公路上行驶的里程跨越 950 亿英里,相称于绕地球 370 万圈。Convoy 是一家总部位于西雅图的物流公司,据称 2018 年用于卡车运输办事的支出将近 8000 亿美元,运输货物 105 亿吨。

简而言之,卡车运输是一个宏大年夜的行业。但未必是高效的行业。卡车司机每年记录的里程中竟然有 40% 是在跑空车,这意味着光阴和燃料的伟大年夜挥霍。

Convoy 正在突破现状,应用人工智能 (AI) 使其自动化。“我们经由过程移动利用法度榜样创建了一个数字在线市场,承运人和司机可以应用它直接找到事情,”Convoy 的市场和数据平台工程高档经理 David Tsai 说。

Convoy 的措施是应用机械进修(一种 AI 技巧)为托运人和卡车司机供给更好的匹配,从而容许他们应用 Convoy 的匹配系统更高效地运输货物,同时低落双方的资源。拥有内部谋略机化系统的大年夜型托运人也可以将 Convoy 的在线数字市场整合到自己的市场中。

(滥觞:互联网)

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