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【51CTO.com快譯】調查表明，由于發(fā)生了冠狀病毒疫情，很多國家和地區(qū)的運輸和物流行業(yè)的業(yè)務受到了嚴重影響。為了防止病毒傳播，一些國家和地區(qū)發(fā)布出行禁令。然而事實證明，人工智能和自動化技術在此期間可以為運輸和物流行業(yè)提供幫助，從而使該行業(yè)得以創(chuàng)新，并協(xié)助經濟得以復蘇。

7bridges公司首席執(zhí)行官Philip Ashton為此指出：“到2021年，全球物流行業(yè)規(guī)模有望增長到32,150億美元。運輸和物流(T&L)中的人工智能解決方案促進這一增長的主要部分，這對于滿足消費者越來越高的期望至關重要。無論是運輸和物流提供商，還是依賴高效供應鏈來平穩(wěn)運營的零售商，采用人工智能技術可以提高競爭力。”

以下探討人工智能和自動化技術在運輸和物流部門中的一些用例。

1.認知機器閱讀

人工智能技術已經在運輸和物流行業(yè)內得到了應用，這是一種有效讀取大量不同類型數(shù)據的方法，其名稱為認知機器閱讀。

Antworks集團首席執(zhí)行官Asheesh Mehra解釋說：“疫情為物流和運輸行業(yè)帶來了很多困難和不確定性。出行和運營的限制已導致75%以上的企業(yè)的供應鏈運營受到嚴重影響。然而，對于那些已經采取措施實現(xiàn)數(shù)字化的公司來說，自動化技術在支持和維護物流規(guī)劃和客戶賬單等流程的正常業(yè)務方面發(fā)揮了關鍵作用。

基于認知機器閱讀(CMR)的自動化工具正在減少傳統(tǒng)上與物流計劃相關的繁重且耗時的人工任務。認知機器閱讀(CMR)通過分析、提取、處理結構化和非結構化數(shù)據格式來做到這一點，從而快速生成用于預測和后續(xù)操作的高度準確的報告。

認知機器閱讀(CMR)也在改變物流和運輸公司處理其計費機制的方式，這是另一項需要人工實施的任務。例如，一家全球運輸和物流公司通過認知機器閱讀(CMR)自動化，將其計費程序的準確性提高了80%，并將處理時間縮短了63%。”

2.人工智能物聯(lián)網(AIoT)

顛覆運輸和物流領域的第二種技術將人工智能與物聯(lián)網技術相結合。

Mindtree公司歐洲副總裁兼咨詢主管Anshuman Singh表示：“新興技術和新技術的迅猛發(fā)展使運輸和物流公司還有許多工作要做。在2019年，我們看到將物聯(lián)網融入現(xiàn)有場景的情況有所增加，在采用人工智能物聯(lián)網(AIoT)情況下，增加物聯(lián)網/傳感器能力和實現(xiàn)邊緣智能的大部分挑戰(zhàn)都得到了解決。

雖然啟用這些功能的最初目的可能是為了早期預測故障或優(yōu)化使用模式以提高效率，但現(xiàn)在這些設備/傳感器提供的大量數(shù)據為探索和優(yōu)化開辟了新的途徑。”

Singh解釋說，其進展發(fā)生在以下三個階段：

(1)在邊緣啟用核心功能，這些功能包括基本傳感器開發(fā)以及與可用設備的集成。

(2)收集從這些傳感器生成的數(shù)據，并將其以結構化形式存儲在中央數(shù)據存儲區(qū)或數(shù)據湖中，通常存儲在云中。

(3)實現(xiàn)人工智能/機器學習與物聯(lián)網之間的協(xié)同作用，并將它們組合成人工智能物聯(lián)網(AIoT)。

Singh說，“隨著核心技術的進步，這一領域的技術也在不斷發(fā)展，從最初的設備功能/集成轉向人工智能物聯(lián)網(AIoT)的應用。雖然物聯(lián)網提供了獲取大量信息的途徑，但人工智能已經能夠創(chuàng)建智能和節(jié)能的運輸貨運系統(tǒng)，使我們能夠提高能源可持續(xù)性，同時追求實現(xiàn)供應鏈協(xié)調的更高目標。”

3.應用在航空領域的人工智能

阿爾法航空集團執(zhí)行董事Bhanu Choudhrie對人工智能如何協(xié)助航空行業(yè)的運營進行闡述。而航空業(yè)由于用戶需求驟降而受到疫情的嚴重影響。

Choudhrie說，“人工智能技術已經在航空運輸行業(yè)得到廣泛采用，從機場護照到面部識別，從行李托運到飛行監(jiān)控，這種創(chuàng)新技術多年來一直在為運營商和客戶簡化流程。而除了這些應用之外，人工智能具有更大的潛力。”

他指出，人工智能可以在航空業(yè)的變革中發(fā)揮關鍵作用，阿爾法航空集團已經與監(jiān)管部門和航空公司開展密切合作，開發(fā)其支持航空運輸效率和未來飛行員人才庫的潛力。

人工智能和機器學習算法擅長識別模式，并且在從飛行學員培訓過程中整理數(shù)據方面非常有效。由于大多數(shù)飛行模擬器已經配備了可生成大量數(shù)據的傳感器，因此，這種技術和資源現(xiàn)在可以用于評估飛行學員的學習和操作能力。

強大的人工智能和機器學習系統(tǒng)可以分析數(shù)百個飛行參數(shù)，并對數(shù)千小時的模擬器數(shù)據進行排序，從而產生教練人員無法確定的結果。例如，人工智能方案可以在飛行學員執(zhí)行關鍵動作時評估其能力，并根據實時數(shù)據對飛行學員的優(yōu)缺點進行全面評估。

4.供應鏈管理

運輸和物流運營的一個主要方面是管理供應鏈，Teradata公司EMEA地區(qū)零售咨詢業(yè)務主管John Malpass提供了對該領域如何從人工智能中受益的見解。

Malpass說：“人工智能是物流和運輸業(yè)面臨的最有希望的技術機遇之一，這不僅是采用機器人技術代替了人工任務，而且也在改變管理整個供應鏈的方式。但是，使用人工智能來簡單地改善現(xiàn)有流程將會限制其具有的潛在價值，可以使用這種技術來改變工作和業(yè)務流程。

在人工智能的這種變革性變化的中心運行是數(shù)據。集成端到端供應鏈的不同數(shù)據并通過自動化分析功能來協(xié)調數(shù)據，將使基于洞察力的新方法能夠優(yōu)化和運營供應鏈。允許用戶以前所未有的方式全面思考如何管理供應鏈。

使用集成數(shù)據和預測實時自動化的結合，用戶可以對過時的、人工密集的業(yè)務流程進行更新和反思。如果實施得當，人工智能將帶來新的能力，這將推動物流和運輸部門的技術進步，并更好地實現(xiàn)轉型。

5.監(jiān)測天氣條件

最后，Blue Yonder 3PL公司行業(yè)戰(zhàn)略副總裁Peter Van Merode表示，人工智能能夠監(jiān)視天氣狀況，以幫助找到解決問題的方法。

他解釋說：“人工智能可以在識別潛在的運輸和物流中斷方面發(fā)揮關鍵作用，將天氣和產品到期時間等信息與機器學習(ML)結合使用，可以最大程度地減少或完全避免問題。

例如，如果人工智能技術發(fā)現(xiàn)海況和天氣變化可能導致港口關閉，則可以使用機器學習技術建議另一條路線來幫助零售商解決問題。這是至關重要的，因為蔬菜由于運輸時間延誤問題而導致貨架期縮短，甚至在到達目的地之前發(fā)生腐爛。而避免這些物流問題有助于提高效率，同時也大幅減少浪費，最終幫助零售商增加收入。”

原文標題：Use cases for AI and automation in transport and logistics，原文作者：Aaron Hurst

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