如今，全球一些國家和地區(qū)的運輸和物流行業(yè)的業(yè)務(wù)受到了疫情的嚴(yán)重影響。為了防止冠狀病毒傳播，一些國家和地區(qū)不得不發(fā)布出行禁令。然而事實證明，采用人工智能和自動化技術(shù)在疫情期間能夠為運輸和物流行業(yè)提供幫助，從而使物流和運輸行業(yè)得以創(chuàng)新，并協(xié)助經(jīng)濟得以復(fù)蘇。

[[345621]]

7bridges公司首席執(zhí)行官Philip Ashton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。運輸和物流中的人工智能解決方案是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(guān)重要。無論是運輸和物流提供商還是依賴高效供應(yīng)鏈來平穩(wěn)運營的零售商，可以采用人工智能技術(shù)提高競爭力。”
以下探討人工智能和自動化技術(shù)在運輸和物流部門中的一些用例。
(1)認知機器閱讀
運輸和物流行業(yè)也采用了人工智能技術(shù)，這是一種有效讀取大量不同類型數(shù)據(jù)的方法，也就是“認知機器閱讀(CMR)”。
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(dǎo)致75%以上物流和運輸企業(yè)的供應(yīng)鏈?zhǔn)艿絿?yán)重影響。然而，對于那些已經(jīng)采取措施實現(xiàn)數(shù)字化的公司來說，自動化技術(shù)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(wù)方面發(fā)揮了關(guān)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(guān)的繁重且耗時的人工任務(wù)。認知機器閱讀(CMR)通過分析、提取、處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式來做到這一點，從而快速生成用于預(yù)測和后續(xù)操作的高度準(zhǔn)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(wù)。例如一家全球運輸和物流公司通過采用認知機器閱讀(CMR)技術(shù)，將其計費程序的準(zhǔn)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(wǎng)(AIoT)
顛覆運輸和物流領(lǐng)域的第二種技術(shù)將人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合。
Mindtree公司歐洲副總裁兼咨詢主管Anshuman Singh表示：“新興技術(shù)的迅猛發(fā)展使運輸和物流公司還有許多工作要做。物聯(lián)網(wǎng)融入現(xiàn)有場景的案例在2019年有所增加，而在采用人工智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)情況下，增加物聯(lián)網(wǎng)/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。
雖然采用這些功能的最初目的可能是為了早期預(yù)測故障或優(yōu)化使用模式以提高效率，但現(xiàn)在這些設(shè)備/傳感器提供的大量數(shù)據(jù)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：

• ·在邊緣啟用核心功能，這些功能包括基本傳感器開發(fā)以及集成可用設(shè)備。
• ·收集從這些傳感器生成的數(shù)據(jù)，并將其以結(jié)構(gòu)化形式存儲在中央數(shù)據(jù)存儲區(qū)或數(shù)據(jù)湖中，通常存儲在云中。
• ·實現(xiàn)人工智能/機器學(xué)習(xí)與物聯(lián)網(wǎng)之間的協(xié)同作用，并將它們組合成人工智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)。

他說，“隨著核心技術(shù)的進步，這一領(lǐng)域的技術(shù)也在不斷發(fā)展，從最初的設(shè)備功能/集成轉(zhuǎn)向人工智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)的應(yīng)用。雖然物聯(lián)網(wǎng)提供了獲取大量信息的途徑，但人工智能能夠創(chuàng)建智能和節(jié)能的運輸和物流系統(tǒng)，使我們能夠提高能源可持續(xù)性，同時追求實現(xiàn)供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)的更高目標(biāo)。”
(3)應(yīng)用在航空領(lǐng)域的人工智能
阿爾法航空集團總經(jīng)理Bhanu Choudhrie對人工智能如何協(xié)助航空行業(yè)的運營進行介紹，而航空行業(yè)由于用戶需求驟降而受到疫情的嚴(yán)重影響。
Choudhrie說，“人工智能技術(shù)已經(jīng)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(shù)多年來一直在為運營商和客戶簡化流程。而除了這些應(yīng)用之外，人工智能將具有更大的應(yīng)用潛力。”
他指出，人工智能可以在航空行業(yè)的變革中發(fā)揮關(guān)鍵作用，阿爾法航空集團已經(jīng)與監(jiān)管部門開展密切合作，提供航空運輸效率，并對飛行學(xué)員進行培訓(xùn)。
人工智能和機器學(xué)習(xí)算法擅長識別模式，并且在分析飛行學(xué)員培訓(xùn)過程的數(shù)據(jù)方面非常有效。由于大多數(shù)飛行模擬器配備了可生成大量數(shù)據(jù)的傳感器，因此，這種技術(shù)和資源現(xiàn)在可以用來評估飛行學(xué)員的學(xué)習(xí)和操作能力。
強大的人工智能和機器學(xué)習(xí)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(jù)進行排序，從而產(chǎn)生教練員無法確定的結(jié)果。例如，人工智能方案可以在飛行學(xué)員執(zhí)行關(guān)鍵動作時評估其能力，并根據(jù)實時數(shù)據(jù)對飛行學(xué)員的優(yōu)缺點進行全面評估。
(4)供應(yīng)鏈管理
運輸和物流公司運營的一個主要方面是管理供應(yīng)鏈，Teradata公司EMEA地區(qū)零售咨詢業(yè)務(wù)主管John Malpass對運輸和物流領(lǐng)域如何從人工智能中受益進行了介紹。
Malpass說：“人工智能是物流和運輸業(yè)面臨的最有希望的技術(shù)機遇之一，這不僅是采用機器人技術(shù)代替了人工任務(wù)，而且也在改變管理供應(yīng)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(shù)來改變工作和業(yè)務(wù)流程。
在人工智能的這種變革性變化的中心運行是數(shù)據(jù)。集成端到端供應(yīng)鏈的不同數(shù)據(jù)并通過自動化分析功能來協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)，將使基于洞察力的新方法能夠優(yōu)化和運營供應(yīng)鏈。允許用戶以前所未有的方式全面思考如何管理供應(yīng)鏈。
使用集成數(shù)據(jù)和預(yù)測實時自動化的結(jié)合，用戶可以對原有的人工密集的業(yè)務(wù)流程進行更新和反思。如果實施得當(dāng)，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(shù)進步，并更好地實現(xiàn)轉(zhuǎn)型。”
(5)監(jiān)測天氣狀況
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(guān)鍵作用，將天氣和產(chǎn)品到期時間等信息與機器學(xué)習(xí)結(jié)合使用，可以最大程度地避免問題。
例如，如果人工智能技術(shù)發(fā)現(xiàn)天氣變化可能導(dǎo)致海港和機場關(guān)閉，則可以使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)推薦另一條路線來幫助零售商解決問題。這是至關(guān)重要的，因為蔬菜由于運輸時間延誤問題而導(dǎo)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。”