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AI将会在交通和物流领域大显身手
时间: 2019-05-17 10:51 浏览次数:
未来10年,。预计交通和物流这两个行业的收入将大幅增长,。借助传感器所收集的数据,。交通和物流公司可以解决很多问题。 随着物联网覆盖范围的不断扩大,。传感器产生的数据量在不断的增加
       未来10年,。预计交通和物流这两个行业的收入将大幅增长,。借助传感器所收集的数据,。交通和物流公司可以解决很多问题。
       随着物联网覆盖范围的不断扩大,。传感器产生的数据量在不断的增加,。对数据实时分析的需求也在日益增长,。这些都极大的刺激了AI的发展。
      研究公司Tractica预测,。由AI赋能的交通运输业的总收入将从今年的9730万美元增加到2025年的12.5亿美元。其中,。AI对物流行业的贡献预计到同年将达到12.6亿美元,。高于今年的1.518亿美元。
       AI的采用
       交通和物流公司若想要加持AI,。可能需要从根本上了解AI是什么,。它能做什么,。以及它们需要什么才能发挥出最大的价值。
       任何想要部署物联网连接和架构的企业都面临着这样一个现实:物联网是一个充斥着热议的、总括性的概念语,。它暗示了许多不同的东西,。涵盖了各种不同的技术和应用。AI也是如此,。它通常涉及规则驱动算法的概念来处理数据,。从数据中学习、从数据中获得有建设性的见解,。甚至是自主地对这些数据进行操作。
       AI的目标是能够获取信息,。这些信息可能是当前参数或历史数据,。并处理信息,。基于这些数据以与人类相同的方式做出决策。要明确的是,。我们距离这一目标的实现还有很长的路要走。与此同时,。基于AI的系统可以为人类提供数据推动的见解和建议,。以便做出更好或更快的决策。但首先,。AI本身需要被训练。想要利用AI的企业需要拥有一个特定应用程序设计的算法,。以便可以处理、分析并继续学习的数据存储库。
       物联网网络在创建这些存储库方面发挥了重要作用。物联网到就是管道,。有一个平台,。便可以将各种数据载入该平台,。无论是传感器,。摄像头还是其他IT系统。这是基础,。没有数据的AI根本不存在,。所以从某种意义上说,。AI位于物联网的顶端,。彩票133主要用于产生分析结果。
       即使企业拥有现有的数据存储库,。或者部署诸如物联网网络之类的基础设施来生成这些数据,。它们仍然需要部署基于AI的系统和设备,。以遵循一系列加权规则来生成相关建议和见解。随着AI在未来几年更广泛的应用于物联网网络架构,。它们将需被人工培训和监督,。以向它们提供相关规则和目标任务的知识。
       快递运输走向无人化的趋势,。彩票133平台为AI系统需要学习多少提供了一个例子。想一下,。卡车司机在路上是如何做决定的,。基于丰富的驾驶经验,。他们知道当前面的车撞到他们时该如何反应。他们还知道,。若在谷歌地图上看到前方有拥堵,。会去寻找另一条路线。当然,。他们也了解到,。由于重量限制,。不能在某些小街道上开卡车……所以,。AI系统需要有一个庞大的道路规则知识库。
       此外,。卡车准时到达目的地,。有助于保证整个供应链的按期运行。卡车司机提前到达甚至可能带来经济上的效益。向AI算法提供所需数据的一部分,。彩票133官网是为其提供可遵循的规则,。并可在需要AI对特定规则的重视程度做出调整时,。对算法进行调整。
       人工参与培训和微调AI算法,。可以确保AI系统不会出现意外。从多年来获取有关如何到达特定目的地的数据来看,。该算法如果无人监管,。它可能会认为如果加速或违反交通规则,。就可以更快地将卡车开往目的地。而这就需要人工在训练算法的过程中丢弃或贬值某些数据。
       虽然从事AI项目的公司可能会倾向于自己培训AI系统,。但与许多其他技术不同的是,。AI需要不断的谨慎的训练,。才能发挥出充分的价值。因此,。这绝不是一种“即拿即用”的技术。交通和物流等特定垂直行业的大多数公司可能需要AI专家的协助。
      这并不是说AI需要自己重新学习交通运输业的基础知识。人类在这个行业有着丰富的经验,。他们发现的不仅仅是对这个行业的基本理解。AI的变革力量在于充分利用这些知识、洞察力和直觉,。并使其具有弹性。
        随着AI算法变得越来越擅长执行针对性的应用程序,。在训练它们时对人的接触需求可能会降低。目前,。一些交通和物流公司可能对自己的AI系统自主学习系统做出的决定感到不信任,。但这样做有助于最大限度的提高它们对特定业务的价值。
       举个例子,。如果想让一辆卡车穿过曼哈顿,。从一个地方开往另一个地方,。有很多可选择的路线。考虑到交通、建筑和其他因素,。一个人很难想全所有不同的行程选择,。然后找出穿过曼哈顿的最有效方式。机器学习的强大之处在于,。可以从所有这些不同的交叉点和变量中获取数据,。并在所有这些数据点之间建立即时关联,。而这是人类无法做到的。
       虽然这些用例为交通和物流公司描绘了一幅巨大的蓝图,。即AI和物联网如何结合起来改善它们的运营和流程。但改变是逐步发生的,。与物联网部署一样,。很多处于早期阶段的公司正在以孤立的方式部署AI。使用AI,。真的需要对每个用例使用不同的算法,。而且必须确保每个用例都能生成ROI(投资回报率)。要让企业和工业客户跨过概念验证阶段,。仍然需要很长时间。
        随着越来越多的公司部署更广泛的物联网网络,。对实时数据关注的需求也越来越大。现今,。这种情况可能会发生变化。AI系统能够分析更多的数据,。且比任何一个人或一群人更快,但企业部署AI仍然必须接受这样一种观念,他们基本上会采用一种技术,这种技术是不可能一开始就是十分有效且有价值的。


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