机器学习推动运输与物流行业变革的四种方式

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人工智能经由过程主动驾驶车辆、更好的道路图和更正确的猜测使运输和物流变得更智能、更高效。

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当瑞士决议经由过程从其平地公路上消减数万辆货运卡车来削减拥堵和净化时,瑞士建造了圣哥达地道,这是世界上最长、最深的铁路地道。古代工程学的豪举对平易近用和贸易实体都是一个福音,可是如斯奇妙的修建项目并不是我们改良运输和物流将来的独一路子。

相反,在竞争日益剧烈和互联互通的世界中,只要29%的运输和物流(T&L)CEO置信他们的公司的支出将在来岁增加,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,可以帮忙他们进步效力并为客户带来更好的体验。

云与AI的交融使自立手艺(尤其是挪动性)得以普遍立异。据PWC的数据显示,这改动了游戏法则,由于68%的运输与物流公司担任人以为,办事供给焦点手艺的转变将在将来五年内侵扰他们的行业,而65%的人则以为分销渠道的停顿也将如斯。

鞭策交通反动

总体而言,机械进修为运输和物风行业的挪动反动带来了四个首要范畴:猜测需乞降道路优化、主动驾驶和制图、机械人手艺和异常检测。

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例如,正在侵扰价值8000亿美元的卡车运输行业的Convoy,经由过程操纵机械进修模子来优化道路。在美国,货运是经由过程人工掮客人任务的分离的托运人和运输人收集。这招致效力低下的零碎,招致每年驾驶的950亿英里美国卡车司机中有40%的人没有运输任何货色就在路上跑,即所谓的“空驶”。Convoy可以阐发数百万个运输任务,以建立业内最有用的婚配体例,经由过程削减空驶里程来增添利润,而且至关主要的是削减排放。

据统计,每年美国的卡车司机在公路下行驶的里程跨越 950 亿英里,相当于绕地球 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收入快要 8000 亿美元,运输货色 105 亿吨。

简而言之,卡车运输是一个重大的行业。但未必是高效的行业。卡车司机每年记实的里程中居然有 40% 是在跑空车,这意味着时候和燃料的庞大华侈。

Convoy 正在打破近况,利用人工智能 (AI) 使其主动化。“我们经由过程挪动使用法式建立了一个数字在线市场,承运人和司机可以利用它直接找到任务,”Convoy 的市场和数据平台工程初级司理 David Tsai 说。

Convoy 的方式是利用机械进修(一种 AI 手艺)为托运人和卡车司机供给更好的婚配,从而答应他们利用 Convoy 的婚配零碎更高效地运输货色,同时下降两边的本钱。拥有外部计较机化零碎的年夜型托运人也可以将 Convoy 的在线数字市场整合到本身的市场中。

不外,卡车运输业正在履历全国至多10万名驾驶员的欠缺。今朝,有一种处理计划——主动驾驶卡车。在TuSimple,手艺团队摆设了100多个基于云的AI模块,以平安有用地停止100英里以上的自立贸易交付。即便在装满卡车的时速为每小时65英里的环境下,TuSimple的进步前辈AI算法也可以区分共享路途的车辆类型,并断定其速度,并连结TuSimple的卡车在车道中居中,其精度为正负 5厘米。

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在西北亚,叫车公司Grab但愿进步实在时按需婚配和供给算法。它乞助于机械进修东西,以拜候撑持150万次预订的及时数据计较和数据流,终极将其婚配和供给机能进步30%。

AI和机械进修对T&L行业发生积极影响的另一个例子是Lyft利用AI驱动的时候序列阐发处理计划。该手艺会主动发明异常景象,从而收回更年夜的营业成绩,并检测需求查抄的事务。Lyft经由过程不用投资年夜型外部数据迷信或手动查抄仪表板而节流了年夜量本钱。

准确处置

当然,猜测的正确性是运输和物流公司的首要身分,而位于阿联酋的Aramex(供给国际和国际快递、货运代办署理和在线购物办事)的及时运输营业每分钟处置数千个恳求。经由过程摆设完整托管的基于云的办事,使开辟职员和数据迷信家可以或许练习,构建和摆设AI和ML模子,Aramax的运输时候猜测正确性进步了74%,从而削减了与交付相干的办事呼唤40%。

基于云的机械进修和AI东西也是Amazon.com的焦点,每年景功地交付数十亿个包裹,从客户下订单到完成订单再到交付。我们利用猜测算法来猜测客户能够要订购的商品,以确保我们的仓库有足够的供给。我们在AWS上的AI和机械进修办事还为我们的实行中间机械人,与我们的交付协作同伴协作的方式供给了动力,甚至还优化了我们的交付道路。

曩昔几年的经历经验很明白:在运输与物风行业中的竞争从未如斯庞杂,而盈利才能只要真正的手艺驱动效力才干带来。侥幸的是,人工智能和机械进修的新立异经由过程为企业供给处理其最年夜成绩和成长所需的进步前辈东西,为他们供给了庞大的上风。


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本文作者2020-5-11 08:23 PM
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