現(xiàn)在，越來越多的公司部署更廣泛的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)，對實時數(shù)據(jù)關(guān)注的需求也越來越大。而AI系統(tǒng)能夠分析更多的數(shù)據(jù)，且比任何一個人或一群人更快。下面，我們就來看看AI如何應(yīng)用于交通與物流領(lǐng)域的吧！

       交通和物流公司若想要加持AI，可能需要從根本上了解AI是什幺，它能做什幺，以及它們需要什幺才能發(fā)揮出最大的價值。AI通常涉及規(guī)則驅(qū)動算法的概念來處理數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、從數(shù)據(jù)中獲得有建設(shè)性的見解，甚至是自主地對這些數(shù)據(jù)進行操作。

       AI的目標(biāo)是能夠獲取信息，這些信息可能是當(dāng)前參數(shù)或歷史數(shù)據(jù)，并處理信息，基于這些數(shù)據(jù)以與人類相同的方式做出決策。要明確的是，我們距離這一目標(biāo)的實現(xiàn)還有很長的路要走。與此同時，基于AI的系統(tǒng)可以為人類提供數(shù)據(jù)推動的見解和建議，以便做出更好或更快的決策。但首先，AI本身需要被訓(xùn)練。想要利用AI的企業(yè)需要擁有一個特定應(yīng)用程序設(shè)計的算法，以便可以處理、分析并繼續(xù)學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)存儲庫。

        快遞運輸走向無人化的趨勢，AI系統(tǒng)需要有一個龐大的道路規(guī)則知識庫。

        人工參與培訓(xùn)和微調(diào)AI算法，可以確保AI系統(tǒng)不會出現(xiàn)意外。雖然從事AI項目的公司可能會傾向于自己培訓(xùn)AI系統(tǒng)，但與許多其他技術(shù)不同的是，AI需要不斷的謹(jǐn)慎的訓(xùn)練，才能發(fā)揮出充分的價值。因此，這絕不是一種“即拿即用”的技術(shù)。交通和物流等特定垂直行業(yè)的大多數(shù)公司可能需要AI專家的協(xié)助。

        這并不是說AI需要自己重新學(xué)習(xí)交通運輸業(yè)的基礎(chǔ)知識。AI的變革力量在于充分利用這些知識、洞察力和直覺，并使其具有彈性。

        隨著AI算法變得越來越擅長執(zhí)行針對性的應(yīng)用程序，在訓(xùn)練它們時對人的接觸需求可能會降低。目前，一些交通和物流公司可能對自己的AI系統(tǒng)自主學(xué)習(xí)系統(tǒng)做出的決定感到不信任，但這樣做有助于最大限度的提高它們對特定業(yè)務(wù)的價值。

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