全球运输管理如何利用人工智能和物联网以最低的成本和精力将货物运送到目的地？ 由于这些相互关联的技术，我们有几项即将到来的创新可以同时解决其中的几个问题。
1. 自动驾驶（自动驾驶）汽车
到此，大家应该都知道第一辆自动驾驶汽车的研制之战了。 从优步到谷歌再到特斯拉，每个人都在争先恐后地争先打造安全的自动驾驶汽车。 不幸的是，这项技术还远未成熟。 今天的自动驾驶汽车显示出许多缺点，使其成为有用的自动驾驶功能，但它们与理论上可以自动驾驶的汽车相去甚远。 人工智能正在努力帮助提高这些车辆的能力。 通过使用摄像头中的视觉传感器，人工智能可以“读取”路标并拾取视觉线索来调整车辆的速度和轨迹。 物联网设备确保汽车可以与附近的汽车通信并将它们的位置更新到中央数据库。 对于物流计划人员来说，这可以消除报告问题，因为报告了负载本身。 如遇堵车困难或事故，可立即通知公司。
2. 更好的决策
人工智能的学习方式与人类完全不同。 大多数情况下，研究人员给人工智能一个起点和一个终点，让它从一个位置走到另一个位置。 人工智能做出决策并得出结论。 然而，有时这些决定会导致可怕的结果。 在训练人工智能时，研究人员可以为其提供数以万计的测试数据点，以完善其决策能力。 当应用于运输管理时，人工智能可以在货物路线中使用来自物联网设备的数据点。 因此，它可以比人类更有效地发现大量数据中的模式。 迭代过程意味着更频繁地出现有效的交通路线和模式，允许业务计划提前发现问题。
3. 分析用途
自古以来，人类就一直试图预测未来。 过去，他们会使用分析来确定孩子长大后可能实现的目标。 今天，我们在分析中采用了更多基于统计的方法，但仍有很多东西这是在黑暗中完成的。 幸运的是，人工智能和物联网提供了一种开发考虑数十亿数据点的分析引擎的方法。 来自物联网设备的流数据进入人工智能引擎，将其添加到不断增长的信息池中。 通过发现模式的过程，人工智能可以可靠地预测产品成本的变化，使公司能够适应。 通过了解即将到来的危机，运输管理公司可以转移资源以在危机发生之前做出反应。
4. 仓库和库存管理
任何负责仓库管理的人都知道这部分运输管理会变得多么复杂。 但是如果货架上的产品知道其中有多少呢？ 在这种情况下，是否更容易规划物流？ 如何根据配送地点的库存来知道产品的需求何时会增加？ 可以使用复杂的算法来预测这些事情，并允许库存部门迎合它们。 物联网提供关于产品本身的直接报告。 然后中央人工智能可以汇总这些报告并显示具有“热点”的区域地图。 根据之前的销售数据，这些地方的需求可能会激增。 所有这一切都可以实时完成，从而减少订单延迟并确保每个配送中心都有足够的仓库产品。