运输业的人工智能市场很大，而且越来越大。事实上，它是https://www.ttnews.com/articles/ai-trucking#：~：text=A%20report%20by%20research%20firm，至%20%24103%20billion%20by%202030。“target=”\u blank“rel=”noopener noreferrer nofollow“data component=”externalLink“>预计2017年至2030年将以接近18%的复合年增长率增长，到2030年，其规模将增至103亿美元。

受劳动力短缺和安全问题困扰的商业卡车运输将受益匪浅，但采用率曲线很陡。虽然围绕自动卡车的嗡嗡声已经成为头条新闻，但现实是，人工智能在可预见的未来将产生更大的影响，但它的实施也将带来挑战——这些挑战在几乎所有面临重大数字化转型的行业或部门都有回响。

我赶上了Avi Geller，车队管理公司首席执行官https://mavenmachines.com/“target=”\u blank“rel=”noopener noreferrer nofollow“data component=”externalLink“>Maven（Machines）和MIT alum，他们认为人工智能对于解决物流业一些最紧迫的问题和创造以前无法实现的效率至关重要。他的见解是一门大师级的课程，讲述了一个行业所面临的变化和机遇，这个行业已经成为煤矿实施人工智能的金丝雀。

GN:进入2021年，卡车运输和物流行业面临的最紧迫问题是什么？另一种说法是，创新的机会在哪里？

卡车运输和物流行业的创新机会是无穷无尽的。作为一个随着数字解决方案的出现而转型的行业，企业现在正从技术中获益。数字转型和技术实施的一些最重要的例子与卡车运输的核心业务能力有关。例如，车队通过软件应用程序使用的规划、路线优化和移动工作流工具已经开始展示创新的好处，并解决一些最紧迫的问题，并且在未来将继续这样做。

路线优化软件，通过人工智能和机器学习的不断进步，将继续为舰队提供丰富的知识和效率收益。自动规划和优化路线的能力比以前显著提高，同时考虑到只有路线规划人员和调度员通常知道的数据和变量，例如驾驶员技能和哪些路线最具挑战性-这将使规划者和调度员有更多时间关注需要高级规划经验的独特案例。

工作流的概念并不新鲜。然而，卡车司机并不总是能够通过移动第一工作流的经验，指导他们通过正确的步骤，他们在旅途中的每一站。有机会使驾驶员能够使用使他们的生活更轻松的技术，以便他们能够更加专注于驾驶。改善驾驶员体验已成为车队寻求解决全国驾驶员短缺和留住驾驶员的一项越来越重要的举措。反过来，这些基于云的软件解决方案还可以让车队经理实时了解驾驶员的工作效率。这对车队经理和司机来说都是双赢的。

GN:与完全自主相比，人工智能有哪些方法可以帮助解决这些问题/机遇？我们讨论的是车内解决方案还是调度解决方案，还是两者兼而有之？

Avi Geller:AI可用于车内和调度解决方案。从司机的角度来看，我们可以用人工智能为他们建立一条更好的路线，并越来越积极地影响他们做出的决定。不过，这比决定司机何时应该到达他们路线上的目的地还要深入。人工智能算法可以帮助预测一天中安排交货的理想时间，同时考虑到各种因素，例如发货人最不忙的时间，这样司机就不太可能在装货设施排队等候。车队可以使用人工智能来帮助司机提高工作效率，同时也提高了车队的效率。

GN:自动卡车运输已经得到了很多关注。为什么你认为人工智能解决方案可以在比自动化更现实的时间框架内部署？什么是时间表？

Avi Geller:我们已经看到人工智能解决方案以快速的速度部署。车队已经开始优先考虑人工智能辅助的路线规划解决方案，以便更好地满足需求，加快流程，提高驾驶体验。车队现在可以考虑基于性能的任务和多个变量，如交通、天气和道路状况。

关于自动卡车运输解决方案，我相信在我们看到完全自动卡车进入市场之前，我们将看到采用远程控制卡车运输。在遥控卡车运输中，卡车由个人在另一个地点远程驾驶，并由卡车上的传感器和摄像头辅助。这是一个有趣的用例，因为远程控制卡车运输可能是通往完全自主卡车运输的桥梁，或者至少是拼图的一个主要部分。不过，最有可能的是，在5G和远程驾驶培训被更广泛地采用之前，这项技术不会成为标准。这两者都是自主和远程卡车运输成功的必要组成部分。

GN:我们是否看到市场愿意采用这些解决方案？客户如何应对行业的快速技术转移，物流业的人工智能开发人员如何进行宣传？

阿维·盖勒：卡车运输和运输业有一个不公平的名声，那就是在工艺和技术方面不能也不愿意改变。根据我的经验，车队正在寻找自动化和技术先进的解决方案，以帮助简化其运营，从而提高效率和盈利能力。

在卡车运输行业的大多数行业，需求都很高。该行业还面临着司机短缺的问题，这给车队带来了压力，因为他们正在努力满足客户的需求。许多车队高管和经理意识到，应对这些情况的方法包括使用人工智能、数据和分析，以使他们的车队受益。车队需要减少计划时间和优化操作的软件，以便货物无缝移动。随着准时提货和送货变得越来越重要，车队成功竞争的门槛越来越高，对人工智能的需求也在不断增加。

GN:你认为未来5-10年，该行业的技术发展轨迹是什么样的？我们可以期待看到什么样的变化，我们可以期待什么样的采用模式？

一段时间以来，卡车运输的主要技术话题是自动驾驶和远程驾驶。虽然对行业发展至关重要，但我相信，未来几年更具影响力的发展之一还将出现在人工智能驱动、基于云的车队管理解决方案和自动化收益领域。就采用模式而言，我们预计司机、经理和其他车队员工将在未来5-10年内对基于人工智能的解决方案所能提供的新增运营管理能力和无缝用户体验更加满意，甚至感到有能力。我们还将看到更多的基于云的软件部署在远程进行，更多的车队将采用数字规划、计费和管理工具，因为他们将走向无纸化的工作环境。

但要最大限度地发挥人工智能和机器学习的潜力，仍有许多工作要做。将预测算法融入到这些解决方案中，将使舰队有一个巨大的飞跃。通过使用历史和实时数据，而不是主要依靠不成文的部落知识，车队可以更准确地预测需求，计划运输，并优化未来的路线。拥有人工智能提供的预测技术和商业洞察力，车队可以通过提前做好内部和全行业变化的准备来获得竞争优势。

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