全球運輸管理如何利用人工智能和物聯網以最低的成本和精力將貨物運送到目的地？ 由于這些相互關聯的技術，我們有幾項即將到來的創新可以同時解決其中的幾個問題。  

 1. 自動駕駛（自動駕駛）汽車 

    到此，大家應該都知道第一輛自動駕駛汽車的研制之戰了。 從優步到谷歌再到特斯拉，每個人都在爭先恐后地爭先打造安全的自動駕駛汽車。 不幸的是，這項技術還遠未成熟。 今天的自動駕駛汽車顯示出許多缺點，使其成為有用的自動駕駛功能，但它們與理論上可以自動駕駛的汽車相去甚遠。 人工智能正在努力幫助提高這些車輛的能力。 通過使用攝像頭中的視覺傳感器，人工智能可以“讀取”路標并拾取視覺線索來調整車輛的速度和軌跡。 物聯網設備確保汽車可以與附近的汽車通信并將它們的位置更新到中央數據庫。 對于物流計劃人員來說，這可以消除報告問題，因為報告了負載本身。 如遇堵車困難或事故，可立即通知公司。  

 2. 更好的決策 

    人工智能的學習方式與人類完全不同。 大多數情況下，研究人員給人工智能一個起點和一個終點，讓它從一個位置走到另一個位置。 人工智能做出決策并得出結論。 然而，有時這些決定會導致可怕的結果。 在訓練人工智能時，研究人員可以為其提供數以萬計的測試數據點，以完善其決策能力。 當應用于運輸管理時，人工智能可以在貨物路線中使用來自物聯網設備的數據點。 因此，它可以比人類更有效地發現大量數據中的模式。 迭代過程意味著更頻繁地出現有效的交通路線和模式，允許業務計劃提前發現問題。  

 3. 分析用途 

    自古以來，人類就一直試圖預測未來。 過去，他們會使用分析來確定孩子長大后可能實現的目標。 今天，我們在分析中采用了更多基于統計的方法，但仍有很多東西這是在黑暗中完成的。 幸運的是，人工智能和物聯網提供了一種開發考慮數十億數據點的分析引擎的方法。 來自物聯網設備的流數據進入人工智能引擎，將其添加到不斷增長的信息池中。 通過發現模式的過程，人工智能可以可靠地預測產品成本的變化，使公司能夠適應。 通過了解即將到來的危機，運輸管理公司可以轉移資源以在危機發生之前做出反應。  

 4. 倉庫和庫存管理 

    任何負責倉庫管理的人都知道這部分運輸管理會變得多么復雜。 但是如果貨架上的產品知道其中有多少呢？ 在這種情況下，是否更容易規劃物流？ 如何根據配送地點的庫存來知道產品的需求何時會增加？ 可以使用復雜的算法來預測這些事情，并允許庫存部門迎合它們。 物聯網提供關于產品本身的直接報告。 然后中央人工智能可以匯總這些報告并顯示具有“熱點”的區域地圖。 根據之前的銷售數據，這些地方的需求可能會激增。 所有這一切都可以實時完成，從而減少訂單延遲并確保每個配送中心都有足夠的倉庫產品。