人工智能（AI）正在改变每个行业，交通运输业也不例外。事实证明，将人工智能融入运输管理技术对于简化运营和推动可持续发展至关重要。

机器学习模型是一种经过训练的人工智能系统，可识别模式并根据数据进行预测，在实现实时优化以实现前所未有的效率和成本效益、适应传入数据的动态预测以及用于更准确需求和产能规划的预测建模。

同时，生成式人工智能允许用户使用自然、会话语言而不是复杂的结构化查询语言（SQL）来查询信息。生成式人工智能实现了数据访问的民主化，加快了决策速度，使决策更加明智和高效。

采用人工智能的障碍和解决方案

采用人工智能并非没有挑战。一个重要的障碍是数据的清洁度。随着数据的指数级增长，清理和管理为人工智能技术提供的数据可能是一项繁琐而耗时的任务。不准确或不完整的数据会削弱人工智能模型的有效性，导致错误的结果。克服这一挑战的关键在于实施严格的数据验证流程和持续监控。这些步骤不仅能提高数据质量，还能为更准确、更有效的人工智能解决方案铺平道路，让交通部门的领导者可以信赖这些解决方案。

而且，仅仅采用人工智能技术是不够的，信任和了解这些技术同样至关重要。人工智能幻觉"的现象，即人工智能模型产生了不准确或无意义的结果，凸显了保持警惕监督的重要性。如果没有适当的监督，这些错误可能会对现实世界造成影响，从歪曲的业务决策到不准确的排放计算，不一而足。因此，企业需要将强大的数据实践与清晰的框架相结合，确保这些技术不仅功能强大，而且在应用中值得信赖。

将人工智能无缝融入运输决策

尽管存在这些挑战，但人工智能在运输中的应用正在稳步增长，并有可能对业务流程产生重大影响。在将人工智能融入运营之前，托运人必须首先严格评估其面临的挑战，以确定人工智能是否是正确的解决方案。问问自己："人工智能能否有效解决这个问题？实事求是地审视自己的目标，权衡人工智能是否是最高效、最具成本效益的前进道路。

人工智能是一个强大的工具，但它并不是一个放之四海而皆准的解决方案。一旦您确认人工智能是满足您需求的正确解决方案，下一步就是让您的组织为成功实施人工智能做好准备。请遵循以下基本步骤以确保成功：

建立基本规则和结构：确保您的组织拥有适当的规则、实践和结构，以支持人工智能的采用。
评估您的数据基础设施：评估您的数据来源、存储和结构。您是否有明确的数据清理流程？数据验证和监控系统是否到位？
清理和组织您的数据：通过解决您的数据策略，您可以确保您的数据干净、准确，并为支持人工智能驱动的工具做好准备。
确定您的核心挑战：利用干净的数据，评估您希望解决的具体问题。
选择正确的人工智能技术：选择理想的提供商和工具，以有效实现您的目标。

成功实施人工智能解决方案需要一种战略性和有条不紊的方法。通过专注于了解您的数据、有效地组织数据以及根据明确界定的挑战调整人工智能系统，您将为取得有意义的成果奠定坚实的基础。将正确的技术与准备充分的数据相结合，可确保您在人工智能方面的投资实现可衡量的价值和长期的成功：预测未来

人工智能在交通领域的影响才刚刚开始。人工智能驱动的解决方案通过快速提供动态优化策略，有可能显著减少排放和提高网络效率。请考虑向生成式人工智能提问：

我们如何才能最大限度地提高拖车的产能利用率？
我们可以采取哪些措施来消除或最大限度地减少空驶里程？
我们应该将下一个仓库或制造设施定位在何处，以最大限度地减少运输足迹？

随着运输网络的变化和新数据的出现，这些问题的答案也在不断变化。

人工智能如何改变运输效率和可持续性

通过在运输中利用人工智能来解决关键问题，托运人可以将效率和可持续性提升到新的水平。实时分析庞大数据集的能力不仅能降低成本和排放，还能创建一个适应性更强、弹性更大的供应链。

通过利用 Breakthrough 的创新解决方案，您可以优化运输网络、消除低效并减少排放，同时在快速发展的行业中保持领先地位。

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安迪-马蒂内利

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