在汽车领域中,人工智能被广泛地要求提高车辆的自主学习能力。更多的例子证明了人工智能的好处,它可以改变行业,改变其对消费转型影响。在人工智能的帮助下,物流业会将其运营模式从反应性行为转变为前瞻性和预测性模式,这将为后台部门的成本、运营和面向客户的活动带来更好的分析。例如,人工智能技术可以利用先进的图像识别技术来跟踪货物和资产的状况,给运输带来端到端的自主性,或者在出货量出现波动之前预测其波动。显然,人工智能增强了人类的能力,但也消除了日常工作,这将把物流工作的重点转移到更有意义和的工作上。

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一个更大的挑战可能来自于人才领域。在的公司中有多少人专职进行管控、集成于抓取正在创建的数据信息?如果是还不够,那么就要考虑设置一个高管级别的职位,致力于在董事会层面来积极推动以公司数据资产为来源来建立企业竞争优势。这种高级别的助推策略,可以从确定公司如何在这一领域构建能力开始。对大多数公司来讲,也可以通过内部员工和外部顾问的组合来实现。甚至有一些众筹的机器学台(例如Kaggle和Experfy)可以协助将在数据方面要面对的挑战与世界各地的专家之间建立起联系。
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