就仓库及其运作而言,人工智能的应用应该以企业所关注并不断优化的关键性能指标(KPI)为指导(订单准确性、安全性、生产率、履行时间、设施损坏或库存准确性等)。仓库通常已经拥有大量与KPI指标相关的数据,这些都可以被人工智能应用程序用于自动完成任务或做出决策。然而,这些数据由于数据类型的原因并不能直接用于人工智能技术,并且通常分布在不同的仓库管理系统中。因此,在正式应用之前,许多人工智能应用程序需要对不同仓库管理信息系统中的数据进行整合。

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当这一现象次发生时,可能会有这样的疑惑:手机怎么会知道要去上班?感觉很酷,但也有一点点。因为内置了机器学习功能,手机可以根据过去做过的事情来预测将要什么。如果换了新工作或者开车去了另外一个目的地,设备会自动调整它的预测,并根据新的目的地发出新的通知。这一应用场景的特别强大之处在于:设备对用户来说越来越有帮助,而用户或软件开发人员不必采取任何行动。另一个场景是自动驾驶汽车。目前路面上行驶的的自动驾驶汽车正在被用来收集数据,用来改进下一代自动驾驶汽车的技术。

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