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因此，全球交通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?多虧了這些相互關聯的技術，我們有幾項即將進行的創新，可能會同時解決幾個問題。
1.自動駕駛(自動)車輛
迄今為止，每個人都應該對發展第一輛自動駕駛汽車的鬥爭了如指掌。從Uber(Uber)到穀歌(Google)再到特斯拉(Tesla)，所有人都在爭先恐後地成為制造自動駕駛汽車的第一人。很遺憾，這一技術還遠遠不成熟。如今的自動駕駛汽車已經顯示出很多缺陷，雖然它能成為一種有用的自動駕駛功能，但還遠遠不能滿足人們的期望。AI正致力於提升這些車輛的能力。它通過利用攝像頭裏的視覺傳感器讀取信號，並拾取視覺線索來調整車輛的速度和軌跡。通過物聯網設備，車輛可以與附近的車輛通訊，並將其位置更新到中心數據庫。對後勤計劃人員來說，這可以避免報告出現的問題，因為將報告負載本身。對遇到困難的交通阻塞或事故，及時通知公司。
2、更好的決策
人工智能的學習方法與人類截然不同。多數時候，研究人員給人工智能設定了起點和終點，讓人工智能從一個地方到另一個地方。AI作出決策並得出結論。但是，有時候這些決策會導致可怕的結果。在練習人工智能的過程中，研究者可以提供數以萬計的測試數據來完善他們的決策技巧。智能交通管理中，可以利用物流線路上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。迭代式流程意味著有效運輸路線和模式的出現更加頻繁，使得商業計劃提前發現問題。
3、用途分析
自古以來，人類就試圖預測未來。以前，他們用分析來判斷孩子長大後可能達到什麼目標。如今，我們在分析中使用了更多的統計分析方法，但仍有很多方面還處於暗處。幸好，人工智能和物聯網提供了一種方法來發展考慮數十億數據的分析引擎。來自物聯網設備的流數據進入人工智能引擎，並加入不斷增長的信息庫。人工智能通過模式發現的過程，可靠地預測產品成本的變化，使企業能夠進行調整。在危機發生之前，交通管理者通過理解危機，可以將資源轉移到交通管理部門4g lte module。
4、倉庫及庫存管理
負責倉庫管理的人都知道這部分運輸管理有多複雜。但是如果貨架上的產品知道它們有多少呢?在這種情況下，規劃物流會更容易嗎?怎樣根據分銷地點的庫存了解產品需求何時增加?用複雜的算法可以預測這種情況，並允許庫存部門適應它們。物聯網提供產品本身的直接報告。中心的AI可以把這些報告彙總，顯示與熱點有關的地區地圖。根據之前的銷售數據，這些地方的需求可能會激增。這一切都能實時完成，從而減少訂單延遲，並確保每個配送中心有足夠的倉庫產品。
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