Generatif AI bakal memasuki industri pengangkutan, adakah anda bersedia?

Industri pengangkutan ialah sistem rangkaian pengangkutan global berbilang mod untuk manusia dan barangan, dengan jumlah nilai sehingga 10 trilion dolar AS. Tetapi hari ini, industri menghadapi pelbagai cabaran luaran dan dalaman: subsidi, pemecahan rangkaian, persaingan mod pengangkutan, dan kesesakan yang semakin meningkat, pelepasan, keselamatan dan banyak lagi. Dasar kerajaan yang lapuk telah membawa kepada ketidakcekapan, dan pendekatan teknologi tradisional telah mencapai kemajuan yang meningkat dalam bidang tertentu tetapi masih belum mencapai transformasi yang meluas. Ini sebahagiannya berpunca daripada batasan yang wujud dalam industri pengangkutan, tetapi juga didorong sebahagian besarnya oleh perubahan dalam pandangan awam dan corak tingkah laku.

Seluruh industri pengangkutan kini berada dalam keadaan kucar-kacir - daripada keseronokan kepada kekecewaan, dan dari kemudahan kepada kos, orang ramai tidak tahu dari mana hendak bermula. Oleh itu, membimbing perubahan dasar dan kemajuan teknologi telah menimbulkan cabaran yang serius, memerlukan penggubal dasar dan perusahaan bukan sahaja bekerja keras untuk meringankan beban kos pengangkutan awam (ternyata kos pengangkutan sering menduduki tempat kedua dalam jumlah perbelanjaan isi rumah), tetapi juga perlu berurusan dengan industri dalam siri visi yang bercanggah, mengekang kos pengangkutan yang meningkat pesat dan mematuhi keperluan semakan yang ketat.

Satu lagi berita menarik ialah gelombang inovasi baharu mungkin merapatkan jurang ini. AI Generatif berpotensi untuk menggabungkan dasar dan teknologi secara berkesan untuk membentuk semula dan mengoptimumkan cara kami mengangkut orang dan barangan.

Apakah keistimewaan AI generatif untuk industri pengangkutan

Tidak seperti teknologi ramalan tradisional yang memfokuskan pada menganalisis data sedia ada dalam sistem tertutup, AI generatif boleh menyelidiki aspek pemikiran dan kreatif, menjadikan visualisasi masa nyata boleh dilakukan disediakan dalam pelbagai cara pada masa dan lokasi yang berbeza. AI Generatif juga boleh memberikan kebolehaksesan yang lebih baik kepada kumpulan pengguna yang berbeza dari latar belakang yang berbeza, termasuk pereka kenderaan, perancang bandar, penyokong komuniti, pembuat dasar dan pengamal perniagaan. Kebolehcapaian yang baik ini membawa maklumat, akses dan kerjasama ke tahap baharu yang belum pernah berlaku sebelum ini.

Kebanyakan orang tidak biasa dengan dokumen dasar dan jargon, dan mereka juga tidak tahu cara mentafsir reka bentuk 2D, pelan bangunan atau pembinaan, pelan tapak atau peta komuniti berkod warna. Walau bagaimanapun, lebih mudah untuk orang ramai memahami maklumat melalui imej atau video yang disertai dengan suara. Dengan bantuan algoritma yang berkuasa dan kecerdasan buatan generatif, ia boleh menganalisis set data kecil dan menjana data sebenar baharu, membolehkan paparan imej dan video masa nyata untuk memaparkan persekitaran sekeliling dan persepsi yang berkaitan kepada orang dari semua peringkat.

Sudah sudah hari-hari untuk mereka bentuk untuk dua atau tiga senario yang berpotensi. Tidak lama lagi, pasukan dan komuniti yang berbeza akan berkumpul untuk merancang berpuluh-puluh senario operasi untuk kawasan kejiranan, kenderaan transit, perkhidmatan atau stesen berdasarkan nilai dan jangkaan yang dikongsi bersama. Hasil reka bentuk sedemikian sangat berbeza daripada idea asal orang ramai, dan penyelesaian baharu selalunya melibatkan sejumlah besar pembolehubah penting yang orang tidak pernah fikirkan.

Bayangkan AI bukan sahaja boleh memproses data pada corak trafik, tetapi juga membina sistem simulasi keadaan masa hadapan berdasarkan data sejarah, ramalan cuaca, keutamaan peribadi dan budaya serta aliran masa nyata. Keupayaan untuk mencipta perkara baharu daripada perkara sedia ada di sekelilingnya adalah premis dan asas untuk AI generatif untuk bersinar dalam industri pengangkutan.

AI Generatif sedang digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang, menunjukkan kepelbagaian dan potensinya. Industri pengangkutan berkemungkinan akan menjadi bidang aplikasi penting seterusnya untuk teknologi ini.

Atribut unik AI generatif dalam industri pengangkutan:

• Di luar pengalaman diperibadikan dari A hingga B: Generatif AI mencipta laluan diperibadikan yang lebih halus untuk pemandu dan penumpang, sambil mengoptimumkan pemanduan rangkaian jalan raya, insurans perjalanan dan pengangkutan Pengalaman dalam komunikasi perjalanan . Ini secara berkesan akan mengurangkan masa perjalanan dan penggunaan bahan api, mengurangkan kos operasi dan insurans, dan meningkatkan potensi keselamatan rangkaian jalan raya. AI Generatif juga boleh menyediakan pengalaman luar kereta dan dalam kereta yang diperibadikan, memberikan cadangan untuk langkah seterusnya berdasarkan pilihan pengguna, seperti mengesyorkan laluan dengan pemandangan yang lebih baik atau gelung yang indah, dan juga gaya pemanduan peribadi, berbasikal dan berjalan perjalanan tersuai dan maklumat sejarah dan budaya sekitar.
• Keselamatan yang Dipertingkat: AI Generatif boleh membantu dalam mengambil langkah proaktif dengan meramalkan potensi isu seperti kemalangan jalan raya atau kegagalan mekanikal di kawasan berisiko tinggi berdasarkan data penderia. Ini bukan sahaja selaras dengan visi Sifar Pelepasan, ia juga akan membantu mencegah gangguan dan meningkatkan kecekapan operasi rangkaian keseluruhan.
• Meningkatkan kecekapan: Dengan menganalisis pelbagai titik data, AI generatif boleh membuat ramalan sebelum infrastruktur dan kenderaan memerlukan penyelenggaraan. Oleh itu, langkah pencegahan yang diambil membantu menghapuskan kerosakan dan masa henti yang tidak dirancang, memastikan orang dan barangan diangkut ke destinasi mereka dengan cara yang lebih selamat dan boleh dipercayai.
• Pengoptimuman Dinamik: AI Generatif boleh mengoptimumkan rangkaian trafik dalam masa nyata dengan menganalisis data trafik (kenderaan peribadi dan komersial), lokasi lintasan dan kenderaan kecemasan, sambil memahami konteks peristiwa masa nyata (seperti acara utama yang akan datang, penutupan jalan sementara ) rancangan, dsb.).
• Reka bentuk dipacu data: Generatif AI boleh membina model 3D terperinci untuk keseluruhan sistem pengangkutan (termasuk kenderaan, persimpangan, jalan, komuniti dan juga bandar secara keseluruhan), sekali gus melangkaui senario simulasi tradisional. Ini akan membantu perancang bandar menguji secara maya impak dunia sebenar projek baharu, projek infrastruktur, langkah menenangkan lalu lintas jalanan, laluan pejalan kaki atau zon pemuatan komersial, dan strategi pengurusan tempat letak kereta pada semua infrastruktur sokongan sebelum memulakan kerja. Tidak seperti projek perintis tradisional, AI generatif boleh menjalankan berpuluh-puluh simulasi serentak, dengan mengambil kira faktor seperti kesan alam sekitar, kecekapan tenaga, daya tahan dan pengecilan sisa bahan. Pendekatan yang lebih komprehensif ini membantu mengenal pasti isu yang berpotensi dan mengoptimumkan reka bentuk sebelum ia berlaku, dengan itu mengurangkan risiko masalah yang tidak dijangka dan pengubahsuaian selepas fakta yang mahal di kemudian hari.

Syarikat menggunakan AI generatif untuk meningkatkan kebolehbacaan pelan reka bentuk melalui visualisasi dan video.

Memandangkan atribut fungsi unik AI generatif itu sendiri, teknologi ini juga dijangka membawa aplikasi baru yang tidak pernah berlaku sebelum ini kepada sistem pengangkutan:

• Sekatan jalan: melaraskan lampu isyarat secara dinamik, mengoptimumkan penggunaan lorong dan menyediakan cadangan laluan alternatif dalam masa nyata Redakan kesesakan.
• Pengangkutan awam: ramalkan permintaan masa hadapan dan optimumkan jadual waktu dan armada elektrik, visualisasi 3D, memastikan bekalan kuasa dan memendekkan masa menunggu.
• Penerbangan: Syorkan laluan penjimatan tenaga sambil meminimumkan contrails, merebut tempoh transformasi industri untuk mencapai pengurangan berganda dalam kos operasi dan pelepasan.
• Logistik dan Pengedaran: Ramalan permintaan, sediakan zon pemuatan maya dan optimumkan armada anda, menggunakan pelbagai pilihan seperti trak, basikal kargo dan dron untuk mencapai penghantaran yang cekap dan tepat pada masanya sambil meminimumkan kesan ke atas komuniti dan rangkaian jalan raya.
• Rel Berkelajuan Tinggi: Jangkakan keperluan penyelenggaraan yang berpotensi, meminimumkan gangguan dan meningkatkan tahap keselamatan untuk penumpang dan kakitangan.
• Pengangkutan marin: Optimumkan proses pemuatan dan pemunggahan kargo di pelabuhan, meminimumkan masa sekitar dan mengesyorkan laluan penjimatan tenaga untuk kapal.
• Pembinaan: Cipta model 3D projek pembinaan untuk mengoptimumkan aliran kerja, mengenal pasti cabaran yang berpotensi dan menambah baik perancangan keselamatan.
• Perlombongan: Reka laluan perlombongan terbaik untuk memaksimumkan pengekstrakan sumber sambil meminimumkan kesan negatif terhadap alam sekitar.
• Pengurusan Sisa: Optimumkan laluan kutipan berdasarkan kapasiti masa nyata tong sampah, berusaha untuk meningkatkan kecekapan kutipan dan mengurangkan kesan alam sekitar.

AI Generatif telah bertapak dalam pelbagai bidang dalam industri pengangkutan.

Ini hanyalah beberapa contoh daripada banyak aplikasi yang berpotensi. Kita boleh membayangkan sistem pengangkutan yang boleh melaraskan aliran trafik dengan lancar, melakukan penyelenggaraan ramalan sebelum kegagalan berlaku dan memberikan pengalaman berulang-alik yang disesuaikan untuk setiap pengembara. AI Generatif ialah satu teknologi baru muncul yang begitu berkuasa yang telah menunjukkan potensi besar dalam mengoptimumkan pengangkutan penumpang dan barang. Walaupun ia masih dalam peringkat awal pembangunan, ia juga bermakna kita hanya menconteng permukaan kemungkinan AI generatif. Selain mengoptimumkan operasi harian, adalah dipercayai bahawa AI generatif juga akan menjadi pengubah permainan dalam membentuk masa depan pengangkutan.

Tetapi untuk merealisasikan potensi ini bukan sahaja memerlukan teknologi itu sendiri, tetapi juga pendekatan baru yang berpusatkan manusia. Kita perlu memahami kedua-dua "kesan" AI generatif (cara mengoptimumkan laluan trafik) dan "sebab" di sebaliknya (bagaimana ia akan mempengaruhi kehidupan kita). Untuk mengawal gelombang AI yang akan datang ini dengan lebih baik, kita harus bermula dari sudut berikut untuk bersedia untuk aplikasi AI generatif dalam bidang pengangkutan:

Bertanggungjawab untuk data: Tiada AI tanpa data

• Menyokong tadbir urus data: Menyokong data yang kukuh dan rangka kerja dasar AI untuk memastikan pengumpulan, penyimpanan dan amalan penggunaan data yang bertanggungjawab.
• Melabur dalam keselamatan data: Lindungi data sensitif daripada kebocoran dan penyalahgunaan melalui langkah keselamatan yang kukuh, termasuk cara ahli pasukan menggunakan data di pejabat dan di rumah.

Pembangunan kemahiran dan pemerkasaan:

• Membangun kemahiran pekerja: Menyediakan pekerja dengan latihan dalam analisis data, kerjasama AI dan etika teknikal. Sudah tentu, tidak semua orang boleh menjadi saintis komputer, tetapi kita semua harus mendapatkan lebih banyak inspirasi daripada kemahiran dari latar belakang kemanusiaan.
• Beri perhatian kepada literasi data: Galakkan pemahaman yang luas tentang cara data dikumpul, digunakan dan dilindungi serta memberi perhatian kepada kesan khusus yang sepadan.

Menggalakkan inovasi dan kerjasama:

• Meluaskan pelaburan dalam latihan: Menyokong program latihan kemahiran berkaitan AI yang bertanggungjawab dan beretika untuk pasukan dan pihak berkepentingan.
• Menggalakkan ketelusan: Menggalakkan komunikasi terbuka tentang pelaksanaan AI untuk menjawab kebimbangan orang ramai dan membina kepercayaan yang luas.
• Galakkan projek perintis: Percubaan bernilai lebih daripada seribu hipotesis. Projek perintis boleh membuka kunci potensi besar AI generatif dengan memperhalusi idea ke dalam strategi pelaksanaan.

Mempopularkan AI generatif dalam bidang pengangkutan telah bermula - adakah anda bersedia?

Pelbagai kes dan senario penggunaan berpotensi yang dibincangkan dalam artikel ini hanyalah gambaran sekilas tentang kemungkinan aplikasi AI generatif dalam bidang pengangkutan. Apabila teknologi baru muncul ini berkembang dan matang, lebih banyak penyelesaian praktikal akan tersedia untuk semua orang. Walaupun masih terdapat beberapa cabaran yang perlu diselesaikan, AI generatif memang menunjukkan potensi besar dalam mencipta bentuk pengangkutan baharu yang lebih hijau dan saksama, hanya menunggu kami mengubahnya menjadi kenyataan.

Dengan menerima secara aktif batasan yang wujud dan potensi aplikasi AI generatif, saya percaya kita boleh bekerjasama antara satu sama lain dan membimbingnya untuk memaksimumkan nilainya. Kita juga mesti memanfaatkan kuasa ini yang akan menyapu dunia dengan cara yang bertanggungjawab untuk memastikan AI generatif menjadi faktor perubahan positif dalam pengangkutan. Selagi kita boleh mengetepikan perbezaan dan bersama-sama membentuk konsep pembangunan berdasarkan amanah dan tanggungjawab, kita pasti akan dapat menggunakan alatan AI dengan baik untuk mengisi teka-teki pengangkutan yang penting untuk visi bersama membina hari esok yang lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Generatif AI bakal memasuki industri pengangkutan, adakah anda bersedia?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!