한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Развитие логистической отрасли опирается на эффективную обработку информации и управление данными. Перенос моделей ИИ означает изменение способа обработки данных. В облаке большие объемы данных могут обрабатываться централизованно, но есть проблемы с задержками и стабильностью сети. Обработка на периферии может быстрее реагировать на локальные потребности, повышая производительность и эффективность в реальном времени.

Возьмем, к примеру, авиаэкспресс: время – это жизнь. Быстрая и точная передача и обработка информации имеют решающее значение для обеспечения своевременной доставки товаров. Применение моделей искусственного интеллекта на периферии позволяет принимать более точные решения в режиме реального времени в таких аспектах, как погрузка и разгрузка грузов, а также планирование маршрутов транспортировки. Например, с помощью датчиков и периферийных вычислительных устройств можно отслеживать состояние и состояние окружающей среды товаров в режиме реального времени, а стратегии транспортировки можно своевременно корректировать, чтобы сократить задержки и потери.

Кроме того, затрагиваются и финансовые аспекты. Стоимость обработки данных в облаке относительно высока, тогда как децентрализованная обработка на периферии может снизить некоторые затраты на инфраструктуру. Но в то же время необходимо также тщательное финансовое планирование инвестиций в новые технологии.

Логистические компании должны активно принять эти изменения. Усилить технологические исследования и разработки, а также обучение талантов, а также оптимизировать бизнес-процессы для адаптации к новым технологическим тенденциям. Только так мы сможем оставаться непобедимыми в жесткой рыночной конкуренции.

Короче говоря, такой взгляд руководителей Intel привносит новое мышление и возможности в логистическую отрасль. Логистические компании должны воспользоваться возможностью добиться трансформации и модернизации.