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El desarrollo de la industria logística se basa en un procesamiento de información y una gestión de datos eficientes. La transferencia de modelos de IA implica cambios en la forma en que se procesan los datos. En la nube, los datos a gran escala se pueden procesar de forma centralizada, pero existen problemas de latencia y estabilidad de la red. El procesamiento en el borde puede responder a las necesidades locales más rápidamente, mejorando el rendimiento y la eficiencia en tiempo real.

Tomemos como ejemplo Air Express, el tiempo es vida. La transferencia y el procesamiento de información rápidos y precisos son fundamentales para garantizar que los productos lleguen a tiempo. La aplicación de modelos de IA en el borde puede lograr decisiones más precisas en tiempo real en aspectos como la carga y descarga de carga y la planificación de rutas de transporte. Por ejemplo, a través de sensores y dispositivos informáticos de punta, se puede monitorear el estado y las condiciones ambientales de los bienes en tiempo real, y las estrategias de transporte se pueden ajustar de manera oportuna para reducir retrasos y pérdidas.

Además, los aspectos financieros también se ven afectados. El costo de procesar datos en la nube es relativamente alto, mientras que el procesamiento descentralizado en el borde puede reducir algunos costos de infraestructura. Pero al mismo tiempo, también se requiere una cuidadosa planificación financiera para las inversiones en nuevas tecnologías.

Las empresas de logística deben adoptar activamente este cambio. Fortalecer la investigación y el desarrollo tecnológico y la formación de talento, y optimizar los procesos de negocio para adaptarse a las nuevas tendencias tecnológicas. Sólo así podremos seguir siendo invencibles en la feroz competencia del mercado.

En resumen, esta visión de los ejecutivos de Intel aporta nuevas ideas y oportunidades a la industria de la logística. Las empresas de logística deben aprovechar la oportunidad para lograr transformación y modernización.