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GPT又攻入一行,物流司機(jī)危

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GPT又攻入一行,物流司機(jī)危

人工智能的技術(shù)迭代,遠(yuǎn)比我們想的還要快。

文|觀察未來科技

摩根士丹利Ravi Shanker分析師團(tuán)隊(duì)在最新報(bào)告中指出,人工智能或許能夠完全(或幾乎)取代供應(yīng)鏈中的所有人力勞動(dòng),包括“后臺(tái)”工作。分析師們指出,貨運(yùn)領(lǐng)域正處于顛覆性技術(shù)時(shí)代變遷的風(fēng)口浪尖,包括自動(dòng)駕駛、電動(dòng)汽車、區(qū)塊鏈和無人機(jī)。人工智能是這些潛在的變革性技術(shù)中最新出現(xiàn)的一種,也許是迄今為止最強(qiáng)大的技術(shù)。

大摩預(yù)計(jì),2024年將有數(shù)百輛自動(dòng)駕駛卡車在美國投入運(yùn)營,每英里成本將降低25%至30%,并最終完全消除對(duì)司機(jī)的需求,不過這最少需要3年的時(shí)間。

隨著產(chǎn)業(yè)鏈的全球化,以及消費(fèi)的電子商務(wù)化之后,不論是生產(chǎn)端,還是消費(fèi)端,都依賴于復(fù)雜的供應(yīng)鏈系統(tǒng)。比如,我們從生產(chǎn)端來看,一家公司可能會(huì)從世界各地的制造商那里采購,然后將組件運(yùn)送到中央裝配廠,然后再將貨物分發(fā)給全球客戶。但是在這個(gè)過程中,任何的意外,比如一些區(qū)域的戰(zhàn)爭,或者一些區(qū)域出現(xiàn)衛(wèi)生安全等方面的問題,都會(huì)導(dǎo)致供應(yīng)鏈中的某個(gè)環(huán)節(jié)在運(yùn)輸過程中出現(xiàn)問題。那么,在全球化產(chǎn)業(yè)鏈的精細(xì)化分工之下,一個(gè)環(huán)節(jié)的零部件出現(xiàn)了問題,就意味著整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈,以及最終產(chǎn)品的生產(chǎn)就會(huì)出現(xiàn)問題。

因此,如果能提前對(duì)供應(yīng)鏈的運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測,就能最大程度的避免這種風(fēng)險(xiǎn),而這正是AI的強(qiáng)項(xiàng),通過提前預(yù)測運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)可能出現(xiàn)的問題,AI甚至可能完全避免中斷而對(duì)于本地與本國區(qū)域的物流來說,也是如此,我們可以借助于自動(dòng)駕駛來最大程度的降低運(yùn)輸中的人為風(fēng)險(xiǎn),以及能夠有效的降低運(yùn)輸?shù)娜肆Τ杀尽?/p>

其實(shí),自動(dòng)駕駛在貨運(yùn)物流領(lǐng)域的應(yīng)用會(huì)比家用汽車領(lǐng)域更容易實(shí)現(xiàn),也更容易普及。為什么呢?因?yàn)樨浳镂锪鬈囕v我們可以相對(duì)固定的給他們規(guī)劃車道,并且可以在行駛過程中可以相對(duì)容易的控制比較平穩(wěn)的速度,在道路行駛中,尤其是高速道路的長途行駛中,不論是車速還是車距都相對(duì)比較容易規(guī)范化,受人為干擾的因素小。

并且貨物物流車輛的行駛速度相比于家庭小型轎車而言,行駛速度相對(duì)更慢一些,這對(duì)于自動(dòng)控制的難度要求就會(huì)大幅下降。因?yàn)樾旭偹俣?20碼跟100碼之間,對(duì)于算力的要求是完全不在一個(gè)量級(jí)上,相對(duì)來說,對(duì)芯片算力的要求也更低一些,更容易實(shí)現(xiàn)。

那么對(duì)于家庭乘用車而言,目前談自動(dòng)駕駛還為時(shí)過早,不論是駕駛場景,還是駕駛速度,以及自動(dòng)駕駛技術(shù),都比貨物物流車要更復(fù)雜。

不過大摩的這份報(bào)告讓我們看到一個(gè)非常重要的信息,那就是留給物流運(yùn)輸行業(yè)卡車司機(jī)的工作時(shí)間不多了,下一個(gè)因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)而被下崗的群體將會(huì)是物流運(yùn)輸業(yè)的司機(jī)們。

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。

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GPT又攻入一行,物流司機(jī)危

人工智能的技術(shù)迭代,遠(yuǎn)比我們想的還要快。

文|觀察未來科技

摩根士丹利Ravi Shanker分析師團(tuán)隊(duì)在最新報(bào)告中指出,人工智能或許能夠完全(或幾乎)取代供應(yīng)鏈中的所有人力勞動(dòng),包括“后臺(tái)”工作。分析師們指出,貨運(yùn)領(lǐng)域正處于顛覆性技術(shù)時(shí)代變遷的風(fēng)口浪尖,包括自動(dòng)駕駛、電動(dòng)汽車、區(qū)塊鏈和無人機(jī)。人工智能是這些潛在的變革性技術(shù)中最新出現(xiàn)的一種,也許是迄今為止最強(qiáng)大的技術(shù)。

大摩預(yù)計(jì),2024年將有數(shù)百輛自動(dòng)駕駛卡車在美國投入運(yùn)營,每英里成本將降低25%至30%,并最終完全消除對(duì)司機(jī)的需求,不過這最少需要3年的時(shí)間。

隨著產(chǎn)業(yè)鏈的全球化,以及消費(fèi)的電子商務(wù)化之后,不論是生產(chǎn)端,還是消費(fèi)端,都依賴于復(fù)雜的供應(yīng)鏈系統(tǒng)。比如,我們從生產(chǎn)端來看,一家公司可能會(huì)從世界各地的制造商那里采購,然后將組件運(yùn)送到中央裝配廠,然后再將貨物分發(fā)給全球客戶。但是在這個(gè)過程中,任何的意外,比如一些區(qū)域的戰(zhàn)爭,或者一些區(qū)域出現(xiàn)衛(wèi)生安全等方面的問題,都會(huì)導(dǎo)致供應(yīng)鏈中的某個(gè)環(huán)節(jié)在運(yùn)輸過程中出現(xiàn)問題。那么,在全球化產(chǎn)業(yè)鏈的精細(xì)化分工之下,一個(gè)環(huán)節(jié)的零部件出現(xiàn)了問題,就意味著整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈,以及最終產(chǎn)品的生產(chǎn)就會(huì)出現(xiàn)問題。

因此,如果能提前對(duì)供應(yīng)鏈的運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測,就能最大程度的避免這種風(fēng)險(xiǎn),而這正是AI的強(qiáng)項(xiàng),通過提前預(yù)測運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)可能出現(xiàn)的問題,AI甚至可能完全避免中斷而對(duì)于本地與本國區(qū)域的物流來說,也是如此,我們可以借助于自動(dòng)駕駛來最大程度的降低運(yùn)輸中的人為風(fēng)險(xiǎn),以及能夠有效的降低運(yùn)輸?shù)娜肆Τ杀尽?/p>

其實(shí),自動(dòng)駕駛在貨運(yùn)物流領(lǐng)域的應(yīng)用會(huì)比家用汽車領(lǐng)域更容易實(shí)現(xiàn),也更容易普及。為什么呢?因?yàn)樨浳镂锪鬈囕v我們可以相對(duì)固定的給他們規(guī)劃車道,并且可以在行駛過程中可以相對(duì)容易的控制比較平穩(wěn)的速度,在道路行駛中,尤其是高速道路的長途行駛中,不論是車速還是車距都相對(duì)比較容易規(guī)范化,受人為干擾的因素小。

并且貨物物流車輛的行駛速度相比于家庭小型轎車而言,行駛速度相對(duì)更慢一些,這對(duì)于自動(dòng)控制的難度要求就會(huì)大幅下降。因?yàn)樾旭偹俣?20碼跟100碼之間,對(duì)于算力的要求是完全不在一個(gè)量級(jí)上,相對(duì)來說,對(duì)芯片算力的要求也更低一些,更容易實(shí)現(xiàn)。

那么對(duì)于家庭乘用車而言,目前談自動(dòng)駕駛還為時(shí)過早,不論是駕駛場景,還是駕駛速度,以及自動(dòng)駕駛技術(shù),都比貨物物流車要更復(fù)雜。

不過大摩的這份報(bào)告讓我們看到一個(gè)非常重要的信息,那就是留給物流運(yùn)輸行業(yè)卡車司機(jī)的工作時(shí)間不多了,下一個(gè)因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)而被下崗的群體將會(huì)是物流運(yùn)輸業(yè)的司機(jī)們。

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。