全球经济的高速发展，推动着物流与交通产业在人们的生产生活，贸易交流中承担起更为重要的作用。物流产业是融合运输、仓储和信息流，通过物流资源聚合来推动物品从供应地向接收地流动的复合产业。而交通运输业是通过各类交通工具和路网设施，让人与物品在不同的空间和位置进行转移。在今天的千行百业中，无论是工业制造、商品贸易等行业中的产业链、供应链管理，还是人文旅游、电商零售等领域中的产创融合、服务提升，都离不开物流与交通产业对海量人流、物流和信息流的支撑，物流与交通正成为不同行业、不同区域之间的有效连接纽带。
作为社会经济发展的 “大动脉”， 物流与交通为经济的高速增长、为城市的繁荣发展、为人们的便利生活提供了强有力的运行基座。随着更多变革与转型需求在经济发展进程中出现，其也正面临一系列新的机遇与挑战。主要的挑战体现在以下两个方面：
■ 效率提升：物流与交通产业规模正以令人惊叹的速度扩展。在交通领域，至 2023 年 8 月，我国机动车保有量已达 4.3 亿辆1。而在物流行业，我国 2023 年上半年快递业务量将超 600 亿件，同比增速超 17%2。传统以人力为主的业务处理与管理模式，在如此巨大的业务量面前，势必面临巨大挑战，带来城市拥堵，交通运输延误，快递错发、漏发等问题。
■ 成本控制：物流与交通产业规模的扩大，同时也带来了巨大的成本控制压力。一方面，在人员成本日益高涨的趋势下，传统人力为主的模式必然会带来成本的急剧增长。另一方面，在交通管理和物流处理模式日趋多样化、差异化的前提下，更大规模的交通和物流处理需求，也意味着更大的系统建设和设备维护成本。
巨大的挑战也意味着更多的机遇。可以看到，要应对上述交通与物流面临的挑战，核心目标是实现全方位的降本增效。这也为新技术、新产品和新方案的引入提供了契机与动力。这一过程中，得益于信息科技的进步与人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的发展，更多物流与交通领域的用户正借助计算机、互联网、大数据、云计算以及 AI 等前沿 IT 能力，以更细的颗粒度去推进物流与交通领域各个流程的优化，实现能力与管理创新，最终达成效率的大幅提升。
在物流行业，越来越多的物流企业正通过 AI 与新一代自动化、仓储、光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）和运输技术的融合，提升揽收、出入库、分拣、运输及派送等各个环节的效率。例如在揽收、派送等环节，基于 AI 的 OCR 技术正与互联网应用结合，加速信息核验等繁琐的流程。在运输环节，物联网、大数据和 AI 等技术的融合可用于路径规划，提高运输效率和精度。在出入库环节，智能机器人正取代人工，高速准确地完成包裹出入库、上下货架流程，实现更具效率的库存管理。而在以往极为耗费人力，且最易出现错误的分拣环节，结合 OCR 和自动化技术的智能分拣设备，可实现快速、准确地将不同重量、品类、形状的包裹进行分类和分拣。
不断迭代的技术与日益高涨的需求也正推动智能物流市场行驶在快车道。数据表明，在未来五年内，智能物流市场预计将以超过 3% 的复合年增长率实现快速增长3，从而满足高速扩容的物流行业所需。
而在交通领域，以 AI 为代表的信息化前沿技术也正成为交通安全、车路协同、缓解拥堵以及交通管理等方向上实现数字化、智能化转型的重要抓手。例如对于城市中常面临的交通拥堵问题，由 AI 驱动的交通流量预测系统能根据海量数据建模，对未来路况做出实时预测，进而通过动态控制交通信号、交通运输路线优化等方法来缓解高峰期交通压力。又例如基于 AI 的视频分析处理技术已能实现对监控视频图像和数据的高效分析和处理。这一技术与交通监控系统相融合，可在不需要人为干预的情况下，通过图像自动分析，对监控场景中的变化进行定位、识别和跟踪，实现对道路交通事件的自动监控。同时也能根据车流量、车速、车型、突发事件紧急程度进行预测分析，为道路安全运行与危险情况营救提供必要的数据支持。
得益于智能交通所能带来的巨大收益，智能交通系统也受到了市场的广泛认可。数据显示，2023 年，全球智能交通系统市场规模将达到 205.2 亿美元，预计在预测期内将以 8.6% 的复合年增长率增长4。
在技术发展与市场培育之余，物流与交通的智能化、数字化进程也获得了政策层面的大力支持。以智能交通为例，交通运输部与工业和信息化部、国家标准化管理委员会在 2021 年 3 月联合印发了《国家车联网产业标准体系建设指南（智能交通相关）》，推进先进技术在智能交通领域的应用，促进自动驾驶和车路协同技术应用和产业健康发展。而交通运输部在 2021 年 12 月印发的《数字交通“十四五”发展规划》中也提出，到 2025 年，基本建成“一脑、五网、两体系”的发展格局，交通新基建取得重要进展，行业数字化、网络化、智能化水平显著提升。
目前的物流与交通领域中，两个方向上的 AI 应用正备受关注，分别是基于 AI 视觉的各类智能物流、交通系统以及 AI 与大数据相融合的智能预测系统。得益于视频采集硬件、深度学习算法以及跨平台算力的蓬勃发展，基于 AI 的计算机视觉应用正在物流与交通系统中获得广泛地运用。与人工方式相比，AI 视觉能力的优势包括：
■ 准确度更高：得益于强大的自动特征学习能力，AI 视觉能从各类原始数据中学习到更广泛的语义知识，在复杂环境下对物流交通场景中的细节有着更好的捕捉，与人眼观察等方式相比，识别准确度更高；
■ 工作效率更高：与人工方式相比，基于强劲算力支持的 AI 视觉能高效处理海量的视频、图像数据，并高速、稳定地完成目标检测、目标识别及目标跟踪等任务，且不会出现因疲劳等因素引发的效率下降问题；
■ 适应性更好：AI 视觉系统能与物联网、机器人、自动驾驶、道路指挥、安防等系统实现数据互联互通，在人力无法工作的环境、时间和场景中长时间发挥作用。
而 AI 与大数据相融合的智能预测系统，则能帮助物流与交通领域在预测性维护、资源协同等方面获得先机。在解决方案的实际运行过程中，企业可获得以下的收益：
■ 物流企业能通过对不同时间、不同区域内包裹量的预测，灵活调配物流工作人员和设备，降低电商促销活动等高峰期间的爆仓风险；
■ 物流企业能通过预测性维护技术对物流设备、节点予以及时保障、更新和替换，保证各个设备和节点都处于高可用状态，提升物流整体效率；
■ 城市与交通管理部门能通过交通流量预测，更准确地评估各类市政交通设施的优化空间，并通过与交通管理系统的联动来实现拥堵和事故率的下降；
■ 交通运输企业也能通过道路情况预测，来制定更具效率的运输策略，降低因延误带来的经济损失。
实现上述方案离不开强有力软硬件基础设施提供支持。来自英特尔的一系列先进产品与技术，包括英特尔® 至强® 可扩展平台、英特尔® 数据中心GPU Flex 系列、英特尔® DL Streamer、英特尔® Deep Link Workload Scheduler、OpenVINO™ 工具套件以及英特尔® BigDL 2.0 等，都成为了相关方案成功实施和运行的坚实基础。通过这些高性能硬件基础设施和软件框架，物流与交通领域的用户可以方便地联动不同平台的算力，构建高效的端到端媒体处理管道，并对 AI 工作任务实现有效优化，从而帮助用户打造更具战斗力的物流和交通 AI 应用。
在下一部分中，本文将结合多个物流与交通领域中的 AI 应用场景，共同探讨英特尔相关技术与产品在这些真实场景中的应用和优化方案。
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