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RSS订阅原创 物流同行看过来——物流大脑觉醒：AI算法正在“杀死”空驶、舞弊与等待焦虑（高度实用）
部分生产制造企业，货物短倒频次极高，车车过磅影响效率，通过视觉识别车辆，可完美实现车辆计数、货物识别的需求，某港口应用该系统后，货车平均排队时间从40分钟缩短至15分钟。在自动化分拣中心，AI系统通过图像处理技术，精准区分不同品类、形状的货物，并自动计算抓取路径。这场由AI驱动的物流革命，不仅将运输效率推向新高度，更通过技术的人文设计，让物流从业者从“成本”回归“人”的价值。通过OCR（光学字符识别）与深度学习技术，自动识别驾驶证、行驶证、身份证及货物通关单等文件，识别准确率可达99.5%。
2025-04-17 16:10:19
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原创 智能对话，数据尽在掌握：大语言模型颠覆传统形式
本文围绕人工智能应用做一些交流，企业在搭建数字化管理系统的过程中，聚焦业务需要输出和呈现一些数据报表或其它形式的可视化看板，方便管理人员第一时间掌握业务情况，通常的做法都是通过调研、论证、开发、测试、上线的方式提供一些固化的数据表格或图形进行呈现，存在的弊端是不同的企业或管理层对数据的要求不一样，存在其个性化的需求，如果方方面面都兼顾，极有可能把报表做的特别庞大冗余，数据不直观，再者就是分企业分岗位开发了众多报表，这种应用体验并不佳。通过对数据元做标签，将业务数据对接大模型，根据生成需要对模型进行微调。
2025-04-15 15:56:05
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原创 大行业实现真正的“牵手”，制造业物流业深度融合，共同迈向智能化未来！
制造业数字化转型已成为政策的核心方向，拥抱互联网，聚焦供应链优化协同，推进制造业与物流业深度融合，那么作为数字物流的服务商到底如何聚焦大行业货主供应链体系推进制造业与物流业深度融合呢？使用什么技术手段实现？今天以最直白的形式谈个人建议。个人设计的面向大行业货主物流生态体系规划一、技术手段：深度融合的桥梁1、工业互联网平台+物联网拥抱和接入工业互联网平台，制造业与物流业可以实现数据共享与协同。通过平台，企业可以实时监控生产进度与物流状态，确保供应链的透明与高效。
2025-04-15 15:53:32
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原创 物流同行看过来——物流大脑觉醒：AI算法正在“杀死”空驶、舞弊与等待焦虑（高度实用）
通过车载摄像头、传感器及AI算法，实时分析驾驶员的疲劳状态（如眨眼频率、头部姿态）、危险驾驶行为（急加速、急转弯）及车辆周围环境。系统可提前预警碰撞风险。据国际运输论坛数据，此类系统可使长途货运事故率降低20%-30%，同时延长车辆维护周期15%。传统地磅易被遥控装置篡改重量数据。AI解决方案通过摄像头捕捉称重过程，结合区块链技术记录车辆位置、货物轮廓、称重曲线等多维度数据，自动识别作弊行为（如不完全上磅、多车同时称重）。某物流公司应用该系统后，年度货物损耗金额从200万元降至30万元。
2025-04-15 15:51:15
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空空如也
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