人工智能(AI)的使用在工业和在线零售的许多分支中变得越来越普遍。尽管主要是出于公众视野，但传统的工作方向(例如运输物流和驾驶)也朝着相似的方向发展。哥廷根大学的科学家现在研究了在卡车的商业管理中使用AI的效率如何。他们的答案是：最好的选择是将人类决策和AI应用程序进行智能组合。该研究发表在《国际物流管理杂志》上。

“正如私营部门所发生的那样，数字应用以及机器学习(一种人工智能)正日益渗透到运输和物流部门的运营和流程中，”经济学学院的Matthias Klumpp教授解释说。“然而，商业领域的问题是，这是否有助于实现公司的目标和效率。”

为了回答这个问题，研究人员比较了卡车司机在使用AI应用程序方面的工作效率，这些应用程序包括动态实时导航系统，巡航控制和基于速度和地形的自动换档等。在研究卡车零售贸易时，他们研究了三个比较小组：第一个比较小组完全遵循人类的决策模式;第二种则是人与机器的结合。第三个完全依靠全自动决策。

生产和物流研究小组的研究人员得出结论，将人类工作和决策能力与AI应用程序进行智能结合，有望实现最高的运输和驾驶效率：“平均而言，第二个小组实现了最高效的运输行程，而最少的是干预和偏离最佳路径的行为，”作者说。“很明显，无论是单纯的人为决策结构还是全自动驾驶系统都不能保证满足当前的物流需求。”

因此，科学家们推断，尽管人工智能在卡车运输领域取得了进步，但从长远来看，仍然需要人类经验和决策能力。作者总结说：“但是，通过使用AI应用程序，特别是对于简单的物流活动，将会发生广泛的培训和资格需求。” “因此，技术和人工智能创新并不是管理本身的问题。特别是，通过将其应用于运营运输中，可以实现效率和竞争优势。”