文/陈根
摩根士丹利Ravi Shanker剖析师团队在最新讲述中指出，或许能够完全(或险些)取代供应链中的所有人力劳动，包罗“后台”事情。剖析师们指出，货运领域正处于推翻性手艺时代变迁的风口浪尖，包罗自动驾驶、电动汽车、区块链和无人机。人工智能是这些潜在的变化性手艺中最新泛起的一种，也许是迄今为止最壮大的手艺。
大摩预计，2024年将有数百辆自动驾驶卡车在美国投入运营，每英里成本将降低25%至30%，并最终完全消除对司机的需求，不外这最少需要3年的时间。
随着产业链的全球化，以及消费的电子商务化之后，岂论是生产端，照样消费端，都依赖于庞大的供应链系统。好比，我们从生产端来看，一家公司可能会从天下各地的制造商那里采购，然后将组件运送到中央装配厂，然后再将货物分发给全球客户。然则在这个历程中，任何的意外，好比一些区域的战争，或者一些区域泛起卫生平安等方面的问题，都市导致供应链中的某个环节在运输历程中泛起问题。那么，在全球化产业链的细腻化分工之下，一个环节的零部件泛起了问题，就意味着整个产业链，以及最终产物的生产就会泛起问题。
因此，若是能提前对供应链的运输风险举行展望，就能最洪水平的阻止这种风险，而这正是AI的强项，通过提前展望运输网络可能泛起的问题，AI甚至可能完全阻止中止而对于内陆与本国区域的物流来说，也是云云，我们可以借助于自动驾驶来最洪水平的降低运输中的人为风险，以及能够有用的降低运输的人力成本。
实在，自动驾驶在货运物流领域的应用会比家用汽车领域更容易实现，也更容易普及。为什么呢？由于货物物流车辆我们可以相对牢靠的给他们设计车道，而且可以在行驶历程中可以相对容易的控制对照平稳的速率，在蹊径行驶中，尤其是高速蹊径的远程行驶中，岂论是车速照样车距都相对对照容易规范化，受人为滋扰的因素小。
而且货物物流车辆的行驶速率相比于家庭小型轿车而言，行驶速率相对更慢一些，这对于自动控制的难度要求就会大幅下降。由于行驶速率120码跟100码之间，对于算力的要求是完全不在一个量级上，相对来说，对芯片算力的要求也更低一些，更容易实现。
那么对于家庭乘用车而言，现在谈自动驾驶还为时过早，岂论是驾驶场景，照样驾驶速率，以及自动驾驶手艺，都比货物物流车要更庞大。
不外大摩的这份讲述让我们看到一个异常主要的信息，那就是留给物流运输行业卡车司机的事情时间不多了，下一个由于人工智能手艺而被下岗的群体将会是物流运输业的司机们。
原文题目 : 陈根：GPT又攻入一行，物流司机危！