借助AI的强大功能，企业可以进行高级路线规划，从而以传统路线规划难以或无法实现的方式优化多个实际因素。
运输中的传统路线规划因素通常只能包含一些因素，而这些因素仍然是非常初级的基于规则的因素。不过，传统方式不能一蹴而就。适应新技术的整个过程需要时间和技能。
为了使用AI进行有效的路线规划，企业需要考虑多种因素。除了主观因素(例如交付人员的本地知识和其他偏好)外，因素还包括要交付的类型、客户偏好、交通方式、当地道路法规以及路线变化行为。
借助预测分析，由AI驱动的系统可以优化路线规划的实际因素，从而降低交付成本，缩短交付时间，降低运输成本并提高资产利用率。预测分析使用数据、统计算法和机器学习来基于历史数据确定未来结果的可能性
未来，基于AI的系统将帮助释放企业数据的真正潜力。这将改善客户体验、改善车队管理、加快交货速度、降低安全事故，并提高整体业务利润率。人工智能为物流运输生态系统中的所有利益相关者带来了双赢的局面，但需要一定的精力和投资来构建和维护。
与AI一样重要，但AI和数据工程是被低估的组成部分。数据工程是数据科学的一个方面，专注于数据收集和分析的实际应用。在踏上AI之路之前，请问问自己，你是否正在收集有关业务运营的关键数据？数据是否有效地存储、组织并易于访问？
归根结底，虽然AI当前是一个流行的技术流行语，但它仅对解决实际的业务问题有用。评估你希望基于AI的系统要解决的问题，将其纳入你的业务目标，并使用适当的度量标准来衡量效率。
