物理运营在我们的经济中扮演着核心角色，通过商品和服务的无缝流动推动日常生活——无论是在运输、基础设施发展还是公用事业管理。这些领域涵盖了建筑、运输、物流和食品分销等行业， collectively 占美国国内生产总值 (GDP) 的40%以上。尽管其重要性不言而喻，这些行业在应对独特挑战时，往往只获得了有限的技术关注。
尽管大多数行业已经采用了技术进步，物理运营仍然依赖过时的纸质系统和人工流程。然而，转型正在进行中。技术创新促使从现场资产中捕获大量数据，使手动操作向数字化、互联操作转变成为可能。
采用数字化转型的组织现在可以利用越来越多的人工智能 (AI) 和机器学习工具，从而改善客户、员工及企业的整体绩效。
为什么这些行业适合 AI 转型？
关键在于数据。物理运营企业处理着巨量的数据——通常以 PB 为单位，存储在云中，并在边缘大幅增加。这些数据类型多样，包括温度记录、惯性传感器输出、文本和视频文件。信息的复杂性和丰富性要求全面分析，以获得可操作的见解。AI 特别适合从这些运营数据中提取价值，比传统分析方法提供更深刻的洞察。
基础模型为各种规模的公司提供了一个有前景的起点。这些模型可以快速适应公司的专有数据，或调整为针对特定运营的专业模型，使其在边缘实现具有成本效益的部署。
此外，许多工人在这些行业从事非传统的办公室工作。尽管有些管理角色在办公室进行，但大多数员工进行的是实地操作——无论是垃圾收集、公路施工、杂货配送还是长途驾驶。基于 AI 的预防性见解和实时警报对于支持这些一线员工至关重要，他们依赖于有效的远程沟通。
工程团队在开发针对这些环境的模型时，必须确保其专业模型能够在各种任务、设备、气候、语言和测量系统中高效运行。此外，模型必须是多模式的，整合来自现场的不同数据类型以生成可操作的见解。
AI 带来的影响：加速洞察，改善结果
物理运营中的变革性 AI 应优先考虑现实世界的影响，而不仅仅是技术的实施。其目标是提供可量化的结果——从实时警报到预测风险评估。一些显著的应用案例包括：
- 安全改进：AI 模型可以处理商业车辆的行车记录仪视频，识别不安全的驾驶行为，并立即发出音频警报进行纠正。例如，Samsara 产品在 2022 年预防了 120,000 起事故。DHL Express 等客户在整合 AI 行车记录仪后，事故减少了 26%，相关费用下降了 49%。
- 从预防维护到预测维护：AI 可以使组织从预防性维护转向预测性维护。通过分析历史数据趋势，机器学习模型能够预测设备何时需要维护，从而实现主动警报。这种方法不仅降低了维修成本，还有助于维护团队更高效地运作。
- 自动化工作流程：许多操作员工依赖移动设备完成日常任务，例如送货证明和车辆检查报告 (DVIR)。AI 可以通过自动化某些任务和提供定制化的工作流程来简化这些活动，确保员工在需要时仅访问必要的信息。
未来展望
物理运营中 AI 的未来将集中于弥补知识差距和自动化关键工作流程。许多组织仍在依赖纸质日志或过时的电子表格，AI 能够揭示运营数据中可能被忽视的趋势，并以易于访问和可操作的格式呈现这些信息。
关于大型语言模型 (LLMs)，如 ChatGPT 或 Llama，预计将催生针对特定行业应用的小型专业模型。AI 助手的整合也将显著，帮助 LLM 提供上下文丰富的支持，并自动化日常管理任务。这一能力对于帮助非专家使用日常语言驾驭复杂技术至关重要。
物理运营的环境复杂且不断演变。虽然分析不同数据格式对 AI 团队来说是一个挑战，但也存在显著的机会来简化和提升这些流程。
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