研究[9]结合各种人工智能技术实现四个视角 ， 即——知识获取、服务物流、服务自动化和绩效衡量 。 交通在构建响应式物流信息系统方面发挥着更大的作用；因此 ， 机器学习概念支持识别需求模式和相应的补货策略[34] 。 该研究标志着当前物流场景过程的系统发展[65] 。 我们可以看到 ， 智能系统在以交通运输业为支柱的物流业中发挥着越来越大的作用 。 运输功能发生了结构性变化 ， 影响了运输物流的演进[8] 。 一方面 ， 由于采用了人工智能 ， 道路上的事故和死亡人数可能会大幅减少;另一方面 ， 我们可以预料到技术性失业[32] 。
通过对解决交通问题的应用的详细背景研究 ， 可以明显地看出 ， 人工智能在利用数据构建高效的交通系统方面发挥着重要作用 。 目前的研究试图代表人工智能的各种概念和应用的发展 ， ITS作为TMS的一部分 。 在各种可用的应用中 ， 研究的范围缩小到智能交通管理系统、智能公共交通系统、智能安全管理系统和智能制造与物流系统 ， 以构建可持续的交通系统[53] 。 在这些系统中 ， AI的作用和相应的成效将在第3节中讨论 。 此外 ， 第4节讨论了世界各国交通运输业相关问题的人工智能解决方案 。 结论部分整理了通过人工智能实施交通运输业面临的各种挑战和建议 。
3 . 框架
从早期的研究中可以看出 ， 人工智能在构建智能交通系统时的成效尚未得到充分探索 。 目前的研究探讨了在不同国家部署的交通运输行业的ITS应用 。
作为经济生命线的运输业似乎正在努力解决全球范围内的各种运营问题 。 与运输业相关的问题导致一个城市乃至一个国家的进步放缓 。 TMS 是一个好消息 ， 它可以使用各种技术来克服运输问题的系统 。 TMS 帮助企业计划、执行和优化货物的物理移动 。 由于数据可用性和远程监控 ， TMS 确保及时交付货物 ， 从而提高客户满意度 。 这通过增加销售额使企业受益 。 TMS 通过使用适当的工具（例如路线优化）来提高车队绩效并减少供应链支出 。 由于数据是远程收集并受到严密监控 ， 因此记录了对交付、结果和回报的端到端理解 ， 从而提高了透明度 。 TMS使用技术来规划、执行和优化货物运输 ， 以帮助企业蓬勃发展 。 这些应用程序被制造商、分销商、零售企业和从事物流业务的公司使用 。
TMS 的主要功能包括路线确定、出站/入站物流流程、路线调度、第三方物流供应商服务、货运代理、服务代理、运输跟踪和路线调度和运输计划的批量处理（图1） 。 可以看出 ， 与TMS相关的功能与货物运输有关 。 TMS 将多个运输应用程序集成到一个包中 ， 以便更好地使用 。
1 TMS 的功能（来源：ValuecConsulting ， 2013）
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