AI发展进入2.0时代！英特尔在落地中总结4大经验( 十 )
在分拨中心实现大小件测量的全流程AI处理。
在资源配置上实施更精准的AI件量预测。
在数据中心内实现基于AI分析的数据中心异常检测。
图8/14
如果不深入该领域，可能不会关注到“大小件”带来的数据优化和效能提升可能。
在物流快递行业中，快递件的体积测量是韵达各分拨中心的核心工作内容之一。
通过对快件的体积进行预判，分拨中心工作人员可以给出更为合理的分拣、装车和配送规划，来降低单件配送时长及单公斤成本。
传统的方式，是分拨中心采用人工方式来进行判别，不仅费时费力，还可能出现较大误差。
于是如果加持AI，利用机器视觉技术来提升测量的效率与质量——通过装备在分拨中心输送系统上的高拍仪，AI 应用会采集快件的图像信息，并传送到后端服务器进行测量，就能更好分析数据实现优化。
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