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基于AI的路线优化，减少碳足迹以及环保供应的未来
摘要全球供应链的快速扩张导致碳排放和环境问题增加，因此需要采用可持续物流解决方案。本研究探讨了人工智能（AI）在优化运输路线，最大程度地减少燃油消耗和减少供应链的碳足迹方面的作用。AI驱动的路线优化整合了实时交通数据，天气状况和车辆效率，以增强最后一英里的交付和货运管理。机器学习算法进一步有助于预测性维护，机队电气化策略和需求预测，从而确保运营可持续性。这项研究还研究了绿色物流实践，包括使用电力和氢能车辆，多模式运输网络以及循环经济模型，以最大程度地减少环境影响。支持区块链的碳跟踪和AI驱动的可持续性指标可提高碳足迹报告的透明度。此外，该研究强调了监管框架和行业倡议，促进了低排放运输和智能物流中心。的发现表明，AI驱动的物流解决方案可以在实现可持续性目标的同时显着提高效率。但是，必须解决诸如高实施成本，数据隐私问题和基础设施限制之类的挑战。未来的研究应着重于将AI与物联网和区块链整合在一起，以增强可持续供应链中的可追溯性和决策。AI驱动系统提供变革功能该研究得出结论，AI驱动的绿色物流可以彻底改变运输，从而为碳中性和成本效益的全球供应链提供可行的道路。关键字：绿色物流，AI路线优化，可持续运输，减少碳足迹，供应链可持续性和环保物流。引言近几十年来，全球供应链的前所未有的增长彻底改变了贸易，商业和工业。但是，这种快速扩张的环境成本很高，碳排放量增加，资源过多和生态退化的提高。货运运输仅负责全球温室气体（GHG）排放的很大比例[1]，并且随着电子商务，城市化和国际贸易的持续增长，这些数字预计将攀升。这种日益增长的环境影响刺激了对可持续物流解决方案的需求，全世界的企业和政府都在寻求创新的方法，以减少碳足迹，同时保持运营效率。推动这一转变的最有希望的进步是将人工智能（AI）整合到物流和供应链管理中。
AH 1320教室时间表 - 2025年春季
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运输技术的蓝图
其美国董事会由以下组织代表：Arcadis； Atkinsrealis;亚特兰大交通运输部；奥迪；极光;加利福尼亚交通运输部；骑士立方体; DriveHio;佛罗里达州交通运输部； Gannett Flemming；佐治亚州交通运输部； hntb; iteris;杰克逊维尔运输管理局；洛杉矶地铁； Mcity;迈克尔·贝克国际；内华达州交通运输部；纽约市交通运输部；预先安全联盟；高通； Rekor；旧金山县运输局；南加州政府协会；国家农场保险；德克萨斯州A＆M运输学院；德克萨斯州交通运输部；丰田； UMOVITY；加利福尼亚大学伯克利大学； Verizon;弗吉尼亚技术运输学院。
运输技术的蓝图
其美国由总裁兼首席执行官劳拉·夏斯（Laura Chace）领导。其美国董事会由以下组织代表：Arcadis； Atkinsrealis;亚特兰大交通运输部；奥迪；极光;加利福尼亚交通运输部；骑士立方体;俄亥俄州开车;佛罗里达州交通运输部； Gannett Flemming；佐治亚州交通运输部； hntb; iteris;杰克逊维尔运输管理局；洛杉矶地铁； Mcity;迈克尔·贝克国际；内华达州交通运输部；纽约市交通运输部；预先安全联盟；高通； Rekor；旧金山县运输局；南加州政府协会；国家农场保险；德克萨斯州A＆M运输学院；德克萨斯州交通运输部；丰田； UMOVITY；加利福尼亚大学伯克利大学； Verizon;弗吉尼亚技术运输学院。