在繁忙的物流场站中，无数卡车穿梭往来，但一切井然有序，效率倍增。不再依赖人工记录，AI精准识别车辆信息，实时优化调度，这便是Ryder System Inc.与Terminal Industries合作带来的变革。
试点先行：数据驱动效率提升
今年1月，双方在加利福尼亚州工业市的Ryder电商履约中心启动了首个试点项目。Terminal Industries的计算机视觉技术如同"智慧之眼"，能够精准分析进出场站的卡车动态。数据显示，该系统已成功处理超过10,000次卡车检测，车牌和美国交通部（DOT）号码的识别准确率高达99%。
7月份，第二个试点项目在达拉斯-沃斯堡地区的Ryder卡车租赁和维护中心展开，利用AI技术自动捕获可用库存信息。这标志着AI应用从车辆管理延伸到库存管理的新阶段。
技术创新：持续学习的智能系统
Terminal的计算机视觉技术融合了机器学习算法，通过不断学习提升识别精度。系统还能与第三方数据库集成，获取超越视觉范围的车辆全面信息。
Ryder新产品战略集团总监Mike Placensia指出："许多场站仍依赖人工记录数据，这种方式已无法满足现代物流需求。AI技术将员工从繁琐工作中解放出来，专注于更具价值的任务。"
赋能供应链：全面优化的AI驱动
Terminal首席执行官Max Constant强调："场站是供应链的关键环节，其效率直接影响整体运作。我们的技术是核心解决方案，可应用于多种场景。"
他举例说明："在加州我们追踪移动车辆，在达拉斯则记录静止卡车信息。同一核心技术展现出完全不同的应用潜力。我们还在开发另外两个试点项目。"
灵活部署：低成本高扩展性方案
该技术的独特优势在于能与现有安全摄像头和计算设备集成，通过云连接实现数据处理，大幅降低实施成本和时间，同时保持高度可扩展性。
Constant解释道："系统利用普通摄像头和平板电脑采集数据，机器学习算法持续提升对场站场景的理解能力。"
战略意义：引领行业智能化转型
此次合作具有多重战略价值：
• 提升运营效率，降低人工成本
• 优化资源配置，提高场地利用率
• 改善客户体验，增强市场竞争力
• 树立行业创新标杆
Placensia表示："基于试点成功，我们将推进技术商业化应用。"这体现了Ryder对AI潜力的信心，以及对物流行业未来发展方向的积极探索。