AI与计算机视觉赋能卡车道口：效率与安全双提升

为了实现国家物流基础设施的现代化，奥斯汀的卡车货运站运营商Outpost宣布推出先进的道口自动化平台，旨在彻底改变效率和安全性。该新系统由该公司位于西雅图的工程团队开发，利用复杂的计算机视觉和人工智能（AI）来解决卡车货运站运营中长期存在的挑战，目标是大幅削减成本、消除延误并提高数据可靠性。

从历史上看，人工道口操作员一直是卡车货运站的基础但成本高昂的组成部分，24/7配置一个道口通常每月成本约为25,000美元。除了巨额的财务支出，人工检查容易出错，常常会遗漏关键问题，如拖车不匹配、设备损坏，甚至未经授权的进入。Outpost的新平台直接解决了这些低效率问题，承诺将道口运营成本降低70%，并以准确、可审计的数据捕获99.9%的道口事件。这项创新旨在应对全国各地因低效人工流程而导致的约67亿美元的隐性浪费。

Outpost平台的核心在于它能够“理解”通过其道口的每辆车、每位司机、每份文件和每个异常。它采用多部分车辆识别技术，能够识别从车辆类型、品牌、型号、颜色到拖车类别和燃油类型的一切。除了基本识别，该系统还执行全面的ID和合规性识别，读取诸如USDOT和MC号码、车牌、拖车和集装箱ID、底盘标记、危险品标牌、红色标签和公司标志等关键信息。

AI驱动的系统显著增强了安全和保障。它进行自动损坏和安全检查，检测凹痕、生锈、划痕、破损灯、缺失挡泥板，甚至轮胎花纹和侧壁问题。该平台还验证司机是否佩戴适当的安全装备并标记仪表板障碍物。从安全角度来看，它识别封条的存在，通过人脸识别验证司机身份，验证许可证真实性，并标记牵引车-拖车错误调度。鉴于2024年三分之一的货物盗窃发生在仓库和配送中心，且涉及内部人员参与的比例不断增长，这通常利用了人工道口程序的漏洞，因此这些能力至关重要。

在物流行业中，AI和计算机视觉在道口管理中的部署是一个日益增长的趋势，其他公司也在开创类似的解决方案。例如，EAIGLE和Terminal Industries已经展示了AI如何简化运营，Terminal的计算机视觉技术在与Ryder的试点项目中，在捕获车牌和交通部号码方面达到了99%的准确率。全球的港口，如毕尔巴鄂和洛杉矶的港口，也正在利用AI进行车辆自动识别、交通流优化和实时调度，以减少拥堵并改善运营控制。这一转变标志着行业向智能自动化迈进的更广泛趋势，其中AI算法不断分析数据，识别模式，并实时优化运营，超越了传统的人工流程甚至RFID技术。

Outpost对这项技术的投入体现在其严格的测试中，该平台已在其20多个自有物业的超过一百万次道口事件中进行了训练和完善。这种由运营商主导的实际开发确保了该技术的稳健性，并能适应卡车货运站的实际需求。通过向托运人、企业车队和其他货运站运营商提供这项经过验证的技术，Outpost旨在将道口从一个单纯的成本中心转变为一个战略控制点，在整个货运生态系统中提供前所未有的可见性和协调性。物流的未来日益智能化，AI正在推动效率、安全和数据驱动决策方面取得无与伦比的进步。