هوش مصنوعی برای حمل‌ونقل مزایای زیادی را به همراه دارد، صنعت را متحول کرده و جنبه‌های مختلف اکوسیستم را بهبود می‌بخشد. هوش مصنوعی در کنار سایر فناوری‌های نوظهور مانند اینترنت اشیا، یادگیری ماشین، محاسبات ابری، تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ و ۵G، دنیایی از فرصت‌ها و افق‌های جدیدی را برای اتصال بین وسایل نقلیه باز می‌کند و راه را برای حمل‌ونقل کارآمدتر، پیشرفته‌تر و ایمن‌تر هموار می‌کند.  اندازه بازار جهانی هوش مصنوعی در حمل‌ونقل در سال ۲۰۲۳ به ۴.۵۵ میلیارد دلار رسید و پیش‌بینی می‌شود که با نرخ رشد مرکب سالانه ۱۲.۴ درصد در طول دوره پیش‌بینی گسترش یابد و تا سال ۲۰۳۰ به ارزش ۱۵.۲۴ میلیارد دلار برسد.  مزایای هوش مصنوعی در صنعت حمل‌ونقل و لجستیک  بهینه‌سازی مسیر بهینه‌سازی مسیر، تحویل به‌موقع و صحیح را برای کاهش هزینه‌های حمل‌ونقل تضمین می‌کند. یافتن مسیر نهایی، محور مدیریت مسیر است و شامل تجزیه‌وتحلیل مقادیر زیادی داده و استفاده از آن به نفع شماست. هرچه حجم بسته‌هایی که باید حمل شوند بیشتر باشد، برنامه‌ریزی و اجرای صحیح‌تر آن مشکل‌تر است. هنگامی که الگوریتم‌های حمل‌ونقل هوش مصنوعی استفاده می‌کنید، شانس کشف مسیر جدیدی را نیز افزایش می‌دهید که باعث صرفه‌جویی در وقت، هزینه و مزیت رقابتی می‌شود. جدا از صرفه‌جویی در هزینه‌های عملیاتی در هزینه سوخت و ساعات پرداختی نیز صرفه‌جویی خواهید کرد. کاهش حتی یک ساعت در هفته باعث صرفه‌جویی قابل‌توجهی در کل خواهد شد.  پیش‌بینی تعمیر و نگهداری ناوگان تعمیر و نگهداری پیش‌بینی ناوگان یکی از بارزترین نمونه‌های هوش مصنوعی در حمل‌ونقل است. این به شما کمک می‌کند تا مسائل اساسی را شناسایی کنید و به‌جای واکنشی بحرانی، پیشگیرانه عمل کنید. نگهداری پیش‌بینی‌کننده حول کاربرد داده‌های تاریخی به‌منظور ایجاد پیش‌بینی در مورد الگوهای آینده می‌چرخد. تعمیر و نگهداری پیش‌بینی ناوگان برای تجزیه‌وتحلیل عوامل متعدد و اولویت‌بندی وسایل نقلیه برای شناسایی وسایلی که نیاز به تعمیرات فوری دارند ساخته شده است.  کاهش هزینه‌های عملیاتی استفاده از هوش مصنوعی در صنعت حمل‌ونقل همچنین هزینه‌های عملیاتی را کاهش می‌دهد. با دانستن آنچه باید انتظار داشته باشید و یافتن بهترین مسیر، شرکت‌ها می‌توانند وسایل نقلیه کمتری را استخدام کنند، بنابراین بخش بزرگی از هزینه‌های عملیاتی، از جمله حقوق، هزینه‌های نگهداری، هزینه‌های بازاریابی و هزینه‌های تولید را صرفه‌جویی می‌کنند. بدیهی است برخی از هزینه‌های ذکر شده را نمی‌توان با پیاده‌سازی هوش مصنوعی در حمل‌ونقل از جمله هزینه‌های بانکی یا سایر هزینه‌های غیرمستقیم کاهش داد. اما شرکت‌ها می‌توانند با جایگزینی برخی از کارگران با ماشین‌آلات، در هزینه‌های عملیاتی صرفه‌جویی کنند و در نتیجه وظایف خود را خودکار کنند. مدیریت موجودی با استفاده از ربات‌های انبار مجهز به هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، کسب‌وکارها می‌توانند تقاضا را پیش‌بینی کنند، سطوح بهینه انبار را شناسایی کنند و فرایندهای سفارش مجدد را به طور خودکار و دقیق‌تر انجام دهند. این نه‌تنها خطر موجودی انبار موقعیت‌هایی مازاد را به حداقل می‌رساند، بلکه کارایی کلی زنجیره تأمین را افزایش می‌دهد، هزینه‌ها را کاهش می‌دهد و رضایت مشتری را بهبود می‌بخشد.  وسایل نقلیه خودران  یکی از متحول‌کننده‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در حمل‌ونقل، وسایل نقلیه خودران یا خودروهای بدون راننده است. خودروهای خودران، مفهومی که چند سال پیش یک فانتزی علمی تخیلی بود، اکنون به واقعیت تبدیل شده است. توکیو می‌تواند نمونه‌ای عالی از این دیدگاه باشد که در آن اتومبیل‌های بدون راننده با موفقیت در جاده‌ها حرکت می‌کنند. بااین‌حال، به دلایل ایمنی، راننده در خودرو می‌نشیند تا در مواقع اضطراری خودرو را کنترل کند. از طریق یادگیری ماشینی و حسگرهای پیشرفته، هوش مصنوعی وسایل نقلیه را قادر می‌سازد تا محیط خود را درک کرده و به آن پاسخ دهند و رانندگی خودران را به واقعیت تبدیل می‌کند.  مراقبت هوشمند از راننده  هوش مصنوعی مراقبت و ایمنی راننده را از طریق سیستم‌های هوشمندی که رفتار راننده و شرایط جاده را نظارت می‌کنند متحول می‌کند. با استفاده از تشخیص احساسات، بینایی کامپیوتری، حسگرهای هوشمند اینترنت اشیا و هوش مصنوعی در حمل‌ونقل، وسایل نقلیه مدرن می‌توانند رفتار رانندگان را که ممکن است خطرات ترافیکی ایجاد کند، شناسایی کنند. هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه‌وتحلیل عواملی مانند دمای بدن، خستگی، خواب‌آلودگی، حرکت چشم، وضعیت سر و رفتار رانندگی تشخیص دهد که آیا وضعیت راننده به طور بالقوه خطرناک است یا خیر. در پاسخ، دستگاه هوش مصنوعی می‌تواند اقدامات پیشگیرانه مانند توقف وسیله نقلیه یا انتقال به حالت خودران را انجام دهد. سیستم‌های پیشرفته کمک‌راننده (ADAS) الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای شناسایی خطرات احتمالی، از ارائه هشدارهای لحظه‌ای به رانندگان و در برخی موارد، اقدامات اصلاحی برای جلوگیری از تصادفات استفاده می‌کنند. این امر نه‌تنها ایمنی رانندگان و مسافران را افزایش می‌دهد، بلکه به کاهش هزینه‌های بیمه و کاهش خطر تصادفات ناشی از خطای انسانی کمک می‌کند.  ردیابی خودرو هوش مصنوعی در صنعت حمل‌ونقل برای یکپارچه‌سازی ردیابی خودرو استفاده می‌شود. با استفاده از فناوری اینترنت اشیا، شرکت‌های لجستیک می‌توانند حسگرهای اینترنت اشیا را روی هر وسیله نقلیه قرار دهند و همیشه هماهنگ باشند. در نتیجه، اطلاعاتی را در زمان واقعی درباره مکان، سرعت و جهت وسیله نقلیه دریافت می‌کنید و باتوجه‌به انتقال داده‌ها به فضای ابری می‌توانید به‌راحتی از هر دستگاهی در هر زمان به اطلاعات دسترسی داشته باشید.  پیش‌بینی تأخیر پرواز  تأخیر در پرواز یکی از رایج‌ترین مشکلاتی است که امروزه حمل‌ونقل هوایی با آن مواجه است. این امر بر تجربه پرواز مسافران تأثیر منفی می‌گذارد، ارزش شرکت حمل‌ونقل را تضعیف می‌کند و منجر به افزایش نرخ ریزش مشتری می‌شود. هوش مصنوعی برای غلبه بر این مشکلات به کمک می‌آید. این صنعت با استفاده از تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی برای حمل‌ونقل می‌تواند خدمات استثنایی به مشتریان را با کاهش زمان انتظار آنها و افزایش تجربه سفر ارائه دهد. ازآنجایی‌که هر چیزی از نقص فنی گرفته تا آب‌وهوای بد می‌تواند باعث تأخیر در پرواز شود، فناوری به بخش هوانوردی کمک می‌کند تا بینش‌های مفیدی در مورد احتمالاتی که می‌تواند باعث تأخیر و لغو پرواز شود به دست آورد. این شرکت می‌تواند این اطلاعات و جزئیات پرواز را برای مسافران به‌روزرسانی کند که می‌تواند به آنها کمک کند زمان‌های انتظار غیرضروری را حذف و برنامه‌های خود را بر اساس آن برنامه‌ریزی کنند.  مدیریت نیروی کار استفاده از هوش مصنوعی در حمل‌ونقل همچنین نقش مهمی در مدیریت نیروی کار، به طور دقیق‌تر، فرایندهای استخدام و منابع انسانی ایفا می‌کند. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند کارمندان جدید را استخدام کنند، عملکرد آنها را نظارت و ارزیابی کنند و وظایفی را که به بهترین وجه متناسب با نقاط قوت آنها باشد به آنها اختصاص دهند.  مدیریت ترافیک  یکی از بزرگ‌ترین مشکلات حمل‌ونقل که مسافران دائماً با آن مواجه هستند، ازدحام ترافیک است. هوش مصنوعی اینجاست تا با این چالش نیز مقابله کند. برای بهینه‌سازی جریان ترافیک، الگوریتم‌های هوش مصنوعی داده‌های بلادرنگ را از منابع مختلف، از جمله حسگرها، دوربین‌های ترافیکی و دستگاه‌های GPS تجزیه‌وتحلیل می‌کنند. سیستم‌های مدیریت ترافیک هوشمند به طور پویا زمان‌بندی سیگنال را تنظیم می‌کنند و وسایل نقلیه را تغییر مسیر می‌دهند، ازدحام را کاهش می‌دهند و کارایی را بهبود می‌بخشند.  پایداری و سازگاری با محیط‌زیست پایداری یکی از پرطرف‌دارترین کلمات در دنیای تجارت است. تغییرات اقلیمی ما را وادار کرد تا در شیوه زندگی خود تجدیدنظر کنیم و فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی قادر به ارائه راحل‌های جدید برای مشکلات جهانی است. با استفاده از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در حمل‌ونقل، مهندسان می‌توانند روش‌های نوآورانه‌ای را برای نیرو دادن به وسایل نقلیه بدون آسیب رساندن به زمین توسعه دهند که نتایج مستلزم کاهش انتشار کربن و مصرف سوخت کمتر است.  البته همان‌طور که هوش مصنوعی در بازار حمل‌ونقل به تکامل خود ادامه می‌دهد چالش‌هایی هم وجود دارد که باید به آنها پرداخت. نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها، امنیت سایبری و پیامدهای اخلاقی تصمیم‌گیری هوش مصنوعی در خط مقدم بحث‌ها قرار دارد. ایجاد تعادل بین نوآوری و اجرای مسئولانه برای اطمینان از موفقیت بلندمدت و پذیرش هوش مصنوعی در بخش حمل‌ونقل بسیار مهم است.