卡车生活Ryder与Terminal Industries合作的试验性项目在自动化和优化仓库场地管理方面取得了显著进展，该项目通过消除人工操作流程，提高了效率。
Terminal Industries提供了一个人工智能平台，用于将场地操作数字化，利用计算机视觉技术自动记录和分析进出仓库场地的卡车与拖车。
自1月份起，该项目已在加利福尼亚州工业市的Ryder电子商务履行中心启动，并已成功处理超过10,000次卡车检测，准确捕捉车牌和交通运营编号的成功率达到了99%。
“我们之前从未在计算机视觉技术领域达到如此高的准确度，这标志着我们在推动整个行业从手工且效率低下的现状向现代化转型的过程中迈出了重要一步，”Ryder的首席营销官兼新产品开发负责人Karen Jones表示。
“创建一个能够在静态物体或学术环境中工作的文本识别算法是一回事，但在现实世界中，我们必须应对被遮挡的车牌、手写的交通运营编号、恶劣天气以及影响摄像头视野的各种情况。”
“我们正在塑造场地的语言，”Terminal的首席执行官Max Constant补充道。“Ryder的数据对于训练至关重要。许多人认为数据越多越好，但实际上关键在于拥有正确的数据——那些充满噪声的真实世界数据。这是我们开发核心技术、利用这一强大工具的关键，它不仅可以应用于单一场景，还可以广泛应用于多种场景，以一种行业内尚未完全显现的方式优化场地操作。”
该项目的目标是消除因手动记录车牌、交通运营编号和拖车编号而造成的延误，这些延误可能导致瓶颈并引发后续的延误问题。
这两家公司已于7月在德克萨斯州达拉斯-沃斯堡地区启动了第二个试点项目。同时，Ryder通过其风险投资基金RyderVentures向Terminal的种子轮融资中投资了3100万美元。
