Быстрая компьютеризация продаж, обслуживания, административной, производственной и транспортной отраслей дала возможность лицам, принимающим решения, автоматизировать большую часть своей рабочей силы таким образом, что высокий уровень безработицы среди людей, гиперконкуренция из-за возросших требований к гибкости графика и местоположения и резкое сокращение числа владельцев транспортных средств для сокращения времени простоя транспортных средств будут несвоевременными возможностями, если общество не будет к ним готово. Единственным разумным решением для этого представляется создание Автономных Транспортных Систем, которые в паре с Автономными Транспортными Средствами создадут Автономные Транспортные Предприятия, использующие Автономные Транспортные Средства для перевозки людей и грузов. К таким транспортным средствам относятся самолеты, морские грузовые суда, железнодорожный, автомобильный и даже космический транспорт.
Автономный транспортный бизнес.
Учитывая, что эти транспортные средства имеют множество хорошо проверенных правил, которые применяются к их управлению и эксплуатации, добавление автономии к ним может быть столь же простым, как установка датчиков, инженерного программного обеспечения, и принятия законодательства. Таким образом, в данной статье рассматривается вопрос о том, каким образом транспортные средства могут быть выделены в отдельную категорию и как они могут осуществлять свою собственную хозяйственную деятельность. Например, после сборки автомобиля на заводе-изготовителе, а не в дилерском центре, он спрашивает на открытом рынке, где запрашиваются его услуги, покупает билет на морское грузовое судно, а через неделю в море приходит в порт на другом континенте и направляется к месту работы по контракту. В течение срока службы он будет заказывать услуги по техническому обслуживанию, вести переговоры о заключении контрактов на открытом рынке, а по истечении срока службы бесплатно обслуживать подрядчика, который выведет его из эксплуатации путем утилизации или преобразования в новый тип оборудования.
Рынок труда.
Учитывая, видимо, неминуемое будущее автономных систем, прогнозируется, что деловые операции транспортной отрасли станут автономными, коммерциализированными и будут осуществляться в условиях гиперконкуренции с очень высокими барьерами для входа людей. Удобство, скрытая сложность и низкая стоимость автономного транспорта также могут способствовать фундаментальным изменениям в том, как люди взаимодействуют с компьютерами, что приводит к органическим вычислениям. Кроме того, экономическая помощь может начинать оказываться в форме автономных предприятий, а не денег, и правительства стран Человека будут взаимодействовать с коллективами Искусственного интеллекта для отстаивания интересов людей и автономных машин. Переориентация трудовых ресурсов с перспективных отраслей с высокой компьютеризацией и безработицей на будущие отрасли с высоким спросом на рабочую силу и низкой компьютеризацией, такие как образование, искусство, здравоохранение и НИИ, позволит людям перейти на работу, обеспечивающую высокое качество жизни, при поддержке автономных отраслей. Дорожная карта технологий является одной из форм стратегической коммуникации, которую легко понять лидерам бизнеса и власти. И улучшает взаимодействие между различными бизнес-единицами. Самое главное, технологические дорожные карты помогают гарантировать, что продукты готовы к выпуску в нужное время.
Перед принятием решений важна обработка поступающих данных, и сюда входит классификация входящих проблем. Хотя облачные вычисления сегодня популярны для вычислений, краевые вычисления важны для чувствительных ко времени приложений, особенно когда существуют требования к точности и мобильности местоположения. После сбора больших объемов данных важно обрабатывать их с наименьшими затратами и высочайшим качеством, и это можно сделать, выбрав простоту в ущерб точности и производительности.
Другим методом повышения производительности является частичная обработка данных в автономном режиме перед их передачей в потоковом режиме, что повышает общее качество конечной обработки. Поскольку эти данные в конечном итоге будут храниться и/или обрабатываться в облаке, методы добавления и удаления псевдо-данных таким образом, чтобы их можно было обрабатывать совместно используемыми службами машинного обучения, и их последующий анализ возвращается клиенту, когда псевдо-данные удаляются и сохраняются эффективные результаты машинной обработки.
Эти саморегулирующиеся автономные системы также должны быть в состоянии оптимизировать свои решения в отсутствие централизованного управления и в условиях дефицита информации.