与此同时，线上消费交易额急剧攀升，供应链 所承受的压力也与日俱增。过去三年间，全球消费 者线上支出增长了30%1，这不仅催生了众多新兴 渠道，也带来了产品个性化定制的新需求。气候变 化、公共卫生危机以及汽车行业等特定领域的深 刻变革，均对企业的敏捷性提出了前所未有的要 求。突发且不可预测的地缘政治变局以及持续变 化的贸易环境，正迫使首席供应链官们迅速调整 其运营网络。更为复杂的是，劳动力老龄化、员工 业从当前到未来的自主化发展均呈现持 续增长态势，反映出向自动化与自主化 转型的普遍趋势。然而，各行业转型的 速度与广度差异显著，这为根据其独特 需求和运营现状制定针对性的战略举 措带来了机遇。 • 汽车行业已成为数字化供应链转型的 标杆，正迅速从当前主要由人工驱动的 运营模式转向增强型人工决策模式，这 对整个行业具有深远的启示意义。 • 流程导向型行业（如石油天然气、化工） 目前相对滞后。然而，其未来可观的成

统、用户应用、环境监测设备等，确保数据的集中管理与分 析。 3. 与第三方数据服务商合作：借助外部数据服务商，获取更广泛 的用户行为和环境数据，降低数据获取成本。 4. 用户参与：通过应用程序和服务激励用户主动分享乘车行为数 据，如提供积分、优惠等，以此增加数据收集的广度和深度。 5. 历史数据挖掘：结合历史运营数据和大量的用户反馈，进行数 据清洗和整理，挖掘潜在的规律和趋势，为模型训练提供支 撑。 综上所述，AI

覆盖大面积区域，获取高分辨率的图像和视频资料；而激光雷达 （LiDAR）则能提供准确的三维地形数据，便于后续的模型构建和 分析。此外，安装在列车上的多种传感器（如温度、湿度、振动传 感器）可在列车行驶过程中连续采集环境数据，为动态变化的分析 提供实时支持。 数据采集完成后，进入数据处理阶段。此阶段主要包括数据清 洗、数据融合和数据建模。在数据清洗过程中，会去除噪声和无效 数据，确保数据