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如果需要整合來源于多個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，那接下來要面對的挑戰(zhàn)就是數(shù)據(jù)集成。也就是說，要確保所有來源于不同倉儲運作相關(guān)的系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)可以被整合成一種可以用來機器學習的形式。這就需要與供應商緊密合作，以了解對方的運營能力以及整合來自車隊管理、員工管理、倉庫管理、企業(yè)資源管理等不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)的潛力。這就為支持數(shù)據(jù)分析以及客戶定制化的人工智能應用奠定了數(shù)字化基礎(chǔ)。在技術(shù)上具有挑戰(zhàn)性，但許多系統(tǒng)中嵌入的API接口簡化了這一任務。

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業(yè)內(nèi)人士認為，并不是所有的工作都適合機器人來進行。企業(yè)在推廣新技術(shù)的時候，還需要針對具體情況進行考量。先延續(xù)的是減人增效，減人增效當中肯定是要應用機器人這個方便的技術(shù)，當人工費用和應用機器人的成本相比，哪一個更高時，在它的應用時間表上就會有差異。阿里巴巴董事局馬云表示，物流行業(yè)也誕生了巨大的就業(yè)，其實大家知道新的技術(shù)不是讓人失業(yè)，大家現(xiàn)在比較擔心新技術(shù)出來會很多失業(yè)。新技術(shù)出來前期一定會很多失業(yè)，每次技術(shù)都會帶來巨大失業(yè)，但是真正的新技術(shù)，是讓人去做更有價值的東西。

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