借助AI的强大功能，企业可以进行高级路线规划，从而以传统路线规划难以或无法实现的方式优化多个实际因素。
运输中的传统路线规划因素通常只能包含一些因素，而这些因素仍然是非常初级的基于规则的因素。不过，传统方式不能一蹴而就。适应新技术的整个过程需要时间和技能。
智能电网的核心在于，构建具备智能判断与自适应调节能力的多种能源统一入网和分布式管理的智能化网络系统，可对电网与用户用电信息进行实时监控和采集，且采用较为经济与安全的输配电方式将电能输送给终端用户，实现对电能的配置与利用，提高电网运行的可靠性和能源利用效率。而智能电网建设设备的核心技术，和仪器仪表有关的可不少。主要体现下以下几个方面：
一是是电能表、电量变送器等，智能电网的核心与本质都要求包括电能表、电量变送器、指示仪表及各类采样设备在内的电工仪器仪表，向多参数智能信息采样终端方向发展。智能终端也将具备集中信息采样、统一调用、分布式处理等功能，同时，可以按需传输、存储与显示，并具有即插即用功能。
二是传感器，传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求，在智能电网建设中，传感器可检测电量、非电量等方面的问题。
三是电子元器件，电子元器件是电子元件和小型的机器、仪器的组成部分，其本身常由若干零件构成，可以在同类产品中通用；常指电器、无线电、仪表等工业的某些零件，是电容、晶体管、游丝、发条等电子器件的总称，在智能电网建设中，可少不了它。因此，仪器仪表的发展，对智能电网存在着不可或缺的作用。
为了使用AI进行有效的路线规划，企业需要考虑多种因素。除了主观因素(例如交付人员的本地知识和其他偏好)外，因素还包括要交付的类型、客户偏好、交通方式、当地道路法规以及路线变化行为。
借助预测分析，由AI驱动的系统可以优化路线规划的实际因素，从而降低交付成本，缩短交付时间，降低运输成本并提高资产利用率。预测分析使用数据、统计算法和机器学习来基于历史数据确定未来结果的可能性。
近年来，可再生能源持续规模化发展，也让新能源消纳显得尤为艰难。目前，为解决消纳难题，在可再生能源发电侧配备储能系统几乎成为一种“强制要求”，但多这种不经济的方式实际上并不是好方案，促进电力消纳还得想些新点子。近日，在国家能源局举行的可再生能源发展情况发布会上，国家能源局电力司司长黄学农表示，国家能源局将统筹优化新能源开发布局，大力提升电力系统的灵活调节能力，构建新能源消纳长效机制。
未来，基于AI的系统将帮助释放企业数据的真正潜力。这将改善客户体验、改善车队管理、加快交货速度、降低安全事故，并提高整体业务利润率。人工智能为物流运输生态系统中的所有利益相关者带来了双赢的局面，但需要一定的精力和投资来构建和维护。
