就货物运送而言，人工智能将推动运输、配送、仓储、管理等全面改造。主要有智能感知、自主决策、视频理解与分析、语言处理、知识图谱、数据挖掘、数据分析，借助人工智能将大大降低物流运营成本、及人工劳动强度，推动物流业将服务由劳动密集型向科技密集型转变。

　 　　惯性传感器的发展情况直接决定了惯性导航系统的开发和应用，惯性传感器自身的成本、体积和功耗影响了惯性导航系统的相应参数指标。惯性测量传感器的发展需要权衡以下几个因素：精确性、连续性、可靠性、成本、体积/重量、功耗。

　　目前，我国物流企业与制造业的联动深入发展、建立深度合作关系，物流服务范围不断向供应链两端延伸。物流产业作为国民经济的动脉系统，连接经济的各个部门并使之成为一个有机的整体，其发展程度成为衡量一个国家综合国力和现代化程度的重要标志之一。

       IMU大多用在需要进行运动控制的设备，如汽车和机器人上，也被用于需要用姿态进行精密位移推算的场合，如潜艇、飞机、导弹和航天器的惯性导航设备等。与其他导航系统相比， 惯导系统同时具有信息全面、完全自主、高度隐蔽、信息实时与连续， 且不受时间、地域的限制和人为因素干扰等重要特性，可在空中、水中、地下等各种环境中正常工作。  

　　12月4日，在未来交通大会上，浙江省交通运输厅发布“危货运输智控平台”。该平台融合阿里云云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术，大幅提升超速隐患的发现能力，并通过约1.8万驾驶员人手一个的“安全码”，提醒安全驾驶、规范作业。

　　学术上的表述是：以牛顿力学定律为基础，通过测量载体在惯性参考系的加速度，将它对时间进行积分，且把它变换到导航坐标系中，就能够得到在导航坐标系中的速度、偏航角和位置等信息。 

　　智控平台同时推出红黄蓝三色“安全码”，通过颜色展示驾驶员的安全风险等级。驾驶员需“亮码上岗”，“扫码作业”，并在运输过程中的发车、装货、卸货、回场等环节进行打卡。一旦超速、疲劳驾驶或违反出车规范后，驾驶员的“安全码”会进行相应扣分，达到一定分值会改变颜色，实现安全隐患的事前预警。

　　例如，IMU的上述优势，在自动驾驶系统中表现的尤为明显。在自动驾驶系统中，IMU可作为其他传感器数据缺失时的有效补充。通过计算车辆的姿态（俯仰角和滚动角）、航向、速度和位置变化，IMU可用于填补GNSS信号更新之间的空白，甚至可在GNSS和系统中的其他传感器失效时，进行航位推算。因此，作为一个独立的数据源，IMU可用于短期导航，并验证来自其他传感器的信息。

　　其实，在货物运输过程中，能够实时了解司机驾驶状况和车辆行驶状况十分重要。基于AI人工智能视频监控系统，监管平台工作人员可以实施监控驾驶员的状态，并且通过云端和管理后台同步预警。例如，当系统监控到驾驶员连续打了数次哈欠时，它既会通过声音或颜色提醒驾驶员，也会将信息传递给物流公司的管理客服平台，由客服人员和司机对话，给出强制性指令。

       IMU的原理和黑暗中走小碎步很相似。在黑暗中，由于自己对步长的估计和实际走的距离存在误差，走的步数越来越多时，自己估计的位置与实际的位置相差会越来越远。走第一步时，估计位置与实际位置还比较接近；但随着步数增多，估计位置与实际位置的差别越来越大。根据此方法推广到三维，就是惯性测量单元的原理。 

　　有业内人士认为，目前我国已经初步搭建起信息化数字平台，但这只完成了数据采集这一步，采集数据的主要目的是为了作出理性分析和科学决断。基于此种判断，智能化建设才是危化品安全管理现代化的未来。

 　　目前，在惯性导航的下游民用市场，惯性传感器的应用涵盖了大地测量、石油钻井、电子交通、汽车安全、消费电子等领域，其中MEMS惯性传感器在消费级市场应用领域最为广泛。同时，体积小、价格低廉的MEMS惯性传感器和高精度、高性能传感器，将是未来发展的重点。 

　　归结起来，智能化平台可以让机器自动实时捕捉数据、自动分析、智能决策，把工作人员不再重复机械、繁杂的数据抄录和人工解析等工作，而是投入更多精力实现对数据的智能化运用。这一目标的完成，还需要克服技术、监管、平台等方面的制约性因素。