De acordo com o monitorização da 1M AI News, a empresa chinesa de entrega por drones/sem motorista New Stone (Neolix) lançou o agente de IA NeoClaw, trazendo a IA para cenários de linha de frente como gestão de frotas, escalonamento de tarefas complexas e análise de dados operacionais, com o objetivo de tornar a gestão de várias carruagens/veículos autónomos tão simples quanto “uma frase, a IA trata de tudo”.
À medida que a indústria de entregas sem motorista continua a avançar para a implantação em escala, é já uma realidade que operadores de linha de frente gerem simultaneamente dezenas ou mesmo centenas de veículos. No entanto, o modelo de operação tradicional depende de trabalho manual, “indo e vindo” e de cálculos em folhas de cálculo, e o modo de gerir veículos com pessoas tem, naturalmente, um limite máximo do raio de gestão. Com a expansão da frota, as equipas operacionais também enfrentarão o dilema de “a escala não ser economicamente vantajosa” — os custos com pessoal continuam a aumentar, a complexidade da gestão sobe e, em contrapartida, a eficiência operacional diminui. Além disso, quando uma empresa entra numa nova cidade, normalmente precisa de reconstruir uma equipa local, formar novos membros e ajustar os processos; a abordagem tradicional de empilhar mão de obra não só é lenta como também faz com que os níveis de operação de diferentes cidades variem bastante, levando a que os custos globais de operação dos veículos autónomos, entre outros, aumentem.
Graças às capacidades centrais incorporadas no NeoClaw, como gestão de frotas, controlo de veículos e análise de consulta de dados, quer se trate de comandar veículos autónomos para fazer entregas, abrir/ativar vários veículos em lote, ou de tarefas mais complexas como identificar em lote o estado dos veículos, agendar carregamentos e analisar dados operacionais, os utilizadores só precisam de dizer ao NeoClaw o que querem que seja feito, e o NeoClaw consegue concluir tudo com facilidade. Atualmente, o NeoClaw já foi disponibilizado primeiro em algumas áreas, como Qingdao, na China, e depois irá abranger mais regiões.