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許多行業需要高效、自主且遠程地追蹤人員或物體，這正是射頻識別（RFID）發揮作用的地方。它提供實時追蹤，這需要準確的數據收集和共享。
人工智能現正與RFID技術結合，幫助訪問和處理大量數據，從而實現對帶有RFID標簽的物體更準確、更穩定的位置識別。這一趨勢在許多行業和應用中均有體現。
1、配對技術
RFID技術部署相對簡單，成本較低，但提供了高度的安全性，成為許多行業實時追蹤、通信和定位方法的關鍵組成部分。RFID技術通過測量RFID讀取器接收到的信號強度指示（RSSI）值，定位遠程物體（帶有RFID標簽）。
RFID技術已成為零售、航空航天、國防和交通等領域的主流方法，現在正與人工智能結合，以提升其能力，克服RFID技術的部分現有局限。
自動化流程提高了數據分析的準確性和精準度，從而更好地理解物體的位置，同時提供更高的安全水平。人工智能還可以更好地利用其RFID標簽數據預測物體的行為。在某些行業，這可以通過比較當前數據與曆史數據來預測客戶需求或預判潛在問題。
2、醫療應用
人工智能集成RFID技術在醫療領域有多種應用。主要有兩個領域：檢測和監控進入醫療機構的人，以及直接監控患者和醫療設備。
人們希望利用AI驅動的RFIDlaiyindaoheyindaofangkedaozhengquededidian，dazaogengzhinengdeyiyuanjichusheshi。gaijihuajiangshijianzhuneisuoyourendounengbeidingwei，linchuangrenyuankeyidandusousuorenyuan，querentamendeweizhi，bingzaimilushiyindaotamenqianwangyuyuedidian。RFID用於檢測設施內人員，而AI則用於規劃和引導人員在設施內。為了讓這些係統正常工作，所有進入建築物的人的信息都需要被記錄並保存。
跟蹤醫療設備也很重要。AI驅動的RFID將不同設備的位置保存在數據庫中，數據庫通過先進的追蹤技術不斷更新。RFID提供物理追蹤功能，而AI則能更好地定位設備並更新數據庫，確保醫療人員始終有準確的庫存設備目錄。
人工智能驅動的RFID也(ye)可(ke)能(neng)是(shi)減(jian)少(shao)未(wei)來(lai)疾(ji)病(bing)爆(bao)發(fa)和(he)大(da)流(liu)行(xing)病(bing)的(de)一(yi)種(zhong)方(fang)式(shi)。在(zai)新(xin)冠(guan)疫(yi)情(qing)期(qi)間(jian)，智(zhi)能(neng)手(shou)機(ji)會(hui)通(tong)知(zhi)用(yong)戶(hu)是(shi)否(fou)與(yu)另(ling)一(yi)感(gan)染(ran)者(zhe)有(you)密(mi)切(qie)接(jie)觸(chu)。這(zhe)是(shi)基(ji)於(yu)用(yong)戶(hu)之(zhi)間(jian)的(de)藍(lan)牙(ya)，這(zhe)些(xie)用(yong)戶(hu)將(jiang)測(ce)試(shi)數(shu)據(ju)錄(lu)製(zhi)到(dao)一(yi)個(ge)應(ying)用(yong)中(zhong)。當(dang)手(shou)機(ji)靠(kao)近(jin)感(gan)染(ran)者(zhe)時(shi)，會(hui)通(tong)過(guo)手(shou)機(ji)間(jian)傳(chuan)遞(di)信(xin)號(hao)來(lai)提(ti)醒(xing)他(ta)們(men)。類(lei)似(si)的(de)方(fang)法(fa)也(ye)適(shi)用(yong)於(yu)貼(tie)在(zai)身(shen)體(ti)上(shang)的(de)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)RFID標簽。標簽可以包含某人是否感染的信息，當兩個RFID標簽彼(bi)此(ci)靠(kao)近(jin)時(shi)，無(wu)線(xian)電(dian)波(bo)的(de)交(jiao)換(huan)可(ke)以(yi)提(ti)醒(xing)某(mou)人(ren)是(shi)否(fou)與(yu)感(gan)染(ran)者(zhe)有(you)過(guo)密(mi)切(qie)接(jie)觸(chu)。這(zhe)種(zhong)方(fang)法(fa)可(ke)以(yi)針(zhen)對(dui)未(wei)來(lai)的(de)本(ben)地(di)或(huo)全(quan)球(qiu)疫(yi)情(qing)進(jin)行(xing)調(tiao)整(zheng)，但(dan)確(que)實(shi)需(xu)要(yao)通(tong)過(guo)檢(jian)測(ce)獲(huo)得(de)實(shi)時(shi)數(shu)據(ju)（不過這可以通過人工智能準確管理）。
3、製造
在製造業中，將RFID與人工智能結合有助於提升效率。RFID作為物理追蹤技術，但結合人工智能相比單純RFID能提供更好的定位、預測和追蹤能力。
結合這兩種技術有助於製造商更好地跟蹤人員、庫存、產品、yuancailiaohewuliaobanyunshebei。zheyouzhuyuquebaozuizhongchanpinbuhuibeiwuchulihuosongwangcuowudeyunshudidian，tongshiweizhizaoshangtigonggengjuzhanlvexingdedongcha，bangzhutamengenghaodilijieshengchanxianjiqianzaidechanpinsunshi。AI驅動的RFID還提供了更準確的庫存測量方式，有助於降低勞動力成本，或幫助人員將精力集中於更關鍵的任務。
製造過程及後續供應鏈中的物料搬運是人工智能驅動RFID發揮最大作用的領域之一。雖然不同材料、設備、組件和產品都可以用RFID標記，但真正提升技術效率並使材料和設備在各個階段都能更好地跟蹤的是人工智能。
例如，叉車和夾具車在發貨前常常會在設施內移動庫存。在大型設施中，由於規模和庫存量的限製，出錯的可能性很大，因此AI驅動的RFID有助於確保這些車輛不會錯誤地運送庫存，也不會移除已經下單（即缺貨）的商品，而是被保留著。
4、後勤
RFID和人工智能的結合有助於提升更廣泛的供應鏈，尤其是在產品離開製造設施後的物流和運輸方麵。
AI驅動的RFID可以幫助更好地跟蹤從出廠到送達目的地的所有包裹。RFID標簽與AI功能的結合提升了RFID定位的數據準確性，使包裹能夠快速發貨，並在整個過程中提供更高的可追溯性。
AI還能更好地記錄庫存，減少訂單錯誤，避免運輸複雜或延誤。先進的AI算法能夠提升整個倉庫的效率，同時也有助於提升供應鏈的速度和準確性。
特別是在運輸方麵，將人工智能集成到RFID技術中以追蹤運輸中的包裹，可以提升包裹的安全性，並幫助建議更優的航線。即使多批貨物需要處理大量數據，RFID標簽背後的人工智能也能比人類更快處理數據。這不僅釋放了人力，也減少了人為錯誤，並使問題能夠更快被AI發現，從而更快解決。
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