梅塞德斯相信，结合电脑视觉和人工智能，它可以帮助减少将包裹装载到汽车上所需的时间，并确保所述箱子处于人工智能创建的交付路线的最佳位置。更重要的是，对于快递公司来说，该系统是具有成本效益的。所有的硬件都是现成的，机载计算机及其与后端通信完成了所有的工作。梅赛德斯表示，它有一个API（应用程序界面），可以帮助快递公司接入系统。这个团队认为这不是联邦快递和联合包裹的解决方案，而是更小的快递公司的解决方案，通常是亚马逊等公司雇佣的快递公司。
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当一个盒子放在货车里，天花板上的摄像头扫描条形码，然后CoROS确定放置包裹的最佳货架部分，司机被蓝色led灯引导到那个区域。因此，快递员不用掏出扫描器枪，甚至不用动手，就已经把包裹上了卡车，并找出了最佳的存放地点，直到到了送货时间。
这时，装着包裹的架子又会亮起来，这样快递员就不用记着把包裹放在哪里了。一旦物品被扫描到卡车上，它也会被一系列利用红外传感器在低光情况下进行跟踪。该系统创建了一个3D版本的货车，以帮助它找到移动的物品。如果面包车快速停下来，盒子移动(就像他们通常做的那样)，CoROS会更新位置。
当被跟踪的物品离开车辆时，它会被再次扫描，信息会与整个运输系统共享。如果一名司机试图在一辆不应该在那里的面包车里放一个盒子，警报就会响起，车的后部会发出红光。会制止这种做法，你会感激CoROS团队为确保这种情况不会发生而付出的努力。
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当我们从网上零售商那里购买许多商品时，送到我们家的快递数量急剧上升。结果是更多的运输车辆在路上。能够优化这些卡车和货车的运行时间，意味着它们可以在一天的运行中交付更多的货物，或者至少减少在路上的时间。这对公司、交通和环境来说都是好消息。在路上停留的时间越少，向天空排放的污染物就越少。
