作者：孟岱

智能交通的概念早已出現，但在最近一段時間，AI成為交通運輸行業的主要話題。自動駕駛汽車、智能城市系統以及車輛安全技術的進步正在推動著AI在交通領域中的深入應用。 “智能交通系統是人工智能技術和城市規劃相結合的產物。”倫敦大學學院電氣與計算機工程教授 Dana Ross說，“交通運輸是人類社會最重要的組成部分之一，它是連接城市和世界的核心。” Ross表示：“我們需要了解人工智能技術如何在該領域中發揮作用，并確保 AI系統能最好地為我們服務。” ?

一、自動駕駛汽車

自動駕駛汽車正在改變交通運輸行業，它的廣泛采用將使人們的出行方式發生巨大變化。 隨著科技的進步，自動駕駛汽車也在不斷發展壯大，預計將在未來10年內完全取代人類司機。 但目前，自動駕駛汽車仍然處于開發階段，受到許多限制。例如，為了使自動駕駛汽車更好地理解周圍的世界和環境，就需要知道其運行狀況，并知道如何響應周圍環境中發生的任何事件。這就是為什么汽車需要配備高精度地圖和傳感器來了解它們所處的位置并知道如何感知周圍環境的原因。 許多公司都在研發自動駕駛技術，其中一些公司已經推出了商用汽車產品。Google擁有的 Waymo是第一家完全致力于自動駕駛技術開發的公司。該公司已經在測試自動駕駛汽車，并在亞利桑那州、加州和德州的部分地區進行了上路測試。

自動駕駛汽車正逐漸成為人們日常生活中不可或缺的一部分。人們可以通過手機應用程序預訂網約車，甚至在出行前幾分鐘就能收到司機的建議和路線。 根據 Waymo 2022年發布的一份報告，每輛自動駕駛汽車每年將節省約1500美元的燃料費用。這一數字可能不太精確，但它表明了自動駕駛汽車的一些優勢：無需駕駛員干預。 目前，許多大型汽車制造商已經推出了自動駕駛汽車產品或計劃生產這種車輛。例如，通用汽車公司和福特公司都在積極開發自己的自動駕駛技術；另外還有一些小型制造商和科技公司也在考慮提供自己的自動駕駛技術產品或服務。在中國，除了車企，大部分手機廠商都介入到自動駕駛領域。 隨著科技公司不斷開發和完善他們的自動駕駛系統，它將成為智能交通運輸領域中最重要的發展之一。

自動駕駛系統需要大量數據來訓練其功能，而這些數據已經被存儲在傳感器和其他車載技術中。 “交通運輸行業已經意識到，如果想要提高效率和減少交通事故發生的可能性，就必須要有一個可靠、安全的自動駕駛系統。”Ross表示，“然而，這也是一項極其復雜的任務：它必須能夠識別并預測交通情況和危險情況發生的可能性；同時還必須能夠識別并避免危險情況發生。” 為了實現這一目標，人工智能技術將成為該領域中非常重要的組成部分。“人工智能技術能夠幫助自動駕駛汽車識別并避免交通事故發生是至關重要的；同時它還能夠幫助自動駕駛汽車更好地理解周圍環境并做出正確決策。” 然而，人工智能技術在交通運輸領域中的應用存在著一些限制：例如，交通系統中存在許多因素可能會影響自動駕駛汽車系統對這些因素進行識別和判斷；同時，如果沒有人為干預的話，自動化系統在處理道路情況時可能會出現錯誤判斷。 ?

二、智能交通系統

Ross教授指出，智能交通系統是一個高度復雜的系統，它涉及多種技術和工具。自動駕駛汽車、車輛安全技術和智能城市系統都是智能交通系統的一部分。 Ross教授解釋說：“自動駕駛汽車技術在這一領域中占據重要地位，因為它有助于提高整個城市的安全性和效率。自動駕駛汽車可以使交通更加順暢，減少交通擁堵，并在整個城市范圍內實現零排放。” 在智能城市系統中，車輛安全技術的進步正在推動車輛自動駕駛的發展。“隨著車輛自動駕駛技術的成熟，我們可以看到在不同的城市范圍內實現更多的自動化和智能化。例如，在洛杉磯地區，許多行人在通過十字路口時被自動駕駛汽車預估了。這使得交通更加順暢，并減少了交通擁堵。” Ross說。 Ross教授認為，智能城市系統中最重要的技術之一是“智能交通信號燈”（ITS）系統。ITS系統利用傳感器收集車輛和行人數據，并使用人工智能算法進行分析，從而提高了交通效率和安全性。 Ross教授解釋說：“ITS系統對城市發展至關重要，因為它可以幫助城市規劃師了解如何最大限度地利用有限的交通資源。因此，人工智能在 ITS系統中具有巨大的潛力，它可以使城市規劃師更好地了解如何最好地利用現有資源來滿足人們的需求和期望。”

1.基于人工智能的?ITS系統

Ross教授指出，人工智能在 ITS系統中的應用主要集中在以下三個方面： 首先，可以通過檢測車輛來優化交通流。例如，可以使用人工智能算法來分析車輛數據，并根據這些數據調整信號燈。Ross教授表示：“雖然傳統的信號控制方法也可以用于交通信號燈的控制，但是由于這些方法并不能對交通流量進行精確的預測，因此它們只能提供交通流量的粗略估計。” 其次，可以使用人工智能算法來確定最佳的旅行時間。Ross教授表示：“由于 ITS系統是一個龐大而復雜的系統，因此僅使用傳統方法并不能有效地優化交通。然而，使用人工智能算法來確定最佳旅行時間可以有效地減少交通擁堵并提高交通效率。”

2.AI在交通運輸領域的其他應用

除了自動駕駛汽車和智能交通系統，AI還在其他領域發揮著重要作用。Ross教授解釋說：“AI在交通運輸領域的另一個應用是優化公共交通線路。AI算法可以通過分析公交公司的數據，計算出最有效的線路規劃，以提高公交車的運營效率。” “在公共交通線路優化中，AI可以使用圖像處理和深度學習來檢測問題，并提出更好的解決方案。例如，一個 AI系統可以識別公交公司的車輛路線、乘客數量和路線規劃。如果該系統發現公交車過多，它可以通過智能公交網絡進行調配。”Ross教授說。 Ross教授指出：“在一些國家，政府正在通過鼓勵自動駕駛汽車發展來推動智能交通系統的發展。例如，澳大利亞政府正在建設智能城市系統，以減少道路上的車輛數。通過使用 AI算法和圖像處理技術來識別交通問題并提出解決方案，我們可以看到智能交通系統在未來幾年將發揮更大的作用。” ?

三、AI技術提升自動駕駛安全性

自動駕駛汽車安全性的提升得益于多項AI技術的發展和應用：

1.計算機視覺

計算機視覺在自動駕駛汽車中扮演了至關重要的角色，它賦予了車輛感知和理解周圍環境的能力。通過計算機視覺應用，自動駕駛汽車可以進行深度估計、物體檢測、車道檢測、交通標志識別以及夜間視覺等任務。這些能力確保了車輛能夠在復雜環境中安全駕駛。

2.深度學習

感知系統的基礎是深度學習，它在自動駕駛領域中主要負責圖像的處理和解釋。深度學習可以實現高精度的感知任務，通過對大量數據進行學習，提升目標檢測和分類、多目標追蹤、場景理解等子系統的性能。

3.感知系統

感知系統借助于深度學習架構，利用攝像頭、激光雷達（LiDAR）以及雷達等傳感器來實現環境的感知。這些系統為自動駕駛汽車提供了豐富的環境信息，并協助實現障礙物檢測與避讓。

4.決策算法

自動駕駛汽車的決策算法能夠分析環境數據，并依據該數據做出相應的行駛決策，例如左轉、右轉、避讓或超車等。這些算法確保了車輛能夠在遵循交通規則的同時確保安全性。

5.深度強化學習

除了常見的監督學習，深度強化學習也在自動駕駛系統中有應用，特別是在處理那些不適用經典監督學習任務的場合，比如復雜的駕駛決策過程。

6.紅外攝像頭和其他傳感器

在惡劣天氣或夜間駕駛時，普通的傳感器可能會遇到困難。紅外攝像頭和其他特殊傳感器能在這些情況下提供必要的視覺輔助，從而提高自動駕駛汽車在這些條件下的安全性。 你的自動駕駛汽車，在配備上述AI技術后，將能在多變的環境中保持高度的安全性和可靠性，這對于推動自動駕駛汽車的普及和接受非常有利。 ?

四、城市交通管理

城市交通管理是一項艱巨的任務，因為它需要將車輛引導到正確的位置。為此，它必須依賴于人工智能和機器學習技術。 “一些城市已經開始使用 AI來管理交通，例如洛杉磯的 Sloan系統。”Ross說，“這些系統利用機器學習算法來識別交通模式，并將它們應用于交通擁堵和交通事故等問題的研究中。” 在這一領域中，城市管理公司使用人工智能技術來改進其交通管理系統。例如，美國加州圣地亞哥的 Tyne公司在舊金山和洛杉磯都設有辦事處。 該公司使用人工智能算法來識別不同類型的交通模式，包括公共汽車和出租車。通過分析來自多種不同傳感器的數據，該公司能夠確定哪種模式最適合于特定地區并做出更好的決策。 Tyne公司首席執行官 Jim Pedersen表示：“我們使用 AI技術來監控公共汽車和出租車的情況，并根據數據識別出不同的模式。這有助于我們了解該地區的交通狀況以及在公共汽車和出租車到達時應該采取什么樣的措施來緩解擁堵。”

1.公共交通

公共交通是城市居民出行的主要方式，因為它提供了最快、最方便的出行方式。但是，公共交通也面臨著日益嚴重的擁堵問題。這是因為乘客可能會在公共汽車或出租車到達之前就已經到達了目的地，并且沒有足夠的時間來趕上火車或飛機。 “我們已經開始使用 AI來改進我們的系統，” Ross說，“這可以幫助公共交通運營商更好地管理他們的車輛并確定乘客到達時間。它還可以幫助公共交通運營商為乘客提供更好的服務，使他們能夠在更短的時間內到達目的地。” 例如，美國加州的 Toll公司（Toll Car）使用人工智能來分析公共汽車和出租車的數據。該公司通過分析公共汽車和出租車在實時交通數據中獲得的數據來確定乘客到達時間，并為他們提供更好的服務。它還能夠確定公共汽車或出租車是否應該在更短的時間內到達目的地。

2.汽車

汽車行業正在利用人工智能技術來改善客戶體驗。例如，由谷歌牽頭的一家名為 Felix的公司正在開發一種全新的車載應用程序，該應用程序將成為未來自動駕駛汽車的主要交互界面。 Felix是一家總部位于硅谷的人工智能初創企業，該公司將推出一個新的人工智能平臺，該平臺將整合谷歌人工智能（AlphaGo）、亞馬遜 Alexa以及蘋果 Siri等公司的技術，以提高自動駕駛汽車和無人駕駛汽車的性能。 Felix公司首席執行官 Joseph Boguch表示：“我們正在與谷歌合作開發一個名為 Waymo的全新 AI平臺，該平臺將整合谷歌 DeepMind、亞馬遜 Alexa以及蘋果 Siri等公司的技術。” 盡管 AI在汽車行業中的應用尚處于早期階段，但其發展速度之快已經超出了許多人的預期。“從第一天開始，AI就已經在許多不同領域中被應用了。”Ross說，“到目前為止，我們已經看到了越來越多的基于 AI技術的應用場景。” 隨著智能駕駛汽車、共享出行等相關行業被推動向更高水平發展，我們相信未來會有越來越多的公司加入其中。無論是傳統行業還是新興行業，都可以利用 AI技術來解決所面臨的問題，從而實現新一輪行業變革。

3.自行車

自行車出行方式的興起與公共交通的日益飽和有著密不可分的關系。許多國家都試圖通過取消自行車道來提高公共交通的可達性，但這種方法往往適得其反。由于沒有了自行車道，人們不得不在人行道上騎車或步行，這對城市交通產生了負面影響。 人工智能技術可以通過監控自行車流量來優化公共交通網絡，從而改善自行車出行。例如，德國萊比錫的 National Ventures公司正在使用人工智能技術來分析自行車流量并優化其網絡。該公司的目標是通過減少自行車道的使用來減少通勤時間，同時提高公共交通的效率。 National Ventures公司首席執行官 EricEisenberg表示：“我們已經看到了在德國推出一種全新的公共交通方式后，人們從城市中心地區騎車出行的數量在顯著增加，這對我們來說是一個巨大的勝利。” ?

五、智能停車系統

智能停車系統是基于現代化電子與信息技術開發出來的系統，它通過在停車區域的出入口處安裝自動識別裝置，利用非接觸式卡或車牌識別來對出入此區域的車輛進行智能管理。這些功能包括但不限于判斷識別、準入/拒絕、引導、記錄、收費和放行等。 智能停車系統的目標是有效地控制車輛與人員的出入，記錄所有詳細資料并自動計算收費額度，以實現對場內車輛與收費的安全管理。其技術優勢包括但不限于使用方便快捷、系統靈敏可靠、設備安全耐用、準確區分自有車輛、外來車輛和特殊車輛，以及即時收取停車費及其他相關費用等。 此外，智能停車系統可以自動化設計，車輛出入快速，提高工作效率和經濟效益，節約管理人員的費用支出。而且，系統的擴展性好，可以輕松擴展遠距離不停車場收費功能及車牌自動識別功能。 在技術集成方面，智能停車系統可能包括外部集成和內部集中等部分。智能停車庫則是一種通過智能識別讀卡器（由光電感應系統和繼電器組成）等技術實現存取車輛的智能化系統。它結合先進的智能IC卡識別技術和高速的視頻圖像存儲比較，通過計算機的圖像處理和自動識別，實現對車輛進出停車場的全方位管理。

1.智能停車技術

遠距離刷卡技術：司機無需下車便可通過電子標簽快速進出停車場，提升通行效率。 車牌識別技術：可自動識別車牌號，進行車輛管理和收費，提高安全性和方便性。 多重安全保障：結合地感線圈、紅外對射、壓力傳感等避免了道閘砸車砸人現象。 嚴密收費系統：智能收費提升了盈利保障并減少了人為錯誤。 先進引導系統：利用網絡技術對車位數和停車場信息實時反饋，優化停車引導。

2.智能停車解決方案

智能停車解決方案提供商通過運用無線通信技術、移動終端技術等，提供車主更方便地找到車位、支付停車費用等功能。這包括但不限于車位實時更新、查詢、預訂及導航服務。智能停車解決方案正在幫助解決城市停車難題，提升停車資源的利用率。 智慧停車系統不僅解決了停車難的問題，還應對了由車輛數量增長導致的其他挑戰，比如停車慢、繳費慢等社會問題。未來，智能停車系統和解決方案有望為城市的發展帶來更多高質量的服務和管理，從而推動停車產業的信息化和智能化升級。 智能停車系統是一種利用人工智能技術來改善和優化停車場管理的系統。它通過使用傳感器、攝像頭和智能算法，實現了自動化和智能化的停車流程。

3.智能停車系統的功能特點

車位監測：系統使用車位傳感器或攝像頭來監測每個停車位的占用情況，實時了解停車場的空位和已占用的車位數量。這幫助車主迅速找到可用的停車位，減少徘徊和擁堵。 導航和引導：系統可以根據實時車位信息，為車主提供準確的導航和引導，幫助他們快速找到可用的停車位。這不僅提高了停車效率，還減少了尋找停車位的時間和燃料消耗。 預約和預定：智能停車系統可以支持車主提前預約和預定停車位，以確保在需要停車的時候有可用的車位。這對于繁忙的商業區和活動場所特別有用，可以避免車主的停車困擾。 支付和結算：系統支持多種支付方式，如手機支付、預付卡等，使車主可以方便地支付停車費用。同時，系統可以實現自動結算，減少了人工操作和錯誤的發生。 數據分析和優化：智能停車系統可以收集和分析停車數據，包括停車時長、車流量和收入等。通過數據分析，系統可以優化停車場的布局和管理策略，提高停車效率和客戶滿意度。

六、人工智能推動交通運輸行業變革

人工智能正在推動交通運輸行業的變革，這主要表現在以下幾個方面。 一是自動駕駛技術：AI在自動駕駛技術上的應用，可以改變傳統的交通運輸方式。通過使用各種傳感器和攝像頭，AI可以感知交通環境、識別道路和障礙物，并做出相應的駕駛決策。這使得交通運輸更加高效、安全和環保。 二是路況優化：AI可以分析實時的交通數據，包括交通流量、道路狀況和車輛分布等，以優化路況。通過智能調度和優化算法，AI可以減少交通擁堵，提高交通效率，縮短行程時間。 三是智能交通管理：AI可以幫助監控和管理交通流量。通過分析實時數據和運用智能算法，AI可以優化信號燈控制、路口流量管理等，以提高道路通行能力和交通效率。 四是預測和規劃：AI可以利用大數據分析和機器學習技術，對交通需求進行預測和規劃。通過分析歷史數據和相關因素，AI可以預測高峰期、交通擁堵和需求變化情況，從而制定更合理的交通規劃和調度策略。 五是客戶體驗提升：AI可以通過智能的客戶服務系統和自動化的交互機器人，提升乘客的出行體驗。例如，AI可以提供實時的交通信息、行程規劃和推薦路線等，以幫助乘客更好地選擇交通方式和路徑。

審核編輯：黃飛