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福布斯专栏：自动驾驶、无人汽车...AI智慧交通时代已经到来！

交通行业已经经历了几百年的数项研究、试验和改进 ， 才达到如今的状态 。 交通历史上的主要里程碑之一是1787年的汽船 。 在此之前 ， 人们上下班时都依靠动物（牛、马、驴等）拉车 。 此后 ， 导致交通运输业发展的重大突破是自行车（19世纪初） ， 接着是汽车（1890年代）、火车（19世纪）和后来发明的飞机（1903年） 。 如今 ， 交通运输业已发展到另一个水平 ， 车辆无需任何人工协助就可以导航和行驶 。 科技的进步帮助交通行业在创新和发展过程中取得了重大进步 。 促成这一领域的一种新时代技术就是人工智能（AI） 。 在交通运输中利用人工智能可以帮助该行业提高乘客安全性 ， 减少交通拥堵和事故 ， 减少碳排放并最大程度地降低总体成本费用 。
福布斯专栏：自动驾驶、无人汽车...AI智慧交通时代已经到来！
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今天我们大多数人都不知道我们每天都在使用AI 。 但是什么是AI ， 它到底是做什么的呢？
简而言之 ， AI可以定义为一种利用人类智能为机器提供动力的技术 。 具有AI功能的机器可以像人类一样模仿人类 ， 自动化手动任务并在自主学习 。 随着自动化的出现 ， 重复而费时的任务成为了AI的印记 。 更重要的是 ， 基于AI的系统展现了人类的智能并随着时间的流逝而学习 ， 这表明这些机器最终可以完成具有批判性思维的工作并自行做出决策 。 根据市场调研 ， 到2023年 ， 全球交通行业的人工智能市场预计将达到35亿美元 。
自动驾驶
人工智能是最具突破性的应用之一 ， 是自动驾驶汽车 。 无人驾驶汽车这一曾经只是科幻幻想的概念 ， 如今已成为现实 。 尽管人们对该技术的开发阶段持怀疑态度 ， 但无人驾驶汽车已经进入交通领域 。 东京的自动出租车已经开始营业 。 但是 ， 出于安全原因 ， 到目前为止 ， 在紧急情况下 ， 驾驶员坐在车里控制出租车 。 这种自动出租车的制造商认为 ， 该技术将降低出租车服务的成本 ， 这有助于增加偏远地区的公共交通方式 。 同样 ， 美国物流也开始使用自动驾驶卡车 ， 从中受益匪浅 。 根据麦肯锡的报告 ， 全球有65％的货物是通过卡车运输的 。 随着自动驾驶卡车的出现 ， 维护和管理费用将减少约45％ 。 目前 ， 大多数公司仍在运行其试点项目 ， 努力使无人驾驶汽车完美无瑕且对乘客安全 。 随着这项技术的发展 ， 自动驾驶汽车将获得大众的信任 ， 并成为消费者领域的主流 。
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延误预测
航空运输面临的另一个严重问题是航班延误 。 根据加利福尼亚大学伯克利分校的研究人员进行的一项研究 ， 在美国 ， 由于航班延误造成的损失估计为390亿美元 。 除经济损失外 ， 航班延误还会对旅客的飞行体验造成负面影响 。 飞行中的负面经历可能会破坏运输公司的价值 ， 从而导致客户流失率提高 。 为了克服这些问题 ， 人工智能在这里为航空运输业提供了帮助 。 利用数据湖技术和计算机视觉 ， 该行业可以为乘客提供出色的服务 ， 以减少他们的等待时间并改善他们的旅行体验 。 从恶劣天气到技术故障 ， 任何事情都可能导致航班延误 ， 因此必须提前向乘客更新航班信息 ， 以消除不必要的等待时间 ， 这一点很重要 。 借助计算机视觉系统 ， 可以对飞机进行连续监控 ， 从而消除计划外的停机时间 。 此外 ， 人工智能和机器学习组件将处理实时飞机数据 ， 历史记录以及天气信息 。 AI技术可以帮助航空运输业对可能导致航班延误和取消的其他可能性 ， 收集有用的见解 。 这可以该数据可以转发给乘客 ， 这可以帮助他们相应地计划行程 。
无人出租车
无人出租车是交通运输中最令人兴奋和创新的AI应用之一 。 无人驾驶直升机提出了一种独特的解决方案 ， 可以解决碳排放 ， 消除交通拥堵并减少对昂贵的基础设施建设计划的需求 。 此外 ， 无人机出租车将帮助人们更快地到达目的地 ， 从而最大程度地减少通勤时间 。 此外 ， 不断增加的人口使城市规划人员承受着巨大压力 ， 要求他们确保明智的城市规划并建设基础设施 ， 同时又不影响资源的减少 。 的确 ， 无人驾驶出租车确实可以解决这些城市规划人员正在努力解决的所有问题 。
福布斯专栏：自动驾驶、无人汽车...AI智慧交通时代已经到来！
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【福布斯专栏：自动驾驶、无人汽车...AI智慧交通时代已经到来！】在大数据、人工智能和物联网的共同推动下 ， 交通系统有望变得更加安全 ， 高效和智能 。 无人驾驶、智能集装箱、智能运输、自动驾驶卡车等等 ， 这些AI技术均正在或已经过测试和原型设计 ， 大规模采用似乎迫在眉睫 。 人工智能（AI）和机器学习（ML）越来越多地在现实交通中的应用 ， 通过AI系统收集并分析交通数据 ， 生成解决方案 ， 并将其应用于交通基础设施 。 在不久的将来 ， AI可以实现自主控制交通流 ， 根据收集而来的数据进行分析 ， 解决交通问题 。
AI在交通中可以做什么？
目标检测和交通事件预测
AI系统能够处理和分析各种数据类型 ， 包括图像和视频 。 在计算机视觉技术的辅助下 ， AI智慧交通系统可以将交通摄像机中的图像和视频对象分解为识别特征 ， 并将它们与“汽车” ， “摩托车”或“行人”等类别进行匹配 ， 从而识别出这些对象 。 对象检测和分类可以帮助区分行人和车辆 ， 不同类型的车辆以及建筑物和行人等等 。 AI智慧交通可以对车辆进行计数 ， 确定道路是否拥堵 ， 并据此重新安排交通路线 。 在某一点上 ， 在积累了足够的数据之后 ， AI智慧交通可以开始通过检测模型以更好地了解交通生态系统 。 它可以学习区分可能会导致交通拥堵的事件 ， 例如意外交通事故或上下班高峰时间 。 当AI得知高峰时间发生在特定时间时 ， 它可以执行预测分析并使用数据来改善交通流量 。
以下是AI改善城市交通管理的常见用例 。
1、交通信号灯更智能：AI可以优化交通灯并减少十字路口的等待时间 。
AI通过交通摄像头检测图像中的车辆 ， 并将信息被发送到交通管控中心 ， 通过算法分析车流量密度 。 如果系统检测到拥塞 ， 则可以根据实时数据引导交通信号灯疏散交通 。
2、交通模式灵活：使用AI预测分析 ， 系统可以识别交通模式 ， 并在道路拥堵发生之前进行预防或缓解 。
智慧城市可以将AI与其智能交通系统（ITS）集成在一起 ， 或将AI集成到其高级交通管理系统（ATMS）中 。
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3、提高城市交通安全性
AI智慧交通系统可以保障交通服务 ， 让公共交通更安全 ， 更高效 。 AI智慧交通可以区分道路车辆的类型 ， 并可以相应地对交通流进行优先排序 。 AI一旦检测到紧急车辆 ， 便可以重新安排交通路线 ， 以帮助紧急人员更快地到达目的地 。
最典型的一个案例是印度新德里 。 由于交通极其拥堵 ， 新德里曾名列世界最差城市之一 。 与世界上其他城市的驾驶员相比 ， 新德里的驾驶员在交通上花费的时间大约多58％ 。 因此新德里决定实施由AI驱动的交通管理系统（ITMS） 。 ITMS基础设施几乎遍布整个城市 ， 拥有7,500多个闭路智能摄像头 ， 自动交通信号灯和1,000个LED告示牌 ， 可为驾驶员提供实时数据 。 AI分析由摄像头和传感器传输的数据 ， 并为城市交通管控人员提供实时的交通信息 。 主管部门可以做出实时决策以平衡交通流量 ， 并可以制定交通策略以建立缓解交通问题的长期计划 。 通过交通AI监测拥挤道路的交通流量 ， 交警和其他工作人员可以在安全距离内管理和指挥交通 。
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随着“新基建”风口的到来 ， 在5G、物联网传感器、具有AI功能的智能摄像头和边缘计算的推动下 ， 智慧交通+AIoT解决方案将会得到快速落地 ， 迎来爆发式增长 。 钛灵AI市场是由GoogleAI技术推广伙伴Gravitylink打造的全球化AI算法和解决方案交易市场 ， 致力于帮助来自全球的优秀AI解决方案与需求方建立更加高效的直接连接 ， 加速AI技术在各个领域的落地和应用 。


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