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人工智能于公共交通将带来怎样的改变?
人工智能于公共交通将带来怎样的改变?
添加时间:2019-11-30   浏览次数:

    在交通领域,随着交通卡口的大规模联网,汇集的海量车辆通行记录信息,对于城市交通管理有着重要的作用,利用人工智能技术,可实时分析城市交通流量,调整红绿灯间隔,缩短车辆等待时间,提升城市道路的通行效率。城市级的人工智能大脑,实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息,停车场的车辆信息,以及小区的停车信息,能提前半个小时预测交通流量变化和停车位数量变化,合理调配资源、疏导交通,实现机场、火车站、汽车站、商圈的大规模交通联动调度,提升整个城市的运行效率,为居民的出行畅通提供保障。

一、无人驾驶或将最早在公共交通领域落地

    公交车也能实现无人驾驶?日前,海信预测:公共交通将最早应用无人驾驶技术,并表示基于海信在智能公交行业的实践,随着人工智能和公交车辅助驾驶、无人调度技术的成熟,公共交通将成为最有条件率先实现无人值守的行业。  对公共交通而言,线路固定、专用道行驶、车速较慢、距离短的特点,从整体上降低了对场景识别、安全控制等算法的要求,使其具备实现无人驾驶的基础条件。而实现的过程,一方面是公交车由辅助驾驶实现自动驾驶甚至无人驾驶,另一方面是公交车后台调度系统的智能化。 2016年,海信推出公共交通车智网系统,实现了基于雷达的防碰撞预警、基于视频分析的危险驾驶行为分析、驾驶习惯纠正等辅助驾驶安全技术的应用。还可借助人工智能实现车辆本身运营的优化,如根据线路状况、负载、客流等数据,公交车自我优化运行参数,自动确定不同线路的最佳模式,达到节能降耗的效果。此外,辅助到站准点控制技术、辅助车距控制技术,则解决了公交的运营服务问题。  在辅助驾驶实现无人驾驶的基础上,还需要智能调度技术提供的应用环境,二者相互配合,完成公共交通的无人驾驶和服务。  海信网络科技高级软件工程师刘振顶认为,人工智能实现的关键是模式识别,调度员的调度操作恰恰是非常标准的业务模式选择和优化问题,通过多层特征提取,可以很好的描述调度经验。海信在人工智能和大数据技术方面的先进成果,使得无人调度、区域调度加快实现。其智能调度系统在成都应用后,调度人员由700多人减至300多人,车辆增加1000余台,驾驶员却没有增加。在杭州,90%的公交车实现自动发车,智能调度系统能够根据车辆的运行状况,准确预测每辆车的回场时间,从而自动对线路进行班次的增减和发车时间的调整优化。


二、国务院发文支持自动驾驶汽车自动驾驶轿车何时能上路

《新一代人工智能发展规划》要求发展自动驾驶汽车和轨道交通系统,加强车载感知、自动驾驶、车联网、物联网等技术集成和配套,开发交通智能感知系统,形成我国自主的自动驾驶平台技术体系和产品总成能力,探索自动驾驶汽车共享模式。

   (一)开发自动驾驶平台技术体系  作为人工智能技术理想的应用领域,自动驾驶以及智能交通与人工智能技术的结合在《规划》中被重点强调。然而,我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距,缺少重大原创成果,在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大;科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链,缺乏系统的超前研发布局;人工智能尖端人才远远不能满足需求;适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。  因此,《规划》提出三步走战略,要求到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心,智能经济、智能社会取得明显成效。  其中,在智能驾驶方面,要求重点突破汽车、船舶和轨道交通自动驾驶等智能技术,建立汽车、船舶和轨道交通自动驾驶支撑平台,重点引进自动驾驶国际顶尖科学家和高水平创新团队。  同时,发展自动驾驶汽车和轨道交通系统,加强车载感知、自动驾驶、车联网、物联网等技术集成和配套,开发交通智能感知系统,形成我国自主的自动驾驶平台技术体系和产品总成能力,探索自动驾驶汽车共享模式。  除了自动驾驶技术本身之外,《规划》还提出,研究建立营运车辆自动驾驶与车路协同的技术体系;重点围绕自动驾驶、服务机器人等应用基础较好的细分领域,加快研究制定相关安全管理法规,为新技术的快速应用奠定法律基础。

(二)中国企业还存在不少短板 1.目前,我国自动驾驶发展情况如何?  清华大学计算机系教授、博士生导师邓志东接受《中国汽车报》采访时表示,目前自动驾驶已进入以企业为主体、以市场为主导的新阶段。行业普遍认为,2021年前后将是自动驾驶汽车发展的产业元年。在全球范围内,目前中国人工智能与自动驾驶均已达到了一个较高的技术与产业发展水平,在自动驾驶产业生态的构建,商业落地途径与技术路线的选择,深度学习算法与核心关键技术的掌握,自动驾驶初创企业的数量等方面,走在了世界前列。  不过,他也表示,相对于特斯拉、谷歌Waymo、优步和福特等自动驾驶的全球第一阵营,我国企业还存在不少短板。例如,诸如百度这样体量的自动驾驶巨头团队还太少,自动驾驶企业的技术与商业模式创新、积累的大数据、高端人工智能芯片与产业大布局较缺乏等。 技术可逐步解决,最大问题是法律责任界定 2.无人驾驶汽车,何时可以上路?  日前,百度AI开发者大会上,百度CEO李彦宏直播无人驾驶上五环的视频引发关注,甚至引起交管部门注意。交管部门在接受媒体采访时称,现行法规不允许无人驾驶汽车上路,将介入调查。  国家智能交通系统工程技术研究中心首席科学家王笑京认为,目前国内自动驾驶发展较大,但与国际先进水平相比,仍存在一定差距。比如,零部件、车载监控系统等方面,因此,全自动驾驶汽车进入市场还需要较长时间,尤其是个人使用的小汽车。  王笑京表示,目前在一些特殊环境下,完全自动驾驶的汽车已开始应用,比如工业园区作为交通工具,满足多人乘坐。而对于运营车辆自动驾驶何时进入市场,仍不好判定,即使自动驾驶可能车上还需要有司机。  北京交通大学经济管理学院教授赵坚认为,自动驾驶技术上存在的问题可以逐步解决,但目前最大的问题是法律责任界定。城市交通道路上车流量大,各种突发事情都可能存在,如果出现事故责任很难认定。

三、人工智能助力智慧停车

对于人工智能实施落地最紧密的出行领域来说,智慧停车可谓是又一最佳应用场景。而尤其在饱受停车之苦的国内一、二线城市,停车二字已经成为城市顽疾,并影响着每一位车主的正常出行。  智慧停车在最近几年迅速从概念发展成为行业新贵,其发展趋势也是日渐完善。6月底,支付宝通过与智慧停车企业的合作实现停车费的免密支付,支付宝通过这样的方式布局更广泛的线下支付场景,把控流量入口。但事实上,支付宝仅仅完成了智慧停车的最后一环,也就是支付环节。  智慧停车的快速发展得益于其商业价值和对人类出行方式的改变。除了方便停车、支付外,还有停车场智能推荐等功能,以智慧停车行业的独角兽ETCP为例,其针对用户怕远的痛点,推出了最便宜的和距离最近的停车场推荐功能,同时提高停车场资源的利用率,节省用户选择停车场的时间。除此之外,人工智能领域里的核心技术大数据也在智慧停车中发挥作用,如通过大数据实现的空位动态算法,其可根据用户的出行目的地,计算并推荐其到达终点时周边尚有剩余车位的停车场,此外,停车大数据的开放共享也为从不同入口汇入的车主解决停车难题提供了可能。  其实,智慧停车最有价值的可谓对人工智能的支撑作用。庞大的数据流量和广阔的车主人群都为人工智能的学习进化提供了绝佳的成长环境,如ETCP,其停车场覆盖城市已超过200座。在其大数据停车平台上,每月有着超过6000万次的停车纪录和针对上千万的车主出行驾驶的习惯分析,其深层价值已远超单纯的停车环节。  基于其庞大的智慧停车网络,停车大数据平台的力量已渗透到行业上下游产业的各个角落。单就支付入口来说,除了支付宝、微信之外,包括民生银行、建设银行、招商银行、渤海银行、长沙银行等银行企业,都选择了与其建立合作关系,金融入口的全面铺开为智慧停车的跨界发展提供了无限可能。


四、人工智能改变公交出行

早上8点从家到公司,坐哪趟有空调的公交车最不堵?”这是高德最新公布的AI智能公交导航的一个使用场景。据介绍,利用高德地图的大数据及机器学习能力,目前能够根据路面交通状况、实时公交时间、城市公交线路特点、用户出行喜好等更好地规划适合于每个用户的出行时间、出行路线。如今驾车、乘车用户需求备受关注,有不少行业创新,但在出行领域占据更大比例的公交出行用户需求却较少受到关注,传统公交出行方式迫切需要升级。AI智能公交导航是第一步,未来几个月包括高德驾车导航等都将用到人工智能技术。  当前,人工智能公交产品最难突破的是两点:模型算法和数据。在大数据应用方面,高德地图的公交数据100%由人工实采验证,覆盖全国超过331个城市,总计7.5万条、158万多公里、近百万站点的公交线路,每条线路都有超过130种线路属性。此外,高德每天监控的实时公交情报超过1000条,10分钟内便可更新上线最新数据。实时公交、实时路况、用户行为大数据则继承了高德的实时数据,为用户规划线路。  而在机器学习能力方面,高德的AI智能公交导航运用了左右大脑双层机器学习能力。左脑学习出行模型,根据用户地域、距离、时长、工具等不同场景学习不同的出行决策,形成出行决策模型;而右脑学习用户的行为偏好,根据用户的定位数据、出行数据、反馈数据,来为用户提供省时、省力以及舒适性的偏好决策模型。

五、人工智能真的能解决交通拥堵吗?

目前城市大脑发展如火如荼,公众对于城市大脑的期待首先是立竿见影地改善交通、疏堵提效,尤其是在个别城市已经出现成功案例的情况下。但是,城市大脑的推进,其实仍面临着众多现实难题,也绝非可以快速复制、遍地开花。 2016年杭州云栖大会期间,杭州市政府就联合阿里巴巴推出了城市大脑智慧城市建设计划,并首战交通拥堵。至此智慧城市大脑的话题在互联网一炮而红。  而今,阿里巴巴、百度、滴滴出行等都纷纷拿出了城市数据大脑的人工智能方案,虽然所针对领域、名称不尽相同,但在原理上却是大同小异。城市数据大脑的目标是通过收集城市的各项数据,对整个城市进行全局实时分析,自动调配公共资源,优化城市管理,最终使城市运行更加高效。当一套完善的城市数据大脑落地后,将是一套完整的信息收集、整理、反馈、计算、输出系统,而AI的应用使得城市大脑不仅在信息收集上更加高效、全面,计算处理上也更加快速。  以交通领域的应用为例,如果通过人力来预判交通流量,仅仅是一周的视频数据分析,都需要数万交警三班倒地去看,花费的时间可能是几天甚至更长时间。而城市大脑则可以在十分短暂的时间内分析完毕,并且能够精确到多少车辆往什么方向走,哪些车辆存在违章……这方面,机器比人更具优势。  综上所述,不难看到,这一套城市数据大脑治堵方案,将前两年所说的火热的人工智能治堵、大数据治堵融合在了一起,并加以实施。以数据大脑为核心,实时监控分析道路车流量,依据动态的交通数据,自动切换和调配信号灯时间,甚至在车流巨大的路段,全程绿灯不停车。而从驾驶者这一方面,则可以很清晰的根据大脑所分析出来的数据,选择推荐车流量较为合理的道路行驶。从而调节交通流量,以解决堵车的问题。  从诸多城市大脑治堵的原理上来看,似乎没毛病,但其实再仔细思考下,懂懂笔记认为,我国的堵车问题远不止交通流量大、车辆类型复杂那么简单,这是一个多维度、多因素导致的城市交通打结难题。AI要面对的,恐怕是一个人为因素更复杂的困局。  尽管城市大脑治疗城市交通顽疾不能完全立竿见影,但相信通过AI和大数据的帮助,城市道路的规划会越来越好,堵车问题能得到有效地缓解,人们的衣食住行会变得更加有序,这才是城市大脑最大的价值。