張啟楠

本文首先概述了人工智能以及智能交通，接著闡述了智能交通的具體應(yīng)用，包括交通綜合治理、智能出行、無人駕駛，最后討論了智能交通發(fā)展面臨的問題并給出針對性建議。

1.引言

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能技術(shù)已在許多領(lǐng)域逐漸從學(xué)術(shù)研究進入實際應(yīng)用。當(dāng)前，世界的聯(lián)系性顯著增強，便捷高效的交通是高質(zhì)量生活的重要保證，更是經(jīng)濟、社會穩(wěn)定發(fā)展的重要因素。然而，隨著城市化的進程和汽車的普及，交通運輸問題日益嚴(yán)重，如交通擁堵、交通事故、環(huán)境污染等。在這種背景下，研究者提出了智能交通系統(tǒng)，該系統(tǒng)旨在利用人工智能相關(guān)的技術(shù)，將車輛、行人、駕駛員和道路等交通要素通盤考慮，從而系統(tǒng)緩解甚至解決當(dāng)前交通系統(tǒng)面臨的各項問題。

智能交通系統(tǒng)是將現(xiàn)代計算機技術(shù)，通信技術(shù)和信息技術(shù)等有效地用于交通運輸體系，使車輛，道路，駕駛者及相關(guān)服務(wù)部門有機地結(jié)合起來而組成的一種實時、準(zhǔn)確和高效的綜合運輸管理系統(tǒng)[1]。從20世紀(jì)60年代到70年代是智能交通的探索階段，后來由于電子和通信技術(shù)的飛速發(fā)展，ITS開始有了基本的支持技術(shù)，現(xiàn)階段，隨著技術(shù)的進步，產(chǎn)生了許多智能交通的具體應(yīng)用。

將人工智能充分引入交通領(lǐng)域，能夠促進傳統(tǒng)交通的轉(zhuǎn)型發(fā)展，從而為改善出行環(huán)境，提高運輸效率，解決環(huán)境問題等提供技術(shù)基礎(chǔ)。

2.人工智能概述

人工智能（Artificial Intelligence AI）是計算機科學(xué)的分支學(xué)科，主要是研究人的智能擴展到計算機中的理論、方法、技術(shù)。人工智能的目標(biāo)是設(shè)計出能夠與人類智能相似的智能機器或系統(tǒng)，代替人類完成各項任務(wù)，該領(lǐng)域的研究包括語音識別、自然語言處理、機器人、計算機視覺和專家系統(tǒng)等[1]。

要實現(xiàn)智能交通的深度發(fā)展和應(yīng)用，離不開圖像識別技術(shù)和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)。作為人工智能的一個重要領(lǐng)域，圖像識別技術(shù)是指對圖像進行對象識別，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對象的技術(shù)。圖像識別主要依賴對圖像中的特征進行提取和表達，如計算機可以利用字母A的尖， Y中心的銳角的特征對字母圖片進行識別。對人類識別圖像的研究發(fā)現(xiàn)，人眼的視線總是集中在圖像中的棱角、線條等梯度最大或方向突變的位置，這些位置包含了圖像中的大部分信息，是人類識別圖像所要提取的主要信息。在人類圖像識別系統(tǒng)中，對于熟悉的圖形，人腦會把它當(dāng)作一個單元來識別，處理過程相對簡單；對復(fù)雜圖像的識別往往要通過不同層次的信息加工才能實現(xiàn)，目前的深度學(xué)習(xí)技術(shù)正是借鑒了這種特征才得以在實際應(yīng)用中表現(xiàn)出遠高于傳統(tǒng)模型的效果。

大數(shù)據(jù)是指無法在有限時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的海量數(shù)據(jù)，具有數(shù)據(jù)總量大、增長迅速和類型多樣等特征。從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)的處理往往需要強大的計算能力的支撐，無法用單臺的計算機進行處理，現(xiàn)階段主要采用分布式架構(gòu)對其進行挖掘。國務(wù)院在2015年印發(fā)了《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》，《綱要》對大數(shù)據(jù)的發(fā)展進行了頂層設(shè)計，對大數(shù)據(jù)的發(fā)展作出了系統(tǒng)部署，其中也提到了大數(shù)據(jù)應(yīng)與實際緊密結(jié)合，可以說，發(fā)展智能交通將迎來新的機遇[2]。

3.智能交通的具體應(yīng)用

3.1 交通綜合治理

交通堵塞一直以來是各國在城市化發(fā)展過程中面臨的棘手問題，隨著人工智能在交通領(lǐng)域的深化應(yīng)用，交通堵塞問題有望得到有效解決。2018年1月，高德地圖、交通運輸部科學(xué)研究院、阿里云聯(lián)合發(fā)布了《2017年度中國主要城市交通分析報告》[3]。報告提出了一種評價城市交通擁堵情況的指標(biāo)-“擁堵延時指數(shù)”，通過該指標(biāo)能夠客觀反映了城市交通擁堵狀況。報告指出，同比2016年，2017年主要城市的擁堵情況持平或下降，全國城市擁堵趨勢下降，可以說2017年以來各地治理擁堵效果顯著。報告指出，上述治堵成果的取得，很大程度上得益于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持。

2016年，杭州市政府公布了一項“瘋狂”的計劃—杭州城市數(shù)據(jù)大腦計劃，通過人工智能技術(shù)改善城市的如交通、醫(yī)療等服務(wù)水平。經(jīng)過初步試驗表明，城市大腦通過智能調(diào)節(jié)紅綠燈的時間，能夠使車輛通行速度最高提升了11%。“城市大腦”的內(nèi)核源于阿里云ET人工智能技術(shù)，利用從部署在城市各處的傳感器實時收集數(shù)據(jù)，從而對整個城市進行全局實時分析，自動調(diào)配公共資源，目標(biāo)是成為治理城市的超級人工智能。杭州是中國首個將智能交通系統(tǒng)大規(guī)模地運用到城區(qū)中的城市，某種程度上引領(lǐng)了一種智能化時代的趨勢。

3.2 智能出行

在社會各方面迅猛發(fā)展的中國，交通是資源調(diào)配的重要一環(huán)。作為個體的社會公民，其出行消費也應(yīng)看作一個資源調(diào)配的基本單元，同時，公眾對出行的智能化需求越來越高。

近年來滴滴憑借互聯(lián)網(wǎng)巨頭的資本支持和高效管理，掌控了汽車出行市場的較大份額。在滴滴騰飛過程中，人工智能技術(shù)在其中有著支撐性作用。2016年滴滴成立了滴滴研究院。在研究院成立后滴滴就結(jié)合其在出現(xiàn)領(lǐng)域積累的大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)，構(gòu)建了被稱為滴滴交通大腦的智能出行系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)崟r根據(jù)出行需求與運力對平臺的車輛進行調(diào)度，盡可能地滿足公眾的出行需求，提高服務(wù)的滿意度[4]。

滴滴研究院最近利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)建立了一個新的智能出行系統(tǒng)，系統(tǒng)能夠根據(jù)路況、歷史出行數(shù)據(jù)等信息對某一時刻某一地點的用戶出現(xiàn)需求進行實時預(yù)測，實現(xiàn)車輛的超前調(diào)配，結(jié)果表明，由于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用使預(yù)測誤差大概降低了70%。在許多大城市，高峰期打車?yán)щy屢見不鮮，之前人們常常認(rèn)為是由于運力與需求不匹配導(dǎo)致的，但滴滴公司通過對其出現(xiàn)大數(shù)據(jù)的分析表明，在高峰期滴滴的運力其實是充足的，也就是說供求是平衡的，造成打車?yán)щy的主要原因是車輛分布不合理，過去常常會出現(xiàn)在高峰期有的地方打不到車，有的地方車輛空駛的情況。因此，滴滴通過把地區(qū)切分成一個個六邊形區(qū)域，之后在六邊形里面計算訂單數(shù)和空車數(shù)，利用其智能出行系統(tǒng)對車輛進行智能調(diào)配，盡可能地滿足用戶的出行需求。

3.3 無人駕駛

根據(jù)世界衛(wèi)生組織的數(shù)據(jù)，全世界每年平均因交通事故會奪走大約124萬人的生命，到2030年，預(yù)計這一數(shù)字將會增加到220萬人[5]。因此，安全出行，千百年間一直是人們追求的目標(biāo)，而無人駕駛汽車的出現(xiàn)，將使這一愿景成為可能。

無人駕駛汽車是一種智能汽車，不需要駕駛員操控，因而可以稱為輪式移動機器人，主要依靠包括路況感知、車輛控制、路線規(guī)劃等模塊組成的智能駕駛系統(tǒng)實現(xiàn)無人駕駛。相比于普通汽車，無人駕駛汽車更加安全穩(wěn)定。防抱死制動系統(tǒng)是引領(lǐng)汽車工業(yè)向無人化方向發(fā)展的早期技術(shù)之一。研究表明，相比駕駛員，防抱死系統(tǒng)可以實時監(jiān)控車輛的輪胎情況，并及時做出反應(yīng)，反應(yīng)時機比駕駛員把握得更加準(zhǔn)確也更加迅速。據(jù)研究，無人駕駛汽車如果普及應(yīng)用，交通事故將會大幅減少，數(shù)百萬人的生命或許將得到挽救。

4.討論

從產(chǎn)生到成長，從成熟到應(yīng)用，人工智能正在改變?nèi)藗兊纳罘绞?，并會對未來的世界發(fā)展產(chǎn)生巨大的影響。在交通領(lǐng)域，人工智能技術(shù)為核心的智能交通系統(tǒng)體現(xiàn)出它不可比擬的優(yōu)越性。然而，無人駕駛汽車仍然出現(xiàn)小事故，初代阿爾法狗對決時出現(xiàn)bug，特斯拉汽車制造機器人生產(chǎn)線遭質(zhì)疑等問題反映了人工智能的局限性。身處于21世紀(jì)，我們要充分認(rèn)識到人工智能的兩面性，在智能交通領(lǐng)域，既不能畏懼突破，徘徊不前，也不能一味地依賴技術(shù)，喪失了自己的創(chuàng)造力和思想，成為技術(shù)的傀儡。如上述提到的無人駕駛汽車，不能苛求其完美無缺，但其安全性依舊需要更多的模擬實驗來驗證；初代阿爾法狗的“bug”，雖然更新后已解決，但技術(shù)人員仍應(yīng)分析系統(tǒng)出現(xiàn)問題的真實原因，記錄數(shù)據(jù)，不斷總結(jié)；特斯拉汽車生產(chǎn)線采用機器人所引發(fā)的工人失業(yè)問題也需要政府有關(guān)部門緊密配合，平穩(wěn)過渡。總之，想要使智能交通發(fā)揮出更穩(wěn)定高效的作用，還要經(jīng)歷一段漫長的探索。