人工智慧在交通領域的應用

1、緩解交通壅塞 

目前城市交通治理最核心的問題之一是如何緩解交通擁堵。利用人工智慧演算法調節交通號誌是這兩年各大網路和IT企業開始嘗試緩解壅塞問題的策略，並紛紛在一線城市建設試點，最終也取得了不錯的效果。透過AI演算法對路口運作效率進行即時監測與展示，進而達到最佳化號誌燈配時作用，主要針對兩種現象，一是路口運作失衡，二是出口溢位。當一個交叉口某個方向非常擁堵，而其他方面運作順暢，則稱之為路口失衡。這種情況可以適當增加壅塞方向的號誌配時，減少順暢方向的配時來緩解路口的壅塞。對於嚴重失衡的路口，系統會發出警報，提醒交通指揮員關注，並採取下一步措施。出口溢出預警則是監控出口擁擠情況，將溢出可能性大的路口進行排序展示，以便及時實施流量控制和乾預，避免路口溢出導致路口癱瘓。

人工智慧交通燈系統也是人工智慧在智慧交通領域應用的產物，可根據車輛和行人通行數量統計結果重新設定紅綠燈時間、即時識別現場的交通狀況。本系統一般由視訊擷取分析儲存上傳系統、閘機、控制器、顯示器、語音播報和前端電腦等組成，可實現語音播報、延遲關閉、偵測控制、臉部辨識和抓拍警報功能。簡單來說，就是用人工智慧辨識分析車輛、人等運動物體的運動訊息，推斷交通狀況進一步調配車輛與行人的放行時間。

2、智慧導航與無人駕駛

無人駕駛則是目前的熱門議題，其基礎則是智慧導航系統，能有效提供車輛行駛的最優化路線，實現壅塞路段的避開，全方位有效提升通行速度。在行駛車輛上應用道路辨識技術，能有效實現無人駕駛的要求，全方位提升人們出行效率，借助於智能地圖作用而開展智能導航，有利於實現最佳行駛方向，並能根據實際的路況來優化汽車駕駛。

3、道路維護

#在我國道路養護需求呈現快速在的成長趨勢上，長期以來的「重建輕養」觀念，大量早期修建的道路陸續進入改擴建及大中修養護階段， 

近年來隨著人工智慧演算法的快速迭代和進步，人工智慧演算法應用在路面病害辨識的嘗試和研究也逐漸多了起來。目前市場上已成功應用的道路智能化巡檢產品還比較少，主要來自上海智能交通、中遠海運、卡羅這幾家公司，正在這方面佈局還在研發過程中的有商湯、騰訊等大公司，大多數產品都是基於前端的視覺感測設備、邊緣處理設備和人工智慧演算法對路面病害進行採集、傳輸和識別，最後在web平台或行動平台結果呈現。

4、智慧停車

除了擁堵，停車難的問題也備受關注，也造成近幾年智慧停車的呼聲高居不下。因此，人工智慧在智慧出行方面也悄悄顛覆。我國大部分駕駛時間要么花在交通擁堵中，要么是在尋找停車位。

基於人工智慧的無感停車，不僅改變傳統停車模式，還徹底革新了交通管理理念。許多城市越來越深刻地體認到，緩解停車供需矛盾，光靠新增停車位是不夠的。一是用地資源緊張，二是建設週期過長，而以人工智慧、物聯網、大數據、雲端運算等智慧停車技術手段盤活、提高存量車位的利用率和周轉率，才是實現動態平衡的正確思路。

5、電子警察

交通管理是科技應用最早的領域之一，例如我們熟悉的“電子警察”，早在1997年就開始應用。現在，「電子警察」執法（非現場執法）已經全面普及，成為輔助交警執法的重要手段之一。

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早期的「電子警察」功能單一，主要在城市道路、路口等區域進行違法抓拍，影像品質和智慧化程度都很低，覆蓋的範圍一般在30公尺左右，要求車速也相對較低，車速一高基本上很難抓到交通違規。

幾經迭代和升級發展，我國「電子警察」系統應用逐漸成熟。目前市場上常見的「電子警察」系統，前端主要有卡口、電警、違停抓拍球機等組成。

系統透過AI前端採集設備，抓拍不文明交通行為，如機動車闖紅燈、超速、加塞變換車道、隨意停車、闖禁行、不依規定行駛；駕駛人不繫安全帶、開車打電話看手機；非機動車駛入機動車道、闖紅燈、逆向行駛；行人闖紅燈等違法行為等。

AI電子警察前端攝影機借助深度學習，透過機器視覺，能實現交通違法行為的分析判斷，可以對車輛、人臉進行識別，對資料進行儲存，透過大數據和人工智慧演算法技術可以對數十種違法行為進行分析和取證，從而完成對交通違規違法行為的研判和取證。

此外還可以實現對重點人、重點車的精準交通管理。相對而言，AI電子警察比人的判斷更準確，失誤率更低。

智慧交通的最高「境界」是人、車、路的協同，目前我國人、車、路的協同並不充分，迫切需要AI 、5G等先進技術的融合支撐。

未來的交通資訊化是全方位、全覆蓋、全過程的，人、車、路將高度資訊化、協同化，不僅出行效率大幅提高，交通運輸安全水準也將大大提高。

「交通強國」策略的實施和各種先進技術的整合應用，將推動我國智慧交通產業發展全面提速。因此，AI在智慧交通領域的應用前景非常廣闊。

對AI而言，未來的智慧交通市場將是一塊插根筷子都會發芽的肥沃土地。

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