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关于人工智能 | 智能交通还有很长的路要走

  指纹识别、人脸识别、智能搜索、智能机器人……,这些我们已经耳熟能详的技术都属于人工智能的序列范围之内,近30年来,人工智能在很多学科领域都获得了广泛的应用,人工智能的时代已然来临。

  

 

  什么是人工智能?

  广义上,人工智能是指,类人行为,类人思考,理性的思考,理性的行动。分为“模式识别”、“机器学习”、“数据挖掘”和“智能算法”四个分支。主要应用于机器人、语言识别、图像识别等领域。并且,简单划分的话,人工智能具有三种形态,弱人工智能、强人工智能和超人工智能。

  弱人工智能是指,擅长于单个方面的人工智能。比如能够战胜世界象棋冠军的人工智能,但它只会下象棋;

  强人工智能是指,人类级别的人工智能,在各个方面都能和人类比肩的人工智能,人类能做的事它也可以;

  超人工智能可以是各方面都比人类强一点,也可以是各方面都比人类强万亿倍。这是各界追求的极限,也是为什么人工智能火爆的原因。

  从阿尔法狗大战李世石,到“小度”(百度大脑)战胜人类最强大脑,人工智能在与人类生活不断靠近。AI技术虽然距离通用还很遥远,但在很多垂直领域都已经得到落地应用。

  交通领域开始用人工智能了吗?

  正如两会期间,科技部部长万钢在回答人工智能发展的有关问题时曾表示:人工智能在很多领域都取得了重要成果,自动驾驶汽车上路,机器人不光在制造业中应用,在快递业中也得到应用。同时,“刷脸”技术逐渐应用到高铁、车站和机场。

  截止目前,AI技术在交通中的应用包括以下几个方面:

  ◈AI的图像识别、人脸识别在交通中的应用

  实现全天候交叉口排队长度准确识别及放行时间的估计、远距离低像素图片的人脸识别和比对、基于人脸识别进行公交、地铁、飞机等交通方式出行和支付、高速公路收费采用车牌识别、驾驶人人脸识别的通行费支付等。

  ◈AI在交通信号控制领域的应用

  比如通过人工智能技术可实时分析道路交通流量,自动调整红绿灯间隔,缩短车辆等待时间,提升道路通行效率。

  ◈AI在无人驾驶、无人泊车领域的应用

  在L3等级以上的自动驾驶、停车场的自动泊车得到更广阔的应用,AI的视觉技术、人机交互、交通规则学习、自动化控制等技术的综合应用。

  ◈AI机器学习与交通数据分析

  主要是在提升AI神经网络算法在交通流预测中的应用、交通大数据的关联分析、城市交通出行特征、运行状态的模式识别、各类微观、宏观的数据分析。

  ◈AI“机器人”的应用

  利用AI的自学习技术实现有经验的专家在道路交通管理、公交调度运营、交通设施养护等领域长期积累的知识如何数字化,在专家知识的自学习模式及演绎推理模式上有所突破,应用人机交互接口,自然语言理解等技术建设各类交通机器人。

  比如“交通指挥机器人”的动作就是借助AI技术,通过深度学习,把人的动作,手语、体语进行完整的建库,完成交通指挥机器人的感知和触觉。(相关内容见《十大公安交警机器人 | 机器管人还是人管机器?》)

  诚然,在交通领域,AI已经被唱主角,然而行业中关于AI应用也有不同的声音。

  

 

  智能交通还有很长的路

  截止目前,只有无人驾驶可以算是真正体现了AI技术,因为真正的AI应该具备最基本的感知、决策、观察、反馈、校正、进化,再感知、决策、观察、反馈、校正、进化,形成闭环且不断迭代的过程。行业应用中无人驾驶基本上实现了这一过程,但也仅停留在个体的智能化。

  而基于AI的图像视频、车牌识别、无人泊车,本质上只是完成了一次技术性处理任务,是单点技术性突破,不能算是AI技术。

  还有观点认为:AI技术在交通信号控制领域的应用,从学术角度来看,已经有许多研究成果,但真正落地到产品应用方面,目前寥寥无几。

  所以,AI技术在交通信号控制领域的应用并不多见。

  一句吐槽话,“内行低估了人工智能,外行高估了人工智能”。人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。关于什么是“智能”,问题就多多了。

  一个行业如果要实现所谓的“智能”,需要跨过三个阶段。

  第一个阶段是行业本身的信息化,这是大前提;

  第二个阶段是,行业本身的自动化,即行业内的业务逻辑都已规范化、标准化和流程化,已是一个有序的系统,才能实现自动化;

  第三个阶段,才可以讨论人们所期望的智能化,即人能够直接地与行业内运转的设备或系统进行互动,获得因智能所带来的良好体验。

  “以智能交通行业目前的现状而言,AI在各地的应用差别很大,但总的来看,还是应该在‘人工’这个层面加大力度,先把系统本身有序化,然后才是智能化”银江交通CTO郭海锋表示,从这个角度看,除非交通工具本身发生大的变革,带动整个行业快速地变革,直接进入自动化或智能化阶段,否则,离真正智能化应该还有很长的路要走。

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