人工智能（AI）在交通領域的應用正在刺激創新，以更好地，更有針對性地使用車輛和基礎設施。這可以優化網絡性能，支持流量的監視和管理，并為解決方案奠定基礎，為將來的移動性鋪平道路，尤其是在城市中。

得益于智能手機和車載定位傳感器等設備的廣泛使用所提供的機遇，基礎設施管理和車輛設計正在不斷發展，這些機遇可用于在用戶和服務提供商之間處理，收集和交換信息，以及用于監視和檢測信息。車輛的性能和人的行為。

這些共同創建了大量的數據（大數據），這是在運輸中使用AI的主要來源，從而使計算機能夠執行人類的活動，例如駕駛。

自動化水平

當今交通領域比較先進和革命性的AI應用是車輛自動化。國際汽車工程師協會（SAE）的標準定義了最常用于描述自動化程度的分類。這提供了六個自動化級別（包括0級，這意味著沒有自動化），可以根據執行操作的人員（即人的駕駛員或系統）以及在什么時間識別。

當今的汽車通常配備SAE 1級和2級功能，通常稱為高級駕駛員輔助系統（ADAS），例如停車輔助，巡航控制，自適應前燈和車道保持輔助。這些設備在提供輔助，警告和幫助方面為駕駛員提供支持，而不是在駕駛活動中進行替換。

此外，一些汽車制造商可以提供配備了部分自動化功能的模型，例如在某些條件下的自動駕駛和自動代客泊車，但要求駕駛員始終控制汽車（SAE 3級）。

未來，領先的汽車制造商以及Google等汽車行業的新手，都有望將全自動汽車（AV）商業化，它將能夠充當智能代理并使用從中收集的數據來適應其環境。從攝像機，光檢測和測距（LiDAR）系統，定位傳感器和數字地圖實時獲取。

適應基礎設施

盡管有人可能會認為自動駕駛汽車將能夠在任何外部環境下運行，但為了改善安全狀況并實時控制交通狀況，人工智能很可能也會影響交通基礎設施的設計和管理方式。

未來的機動性將以廣泛使用車輛為特征，這些車輛需要與系統的其他元素（車輛，行人，騎自行車的人和基礎設施）進行持續對話，以使自己適應駕駛環境，即聯網和自動駕駛汽車（CAV），以及“智能道路具備足夠的設施來容納它們。智能交通信號燈是車輛與基礎設施如何協作以通過使綠色/紅色周期適應接近交叉路口的實際流量來改善整體交通狀況的示例，以及通過對數據（例如救護車）的優先級處理，通過處理數據來識別緊急情況的示例，聲音和圖像。

車輛和基礎設施方面的這種技術進步還將伴隨著創新運輸服務的發展，以促進無縫多式聯運解決方案的使用。如果正確規劃并與現有的大眾快速運輸相結合，CAV可以在環境，社會和經濟可持續性方面帶來巨大利益，從而促進對資源的更有效和認真的利用。

例如，無人駕駛汽車主要可以?用作“接駁服務”，以將生活在農村地區或低密度城市地區的人們連接到地鐵和火車上，這些地區的交通線路由于需求水平低而無法正常運行車站，擴大其服務區域，增加公共交通的支持，并減少擁有汽車的需求。

它們還可以增強能力有限或沒有駕駛執照的用戶（例如，老年人或年輕人）的潛在移動性，并允許他們在乘車旅行時進行其他活動，例如閱讀或通話。

預計自動化系統還將在貨運領域中發揮重要作用，無論是通過自動駕駛輕型商用車輛或“公路無人機”在市區進行首英里還是最后一英里的運輸。

前方的路

實際上，不久的將來，城市交通可能會發生一些根本性的變化。旅行者將為他們的旅行提供出行解決方案，這些解決方案不需要擁有車輛，而是基于與社區其他成員的租金和共享（即共享出行）。但是，車輛在城市地區的廣泛傳播可能導致道路擁堵，能耗增加，污染排放，視覺影響和土地使用支出增加。不僅由于可提供更多的車輛，而且由于存在空曠的車輛在道路上行駛以避免停車或發送無人駕駛的車輛，可能會產生更大的出行量。

總之，有必要仔細考慮人工智能應用程序對運輸系統的潛在影響的廣泛范圍，以評估它們對交通系統帶來的變化，同時還要考慮對土地使用，社會包容性等的影響。

城市應該采取兩方面的措施來應對這些變化。在短期內，他們可以投資市場上??可用的技術創新，并將其集成到現有系統中。例如，智能交通信號燈已經在發生這種情況。這些設備能夠根據接近交叉路口的流量自調節紅綠循環，并且可以根據一天，一周和一個月的時間進行自編程。

同時，城市將必須以遠見卓識的方式規劃未來的長期出行，以捕捉等待我們的創新程度，其特點是基礎設施和車輛之間相互通信（車輛到基礎設施/ V2I ），并與他人（車輛到人/ V2P）一起監視自己并自動對外部條件做出反應。

城市必須計劃向未來的平穩過渡–經濟上可持續的過渡，但也是包容性的過渡，避免任何形式的數字鴻溝。這意味著需要重新考慮出行系統，包括公共交通服務，基礎設施維護，物流，票價和法規。這也意味著要對能力建設和培訓進行投資，以便為高級運輸分析師提供教育和制定標準，使其能夠管理和管理這些新流程。
責任編輯：YYX