對擁堵不堪的公共交通而言，人工智能的逐漸滲透能夠帶去巨大的轉變，尤其是對于中國的路況而言是具有重大意義的。不過，想要真正實現對于公共交通的愿景，僅靠技術的創新和成熟是遠遠不夠的，環境、設施、政策的配合缺一不可。

在新技術層出不窮的今天，越來越多科幻的情節在現實生活中得以實現。在人們最為頭疼的城市交通擁堵問題方面，AI給出了更多的可能。

例如，目前我們最習以為常的通過導航去往目的地，和通過電子地圖查詢公交車的位置，其實這背后蘊含著先進的AI和深度學習技術。而現在，公交車可以分為模塊，使得公共交通效率大幅提升。此外，不用司機就可以駕駛的公交車也已經出現。

這些都要歸功于人工智能等新技術。對擁堵不堪的公共交通而言，人工智能的逐漸滲透能夠帶去巨大的轉變，尤其是對于中國的路況而言是具有重大意義的。不過，想要真正實現對于公共交通的愿景，僅靠技術的創新和成熟是遠遠不夠的，環境、設施、政策的配合缺一不可。

公交分模塊，開車不用人，AI賦予公共交通更多可能

對于乘坐公交車的人而言，需要擔心的事情有很多。要匆匆忙忙的趕公交，但有時還是會眼睜睜地看著公交在自己眼前過去。即使等到了公交，也要看有沒有本事擠上去。擠上去之后，路上還很可能會遇到擁堵。

而這些困擾著人們的問題，或許在不久的將來就能夠得以緩解。NEXT Future Transportation Inc（未來運輸公司）研制出了一種先進的智能巴士。這種巴士分成了幾個模塊，每節車廂都能在標準化的城市道路上與其他車廂隨意組合或分離。

拼接在一起的時候，車門可以相互折疊，迅速地形成開放寬廣的空間，乘客們可以在不同車廂之間自由穿行。而分離的時候，它們又能夠成為一個個獨立的模塊，乘客可以通過Next APP呼叫這些模塊，指揮它們帶自己去想去的地方。

這種模塊化的設計給公共交通帶來的好處是顯而易見的。它能夠節省大量的空間，2.7米長的空間可坐6人，站立4人。而拼接之后坐6人，站2人只需1.9米。另外，Next的智能系統可實現自動分配，將目的地相同或相近的人組合在一起，減少了不必要的能源與行程的浪費。

在這種技術中，AI起到了至關重要的作用。通過AI，公交模塊系統的無縫協調才得以實現，為乘客提供了更加靈活的路線選擇方式，為乘客進行規劃，乘客通過智能手機應用或是安裝在車廂內的觸摸屏進行選擇，使乘客能夠在到達目的地之前盡量不必換乘其他交通工具，最大程度上減少了乘客轉乘出租或使用單車的幾率。

此外，AI還能夠預測模塊化汽車系統如何流動，車廂如何使用車道，何處出現交通堵塞，以及哪里是車廂耦合的最佳位置。

幫助該公司提供AI解決方案的是由西部數據研發的Data Makes it Possible程序。在旅途中，乘客還可以通過應用呼叫服務車廂，商店、咖啡吧、餐館、洗手間一應俱全。解決了公交車上不能吃東西、沒有衛生間等各種問題。

這種模塊公交車的正式運營時間大約在2020年，這無疑是對公共交通的一次顛覆性的轉變。它使人類像數據在互聯網中自由移動一樣高效穿梭于城市之中，共乘體系的公交車可能會越來越多地出現。這對于改善公共交通，減少環境污染無疑是巨大的推助力。

除了模塊化公交，無人駕駛公交也已經出現，并且在多處落地。

去年8月，臺北一個公車專用道，一款無人駕駛巴士進行了五天的實驗測試。這種巴士載客量只有12人，測試速度也在20公里以下，但代表著公車向無人駕駛發展的一大進步。

同月，一款名為“時代電動”的智能公交在湖南株洲進行了路況適應性測試，在開放路段進行5公里“試運行”。這是一款長12米的無人駕駛智能汽車，時速40公里，可容納80名乘客。

其行駛方式并不在固定軌道上，而是近似于真人駕駛。直行、轉彎都與司機駕駛無異，遇到障礙物和慢車，還能夠自動變道、加速和超車。當電量不足之時，它還能夠自行去充電處充電。

這一切都要歸功于先進的技術。在“時代電動”的周身，遍布了厘米級精度定位的傳感器，強大的感應設備使其能夠及時感知周圍路況。該車全身裝配激光雷達、攝像頭等，可探測到前方200米范圍內的障礙物，前置單目攝像頭，用于識別紅綠燈、行人及車輛種類。

去年9月，深圳也出現了無人公交，深圳巴士集團、海梁科技作為實施單位，推廣“阿爾法巴智能駕駛公交系統”。無人駕駛公交配備了16個對外界持續掃描的激光頭，環境分析測距可達到100米，精度達到2cm。充滿電只需40分鐘，單次續航里程可達150km。

由此可見，新技術大幅改善了我們的公共交通狀況。想要在公共交通的改善和治理方面取得進一步的成果，技術的進步是十分重要的。但僅靠技術還遠遠達不到目的，其他因素的配合也是十分必要的。

AI+大幅改善公共交通，技術需環境與政策配合

在“AI+交通”的發展過程中，中國具有很大的優勢。

中國人口基數大，擁有海量數據。高德擁有7億用戶，覆蓋全國超過331個城市，每月覆蓋的移動終端數超過11億。滴滴每日新增軌跡原始數據超70TB，處理數據4500TB，路徑規劃請求200億次以上。

目前，許多相關企業與地方政府展開深度合作，進一步打通數據瓶頸，深入挖掘數據價值。如高德在去年與杭州合作“交通大腦”項目，利用大數據迅速發現城市異常擁堵位置，將其反饋給交警部門，加快出警速度。能夠將事故造成的異常擁堵時長縮短20%，平均車速提高35%。

隨著社會的發展，中國人對出行品質有了更多的期待，也使更多的交通問題被提上解決的日程，這能夠促使人工智能等新技術在交通領域的應用加快。在應用場景的推動之下，任何效率的提升都會產生更大的影響。

想要實現這些關于公共交通的愿景，技術是至關重要的力量，但僅靠技術遠遠不夠，政策的支持與交通環境的改善都是不可或缺的因素。

去年，國家發布了《新一代人工智能發展規劃》，其中明確要求發展自動駕駛汽車和軌道交通系統，加強車聯網、物聯網等技術的集成和配套，形成中國自主自動駕駛平臺技術體系和產品總成能力，探索自動駕駛的共享模式。此外，未來的交通基礎設施需要加強無線通信和傳感系統的布置，才好適應更多應用與公共交通中的新技術。

未來，AI在公共交通方面會有更深度的應用。它能夠突破人類感知和反應能力的限制，實現運載工具智能化，使得事故和傷亡率成倍下降。AI能夠突破交通流理論的約束，通過廣義控制使交通自動化成為現實，使路網承載能力得到大幅提升。在信息資源方面，AI可以在全局上實現資源最優配置，使交通資源被更高效地利用。

在過去的幾年間，中國解決了信息流動的難題。而下一階段，我們需要優化的是公共交通中人與物體流動的難題。如果公共交通足夠發達，就可以用更少的交通工具滿足更多人的出行需求，能夠大幅減少能源消耗。而先進的AI技術、定位技術、無線通信技術及地理信息技術的深度應用，以及計算機存儲、處理等能力的飛速提升，是實現這一目標的必備條件。

幸運的是，我們處在一個科技高速發展的時代，技術革新與產品迭代都非常迅速。一旦尖端技術有所突破，那么普及與轉變完全能夠呈指數級增長。在環境與政策的配合之下，新技術在公共交通領域還能夠“大顯身手”，呈現更加多樣的解決方案。