人工智慧時代 公共交通行業將率先實現無人駕駛?
隨著城市交通壓力越來越大,人們選擇的出行方式中公共出行占比逐年升高,甚至高於小汽車、自行車等其他交通出行方式。而隨著公共出行占比逐年上升,人們的公共出行需求也變得越來越複雜,
人工智慧時代 公共交通行業將率先實現無人駕駛?
人工智慧時代,公共交通將最有可能成為率先實現無人駕駛的行業對公共交通而言,線路固定、專用道行駛、車速較慢、距離短的特點,
政策支援,自動駕駛開啟探索共用模式
人工智慧在全球範圍內都屬於新興產業,
1、加大自動駕駛技術探索
作為人工智慧技術理想的應用領域,自動駕駛以及智慧交通與人工智慧技術的結合在《規劃》中被重點強調。然而,我國人工智慧整體發展水準與發達國家相比仍存在差距,缺少重大原創成果,在基礎理論、核心演算法以及關鍵設備、高端晶片、重大產品與系統、基礎材料、元器件、軟體與介面等方面差距較大;科研機構和企業尚未形成具有國際影響力的生態圈和產業鏈,
在智慧駕駛方面,要求重點突破汽車、船舶和軌道交通自動駕駛等智慧技術,建立汽車、船舶和軌道交通自動駕駛支撐平臺,重點引進自動駕駛國際頂尖科學家和高水準創新團隊。同時,發展自動駕駛汽車和軌道交通系統,加強車載感知、自動駕駛、車聯網、物聯網等技術集成和配套,
2、發展智慧站牌模式,把公交站變成“智慧服務資訊島”
在“2017上海浦東公交智慧站牌設計創意大賽”上,上海市品質和標準化研究院的參賽方案“智行·惠”,獲得“最佳設計金獎”。據介紹,他們從智慧化、國際化、人性化、藝術化理念出發,採用標準化方法指引下的模組化設計。“智行·惠”智慧站牌包含3個模組——公交動態資訊發佈大屏、乘客互動查詢觸控式螢幕、便民援助服務終端。其中,大屏用於即時發佈各條公交線路的網站、下一班公車預計到站時間、未來幾班公車的載客人數等實用資訊;觸控式螢幕可通過觸控和語音交互,供乘客查詢換乘路線、旅遊景點資訊、公共服務視窗等周邊資訊;利用便民服務終端,乘客則能進行交通卡充值、手機充電、無線上網、掃碼取用共用雨傘等操作。“我們想把傳統的公交站改造成城市公共空間中的‘智慧服務資訊島’。”設計人員說。
智慧站牌還能顯示未來幾班車的擁擠程度,以便讓乘客選擇性上車。據瞭解,上海產研院研發出了一種人工智慧客流採集儀。它具有圖像識別功能,安裝在公車上,可以識別出:上車和下車的是人還是物?某些人在上車還是下車?上車和下車的各有幾人?之所以能準確地做到這些,有賴於圖像識別和深度學習系統。
3、發展城市大腦
在去年的雲棲大會,杭州市政府就聯合阿裡雲公佈了一項計畫:為這座城市安裝一個人工智慧中樞——杭州城市資料大腦。
城市大腦的內核採用阿裡雲ET人工智慧技術,可以對整個城市進行全域即時分析,自動調配公共資源,修正城市運行中的問題。例如,通過安裝在城市各個角落的攝像頭,馬路上通行的汽車運動趨勢與資料模型一旦產生誤差,達到一定閾值後,系統就會馬上判斷為交通異常,隨之對這個路段紅綠燈、路線推薦作出快速反應;同樣,通過攝像頭,可以識別同一個人出現的時間、位置,進而判斷這條路線的人流軌跡,並對擁堵路段的紅綠燈和公交網站進行自動調整。
去年9月,在蕭山區部分路段初步試驗中,城市資料大腦通過智慧調節紅綠燈,將車輛通行速度最高提升11%。
結語:自動駕駛技術的落地情況仍然十分不易,儘管近年來環境技術都逐漸成熟,但目前最大的問題是法律責任界定。城市交通道路上車流量大,各種突發事情都可能存在,如果出現事故責任很難認定。不過隨著智慧城市發展的不斷加速,未來自動駕駛落地必然是可以預期的。
採用標準化方法指引下的模組化設計。“智行·惠”智慧站牌包含3個模組——公交動態資訊發佈大屏、乘客互動查詢觸控式螢幕、便民援助服務終端。其中,大屏用於即時發佈各條公交線路的網站、下一班公車預計到站時間、未來幾班公車的載客人數等實用資訊;觸控式螢幕可通過觸控和語音交互,供乘客查詢換乘路線、旅遊景點資訊、公共服務視窗等周邊資訊;利用便民服務終端,乘客則能進行交通卡充值、手機充電、無線上網、掃碼取用共用雨傘等操作。“我們想把傳統的公交站改造成城市公共空間中的‘智慧服務資訊島’。”設計人員說。智慧站牌還能顯示未來幾班車的擁擠程度,以便讓乘客選擇性上車。據瞭解,上海產研院研發出了一種人工智慧客流採集儀。它具有圖像識別功能,安裝在公車上,可以識別出:上車和下車的是人還是物?某些人在上車還是下車?上車和下車的各有幾人?之所以能準確地做到這些,有賴於圖像識別和深度學習系統。
3、發展城市大腦
在去年的雲棲大會,杭州市政府就聯合阿裡雲公佈了一項計畫:為這座城市安裝一個人工智慧中樞——杭州城市資料大腦。
城市大腦的內核採用阿裡雲ET人工智慧技術,可以對整個城市進行全域即時分析,自動調配公共資源,修正城市運行中的問題。例如,通過安裝在城市各個角落的攝像頭,馬路上通行的汽車運動趨勢與資料模型一旦產生誤差,達到一定閾值後,系統就會馬上判斷為交通異常,隨之對這個路段紅綠燈、路線推薦作出快速反應;同樣,通過攝像頭,可以識別同一個人出現的時間、位置,進而判斷這條路線的人流軌跡,並對擁堵路段的紅綠燈和公交網站進行自動調整。
去年9月,在蕭山區部分路段初步試驗中,城市資料大腦通過智慧調節紅綠燈,將車輛通行速度最高提升11%。
結語:自動駕駛技術的落地情況仍然十分不易,儘管近年來環境技術都逐漸成熟,但目前最大的問題是法律責任界定。城市交通道路上車流量大,各種突發事情都可能存在,如果出現事故責任很難認定。不過隨著智慧城市發展的不斷加速,未來自動駕駛落地必然是可以預期的。