试论人工智能在智慧交通领域中的应用

智慧交通的前身是智能交通（Intelligent Transport System,简称ITS），ITS是20世纪90年代初美国提出的理念。2009年，IBM提出了智慧交通的理念，智慧交通是在智能交通的基础上，融入物联网、云计算、大数据、移动互联等高新IT技术，通过高新技术汇集交通信息，提供实时交通数据下的交通信息服务；人工智能（AI）诞生于20世纪50年代中期，1956年被确立为一门学科，至今经历过经费枯竭的两个寒冬(1974-1980年、1987-1993年)，也经历过两个大发展的春天(1956-1974年、1993-2005年)。从2006年开始，人工智能进入了加速发展的新阶段，并行计算、大数据和先进算法，使当前人工智能加速发展。

一、发展历程

2012年中国《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）》当中，首次提出了智慧交通的概念。随后，有关智慧交通政策频繁发布。2017年9月，交通运输部发布的《智慧交通让出行更便捷行动方案（2017—2020年）》是我国首个智慧交通专项政策，方案内容分为四个部分，即提升城际交通出行智能化水平、加快城市交通出行智能化发展、大力推广城乡和农村客运智能化应用、不断完善智慧出行发展环境。2019年9月，国务院发布的《交通强国建设纲要》，提出要推动大数据、互联网、人工智能、超级计算等新技术与交通行业深度融合；推进数据资源赋能交通发展，加速交通基础设施网、运输服务网、能源网与信息网络融合发展。构建先进的交通信息基础设施，构建综合交通大数据中心体系，深化交通公共服务和电子政务发展，推进北斗卫星导航系统应用；到2035年，基本建成交通强国。2020年12月，国务院发布《中国交通的可持续发展》，提出以智慧交通建设推进数字经济、共享型经济产业发展，提高综合交通运输网络效率，构筑新型交通生态系统。推进“互联网+”交通发展，推动现代信息技术与交通运输管理和服务全面融合，提升交通运输服务水平，加快智慧交通发展步伐。2022年3月，交通运输部、科学技术部联合发布的《“十四五”交通领域科技创新规划》，提出要推动智慧交通与智慧城市协同发展，大力发展智慧交通，推动云计算、大数据、物联网、移动互联网、区块链、人工智能等新一代信息技术与交通运输融合，加快北斗导航技术应用，开展智能交通先导应用试点。

二、智慧交通的分类与构成

近些年，随着交通运输部合并铁路、民航、水运、道路等，变成了真正大交通部门，各个系统间逐步实现了互联互通、信息共享，交通一体化出行程度更高。如果按照交通方式的条线划分，智慧交通可细分为涵盖铁路、公路、水运、航运、城市道路、城市停车、城市公交、城市地铁等交通系统。按照服务对象可分为：（1）面向管理部门，管理交通资产、监督交通的运行状态。（2）面向交通工具驾驶者/运营公司。如监管驾驶员、调度交通工具等。（3）面向服务公众的信息平台。如12306、滴滴打车、百度地图、携程旅行等。智慧交通系统主要包含以下几部分：（1）交通信息采集系统包括人工输入、GPS车载导航仪器、GPS导航手机、车辆通行电子信息卡、CCTV摄像机、红外雷达检测器、线圈检测器、光学检测仪等。（2）信息处理分析系统包括信息服务器、专家系统、GIS应用系统、人工决策等。（3）信息发布系统包括互联网、手机、车载终端、广播、路侧广播、电子情报板、电话服务台等。

三、人工智能（AI）三个层次

按照人工智能的发展程度，行业一般将其分为计算智能、感知智能和认知智能三个层次。其中，计算智能是人工智能中比较基础的层面，指计算机或者机器依靠自己快速的大量计算能力、海量的存储能力来完成一些人类所不能完成的任务，比如谷歌的Alphago 就属于这类智能。感知智能, 即视觉、听觉、触觉等感知能力，人和动物都具备。自动驾驶汽车，就是通过激光雷达等感知设备和人工智能算法，实现这样的感知智能。机器在感知世界方面，比人类还有优势。人类是被动感知，但是机器可以主动感知，如激光雷达、微波雷达和红外雷达。不管是Big Dog这样的感知机器人，还是自动驾驶汽车，都充分利用了DNN和大数据的成果，可以说，机器在感知智能方面已越来越接近于人类。认知智能是人工智能的高级阶段，被认为是“人工智能皇冠上的明珠”，是人工智能取得进一步突破的关键瓶颈，也是形成更大产业规模的关键技术。它要求机器能理解、会思考，要投入很多力量去做自然语言理解、语言表达、逻辑推理和自我学习。目前，全球的人工智能仍处于感知智能的发展阶段。

四、AI在智慧交通应用展望

智慧交通是AI落地应用的重要垂直市场之一。目前，在智慧交通领域，人工智能分析及深度学习比较成熟的应用技术，以车牌识别算法最为理想。此外，人工智能在车辆颜色、车辆厂商标志识别、无牌车检测、非机动车检测与分类、车头车尾判断、车辆检索、人脸识别等方面的应用也比较成熟。采用人工智能技术还可识别车辆特征(车标、车型、年款等)与违法行为(遮挡车牌、开车打手机、不系安全带、机动车不礼让行人等)。未来，随着训练样本的大数据化和算力的提升，不断优化的AI算法将在缓解城市交通拥堵（对路口运行效率进行实时监测和展示，优化信号灯配时）、智能导航和无人驾驶(路线优化与道路识别)、道路养护(路面病害识别、道路智能化巡检)、突发（交通）事件网络态势感知、电子警察（精准化的违法行为判断、重点人或车的精准识别）等领域发挥更大作用，有力促进交通强国战略的实施，推动我国智慧交通产业更快更好地发展。（李娜）

（审核专家 程志恒）