交通运输中的AI：现实世界中的前3个案例
人工智能已经在影响制造业，零售业，市场营销，医疗保健，食品工业等。今天，我们将深入探讨另一个行业，如果开发公司拥有适当的AI专业知识，则该行业可能会受到干扰。
运输业是帮助人类将其财产从一个地点转移到另一个地点的行业。在此过程中，该行业经历了无数次曲折，转折，突破和挫折，以到达现在的位置。1787年是该行业的决定性一年，因为蒸汽船被引入并改变了一切。运输不再受动物推车的限制。几年后，随后出现了更多的发明，例如自行车，火车，汽车和飞机。
在2019年，我们达到了另一个里程碑-车辆现在完全可以在没有人工帮助的情况下移动和导航。最近的技术进步使之成为可能。当然，这些技术之一就是人工智能，它已经帮助运输业降低了碳排放量并减少了财务费用。
我们已经可以说，尽管我们中的许多人仍未意识到，但AI已成功地从科幻电影和电视节目转移而成为我们的现实。当然，人工智能在一定程度上为机器提供了人类智能。机器现在可以模仿人类，自动化任务并从经验中学习。重复性任务现在可以通过机器轻松处理。学习功能最终将引导AI进行具有批判性的工作，并做出明智的决策。全世界都在关注，这就是为什么要在运输领域进行大量投资的原因。P＆S Intelligence预测，到2023年，全球交通运输人工智能市场将达到35亿美元。它是如何实现的？让我们看看历史。
运输中AI的历史：无人驾驶汽车
当然，在1930年代，科幻小说中首次提到了自动驾驶汽车的概念。自1960年代以来，人工智能开发人员一直在应对建造挑战，而在2000年代，火星上出现了自动驾驶汽车，而自动驾驶汽车仍然是实验室的原型。道路上发生了太多的因素，例如交通和行人的行为，使城市驾驶变得复杂。
虽然在2000年存在一些原型，但几乎没有预测到2015年会量产。但是，在2004年，机器学习在感知任务方面的飞速发展和行业的发展推动了飞速发展，最终使我们达到了这一点。 。谷歌的自动驾驶汽车和特斯拉的半自动驾驶汽车现在已经在大街上。Google的汽车无事故地行驶了300
特斯拉通过软件更新为现有汽车提供自动驾驶功能，但是这种方法值得怀疑。半自动驾驶的问题是人类驾驶员在最需要时会参与其中，但他们往往过于依赖AI功能。这导致了2016年6月自动驾驶汽车的首次交通死亡，引起了人们对这一问题的关注。
很快，传感算法将大大超越驾驶所需的人工能力。自动感知已经接近人类，可以进行识别和跟踪。随后将在高级推理中改进算法，从而导致无人驾驶汽车在2020年被广泛采用。尽管自动驾驶汽车  是我们主题的主要部分，但我们可以讨论更多用例。
人工智能在交通方面的例子
尽管不同行业和国家/地区采用人工智能的水平各不相同，但不可否认的是，技术非常适合运输。看下面的例子。
1.旅客公共交通与交通管理
世界各地的公司已经开始在城市的基础设施上实施自动公交，最著名的案例是来自中国，新加坡和芬兰。但是不同的城市基础设施，天气条件，路面等，使得无人驾驶巴士的AI应用非常依赖于环境。
来自美国的本地汽车公司展示了Olli-一种不需要驾驶员的电动班车。该公司依靠各种微型工厂提供小批量生产的开源车辆设计。IBM的Watson汽车用物联网（IoT）是Olli流程的核心。智能电动穿梭车可以将人们运送到要求的地方，对当地景点进行评论并回答其运行方式的问题。沃森物联网（Watson IoT）用于汽车平台的API有五种：文本到语音，语音到文本，实体提取，对话和自然语言分类器。
为了解决交通控制和交通优化领域中的问题，已经实施了人工智能。不仅如此，我们还可以跟踪一些用例，例如AI正在处理交通事故和状况的预测和检测。这是通过组合交通传感器和摄像头来实现的。
Rapid Flow的Surtrac源自卡内基梅隆大学的机器人学院。Surtrac系统首先在匹兹堡地区进行了测试。该系统的想法是在三条最大的道路上安装由九个交通信号灯组成的网络。报告的结果是：旅行时间减少了25％以上，等待时间减少了40％。取得成功后，匹兹堡地方政府与Rapid Flow联手，安装了多达50个通往该市其他地区的交通信号灯。
2.自动驾驶卡车
来自政府的更严格的排放法规和环境挑战迫使行业发生变化。国际运输论坛（ITF）报告称，使用自动驾驶卡车将节省成本，改善道路安全并降低排放。
一家名为Otto的初创公司（在2017年以6.8亿美元的价格收购后，现在被称为Uber Advanced Technologies Group）负责2016年有史以来首次使用自动驾驶卡车交付。该卡车在120英里范围内交付了50
3.铁路货运
通用电气推出了智能机车，以提高总体效率和铁路运输解决方案的经济效益。GE的机车配备了传感器和摄像头，可为机器学习应用程序收集数据。信息在边缘网关上聚合，提供实时决策。通用电气已经提高了检测物体的速度和准确性。他们的第一个项目使机车故障减少了25％。
人工智能在交通运输中的优势
因此，在运输行业中实施人工智能可能会带来一些好处：
公共安全-智能实时犯罪数据跟踪是在使用火车或公共汽车时提高乘客安全性的方法之一。
改进计划 -准确的预测技术可以使公路货运系统受益，可以使用AI预测其体积。人工智能还可以在这里用于决策，引入某些机器学习工具。
行人安全-可以使用AI预测骑车者和行人的道路。这将减少交通伤害和事故的发生。
流量控制 -AI将有助于减少拥塞并简化流量模式。除此之外，实时跟踪还可以帮助更有效地控制流量模式。
人工智能在交通运输中的未来
2016年，美国运输部（USDoT）发布了一系列提案，要求中型城市开始构想智慧城市的交通基础设施。计划这样做的最佳城市计划获得4000万美元，以展示其城市的AI潜力。同时，美国交通运输研究委员会声称，人工智能在交通运输中的以下应用正在兴起：城市基础设施设计和规划，货物和公共交通的需求建模以及旅行行为模型。但是，创新的主要限制之一是隐私问题。政府和法律法规可能会限制行业创新和采用的速度。
结论
人工智能创新比我们想象的要近。根据国际可持续发展研究所的数据，已经对长途全自动火车进行了测试。在美国，有2.2至310万个驾驶员职位可能被自动驾驶汽车取代。像Uber这样的按需汽车服务将尽快转换为无人驾驶汽车。您是否想了解有关人工智能和机器学习开发的更多信息？AI和ML技术可以将您的业务提升到一个全新的水平。有很多公司提供AI专业知识。我们研究了评估

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