人工智能，是一門新的綜合性技術科學或工程，能夠和人一樣進行感知、認知、決策、執(zhí)行的人工程序或系統(tǒng)。
*發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出推動人工智能與各行業(yè)融合創(chuàng)新，智能載運工具、智能物流等交通運輸領域多項重點位列其中。
根據《規(guī)劃》，將促進智能交通發(fā)展，研究建立營運車輛自動駕駛與車路協(xié)同的技術體系。研發(fā)復雜場景下的多維交通信息綜合大數據應用平臺，實現智能化交通疏導和綜合運行協(xié)調指揮，建成覆蓋地面、軌道、低空和海上的智能交通監(jiān)控、管理和服務系統(tǒng)。
人工智能技術滲透到城市交通系統(tǒng)的不同環(huán)節(jié)，能夠實現智能交通的整體升級和協(xié)同；智慧交通作為人工智能的一個重要應用領域，在車牌識別、無人駕駛、治理擁堵、預防和減少交通事故等方面都值得探討與思考。
交通是由人、車還有環(huán)境等綜合因素構成的，人工智能的加入，讓交通變得更加智慧。
采用人工智能，比如異常檢測、圖像識別、視頻分析等技術，可以增強交通管理機構的監(jiān)控能力和準確度，從而避免一些交通安全事故的發(fā)生，同時能夠規(guī)范交通駕駛行為，提升交通文明。
利用人工智能技術可以實時對全城、區(qū)域、商圈等的交通路況、擁堵、事故等行為進行分析，通過對歷史數據的深度挖掘和理解，按年、月、日等形式形成多維度的綜合交通管理應急指揮預案，進而提高交通效率。
人工智能算法可以根據城市民眾的出行偏好、生活、消費習慣等方式，分析出城市人流、車流的遷移與城市建設及公眾資源的數據。基于這些大數據的分析結果，為政府決策部門進行城市規(guī)劃，特別是為公共交通設施的基礎建設提供指導和借鑒。
此外，人工智能可以將各個方面的資源聯(lián)系在一起，通過大數據平臺的輔助，智能地調度資源，減少資源錯配，減少各類交通空載率，減少汽車數量，從而達到環(huán)境保護和節(jié)約能源的目的。
一、人工智能應用于車輛識別
在車輛識別方面，基于深度學習的車輛識別技術將特征范圍由單純的車牌或車標擴展到整個車身。車輛的車燈、格柵、車窗等均是車輛的重要特征，對車輛這些特征的引入，不僅大大提升了車輛識別的準確率，對干擾、遮擋等問題的適應性也更強，識別的類別也更加細化，不僅能識別車輛的品牌，而且能識別車輛的子品牌、型號、年款等詳細類別。車輛在視頻圖像數據中的檢索除了可以通過車牌、品牌、型號、顏色等描述信息進行外，還可以通過車輛圖片或年檢標、掛飾等局部特征進行。
當前，在智慧交通領域，人工智能分析及深度學習比較成熟的應用技術以車牌識別算法為理想。此外，人工智能在車輛顏色、車輛廠商標志識別、無牌車檢測、非機動車檢測與分類、車頭車尾判斷、車輛檢索、人臉識別等方面的應用也比較成熟。
二、人工智能應用于無人駕駛
其實，說到人工智能在交通領域的應用，大家首先想到的并不是識別車牌，而是無人駕駛。在交通領域自動駕駛確實是將人工智能運用徹底的一個方面。
自動駕駛涉及環(huán)境感知、智能決策和規(guī)劃、智能控制等多門學科，其中人工智能、云計算等是限制無人駕駛發(fā)展的關鍵技術和瓶頸技術。
雖然當前自動駕駛技術發(fā)展日新月異，但具體產業(yè)化應用未真正啟動，有賴于人工智能、云計算等技術的發(fā)展。
目前自動駕駛已進入以企業(yè)為主體、以市場為主導的新階段。行業(yè)普遍認為，2021年前后將是自動駕駛汽車發(fā)展的產業(yè)元年。自動駕駛產業(yè)落地速度的驟然加快，在很大程度上得益于人工智能近五年來取得的突破性進展。
此外，在高精地圖、車聯(lián)網與智能交通系統(tǒng)等的合力支撐下，自動駕駛汽車有望具有接近于人類水平的視覺感知、緊急情況預測與駕駛技巧學習等能力，其中路測大數據與低功耗高性能人工智能芯片正成為產業(yè)競爭的焦點。
三、人工智能應用于治理擁堵
在人們?yōu)轭^疼的城市交通擁堵問題方面，AI給出了更多的可能。目前我們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*的AI和深度學習技術。
通過深度學習，人工智能會顯示出比人腦更為強大和更為迅速的解決難題的能力，所以也可以在緩解交通擁堵方面發(fā)揮重要的作用。比較典型的案例就是杭州的"城市大腦"，城市數據大腦上線測試運行后，試點的22公里高架路平均延誤降低15.3%，出行節(jié)省時間4.6分鐘，地面主干路的平均延誤降低了8.5%，出行節(jié)省時間1分鐘，這些數據也許并不特別驚人，但在小范圍試點范圍內取得這樣的數據變化也是非常不容易的。
四、人工智能用于預防和減少交通事故
交通事故是城市交通的另一個"痛點"。每年有130多萬人會死于交通事故。利用基于人工智能視覺芯的高速公路行車環(huán)境全息感知技術，基于深度學習的機動車通行行為識別，針對運動目標的監(jiān)測跟蹤與識別技術，去開發(fā)軟件，對路上的違法變道，超速行駛等等違法行為要進行分類理解，為預警提供精細化的依據。應用于交通違法多發(fā)路段，解決復雜交通場景下路況的感知、行為智能識別；后構建事故的綜合評估、提前預警、即時干預的技術體系。
目前的事故預測預警，主要在兩方面，一是違法行為頻發(fā)的地方，裝上設備，在車輛進入隱患路段的前后，都有預警預測，如果有車輛交通違法，馬上告知車主。現在有一些高速公路路段做了類似工作，但不是自動預警，未來要自動預警，通過人工智能實現。二是對惡劣天氣的預警，每年靠近安徽附近的高速路網都有幾十輛車因為天氣原因相撞，也可以安裝這個設備。人工智能芯片嵌入之后，不光是對視頻感知，還可以來智能分析交通環(huán)境等等，從而提前進行預警，終實現事故多發(fā)路段的管控，事故預警預測。
在交通管理工作中，人工智能主要用于運動目標檢測和識別，常用的應用場景包括動態(tài)違法取證、交通信號控制、路網流量調控、人車特征關聯(lián)、交通行為研判等。
在交通信號控制方面，利用人工智能技術可實時分析城市交通流量，調整紅綠燈間隔，縮短車輛等待時間，提升城市道路的通行效率。
原標題：AI+智慧交通實現整體升級和協(xié)同
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