利用人工智慧和 5G 改善交通流量、安全性和永續性
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人工智慧（AI）具有廣泛的應用範圍，可用於對智慧交通系統的創建，產生可衡量的影響。在本報導中，我們將探討如何利用人工智慧，來提高交通效率、其諸多好處，以及未來如何擴展。
介紹
交通管理的重要性
交通管理是指對由靜止和移動交通、交通信號燈和有形基礎設施、行人和騎自行車者組成的交通系統的組織、引導和控制。
自從引入基於人工智慧的影像分析等智慧技術以來，交通管理經歷了快速發展，並被主動交通管理 (ATM，Active Traffic Management) 所取代。ATM 允許以動態方式管理流量，即根據當前或預期的流量狀況。
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其重要性在於提高交通系統的安全性和效率 —— 降低排放率、節約資源、快速辨識安全關鍵事件，以最大限度地減少傷害和事故，以及加強交通規則。
人工智慧在提高交通效率方面的作用
人工智慧在交通管理中的使用相對較新，並且基於對即時數據的收集和後續分析的關注。人工智慧技術為交通規劃者，提供了可用於分析、檢測和預測交通模式的工具，並幫助建立一個一切都像發條一樣運轉的交通網路。
在本報導中，我們探討了人工智慧輔助交通管理的多種方式、其總體影響、好處和挑戰，以及未來的展望。
人工智慧如何改變交通管理
即時流量監控與分析
該類別涉及基於人工智慧的方法，可用於即時監控和分析交通流。
● 交通流量預測 —— 人工智慧模型可以設計用於，對歷史和即時交通數據進行分析。這樣做是為了整合數據，並使用它來了解交通流的模式和趨勢。交通規劃人員使用預測分析，來預測未來的狀況，以便人員能夠在資源分配、優化路線，以最大程度地減少交通堵塞，以及調整交通信號燈時間方面，更好地有效應對。
智慧交通系統（ITS）
智慧交通系統是一種智慧交通方式，可以持續監控需求、天氣和事故等交通狀況。
車對萬物通信 (V2X) - 車對萬物通信 (V2X) ，是指車輛與影響車輛或可能受車輛影響的任何實體之間的通信。這包括車輛到車輛通信（V2V）、車輛到基礎設施通信（V2I）、車輛到行人通信（V2P）和車輛到網路通信（V2N）。這些是致力於改善道路安全和交通條件的系統的一部分。作為 ITS 的關鍵推動者，V2X 具有多種共存優勢，例如改進安全關鍵資訊的交換、駕駛員能夠做出更明智的決策、優化交通系統的性能，以及減少燃料消耗。
聯網和自動駕駛汽車 - 聯網和自動駕駛汽車是 V2V 的一部分，是指直接與附近車輛交換信息的車輛。共享的數據包含有關速度、位置、加速度和制動的資訊。這樣做是為了啟用碰撞和擁堵警告、路線優化和其他高級應用。
基於人工智能的流量優化解決方案
交通預測模型
交通預測模型是使用經過訓練的技術，來預測交通狀況的模型，這些技術可以從有關交通流量、堵塞程度、通勤時間等的歷史或即時數據中，提取相關資訊，並使用它來生成準確可靠的預測。
人工智慧在這一領域有著廣泛的應用，可以用來創建和更好地理解交通預測現象。
機器學習模型
使用歷史數據庫訓練機器學習模型或算法，以學習和辨識影響交通流的變量之間的模式。然後，如果即時體驗的話，算法將被用來自動檢測並適應這些模式。
使用機器學習模型的主要好處之一，是它可用於分析複雜性增加的數據，以及變量之間的非線性關係，以生成更高準確性的預測。
預測中使用的數據源
預測分析過程通常是多個數據源的結果 —— 歷史記錄、天氣數據、車輛和行動設備的 GPS 軌跡，以及有關道路網絡的現有資訊。這也是即時來源的用武之地，例如基於安全攝影機的影像分析和感測器，可用於確定預測的可靠性。
數位孿生
顧名思義，數字孿生是一種越來越流行的工具，用於預測特定項目或功能的結果。 它們是物理資產的虛擬複製品，由數據科學家或 IT 專業人員用來運行正在開發的流程的模擬。
它們可用於建構基於交通的結構的虛擬模型，例如橋樑、高速公路和道路網路。然後，根據不同的 KPI 和條件（例如不同程度的堵塞、維護事件、交通需求變化等）對數位孿生進行校準，以評估這些因素對交通流的影響。數位孿生通常被稱為「設備影子」，它允許工作人員在實體資產正式建立之前，準確評估其效率和影響，並確定需要改進的領域。
交通信號優化
交通信號系統的優化是根據需求要求、堵塞和行人數據，來調節交通流量的最佳方法之一。
協調漸進信號
協調漸進式信號系統佈署，在通常交通繁忙的城市地區，可以協調交叉路口信號網路（佈署在繁忙交叉路口的信號），並可用於維持穩定的交通流量。
協調自適應信號
佈署自適應交通信號以適應需求的變化。這些信號可以辨識高峰值需求情況，並相應地調整其時間。這有助於優化交通流量，並透過優先考慮高流量道路來減少堵塞。
路線優化與導航基於人工智慧的導航應用
人工智慧驅動的導航應用，改變了人們導航和旅行的方式。這些應用不僅提供前往目的地的指示，還利用來自 GPS 信號、交通感測器和用戶生成的數據等來源的即時交通數據。
這些數據又用於根據情況動態重新規劃車輛路線。這裡的主要原則是可變速度限制（VSL），可以根據堵塞響應或天氣響應進行調整，並根據需要減慢或加快交通速度。
與互聯繫統整合
面向人工智慧的導航器的許多有用結果之一，是它為用戶提供了與互連設備和網路系統的整合。這可用於促進直接或間接影響某個地區交通狀況的服務，例如乘車共享應用、停車場和電動汽車充電站。
人工智慧在交通領域的優勢和影響
改善交通流量並減少堵塞
正如文章中多次提到的，基於人工智慧的交通技術，主要用於推動交通管理的改善，並減少堵塞情形。
智慧交通管理是一個由相互關聯的流程精心編織而成的網路，每個流程都對另一個流程的運作產生可衡量的影響。人工智慧所做的就是讓協調變得更容易、更快捷，以便交通人員、司機和通勤者，能夠更好地優化他們的出行路線和時間。
舉個例子，在高流量需求期間，通常會部署一種稱為硬路肩運行 (HSR) 的協議。動態地使用硬路肩作為額外的行駛車道，以暫時增加道路通行能力。利用基於人工智慧的技術，可以更可靠地預測交通需求的變化，從而更好地讓人員做好應對這種情況的準備。
安全和事故預防
人工智慧可用於制訂交通計劃，以實現每輛車、行人和騎自行車者的安全目標，以確保將事故和傷害降至最低。
人工智慧還可以應用於聯網車輛，以進一步推動 V2X 事業，並使緊急服務能夠更好地即實時訪問事故現場。這方面的一個例子可以透過強調緊急車輛搶占（EVP）來理解，其中交通燈的正常計時被中斷，以允許緊急車輛快速安全地通過十字路口。
這可以透過多種方法來實現，例如佈署行人計數器和自行車計數器、配置為即時收集和分析數據的交通攝影機、智慧路燈，以及為弱勢道路使用者 (VRU) 提供的附加設施。
環境效益
應對氣候變化的鬥爭仍在繼續，歐盟提議到 2030 年將車輛排放量比 1990 年減少 55%。實現這一目標的關鍵因素之一是人工智慧，如何利用它來採取行動，例如減少出行時間的基礎設施變革、優化停車場（你知道德國司機每年平均花費41 個小時尋找合適的停車位嗎？）以及提高對燃料消耗的普遍認識。
經濟影響
人工智慧對交通的經濟影響有望是巨大的，並且可以從基於人工智慧的交通系統影響日常流程的方式中感受到。
資源的使用和佈署就是一個例子。借助預測分析和即時流量監控工具，現在可以根據要求佈署資源。可以避免過多的支出，剩餘的資金可以用於福利和發展項目，以進一步提高該地區的經濟和宜居性。
挑戰和考慮因素
數據隱私
雖然人工智慧有潛力在交通領域提供無數的好處，但嚴格維護數據隱私標準也很重要。實現這一目標的方法之一是確保數據流的匿名化，以保護身份、財務數據等私人資訊。
在流量 VSaaS 的背景下，隱私屏蔽是實現這一目標的好方法。它是自動的，適用於任何檢測到的物體，使隱私絕對無懈可擊。
還必須確保所有人工智慧驅動的應用，均符合本地和全球隱私法規（歐盟的 GDPR、美國的 CCPA 等）
安全
數據安全是指保護數據庫中的數位數據，免遭不必要的訪問，例如網路攻擊或數據洩露。主要目標是保護數據免遭洩露、刪除或損壞。
有很多方法可以實現良好的數據安全性。一些眾所周知的選項，包括多重身份驗證、數據加密和使用防火牆。當結合應用時，它們可以極大地提高數據的安全性。
道德決策
人工智慧的主要優勢之一，是它可以實現大多數操作流程的自動化，從而減少錯誤和偏差。然而，人為因素對於確保在做出重要決策時，遵守道德原則非常重要。
只有當人與機器明智地結合在一起，並以消除偏見為目標時，人工智慧才能取得真正的成功。
公眾的接受和信任
與任何其他現像一樣，人工智慧在交通管理中的應用，只有被流程中的所有利益相關者 —— 人員、規劃師和建築師、司機和通勤者、執法部門和公眾 —— 接受後才能得到充分實施。
意識勢在必行，透過基於結果的決策進行積極強化也非常重要，以幫助鞏固公眾對人工智能的信任。
未來趨勢和創新
人工智慧在交通領域的未來充滿了可能性，每一個都比上一個更令人印象深刻。
未來最重要的趨勢之一是智慧城市，以及如何將智慧交通管理與城市規劃層次並列，以建設更智慧、更綠色的城市。
智慧城市的核心理念很大程度上，依賴於數據導向的決策。城市通常由許多同時發生的系統組成 - 道路交通、鐵路和水路交通、基礎設施、停車設施等。為了有效協調每個單獨的齒輪，必須訪問一致、可靠的數據並能夠對其進行快速分析。
在人工智慧和機器學習的幫助下，可以分析大量數據並用於預測未來事件。
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