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Klacci 凱樂奇交通運輸業解決方案
交通運輸業的發展很大程度上依賴科技。物聯網、雲端技術和數位化的發明幫助產業實現了巨大飛躍。如今，交通領域的人工智慧正從理論概念轉向實際應用，企業面臨新的競爭動態。毫無疑問，人們對人工智慧的看法各不相同，批評者會反對將預算投入昂貴的解決方案的決定。那麼，這是否意味著人工智慧會繞過某人而不會產生任何影響？讓我們來看看市場狀況、人工智慧在交通領域的未來，以及這種投資是否真正獲得回報。
人工智慧在交通運輸市場概述
運輸業是一個具有重要經濟意義的部門，涵蓋廣泛的活動和利害關係人。它不僅是全球經濟的重要貢獻者，也是主要雇主。光是在歐盟，該部門就為 1000 萬人提供了就業機會，佔 GDP 的 5%。在美國，2023 年第一季，交通運輸業對 GDP 的貢獻達到驚人的 5,619 億美元。另外值得一提的是，該產業依賴化石燃料並導致二氧化碳排放，這與世界永續發展和環境友善的努力相矛盾。人工智慧在交通領域的地位如何？那麼，到 2023 年，交通運輸市場中的人工智慧預計將達到 35 億美元，這表明人們對這項技術的興趣與日俱增。
交通運輸中的人工智慧：平衡前景與複雜性
談到交通運輸，人工智慧是一個棘手的問題。在選擇策略之前，你需要在該技術的前景與其複雜性之間找到平衡。進步和所有新技術都有優勢，但並非所有公司都有能力實施它們，而且通常，他們會傳遞此類決策。事實上，當涉及交通領域的人工智慧時，開發模型甚至訓練模型可能不符合企業的最佳利益。但這並不是永遠拒絕這個想法的理由。
利用人工智慧產業提供的先進解決方案，可以成為運輸企業的高效策略。AWS 和 Google 等科技巨頭提供了一系列由廣泛研究和持續更新支援的工具和平台。透過這種方式，公司可以繞過內部建構人工智慧系統的資源密集過程。
讓我們從人工智慧在交通領域的好處開始。它們數量眾多，但有些是通用的，並且對許多利益相關者有利，即運輸公司、車輛製造商、城市規劃者、市政當局、保險公司以及運輸和物流工作人員。
人工智慧對於交通產業參與者有哪些好處？
人工智慧以及交通領域的機器學習，增強了多種現有功能。它完美地融入了技術格局，並有望帶來一場新的技術革命。
與預測分析、即時視訊監控和其他技術一起，交通領域的人工智慧可以發現安全漏洞，並防止道路、倉庫和其他地點發生更多事故。例如，在自動駕駛汽車中，人工智慧可以比駕駛員更快地偵測危險並做出反應。
人工智慧也成功地管理了交通流量並減少了擁塞。西門子交通計畫利用人工智慧，為全球基礎設施開發「數位雙胞胎」。他們的項目之一是挪威鐵路數位化，預計將於 2034 年完成，展示人工智慧在交通和城市交通方面的潛力。
以下是人工智慧在交通領域的更多好處：
人工智慧在交通運輸中的應用：主要範例和應用
交通領域人工智慧的例子不僅包括自動駕駛汽車和機器人。人工智慧對營運中較小的流程有更大的影響。預測性維護、自動化和路線優化是交通運輸產業人工智慧革命背後的驅動力。以下是我們目前在交通運輸領域看到的最受歡迎的人工智慧範例：
預測性維護
使用人工智慧的預測性維護，是一種利用人工智慧技術，在資產導致故障之前滿足其維護需求的實踐。多年來，它一直受到運輸企業的關注。對於車隊所有者來說，尋找備件、維護設備狀態並確保其容量，滿足其業務目標是一場持續不斷的鬥爭。技術已成為交通維護問題解決方案的一部分，即物聯網、預測分析以及最近的人工智慧。
重要的是要記住，提到的所有技術都嚴重依賴數據。它們需要在實施前進行具體準備。系統需求將是運輸企業，在嘗試簡化和增強維護程序時，將遇到的挑戰之一。如果你想使用人工智慧或物聯網感測器實施預測性維護，你的系統很可能需要對舊系統進行現代化或更新。下一步將引入資料收集和管理工具。
根據 IBM 的建議，預測性維護適用於更換困難，且成本高昂的昂貴資產。當涉及到更便宜的解決方案時，最好尋找替代解決方案。那麼，這對交通運輸業意味著什麼？人工智慧在交通領域的好處是人人都能享受到的。預測性維護也是如此。它可以與其他技術結合，並且不必是複雜的客製化解決方案。亞馬遜和微軟等科技巨頭為公司提供了以最少的努力測試工具的機會。讓我們來看看，人工智慧驅動的預測維護的真實範例。
德國鐵路公司已成功將人工智慧應用到其營運中，結果令人印象深刻。他們聲稱改善了客戶服務、減少了延誤並且維護順利。人工智慧工具已在萊茵美因州和斯圖加特進行了測試和安裝。它們已透過以下方式用於數位化維護：
v 列車基於狀態的維護減少了工作量，並將 ICE 車頂檢查等任務所花費的時間從數小時縮短為幾分鐘。
v AI 技術可自動評估攝影機影像和感測器資料，以滿足維護需求。
v 正在開發的另一個工具將用於預測維修車輛零件（例如車輪更換）的最佳時間。
維護協議目的在延長資產的使用壽命，並防止組織發生代價高昂的故障，而人工智慧是另一個有助於實現這一目標的工具。
物體檢測和追蹤
物件偵測和追蹤是一種深度學習應用程序，系統辨識物件並為其分配唯一辨識碼。當物件在不同的框架之間移動時，系統會跟隨它們。此功能類似於 RFID 資產追蹤。但不同的是，人工智慧驅動的物體偵測和追蹤，通常使用視覺數據，專注於物體的即時、動態辨識和監控。相較之下，RFID 資產追蹤更多的是使用無線電波，來追蹤實體物件的存在。
假設這是一支艦隊。當車輛離開停車位時，系統會為其分配標題「Car 1」和「Truck 1」。系統除了即時監控車輛的行駛路線外，還可以追蹤駕駛員的行為。物體偵測技術的實際應用並不新鮮，甚至人工智慧驅動的工具也已經獲得了一定的普及。
例如，物體偵測是 VOLVO 高級駕駛員輔助系統（ADAS）的一部分。
它有助於避免碰撞、行人偵測和車道維持。另一個例子是特斯拉，它是將人工智慧融入自動駕駛汽車的領導者。物體偵測已整合到 Tesla 汽車操作的各個方面，例如：
v 自適應巡航控制
v 遵守速度限制
v 行人安全
v 導航環島和複雜的十字路口
人工智慧在交通產業的另一個應用，是人工智慧無人機監控。檢查橋樑、道路和鐵路以及交通監控，只是幾個例子。無人機與物聯網感測器，和人工智慧/機器學習演算法的結合改變了整個產業。人工智慧驅動的無人機技術的試驗始於亞馬遜倉庫。後來，DHL 推出了城市無人機送貨服務，現在企業發現無人機的使用場景越來越多，特別是在人工智慧的智慧功能的支持下。鹿特丹港正在積極使用無人機，他們對該技術在港口的未來願景包括以下用例：
v 營運和安全監控
v 檢查終端裝置
v 損害控制
v 水污染、火災事故時的部署。
儘管無人機技術和物聯網等其他技術，在人工智慧發揮作用之前就已經存在，並且運作良好，但很明顯，將它們與人工智慧配對，只會增強它們的能力。
車牌辨識
人工智慧驅動的車牌辨識，是一種利用人工智慧演算法，讀取和辨識車輛牌照的技術。該技術廣泛用於交通執法、停車、交通流量分析等。紐約發生的案例，證明了這項技術的重要性。他們使用的 AI LPR 安裝在 480 個攝影機上，每週掃描 1600 萬張車牌。結果，人工智慧根據多年的歷史數據，辨識出了駕駛員的可疑行為。他走的是典型的毒販路線，因此系統向警方發出警報，罪犯被攔截、搜查和逮捕。另外值得一提的是，該系統不僅記錄車牌，還記錄汽車的型號和顏色，這對執法有很大幫助。
LPR 的其他應用包括：
v 收費。例如，美國的 E-ZPass。LPR 用於高速公路電子不停車收費。有了這個系統，車輛不需要在收費站停車，因為它會自動讀取車牌和收費帳戶。結果，改善了流量並減少了交通擁堵。
v 倉庫管理。亞馬遜使用 LPR 來追蹤進出車輛。它幫助他們管理碼頭分配並優化裝卸操作。
人工智慧驅動的車牌識別是一種多功能技術，可以整合到跨行業的企業中，以滿足特定的營運需求。無論您需要增強安全性、簡化物流，或是管理停車、設施，LPR 都是靈活且有效率的解決方案。
駕駛員監控
到 2033 年，駕駛員監控系統市場預計將達到驚人的 93 億美元。一方面，它們幫助企業應對燃油價格上漲的問題，另一方面，它們也增加了高速公路和鄉村道路的安全隱憂。因此，企業、保險公司甚至政府都在推動安裝駕駛員監控系統（DMS）。對人類操作員來說，駕駛行為監控的需求更加迫切：
v 美國統計顯示，12% 的車禍與手機有關。
v 開車時平均每小時花在手機上的時間為 1 分 38 分鐘。
v 2020 年，分心駕駛佔致命事故的 8%。
這些只是展示情況的幾個數字。駕駛員監控系統可以解決任何從事運輸的企業所面臨的這些以及更多問題。透過人工智慧的增強，它甚至可以徹底改變最小企業的營運。以下是人工智慧駕駛員監控系統的常見優點和功能：
v 疲勞偵測
v 分心監控
v 眼球追蹤
v 頭部位置監測
v 手部位置偵測
v 安全帶偵測
v 數據記錄與分析
以色列公司 Cipia 透露，中國汽車製造商奇瑞計劃在其六款車型中，採用 Cipia 的人工智慧駕駛員監控技術。該系統將辨識不安全行為，包括疲勞、分心、不繫安全帶、吸煙，甚至使用手機。該系統警報旨在預防事故並提高道路安全。
車輛遠端資訊處理
人工智慧驅動的車輛遠端資訊處理，涉及人工智慧演算法與車輛中，用於監控和收集數據的遠端資訊處理系統的整合。透過這樣的組合，傳統的遠端資訊處理功能得到改進，並提供對車輛性能和駕駛員行為的高級洞察。將人工智慧整合到車輛遠端資訊處理的好處包括：
v 與其他系統整合（ERP、CRM 等）
v 預測性見解（車輛維修需求或零件維修）
v 即時監控和警報（偏離計畫路線、未經授權的車輛使用）
v 量身訂做保險費（依實際駕駛行為投保，降低安全駕駛成本）
v 更好的合規性（遠端資訊處理保證符合監管要求，例如服務時間）
用於駕駛員監控和車輛遠端資訊處理的，基於雲端的物聯網解決方案案例，
車隊管理中的遠端資訊處理用於安全、降低成本和洞察營運情況。它允許駕駛員監控和風險評估。Euristiq 處理過一個位於倫敦的車隊保險公司的案例。該公司基於非視覺遠端資訊處理進行風險分析，並得出結論認為視訊遠端資訊處理將更加精確，因此更加有效。
Euristiq 擁有豐富的雲端開發知識，我們為該客戶開發了一個基於雲端的物聯網平台，具有來自攝影機的視訊遠端資訊處理功能。因此，客戶收到了遠端資訊處理軟體，用於儲存、分析和分類視覺遙測資料以及出於保險目的進行駕駛員監控。
路線優化
傳統方式的路徑最佳化，是根據即時資料動態調整路徑選擇。透過將人工智慧融入路線規劃，分析交通模式、天氣狀況和道路封閉等各種因素，以確定最有效的路線。AI 路線優化的好處是：
v 車隊管理的高效調度。人工智慧和機器學習增強調度，確保車隊營運商更好地利用其資源。
v 降低營運成本。優化的路線將降低燃料和維護成本，從而減少營運費用。
v 環境永續性。隨著路線的改善和燃料消耗的減少，碳排放量將會下降。
v 數據驅動的見解。收集和分析旅行歷史數據有助於改善未來的規劃和交通策略。
UPS 開發了一個平台 ORION（路上整合優化和導航）並於 2012 年推出。如今，ORION 使用人工智慧和機器學習來優化路線。UPS 的結論是，該技術每年可節省 1 億英里和 1,000 萬加侖燃料，而即將到來的進步將進一步提高其效率。
交付和最後一哩優化
最後一哩交付是該過程的最後一步，即包裹從交通樞紐轉移到最終目的地。此時，就被標記為「未發貨」，對於客戶來說，很多時候，這標誌著漫長的等待。發生這種情況是由於最後運輸階段，發生多次停靠和延誤。在送貨站點之間距離較遠的農村地區，這個問題更加嚴重。相反，在城市地區，交通擁堵也會導致同樣的問題。最後一哩配送約佔總配送量的 53%。它解釋了它在運輸和交付業務的經濟學中的重要性。
亞馬遜是處理最後一哩路問題，以及其他物流、交付和供應鏈問題的領導者。它成功地利用先進的物流網路和創新技術（包括人工智慧驅動的路線優化）來優化這些流程。結果，該公司提高了客戶滿意度並減少了延誤。可以肯定地說，他們為產業競爭對手設定了很高的標準，而他們的競爭優勢的一部分就是人工智慧。
下表全面概述了交通領域人工智慧的範例及其各自的優勢，以及人工智慧市場中的一些領先技術提供者。
如何制訂交通運輸產業的人工智慧策略？
隨著產業的發展，企業正在尋求人工智慧策略。許多人希望它是為了競爭，許多人看到了節省成本和提高效率的真正價值。投資問題出現了，並非所有企業都準備好為最近的創新犧牲大量預算。然而，並非所有解決方案都很昂貴，正確的方法可以帶來超乎想像的好處。AI/ML 是業務數位化的重要組成部分，已經發生了一段時間，擁抱技術並利用它們為你帶來優勢非常重要。
另一個重要提示是人工智慧/機器學習應該由專業人士處理，而企業可能會面臨知識鴻溝。最好將此類任務委託給內部或外包的專業團隊。
如果您想探索交通領域的人工智慧應用並了解它們如何融入您的業務，請在開始之前考慮以下幾點：
商業目標：
v 你將人工智慧技術整合到業務中的主要目標是什麼？
v 你如何設想人工智慧驗證，和提升你的營運流程以實現你的主要業務目標？
資料準備：
v 你如何評估貴公司收集、儲存和管理人工智慧所需資料的能力？
v 你是否已確定潛在的資料來源，以及在整合資料時可能面臨的挑戰？
內部專業知識：
v 你的團隊中有 AI/ML 專家嗎？
v 你有哪些資源來支援 AI/ML 實施？
與現有系統整合：
v 你是否評估過人工智慧技術，如何適應你目前的 IT 設定和軟體系統？
v 你是否預見到人工智慧解決方案的實施，可能會出現任何潛在的整合或相容性挑戰？
可擴展性和未來成長：
v 隨著業務的擴展，你目前的基礎設施，能否滿足不斷成長的人工智慧需求和工作負載？
v 你是否考慮過你的人工智慧解決方案的可擴展性，如何符合你業務的預期成長？
擁抱人工智慧在交通領域的未來
人工智慧在交通領域的未來，將帶來人員和貨物運輸的革命性方式。但人工智慧不僅僅是引入新技術；它是關於加強和振興現有功能，使它們更準確、更快、更便宜。人工智慧與物聯網、雲端運算、區塊鏈、AR 和 VR 的融合，將創造出不同的技術格局。然而，這個未來有一個條件：需要更新遺留系統。這一步對於企業保持競爭優勢，和採用下一代解決方案非常重要。
Euristiq AI 諮詢服務為運輸企業，提供了利用從速度到油耗、車輛閒置時間和引擎診斷等各種遙測數據的機會。我們的專家指導將幫助你收集，與你的營運需求最相關的數據，並有效地從中受益。我們將現成的人工智慧解決方案整合到你的運輸業務中，並將你的數據轉化為可行的見解，推動創新和成長。
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