Klacci 凱樂奇交通運輸業解決方案
探索交通管理中的人工智慧，如何改變城市流動性。 瞭解智慧交通管理系統，如何使用人工智慧來最佳化交通流量、減少堵塞和提高通勤效率。
城市流動性必須不斷發展，以減少交通塞，提高安全性，並創造更永續的城市。 雖然過去是有效的，但傳統交通系統往往難以滿足，日益複雜和充滿活力的城市交通網路的需求。人工智慧（AI）提供了一個變革性的解決方案：智慧交通管理系統（ITMS），可以即時預測、適應和最佳化交通流量。
僅在 2024 年，德國司機平均在交通中停留了 43 個小時，比前一年多了 3 個小時。 這相當於每個司機 470 歐元，全國成本 36 億歐元。 杜塞爾多夫、柏林和慕尼黑等城市是受影響最嚴重的城市之一，延誤率持續上升。 這些數字凸顯了對智慧交通管理系統的迫切需求，以應對日益成長的城市交通挑戰。
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使用人工智慧交通管理系統打造更智慧的街道
智慧交通管理需要的不僅僅是計時器和攝影機。 它需要能夠感知、解釋和智慧行動的系統。
自動調節訊號控制
自動調節訊號控制，是交通中最具影響力的人工智慧應用之一。 這些系統根據車輛體積持續調整交通燈時間。 訊號不依賴固定時間表，而是動態調節，改善高峰時段的流量，並適應意外的流量激增。
在模擬和有限的德國佈署中，此類系統展示了高達 15% 的交通吞吐量，顯著減少了司機的等待時間，並在關鍵十字路口更順暢。
電腦視覺和邊緣處理
人工智慧驅動的電腦視覺將靜態交通攝影機，變成即時智慧觀察者。 使用演算法來檢測車輛、騎腳踏車者、行人和交通異常，這些系統可以自動檢測事件並詳細評估道路使用情況。 結合邊緣運算，該分析在本地和即時進行，對於時間敏感的反應非常重要，如事故警報或緊急服務車輛優先順序。下面的影片展示，如何將智慧影像分析與常規安全攝影機一起使用，以獲取有關交通流量和塞車的即時資訊。 這種解決方案產生的見解可用於最佳化流量控制，以改變流量模式。
用於模擬的數位孿生
數位孿生代表了交通創新的前沿。 它們是透過感測器、攝影機和其他物聯網裝置不斷更新的，實體交通網路的資料驅動虛擬模型。 德國西部的亞琛-杜塞爾多夫走廊正在進行最有前途的實施之一。
作為「新移動走廊」的一部分，研究人員在 4.3 公里的城市延伸中配備了 100 多個雷射雷達單元，和 200 個高解析度攝影機。 該系統將即時資料輸入到模擬道路使用、和交通行為的數位孿生模型中，從而實現主動管理。 如果擁堵加劇，數位孿生可以在交通堵塞形成之前模擬干預措施 —— 改道交通、調整燈光或佈署警告。
值得注意的是，該專案完全符合 GDPR。 所有使用者資料都是匿名的，強調交通資料的數位化轉型不必以隱私為代價。
可衡量的影響：人工智慧在行動中的好處
人工智慧在改善交通狀況方面的實際價值，在於其對旅行時間、公共衛生、可持續性和整體生活品質的影響。
減少時間和擁堵
智慧交通管理系統透過動態最佳化車輛，在城市中行駛的方式，減少了交通堵塞的持續時間和強度。 例如，杜塞爾多夫在 2024 年擁堵增加了 22%，每個司機的延誤時間上升到 60 小時，這是德國最差的一次。 雖然這一飛躍凸顯了干預的緊迫性，但它展示了人工智慧解決方案，在哪裡可以獲得最高的報酬率。
在佈署了自動調節訊號系統和路線最佳化的城市，高峰期的旅行時間減少了 25%。 這些改進節省了時間，減少了司機的挫折感，並提高了可預測性。
空氣品質和排放控制
更順暢的交通節省時間，減少油耗，減少車輛排放。 在慕尼黑，2024 年，司機在交通中花費了 55 個小時，當局與西門子移動、Red 和 Hawa Dawa 啟動了一個試點專案，以解決擁堵和空氣汙染問題。
該系統將空氣品質感測器與智慧手機應用程式整合，從擁堵的高排放區域改道司機。 僅僅四周時間：
- 1600 名司機參加了
- 避免了 633 公里的不必要的旅行
- 二氧化碳排放量減少了 83 公斤，氮氧化物減少了 114 克。
結果強調，如果提供可操作和環境知情的路線建議，司機願意調整他們的行為。 隨著時間的推移，廣泛採用可以大幅減少整個城市地區的排放。
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透過預測和反應提高安全性
智慧交通系統還透過檢測危險和預測事故，來提高道路安全。 在德國一些城市，十字路口的智慧攝影機和感測器，現在可以檢測行人或騎腳踏車者等弱勢道路使用者，並調整訊號時間以降低碰撞風險。 人工智慧的監控可以辨識異常的駕駛員行為 —— 如突然停車或錯誤方向駕駛，並啟動警報或重新路由周圍的交通。
這種主動能力可以更快地做出緊急反應，並有助於防止小事故升級為重大交通中斷。
實施挑戰：基礎設施、隱私和採用
雖然好處很明顯，但在交通管理中佈署人工智慧，帶來了後勤和道德挑戰，特別是在一個擁有強大資料保護規範和遺留基礎設施的國家。
傳統基礎設施限制
大多數城市仍然依賴老化的硬體：地面環路探測器、類比攝影機和由過時軟體控制的交通訊號。 升級該基礎設施以與人工智慧系統配合使用，需要大量的財政投資和後勤協調。
在德國中型的城市 Lemgo，研究人員親身面臨這項挑戰。他們必須用雷達感測器和電腦視覺模組取代傳統的探測器，來試行基於人工智慧的訊號控制系統。然後深度強化學習模型最佳化訊號相位。在測試條件下，吞吐量提高了 10-15%，證明了該系統的潛力。但在整個城市範圍內推行此類升級，需要改造數百個交叉路口 —— 這是一項艱鉅的任務。
資料隱私和公眾信任
德國嚴格的資料隱私法規又增加了一層複雜性。 分析車牌、電話訊號或行人交通的系統，必須以符合 GDPR 的方式進行。 這導致許多專案採用隱私設計原則，例如在源端匿名資料或在邊緣裝置上本地處理資訊。
公眾接受取決於透明的溝通。 亞琛的數位孿生專案，強調了當深思熟慮的設計引領這一過程時，隱私和創新是如何共存的。
機構協調
人工智慧的交通管理解決方案通常需要多個市政部門的合作：交通規劃、執法、IT 和環境監測。治理分散會減緩進展，資金限制也常常會限制可擴展性。成功實施取決於清晰的願景、強大的領導力和共同的責任。
展望未來：智慧驅動的更智慧的交通運輸流動性
來自德國的案例 —— 杜塞爾多夫的擁塞激增、慕尼黑的人工智慧路由成功和亞琛的模擬走廊 —— 生動地描繪了未來的挑戰和機會。 這些智慧城市不僅說明了什麼是可能的，還說明了為什麼城市必須採取行動。
智慧交通系統不僅僅是關於技術。 他們要讓人們恢復時間，讓街道更安全，並在此過程中減少汙染。 他們致力於創造一個未來，讓城市宜居，移動無縫，基礎設施更智慧，而不是更努力地工作。
旅程遠沒有結束，但方向很明確。 透過投資於智慧交通管理系統並將人置於設計中心，城市可以重新控制擁塞，並為更清潔、更快、更高效的城市流動性鋪平道路。
使用人工智慧影像分析更智慧的流量
改善交通流量、減少擁塞和加強道路安全，需要的不僅僅是靜態基礎設施，它們需要即時洞察力。Isarsoft Perception 等影像分析解決方案透過檢測交通模式、計數車輛、辨識事件，以及在關鍵十字路口提供持續監控，將攝影機影像傳送變成可操作的資料。
Klacci 凱樂奇智慧門鎖＠政府與國防解決方案
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