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无人驾驶AI地图使出行更方便

2018-02-02 09:39
芯之所向
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海量数据和应用场景,“AI+交通”未来还有无限可能

发展“AI+交通”,中国最大的优势在哪里?受访者的回答中,有两点十分一致,一是海量的数据,二是巨大的应用场景。

数据的海量是毋庸置疑的。目前,高德已经拥有7亿用户,位置服务被超过30万款APP采用,每月覆盖的移动终端数超过11亿;滴滴每天的新增轨迹原始数据超70TB,每日处理数据4500TB,每日路径规划请求200亿次以上。

更为可喜的是,不少企业与地方政府已经展开了深度合作,逐步打通数据瓶颈、“信息孤岛”,深入挖掘数据价值。去年7月开始,高德地图与杭州合作交通大脑项目,利用高德的大数据,可以快速准确发现城市异常拥堵位置,并将其推送给交警部门,加快出警速度。数据显示,及时出警可将事故造成的异常拥堵时长缩短20%、将平均车速提高35%。同时,政府也会将交通管制等信息与高德共享,以提示用户提前绕行。

“北京有2000万人口,500万台车,路面已经开始饱和了,解决拥堵、共享出行的需求更为急迫。”张博认为,国人对出行品质的期盼将催生出更多交通课题,也将倒逼着人工智能在交通领域加快应用,“在应用场景的驱动下,任何1%的效率提升都会带来更大的影响。”

加上人才储备、技术力量方面的优势,我国交通出行企业对于未来充满了信心。在张博看来,“过去10多年,我们解决了信息流动的问题,未来重点要优化的,就是物理世界中人与物体的流动。”

“展望未来,人工智能在交通运输系统的深度应用,将至少有三点突破。”李斌列举道,一是突破人类感知和反应能力的限制,实现运载工具智能化,成倍降低事故和伤亡率;二是突破交通流理论的约束,通过广义控制实现交通自动化,成倍提升路网承载能力;三是突破信息不对称的约束,通过资源配置实现由个体和局部最优转变为全局最优,真正实现交通资源的高效利用。

要实现这些愿景,除了技术上的突破之外,还要配合设施环境的优化。“未来的交通基础设施将更加信息化,沿道路要布设无线通信和传感系统,也要更好适应无人驾驶汽车与有人驾驶汽车的混合车流状态。”李斌认为。

日前,交通运输部也明确,要把握自动驾驶等新需要,推动交通基础设施数字化、网联化、智能化发展,加快建设和形成装备与设施协同的数字化交通基础设施,并组织开展自动驾驶、无人船舶、太阳能路面等前沿技术研究与跟踪,研究制定促进自动驾驶发展的政策文件,推动辅助自动驾驶技术在营运车辆领域的应用示范。

“人工智能时代的创新节奏与工业时代完全不同,只要尖端技术发生突破,下一步的普及会很快。”沈海寅满怀信心地说。(来源:人民日报 记者:刘志强)


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