【中國安防展覽網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】在交通領(lǐng)域，如果通過人力來預(yù)判交通流量，僅僅是一周的視頻數(shù)據(jù)分析，都需要數(shù)萬交警三班倒地去看，花費(fèi)的時(shí)間可能是幾天甚至更長時(shí)間。而城市大腦則可以在十分短暫的時(shí)間內(nèi)分析完畢，并且能夠到多少車輛往什么方向走，哪些車輛存在違章……這方面，機(jī)器比人更具優(yōu)勢。
在剛結(jié)束的第九屆中國道路交通安全產(chǎn)品博覽會(huì)上，我們看到了一些新產(chǎn)品，也感受了一些新變化，如果說去年的主要熱點(diǎn)是信號優(yōu)化、大數(shù)據(jù)平臺(tái)等，那么今年的熱點(diǎn)應(yīng)該就是人工智能、深度學(xué)習(xí)、路側(cè)停車等。
科技行業(yè)不缺乏的，可能就是技術(shù)概念，和經(jīng)濟(jì)學(xué)一樣，概念看起來越高深復(fù)雜越好，才顯得這個(gè)技術(shù)有多先進(jìn)和前沿。云計(jì)算和大數(shù)據(jù)已經(jīng)證明了在智能交通行業(yè)應(yīng)用的價(jià)值，基于這兩者基礎(chǔ)之上的人工智能和深度學(xué)習(xí)的標(biāo)簽，也開始印在智能交通身上。
在此之前，小編有個(gè)偏見，即人工智能不過又一件誰都可以披上的披風(fēng)，來裝飾自身，跟上這個(gè)時(shí)代的風(fēng)潮，即便從事的工作仍然是傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)。
人工智能的初步認(rèn)識
回來之后，小編百度了一下人工智能，在詞條下面，是這么定義的：人工智能是研究人類智能活動(dòng)的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。公安部交通管理科學(xué)研究所研究員姜良維老師認(rèn)為，人工智能本質(zhì)是對人類思維過程的模擬,是人類智能的物化。但實(shí)際上，不同的時(shí)代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。
在多數(shù)人的認(rèn)知里，人工智能就是智能機(jī)器人，出現(xiàn)在很多的科幻電影中，比如電影《*》中的T-600，《機(jī)器公敵》中的叛變機(jī)器人NS-5，《星際穿越》中的智能助手塔斯，都是高度智能化的象征。在現(xiàn)實(shí)中，去年和今年大放異彩，甚至于讓人類有些恐慌的圍棋機(jī)器人阿法狗，也是人工智能的代表，其代表了人工智能在某些單一領(lǐng)域已經(jīng)能夠完全超越人類了，或許未來的歷史，將以2016年作為人工智能的紀(jì)元年。
在國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中，提到了人工智能在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用，主要任務(wù)包括：研究建立營運(yùn)車輛自動(dòng)駕駛與車路協(xié)同的技術(shù)體系。研發(fā)復(fù)雜場景下的多維交通信息綜合大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)智能化交通疏導(dǎo)和綜合運(yùn)行協(xié)調(diào)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(wù)系統(tǒng)。
可見，在這個(gè)《規(guī)劃》中，人工智能是復(fù)雜的決策系統(tǒng)，而非某一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的智能化實(shí)現(xiàn)。而且《規(guī)劃》的名稱也有點(diǎn)意思，新一代人工智能，既然有新一代，那么舊一代是什么？就是我們所說的單一系統(tǒng)的智能化實(shí)現(xiàn)？
順便看下人工智能在公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用內(nèi)容：促進(jìn)人工智能在公共安全領(lǐng)域的深度應(yīng)用，推動(dòng)構(gòu)建公共安全智能化監(jiān)測預(yù)警與控制體系。圍繞社會(huì)綜合治理、新型*偵查、*等迫切需求，研發(fā)集成多種探測傳感技術(shù)、視頻圖像信息分析識別技術(shù)、生物特征識別技術(shù)的智能安防與警用產(chǎn)品，建立智能化監(jiān)測平臺(tái)。加強(qiáng)對重點(diǎn)公共區(qū)域安防設(shè)備的智能化改造升級，支持有條件的社區(qū)或城市開展基于人工智能的公共安防區(qū)域示范。
可見，圖像和生物識別是其中非常重要的部分。人的五大外部感知包括視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、味覺，對應(yīng)在人工智能領(lǐng)域，只有視覺、聽覺、觸覺有具體對應(yīng)的研究和應(yīng)用，“視覺”在安防、交通、智能機(jī)器人領(lǐng)域是重要的一個(gè)能力，即圖像信息分析識別，從視頻圖像中像人類視覺一樣，獲取所需要的信息，并對圖像所展現(xiàn)的情境作出判斷；聽覺對應(yīng)的是語音識別和語音合成，在交通領(lǐng)域主要以導(dǎo)航語音以及違法鳴笛抓拍設(shè)備的形式存在，如要上升為智能，則需要對語言背后所包含的指令、情緒進(jìn)行識別；觸覺，則是生物特征識別，溫度、濕度、硬度、材質(zhì)判斷等等，這個(gè)并沒有對應(yīng)的單一技術(shù)，而是通過其他傳感技術(shù)獲得。
但人的能力中，重要的是思維決策能力，也就是通過各種外部感覺判斷以及知識、經(jīng)驗(yàn)積累，來做出解決問題、有利于自身的行動(dòng)，這也是人之所以成為智慧生物的大特征。所以，人工智能，重要的部分在經(jīng)驗(yàn)積累、思維決策。
在本文開始就提到了，人工智能是一個(gè)涵蓋領(lǐng)域非常廣泛的綜合學(xué)科，而圖像識別、語音識別和合成、生物特征識別只是其中基礎(chǔ)的技術(shù)之一，為復(fù)雜的技術(shù)領(lǐng)域在數(shù)學(xué)領(lǐng)域，用數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)語言來描述人類思維，構(gòu)造對應(yīng)的人工智能大腦，這其中就包括機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，還有非常多的專業(yè)名詞——自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度堆疊網(wǎng)絡(luò)等等，就小編的水平，只認(rèn)識這幾個(gè)漢字，根本無從理解。
現(xiàn)在有很多企業(yè)都把“人工智能”掛在嘴邊，但實(shí)際上離人工智能還有一些距離，或者只是在某一個(gè)單一領(lǐng)域有初步的進(jìn)展，比如視頻圖像分析、語音識別與判斷、輔助駕駛、搬運(yùn)機(jī)器人、家政機(jī)器人等等，像阿法狗這樣的基于深度學(xué)習(xí)，并經(jīng)過了實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證的人工智能，還只是巨頭的游戲。
但這并不妨礙我們的智能交通、安防、視頻圖像分析識別等企業(yè)將自己打上人工智能的標(biāo)簽。實(shí)際上，這些企業(yè)也的確在做這方面的探索，在初步代替人工之后，也開始尋求代替人的決策，即智能。
智能交通的人工智能表達(dá)
在交通領(lǐng)域，人工智能是怎么存在和表現(xiàn)的？所有代替人類行為的機(jī)器活動(dòng)，都是人工智能？這么定義的話，所有機(jī)械和電氣化的交通載具，都是人工智能了，因?yàn)榇媪巳俗呗泛桶徇\(yùn)物品的行為。代替交警指揮的交通信號也是人工智能？代替交警抓拍的也是人工智能？
很顯然，這些并不是，但當(dāng)這些設(shè)備能像人一樣做出進(jìn)一步的決策、行為時(shí)，就可以視為人工智能了。比如自動(dòng)駕駛，比如自適應(yīng)、協(xié)調(diào)控制的交通信號，比如前端智能化的監(jiān)控設(shè)備。
自動(dòng)駕駛很容易理解，代替人的駕駛行為，選擇怎樣的速度行駛，什么情況下停車、剎車、超車等等，高等級的就是完全不需要人的操作；自適應(yīng)信號控制，在交警用手勢指揮路口交通的時(shí)候，往往會(huì)根據(jù)哪個(gè)方向的車流量多少，來決定某一個(gè)方向的放行時(shí)間，而自適應(yīng)則將這一行為自動(dòng)化了，更大范圍的自適應(yīng)協(xié)調(diào)控制，則能更好的體現(xiàn)人工智能，因?yàn)橐呀?jīng)超越了原有人的指揮水平；前端智能化的監(jiān)控設(shè)備，則不僅僅是拍攝一張圖片完事，而是能將圖片所拍攝圖片中所涵蓋的要素全部結(jié)構(gòu)化，車牌、車型、顏色、駕駛室特征、車輛狀態(tài)、駕駛?cè)嗣娌恳约榜{駛?cè)诵袨椋瑫r(shí)進(jìn)行識別，駕駛行為是否違法，能與系統(tǒng)連接，識別出車輛是否套牌、毒駕嫌疑、失格駕駛嫌疑等其他違法行為，并作出判斷與決策，是否需要攔截。
需要強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)是，人工智能并不是簡單的觸發(fā)反應(yīng)，比如重點(diǎn)營運(yùn)車輛監(jiān)管方面，車輛在凌晨兩點(diǎn)至五點(diǎn)行駛，觸發(fā)了預(yù)設(shè)的時(shí)間限制，被系統(tǒng)采集，然后自動(dòng)預(yù)警，或者超速行駛，被自動(dòng)預(yù)警，這并不算是人工智能，小編認(rèn)為，這是簡單的程序反饋，是在單一條件下的觸發(fā)反饋。而前面所提到的自動(dòng)駕駛、自適應(yīng)信號控制、前端智能化，是在不同條件下做出合理的優(yōu)化行為。在道路運(yùn)輸領(lǐng)域，公交車輛的智能調(diào)度，可以被視為人工智能，因?yàn)槠鋮?shù)條件也是在不斷變化，但是復(fù)雜程度遠(yuǎn)低于前面所提到的三個(gè)領(lǐng)域。
以上所舉，也都是單一領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用，或者說體現(xiàn)了人工智能在這一領(lǐng)域的發(fā)展方向。更為復(fù)雜的應(yīng)用，在于交通管控平臺(tái)或者綜合交通運(yùn)輸指揮平臺(tái)的人工智能應(yīng)用。尤其是前者，接入的信息、數(shù)據(jù)類型，都是非常巨大的。前段時(shí)間，公安部交通管理科學(xué)研究所王長君所長透露，公安交通集成指揮平臺(tái)已經(jīng)在全國24個(gè)省級平臺(tái)部署，已接入了5.8萬套卡口監(jiān)控、5.2萬路視頻監(jiān)控、6.7萬套執(zhí)法取證和1.1萬套其他設(shè)備。在全國已經(jīng)匯聚了車輛通行信息1200億條，也就是100TB的數(shù)據(jù)量，現(xiàn)在每天產(chǎn)生3.2億條通行記錄數(shù)據(jù)，未來將達(dá)到5億條，全國平臺(tái)能夠在1秒鐘內(nèi)實(shí)現(xiàn)機(jī)動(dòng)車軌跡的模糊查詢，1分鐘內(nèi)從前端采集逐漸匯聚到部級數(shù)據(jù)中心，1小時(shí)內(nèi)得出關(guān)聯(lián)分析、挖掘分析大表。龐大的數(shù)據(jù)處理，會(huì)反推前端的智能化，推動(dòng)深度學(xué)習(xí)在前端設(shè)備中的應(yīng)用，也就是根據(jù)需求自動(dòng)將圖像所包含的信息全部結(jié)構(gòu)化表述出來，為后端的數(shù)據(jù)處理壓縮時(shí)間和降低計(jì)算壓力，也會(huì)推動(dòng)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算在后端平臺(tái)(以二次識別為典型應(yīng)用)的應(yīng)用。以蘇州科達(dá)的海燕車輛二次分析平臺(tái)為例，憑借高車輛識別準(zhǔn)確率與千億級數(shù)據(jù)秒級檢索能力(3000億級數(shù)據(jù)查詢只需0.2秒)，可實(shí)現(xiàn)車輛的準(zhǔn)確、快速、多維度檢索，包括：車牌、區(qū)域、車標(biāo)、細(xì)分車型、車輛照片、車輛特征、語義、顏色、時(shí)間等，在大數(shù)據(jù)研判方面，可實(shí)現(xiàn)車牌多點(diǎn)碰撞、車輛多點(diǎn)碰撞、路徑復(fù)現(xiàn)、落腳點(diǎn)分析、晝伏夜出、初次入城分析、隱匿車輛挖掘、路徑策略分析、車輛頻次分析、區(qū)域徘徊分析、夜間頻出分析、假套牌分析、面部遮擋分析、一車多牌檢測、相似車牌串并等等研判分析。
這些是平臺(tái)級的應(yīng)用，條件和需求都是在變化的。還有一個(gè)典型應(yīng)用，就是區(qū)域協(xié)調(diào)信號控制，將一個(gè)區(qū)域內(nèi)的信號控制設(shè)備連接起來，基于實(shí)時(shí)采集的流量，實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)控制，互相影響，相互協(xié)同，從而使區(qū)域內(nèi)交通流實(shí)現(xiàn)優(yōu)。美國卡耐基梅隆大學(xué)的一位教授史密斯，就提出了一個(gè)與傳統(tǒng)信號集中控制相反的策略——Surtrac信號系統(tǒng)，采用完全分散的方法來控制道路網(wǎng)絡(luò)中的交通：每個(gè)交叉點(diǎn)基于實(shí)際進(jìn)入的車輛流獨(dú)立地分配其綠燈時(shí)間,然后將所計(jì)劃的流出傳送到相鄰的交叉口,以增加對未來入站流量的可見性。依賴分散的交叉控制確保對實(shí)際交通狀況的大實(shí)時(shí)響應(yīng),而預(yù)計(jì)流出到相鄰交叉口的流量使得協(xié)調(diào)控制和創(chuàng)建綠波帶成為可能。Surtrac信號合作的方式，與螞蟻或鳥相同。這種方式被稱為“蟲群戰(zhàn)略”，常被用于協(xié)調(diào)多架自動(dòng)無人機(jī)執(zhí)行各種任務(wù)，如調(diào)查研究和救援等。這種方式的優(yōu)勢包括可擴(kuò)展性——額外增加信號燈非常容易，持久性——一個(gè)單元出現(xiàn)故障，剩余部分會(huì)自動(dòng)調(diào)整以做出補(bǔ)救。很顯然，這一方案，是人類通過學(xué)習(xí)其他動(dòng)物族群的組織特征而建立，是人工智能的一種體現(xiàn)方式，即專家方案。
人工智能應(yīng)用于智能交通的等級劃分
人工智能應(yīng)該分等級嗎？作為人工智能在交通領(lǐng)域的直接和重要的體現(xiàn)方式，自動(dòng)駕駛已經(jīng)分了等級，從人工駕駛到全自動(dòng)駕駛，分為6個(gè)等級，高等級為全自動(dòng)駕駛。人工智能或許無法籠統(tǒng)的進(jìn)行分級，至少目前，只能進(jìn)行具體應(yīng)用領(lǐng)域的分級，那么在交通管理領(lǐng)域，人工智能怎么分級？
業(yè)內(nèi)資深專家蘇州科達(dá)科技股份有限公司副總經(jīng)理陸吉良就表示，可以分為三個(gè)等級：
初級人工智能應(yīng)用是單點(diǎn)信號控制、監(jiān)控前端智能取證，代替指揮，解放人工。交通信號燈解決的是交警指揮路口交通的問題，道路監(jiān)控的步就是智能前端取證，主要是機(jī)動(dòng)車闖紅燈抓拍系統(tǒng)，即狹義上的電子警察。
中級智能是實(shí)現(xiàn)初步的交通管理功能。通過諸多前端設(shè)備，采集交通管理所需要的數(shù)據(jù)，自動(dòng)的提取、分析交通流數(shù)據(jù)，形成規(guī)律，提供下一步?jīng)Q策所需的數(shù)據(jù)。
智能則是專家輔助決策系統(tǒng)，將以往交通管理工作過程中所形成的方案、程序，組建為專家方案庫，包括交通擁堵疏導(dǎo)、突發(fā)事故處置、惡劣天氣交通、節(jié)假日交通管理、警保衛(wèi)交通、大型體育/娛樂活動(dòng)交通紓解等等，還可以細(xì)致到一些重要節(jié)點(diǎn)、重要路口的交通擁堵疏導(dǎo)，形成完備的專家方案。從而根據(jù)道路交通運(yùn)行的變化，自動(dòng)生成優(yōu)化匹配的應(yīng)對解決方案。但仍要強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)是，不是對應(yīng)什么問題就得到一成不變的方案，而是要根據(jù)實(shí)際交通運(yùn)行條件，自動(dòng)優(yōu)化，大體框架不變，而細(xì)節(jié)措施不盡相同。
易華錄智能交通產(chǎn)業(yè)副總裁孫建宏在推介其“交通大腦”平臺(tái)時(shí)也提到，現(xiàn)在對于交通擁堵的處置，很多管控平臺(tái)只關(guān)心事件發(fā)現(xiàn)和報(bào)警處置，而缺少交通組織優(yōu)化控制的工具，在運(yùn)維上升之際，缺少智能化運(yùn)維工具。這里，我們可以將孫總所說的“工具”視為“專家方案”，但孫總并未提人工智能的概念。
海信網(wǎng)絡(luò)科技近發(fā)布的交通管控平臺(tái)新功能中，提到了人工智能的專家系統(tǒng)，簡單來說，是建立一個(gè)應(yīng)對多種交通警情的專家解決方案庫，在充分有效的交通事件數(shù)據(jù)(警情信息、流量數(shù)據(jù)、過車數(shù)據(jù)、路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、信號誘導(dǎo)設(shè)備、違法占道等)條件下，對方案進(jìn)行自我優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)，對已有專家解決方案進(jìn)行優(yōu)化，得出警力調(diào)配、處置流程、信號控制方案、誘導(dǎo)發(fā)布方案等，以適用于目前的交通警情解決，來快速處置交通事故和緩解交通擁堵。把人腦解放下來，日常管理精力省下來去做更的事情。
很顯然，看起來交通管控平臺(tái)的人工智能應(yīng)用已經(jīng)進(jìn)入到階段。先不論這個(gè)等級劃分是否正確，要實(shí)現(xiàn)專家方案輔助決策，還有不少的前提條件。陸吉良認(rèn)為，實(shí)現(xiàn)專家方案輔助決策的關(guān)鍵和基礎(chǔ)是前端布局工作要做好，前端布局覆蓋面足夠?qū)拸V，數(shù)據(jù)不會(huì)有偏廢，準(zhǔn)確的提供決策海量數(shù)據(jù)。另外，重要的是，管理模式一定要和管控平臺(tái)的處理流程相匹配，首先是領(lǐng)導(dǎo)意志不能大于管理需求，其次是各方協(xié)作要同步，各方資源和信息共享，再次是執(zhí)行方案要果斷。否則就像當(dāng)年搞企業(yè)管理信息化(ERP)風(fēng)潮時(shí)，出現(xiàn)很多水土不服，無法貫徹實(shí)施的情況。
那么交通管理領(lǐng)域的專家輔助決策系統(tǒng)是怎么形成的呢？陸吉良告訴我們，是交通事件已經(jīng)發(fā)生過并且在實(shí)踐中確定了比較經(jīng)典的基本解決模型，而這個(gè)模式確定的前提是管理模式基本確定，將系統(tǒng)固化，輸出輸入機(jī)制固定?？偟膩碚f就是管理模式既定，管理解決模式獲得廣泛認(rèn)可，這就是專家輔助決策系統(tǒng)形成的必須條件，形成之后，還需要進(jìn)行一些優(yōu)化。一般一個(gè)公安交通集成指揮平臺(tái)建立之后，都會(huì)形成十幾套類似的專家輔助決策系統(tǒng)。但因?yàn)楣芾砹?xí)慣，管理模式不大一樣，每個(gè)區(qū)域的系統(tǒng)都有各自的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和特點(diǎn)，所以不同地方的專家輔助決策系統(tǒng)不可以進(jìn)行原裝套用。
那么專家輔助決策系統(tǒng)存在嗎？陸吉良回應(yīng)道，他個(gè)人認(rèn)為專家輔助決策系統(tǒng)是永遠(yuǎn)不會(huì)停止完善，只要有交通需求，管理模式就會(huì)一直改變，而管理模式的確定是專家輔助決策系統(tǒng)的前提，所以系統(tǒng)也不可能完全確定，所以這是一個(gè)持續(xù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化的過程。
如何來判斷一個(gè)交通管控平臺(tái)或交通集成指揮平臺(tái)具備人工智能，這本身是很有難度的。陸吉良表示，專家輔助決策系統(tǒng)是系統(tǒng)根據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和模式做出這件事情該怎么做的決策，但現(xiàn)狀還是平臺(tái)系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)，管理者人為做出決斷，這是與較的專家輔助決策系統(tǒng)相背離的一種情況。
人工智能在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展趨勢
在7月份，姜良維老師發(fā)布的《人工智能在道路交通管理中的應(yīng)用探討》一文中，提到了人工智能在交通管理工作中的應(yīng)用趨勢：未來,人工智能的警用機(jī)器人將取代交通警察,實(shí)現(xiàn)公路交通安全的監(jiān)控、全天候巡邏、立體化監(jiān)管。當(dāng)前,完善公路交通安全防控體系是全國公安交通管理部門的重大科技建設(shè)項(xiàng)目。公路交通安全防控體系實(shí)現(xiàn)對公路上車輛通行情況、交通違法情況和道路隱患及時(shí)監(jiān)控、發(fā)現(xiàn)、取證、傳遞、處理、反饋、修正,進(jìn)一步提升公路管控力度與水平,進(jìn)一步增強(qiáng)勤務(wù)管理科學(xué)性與針對性,及時(shí)發(fā)現(xiàn)查糾各類交通違法行為,明顯改善了道路通行秩序,有效遏制了重特大交通事故。公路交通安全防控體系涉及的核心技術(shù)是交通行為監(jiān)測、交通安全研判、交通風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、交通違法執(zhí)法,而這些技術(shù)現(xiàn)已與人工智能融為一體。實(shí)現(xiàn)公路交通運(yùn)行狀態(tài)“看得見”、車輛通行軌跡“摸得透”、重點(diǎn)違法行為“抓得住”、安全隱患事件“消得了”、路面協(xié)作聯(lián)動(dòng)“響應(yīng)快”、交通信息應(yīng)用“服務(wù)優(yōu)”等目標(biāo),都離不開人工智能技術(shù)。
陸吉良則表示，人工智能的未來應(yīng)用，就是把現(xiàn)在交通管理人工做的事情慢慢都通過系統(tǒng)和設(shè)備來完成，智能化程度越來越高，初級和中級決策慢慢會(huì)被人工智能決策替代掉，現(xiàn)在所有的智能交通產(chǎn)品和技術(shù)無非就是為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)。至于人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用能不能理性發(fā)展還要看公司本身，但可以肯定的是——需求不可能推動(dòng)理性發(fā)展。
就從媒體的角度來看，現(xiàn)在人工智能在交通管理中的應(yīng)用，處于相對混亂的階段，步?jīng)]有走的特別好，第二步也只進(jìn)行了一部分，還在完善，現(xiàn)在又進(jìn)入到第三階段。這就需要我們業(yè)內(nèi)的智能交通企業(yè)，腳踏實(shí)地，逐步完善，人工智能和交通大腦的概念可以提，可以用，但一定要名副其實(shí)，在這一點(diǎn)上，蘇州科達(dá)等能夠獨(dú)立提供從技術(shù)到產(chǎn)品再到應(yīng)用的完整的端到端的解決方案提供商，而海信網(wǎng)絡(luò)、易華錄等集成商看起來已經(jīng)取得了先機(jī)。從某些意義上來說，項(xiàng)目越多，采集到的數(shù)據(jù)越多、類型越豐富，參與交通管理工作越多，處理越多各種交通事件，形成專家輔助決策系統(tǒng)庫的可能性也就越大，前提是，各企業(yè)已經(jīng)意識到這是實(shí)現(xiàn)人工智能在交通管理工作應(yīng)用的一部分。
未來的智能交通，一定是城市交通大腦連接和管理城市交通的所有智能化設(shè)施，不管是路口的還是路段的還是樞紐的，不管是公路水路還是軌道航空，不管是交警交通運(yùn)管路政，還是城管氣象應(yīng)急救援，所有數(shù)據(jù)都匯集到了一個(gè)“大腦”之中，有成千上萬的專家輔助決策方案，各個(gè)部門的管理模式都可以和系統(tǒng)相匹配，所作出的決策有跨部門聯(lián)動(dòng)的，都可以順利執(zhí)行。這應(yīng)該是人工智能在智能交通領(lǐng)域所應(yīng)用的情形吧？
要提醒的是，和其他很多技術(shù)一樣，人工智能也不可能解決所有問題，尤其是一些非技術(shù)的問題，交通運(yùn)輸部公路科學(xué)研究院科學(xué)家王笑京就認(rèn)為，需要避免過度“神化”智能交通技術(shù)應(yīng)用效果，通過科學(xué)規(guī)劃和系統(tǒng)設(shè)計(jì)形成科學(xué)的交通發(fā)展結(jié)構(gòu)仍然是城市交通發(fā)展的關(guān)鍵工作，智能交通技術(shù)的功能是支撐服務(wù)升級。
后，我們來想象一下，假如交通領(lǐng)域的人工智能，“城市交通大腦”產(chǎn)生了自我意識，“他”會(huì)怎么做？
原標(biāo)題 偽深度：人工智能應(yīng)用交通=城市交通大腦？
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