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由于智能手机和车载定位传感器等设备的广泛使用，基础设施管理和车辆设计正在发展，这些机会可以用于在用户和服务提供商之间处理、收集、交换、监视和检测信息车辆性能与人的行为
这些共同制作了大量的数据(大数据)。 这是运输中使用AI的主要来源，使计算机能够执行驾驶等人类活动。
自动化水平。
在今天的交通领域比较先进革命性的AI应用是车辆的自动化。 国际汽车工程师协会(SAE )的标准定义了描述自动化程度最常用的分类。 这将导致六个自动化级别(包括0级)。 这意味着没有自动化)，基于进行操作的人(即人的驾驶者和系统)和什么时候能识别。
现在的汽车通常配备了SAE 1级和2级的功能，通常被称为停车辅助、巡航控制、自适应前灯和车道维持辅助等高级驾驶辅助系统(ADAS )。 这些设备在提供辅助、警告和支援方面帮助驾驶员，而不是在驾驶活动中更换。
另外，一些汽车制造商可以提供具有部分自动化功能的模型。 例如，在一定条件下的自动驾驶和自动代理停车等，驾驶者必须经常控制汽车(SAE 3级)。
将来，大型汽车制造商和谷歌等汽车行业的初学者有望将AV商业化，作为智能代理发挥作用，可以使用从那里收集的数据适应环境。 从相机、光检测测距(LiDAR )系统、定位传感器和数字地图实时获取。
适应基础设施
有人可能认为自动驾驶车可以在任何外部环境下运行，但为了改善安全状况，实时控制交通状况，人工智能很可能会影响交通基础设施的设计和管理方式。
将来的机动性的特征是广泛使用需要与系统的其他要素(车辆、行人、骑自行车的人和基础设施)进行持续对话的车辆，作为驾驶环境的互联网和自动驾驶车(CAV )和“智能道路有足够的设施。 智能信号是通过车辆如何与基础设施合作使绿色/红色的周期适应接近交叉路口的实际流量来改善整体交通状况的例子、通过救护车等数据的优先处理来处理数据识别紧急情况的例子、声音、图像。
在车辆和基础设施方面的这种技术进步还随着创新的运输服务的发展促进了无缝的多式联运解决方案的使用。 正确计划，与现有大众快速运输相结合，CAV在环境、社会和经济可持续发展方面将带来巨大利益，促进资源更有效和更认真的利用。例如，无人驾驶汽车主要用作“接战服务”，可以将居住在农村地区和低密度城市地区的人们连接到地铁和列车上。 这些地区的交通线路需求水平很低，所以无法正常运行车站。 扩大服务区，增加公共交通支持，减少汽车需求。
另外，还可以提高能力有限或没有驾驶执照的用户(老年人和年轻人等)的潜在移动性，开车旅行时进行读书和通话等其他活动。
预计自动化系统在货物运输领域也将发挥重要作用，由自动驾驶轻型商用车辆和“道路无人机”在市区进行第一英里或最后一英里的运输。
前方的路
事实上，在不久的将来，城市交通可能会发生根本变化。 旅行者为他们的旅行提供移动解决方案。 这些解决方案不需要拥有车辆，而是基于与社区其他成员的租金和共享(即共享出行)。 但是，车辆在城市地区的广泛传播可能会导致道路堵塞、能耗增加、污染排放、视觉影响和土地利用支出增加。 不仅可以提供更多的车辆，而且为了避免停车和无人驾驶的车辆，空闲车辆在道路上行驶，因此可能会产生更大的移动量。
总之，有必要仔细考虑人工智能应用对运输系统潜在影响的大范围，评价对交通系统的变化，同时也考虑对土地利用、社会包容性等的影响。
城市应该采取两项措施来应对这些变化。 短期内，您可以投资市场上可用的技术创新，并将其集成到现有系统中。 例如，智能信号已经发生了这种情况。 这些设备可以根据接近十字路口的流量自我调节红绿循环，可以根据1天、1周、1个月的时间自我编程。
文/上海蓝盟 IT外包专家
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