第1章 人工智能：引領(lǐng)未來交通新路徑

1.1 基于人工智能技術(shù)的智慧交通系統(tǒng)

1.1.1 人工智能的概念內(nèi)涵與工作原理

近年來，交通優(yōu)化逐漸成為城市建設(shè)的重點，智慧交通領(lǐng)域蘊藏著巨大的發(fā)展?jié)摿ΑＣ绹f金山知名調(diào)查機構(gòu)Grand View Research預(yù)測，到2020年時，智慧交通的市場份額將增加至386.8億美元。在城市化建設(shè)不斷加快的今天，汽車規(guī)模迅速擴大，許多城市都面臨嚴(yán)重的交通擁堵問題，且交通事故頻發(fā)，環(huán)境污染嚴(yán)重，增加了城市建設(shè)及發(fā)展的負(fù)擔(dān)，在這種情況下，越來越多的地區(qū)開始打造智慧交通體系。

近兩年來，人工智能產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展之勢，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，人工智能提高了自身的學(xué)習(xí)能力與理解能力。隨著該領(lǐng)域的持續(xù)發(fā)展，人工智能將逐漸滲透到人們的日常生活中，提高人們的工作效率，并且對人們的思維方式產(chǎn)生影響。人工智能的應(yīng)用能夠加速社會經(jīng)濟的發(fā)展，促進整體的轉(zhuǎn)型升級，在道路交通管理領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。

◇ 概念內(nèi)涵

“人工智能”概念的提出要追溯到20世紀(jì)中期的美國，由McCarthy與參與Dartmouth大學(xué)學(xué)術(shù)會議的計算機科學(xué)家、信息學(xué)家、神經(jīng)生理學(xué)家、信息學(xué)家等共同提出。現(xiàn)如今，人工智能已經(jīng)擁有60多年的發(fā)展歷史，涉及多個領(lǐng)域。通俗地講，人工智能是在探索人類智能活動的基礎(chǔ)上，運用智能技術(shù)創(chuàng)建人工系統(tǒng)，旨在將人的智力賦予計算機系統(tǒng)，用以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工勞動。傳統(tǒng)模式下只能靠人的智力完成的任務(wù)，在人工智能時代用計算機硬件及軟件也能進行高效處理。

人工智能技術(shù)是20世紀(jì)70年代后全球三大尖端技術(shù)之一，也是21世紀(jì)世界三大尖端技術(shù)的組成部分。經(jīng)過40年的探索，人工智能領(lǐng)域的發(fā)展取得了一系列突出成就，其應(yīng)用范圍也不斷擴大。現(xiàn)如今，人工智能作為一門獨立的學(xué)科已經(jīng)得到了國際學(xué)術(shù)界的認(rèn)可，逐漸形成了完善的理論及實踐體系，將人類的思考、學(xué)習(xí)、規(guī)劃、推測等智能行為賦予計算機，讓計算機擁有部分人腦的功能，在信息處理過程中更好地體現(xiàn)計算機的價值。從根本上來說，人工智能是再現(xiàn)人類的思維過程，將人類智能轉(zhuǎn)移到計算機上。

◇ 智能原理

智能感知、精確性計算與智能反饋是人工智能的核心部分，這三個環(huán)節(jié)依次展示了人工智能在感知、思考、行動維度的特性。

要想實現(xiàn)人工智能，首先要獲取海量且豐富的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對具體場景進行客觀描寫，讓計算機能夠完成信息收集任務(wù)；接下來要通過精確計算，對獲取的數(shù)據(jù)資源進行分析，參照人類大腦的思維過程，讓計算機能夠獨立學(xué)習(xí)，做出科學(xué)判斷并制定合理決策；之后，要用媒介信息和肢體運動來表現(xiàn)前一步的決策結(jié)果，也可以通過外部設(shè)備向用戶進行信息傳達，促進用戶與設(shè)備、設(shè)備與設(shè)備之間的信息交互，在這個過程中，人機交互界面的表達能力能夠代表人工智能的發(fā)展程度。

在實現(xiàn)人工智能的過程中，要用到知識工程、專家系統(tǒng)、人腦仿生技術(shù)、機器學(xué)習(xí)算法，并依托智能控制技術(shù)模仿人類的控制行為。目前，百度、國際商用機器公司、谷歌等都對計算機深度學(xué)習(xí)技術(shù)進行了大范圍的實踐應(yīng)用。這種技術(shù)是依托人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展起來的，能夠提高計算機對圖像、語音的識別能力，優(yōu)化計算機圖形處理器的性能，逐漸形成規(guī)模化、完善的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。與此同時，日益壯大的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)意味著深度學(xué)習(xí)擁有海量的數(shù)據(jù)樣本，應(yīng)用該技術(shù)對數(shù)據(jù)信息進行挖掘與分析，能夠有效提升圖像識別技術(shù)的精準(zhǔn)度。

1.1.2 人工智能重新定義智慧交通格局

人工智能雖然并非一個新概念，但在相當(dāng)長的一段時間里，普通大眾對它的認(rèn)識僅停留在影視劇作品中，很多人認(rèn)為它是一個虛無縹緲的事物，然而近幾年，人工智能在多個行業(yè)的應(yīng)用在世界范圍內(nèi)產(chǎn)生了廣泛的話題討論，尤其是世界圍棋冠軍和人工智能AlphaGo大戰(zhàn)事件更是一度在公眾中持續(xù)產(chǎn)生熱議，人們對人工智能在生產(chǎn)、生活中的應(yīng)用有了更高的期待。

從技術(shù)角度看，人工智能近兩年表現(xiàn)異常活躍，在很大程度上是因為深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，在深度學(xué)習(xí)技術(shù)的支持下，機器的智能化水平得到明顯提升，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法的智能機器，可以完成一些此前我們?nèi)祟惛緹o法完成的事情。

人工智能對人類經(jīng)濟社會具有強大的顛覆性能力已經(jīng)成為業(yè)界共識，機器不再僅是冷冰冰的工具，通過人工智能賦能，它能夠和人、系統(tǒng)及環(huán)境等進行交互，對各行業(yè)產(chǎn)生深遠影響。通過智能機器提高工作效率與質(zhì)量是相關(guān)從業(yè)者研究的重點方向。在顛覆性技術(shù)的強烈沖擊下，各行業(yè)都需要做出相應(yīng)調(diào)整，交通運輸行業(yè)亦是如此。建設(shè)智慧交通、智慧城市是打造現(xiàn)代化城市的重要基礎(chǔ)，而人工智能技術(shù)將為此提供強有力支持。

自動駕駛、智慧交通信號系統(tǒng)、最佳路線推薦等都是人工智能對智慧交通帶來的積極影響。當(dāng)然，想要讓人工智能在智慧交通領(lǐng)域的作用得到充分發(fā)揮，應(yīng)該將其與應(yīng)用場景相結(jié)合，從淺層次的技術(shù)驅(qū)動過渡到深層次的場景驅(qū)動。和應(yīng)用場景結(jié)合后，人工智能將會有力地推動產(chǎn)業(yè)模式創(chuàng)新，為創(chuàng)業(yè)者及企業(yè)提供廣闊的變現(xiàn)空間。

事實上，人工智能并非僅是一種技術(shù)，它就像互聯(lián)網(wǎng)一般，將給人類帶來一種全新的思維模式，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、經(jīng)濟管理理念創(chuàng)新等，具有十分重要的價值。

黨的十九大中特別強調(diào)，要建設(shè)交通強國。目前，在交通基礎(chǔ)設(shè)施、交通服務(wù)供給者與消費者規(guī)模方面，我國是當(dāng)之無愧的世界第一，但規(guī)模與體量大并不代表著水平高、實力強。人工智能在交通運輸行業(yè)的應(yīng)用，為我國完成從交通大國向交通強國的轉(zhuǎn)變提供了一個新的思路。

同時，智慧交通離不開大數(shù)據(jù)支持，輔助駕駛、無人駕駛、路徑規(guī)劃等都是建立在對海量交通大數(shù)據(jù)進行搜集與分析的基礎(chǔ)之上。通過數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)知識、找到規(guī)律，進而從中提煉智能，行業(yè)的發(fā)展水平將會實現(xiàn)快速提升。無論是發(fā)達國家還是發(fā)展中國家，信息化、數(shù)字化程度較高的行業(yè)發(fā)展水平明顯具有優(yōu)勢。

人、車、路通過實時數(shù)據(jù)交換實現(xiàn)高效低成本交互，是智慧交通落地的重要基礎(chǔ)。在人工智能行業(yè)應(yīng)用過程中，很多企業(yè)會使用和“大腦”相關(guān)的詞匯，比如，維基大腦、百度大腦、城市大腦等，不過，這些“大腦”目前并非真正建設(shè)完成，主要是完成了淺層的腦殼階段，內(nèi)部的“神經(jīng)元”搭建及鏈接工作尚未完成，更不用說真正形成一個完善的生態(tài)協(xié)同系統(tǒng)了。

1.1.3 基于人工智能的智慧交通考量指標(biāo)

在認(rèn)識到人工智能蘊藏的巨大發(fā)展?jié)摿χ螅S多國家都為該領(lǐng)域的發(fā)展投入了更多的資金、資源支持。以美國為例，其人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的資金主要來源于公共投資。為了維持自身在世界先進制造技術(shù)領(lǐng)域的優(yōu)勢地位，2017財年美國在先進制造業(yè)投入了20億美元，給由45家制造業(yè)創(chuàng)新研究所組成的國家網(wǎng)絡(luò)提供支持，大力推進制造業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。此外，美國商用機器公司致力于開發(fā)新型的仿生芯片，將人腦的運算功能賦予計算機系統(tǒng)，如果該項目發(fā)展順利，新產(chǎn)品到2019年就能研發(fā)成功。

歐盟出臺“地平線2020”（Horizon 2020）研發(fā)及創(chuàng)新計劃，給人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供公共投資支持，預(yù)計到2020年年底投入大約15億歐元，并通過公私合作計劃投入25億歐元，目的是加強高精尖研究中心的建設(shè)，為中小企業(yè)的人工智能技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用提供支持，加快人工智能測試和試驗的發(fā)展。

為加快人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，我國于2016年4月出臺《機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》。進入2017年后“公共安全風(fēng)險防控與應(yīng)急技術(shù)裝備”專項研發(fā)計劃也在人工智能領(lǐng)域做出發(fā)展規(guī)劃，開始注重相關(guān)技術(shù)的研發(fā)及應(yīng)用，包括道路交通安全主動防控技術(shù)、主動防控型警用機器人關(guān)鍵技術(shù)等。

未來，人工智能將成為一種基礎(chǔ)設(shè)施，而交通運輸業(yè)本身就是一個大眾廣泛參與的領(lǐng)域，二者具有較高的契合性。服務(wù)于廣大民眾日常出行、社會資源高效流通的智慧交通必然要追求安全、便捷、綠色、高效。

人工智能在智慧交通行業(yè)的應(yīng)用，可以被看作一個從IT（互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)）到OT（運營技術(shù)）再到ET（進化技術(shù)）的過程。最初，交通行業(yè)要投入大量資源實現(xiàn)信息化、數(shù)字化，為了挖掘數(shù)據(jù)價值，輸出產(chǎn)品及服務(wù)，就需要進行OT化，形成一種標(biāo)準(zhǔn)化的運營流程與模式，最后再進行ET化，也就是智能化。

自動感知是智慧交通的基礎(chǔ)性工作，要在不干擾出行者的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)對交通大數(shù)據(jù)的實時搜集，實現(xiàn)自動感知后，企業(yè)的價值創(chuàng)造空間將會得到極大拓展。具體而言，智慧交通的考量指標(biāo)主要包括以下幾點：

（1）安全。在安全方面，在人工智能系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制下，人、車、路將會進行實時交互，交通事故概率將會顯著降低，而且無人駕駛時代來臨后，酒駕、路怒癥、闖紅燈、疲勞駕駛等問題將得到根本解決。

（2）便捷。在便捷方面，現(xiàn)行交通系統(tǒng)缺乏系統(tǒng)性、協(xié)調(diào)性，不同交通方式未能發(fā)揮聯(lián)動作用。以換乘為例，地鐵站和公交站設(shè)置不合理，導(dǎo)致人們換乘需要付出較高的時間成本，而應(yīng)用人工智能技術(shù)后，將通過對各類交通數(shù)據(jù)的整合與分析，對城市交通流量變化進行預(yù)測，幫助交通運輸運營企業(yè)更好地設(shè)置公交及地鐵站點，合理安排路線等，給人們的生產(chǎn)、生活帶來諸多便利。

（3）高效。智慧交通系統(tǒng)可以實施整體性優(yōu)化，通過“智慧交通大腦”協(xié)調(diào)各方資源，幫助人們制訂更為科學(xué)合理的出行方案，提高交通路網(wǎng)承載能力及交通運行效率。

（4）以人為本。為人服務(wù)是智慧交通創(chuàng)造價值的根本途徑，滿足人民日益增長的美好生活需要是建設(shè)中國特色社會主義的必然選擇，而交通作為一個高頻剛需需求，會對人們的生活水平與質(zhì)量產(chǎn)生直接影響。在智慧交通系統(tǒng)中，人的需求將會得到充分尊重，系統(tǒng)會從城市整個交通生態(tài)角度上配置資源，以人為本，實現(xiàn)人、車、路之間的高度和諧。

1.1.4 人工智能在智慧交通領(lǐng)域的應(yīng)用

我們看到，智慧交通行業(yè)迅猛發(fā)展，與此同時，問題頻出，為了保證行業(yè)健康發(fā)展，國家相關(guān)部門開展了一系列調(diào)研活動，計劃發(fā)布一些利好政策。比如，國家發(fā)改委基礎(chǔ)司對不停車收費系統(tǒng)、集裝箱鐵路水運聯(lián)運信息化、北斗系統(tǒng)交通行業(yè)應(yīng)用等領(lǐng)域進行調(diào)研，還開展了綜合交通樞紐建設(shè)和智慧交通發(fā)展專題調(diào)研。這些調(diào)研活動表明智慧交通已引起政府部門的高度重視。

近年來，越來越多的交通卡口聯(lián)網(wǎng)，匯集的車輛通行記錄信息越來越多，相關(guān)部門可借助人工智能技術(shù)對城市交通流量進行實時分析，對紅綠燈間隔進行有效調(diào)節(jié)，縮短車輛等待時間，讓城市道路通行效率得以切實提升。

人工智能用于交通相當(dāng)于給整個城市的交通系統(tǒng)安裝了一個人工智能大腦。它能實時掌控城市道路上的車輛通行信息、小區(qū)的停車信息、停車場的車輛信息等，能提前對交通流量、停車位數(shù)量變化進行有效預(yù)測，對資源進行合理調(diào)配，對交通進行有效疏導(dǎo)，實現(xiàn)大規(guī)模的交通聯(lián)動調(diào)度，提升整個城市的交通運行效率，緩解交通擁堵，保證居民出行順暢。

◇ 車牌識別是人工智能應(yīng)用最理想的領(lǐng)域

目前，車牌識別是人工智能在智慧交通領(lǐng)域最為理想的應(yīng)用。據(jù)了解，車牌識別率可達到99%，前提是在標(biāo)準(zhǔn)卡口的視頻條件下，并附加一些預(yù)設(shè)條件。如果在簡單卡口與卡口圖片條件下，車牌識別率不足90%。不過，未來隨著人工智能、深度學(xué)習(xí)算法持續(xù)發(fā)展，這種情況能得到顯著改變。

傳統(tǒng)圖像處理與機器學(xué)習(xí)算法的很多特征都是人為制定的，比如HOG（方向梯度直方圖）、SIFT（尺度不變特征變換）等。在目標(biāo)檢測與特征匹配方面，這些特征占據(jù)著非常重要的地位，安防領(lǐng)域很多算法使用的特征都源于這兩大特征。根據(jù)以往的經(jīng)驗，因為理論分析難度較大，且訓(xùn)練方法需要諸多技巧，所以人為設(shè)計特征與機器學(xué)習(xí)算法需要5～10年才能取得一次較大的突破，而且對算法工程師的要求越來越高。

深度學(xué)習(xí)則不同，利用深度學(xué)習(xí)進行圖像檢測與識別，無需人為設(shè)定特征，只需準(zhǔn)備好充足的圖像進行訓(xùn)練，不斷迭代就能取得較好的結(jié)果。從目前的情況看，只要不斷加入新數(shù)據(jù)，擁有充足的時間與資源，深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)層次就會持續(xù)增加，識別率就能不斷提升。相較于傳統(tǒng)方法來說，這種方法的使用效果要好很多。

除此之外，車輛顏色識別、無牌車檢測、車輛檢索、人臉識別、非機動車檢測與分類等領(lǐng)域的技術(shù)也日趨成熟。

（1）車輛顏色識別

過去，光照條件不同、相機硬件誤差等因素會導(dǎo)致車輛顏色發(fā)生改變。現(xiàn)如今，在人工智能技術(shù)的輔助下，因圖像顏色變化導(dǎo)致識別錯誤的問題得以有效解決，卡口車輛顏色的識別率達到了85%，電警車輛主顏色的識別率超過了80%。

（2）車輛廠商標(biāo)志識別

過去，車輛廠商標(biāo)志識別一般使用傳統(tǒng)的方向梯度直方圖（HOG）、局部二值模式（LBP）、尺度不變特征變換（SIFT）、加速魯棒（SURF）等，借助基于支持向量機的機器學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)一個多級聯(lián)的分類器進行識別，錯誤率比較高。現(xiàn)如今，自引入大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)之后，車輛廠商標(biāo)志的識別率從89%提升到了93%，甚至更高。

◇ 車輛檢索

在車輛檢索方面，在不同場景下，車輛圖片會出現(xiàn)曝光過度或者曝光不足、車輛尺寸發(fā)生變化等現(xiàn)象。在此情況下，如果繼續(xù)使用傳統(tǒng)方法提取車輛特征會出現(xiàn)失誤，導(dǎo)致車輛的檢索率受到不良影響。引入深度學(xué)習(xí)之后，系統(tǒng)可獲得比較穩(wěn)定的車輛特征，更加精準(zhǔn)地搜索到相似目標(biāo)，部分設(shè)備的搜索率超過95%。

在人臉識別方面，受光線、表情、姿態(tài)等因素的影響，人臉會發(fā)生一些變化。目前，很多應(yīng)用都要求人臉識別的場景、姿態(tài)固定，引入深度學(xué)習(xí)算法之后，固定場景的人臉識別率可提高到99%，且對光線、姿態(tài)等條件的要求也有所放松。

◇ 交通信號系統(tǒng)

傳統(tǒng)的交通燈轉(zhuǎn)換使用的都是默認(rèn)時間，雖然這個時間每隔幾年就會更新一次，但隨著交通模式的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)系統(tǒng)的適用時間越來越短。而引入人工智能的智慧交通信號系統(tǒng)則是用雷達傳感器和攝像頭監(jiān)控交通流，然后利用人工智能算法確定轉(zhuǎn)換時間，通過將人工智能與交通控制理論相融合對城市道路網(wǎng)中的交通流量進行合理優(yōu)化。

◇ 警用機器人

未來，警用機器人或?qū)⑷〈煌ň欤旌颉⑷轿坏乇ＷC公路交通安全。

◇ 大數(shù)據(jù)分析

人工智能算法以城市民眾的出行偏好、生活方式、消費習(xí)慣等因素為依據(jù)，對城市人流和車流的遷移、城市建設(shè)、公共資源等數(shù)據(jù)進行有效分析。分析結(jié)果可輔助城市規(guī)劃決策，指導(dǎo)公共交通設(shè)施基礎(chǔ)建設(shè)。

◇ 無人駕駛和汽車輔助駕駛

在人工智能領(lǐng)域，圖像識別是一項非常重要的技術(shù)，該技術(shù)可對前方的車輛、行人、障礙物、道路、交通標(biāo)識、信號燈等物體進行有效識別，有效提升人們的出行體驗，重塑交通體系，使人們真正進入智慧交通時代。

公路交通安全防控體系涉及交通行為監(jiān)測、交通安全研判、交通風(fēng)險預(yù)警、交通違法執(zhí)法等眾多核心技術(shù)。目前，這些技術(shù)已和人工智能實現(xiàn)了有機融合，交通管理部門可以清晰地看到公路交通運行狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)車輛通行軌跡，抓住重點違法行為，消除安全隱患，快速響應(yīng)路面協(xié)作聯(lián)動，提升交通信息應(yīng)用服務(wù)水平等。