如何利用AI技术提升自动驾驶安全性

作者：孟岱

智能交通的概念早已出现，但在最近一段时间，AI成为交通运输行业的主要话题。自动驾驶汽车、智能城市系统以及车辆安全技术的进步正在推动着AI在交通领域中的深入应用。 “智能交通系统是人工智能技术和城市规划相结合的产物。”伦敦大学学院电气与计算机工程教授 Dana Ross说，“交通运输是人类社会最重要的组成部分之一，它是连接城市和世界的核心。” Ross表示：“我们需要了解人工智能技术如何在该领域中发挥作用，并确保 AI系统能最好地为我们服务。”  

一、自动驾驶汽车

自动驾驶汽车正在改变交通运输行业，它的广泛采用将使人们的出行方式发生巨大变化。 随着科技的进步，自动驾驶汽车也在不断发展壮大，预计将在未来10年内完全取代人类司机。 但目前，自动驾驶汽车仍然处于开发阶段，受到许多限制。例如，为了使自动驾驶汽车更好地理解周围的世界和环境，就需要知道其运行状况，并知道如何响应周围环境中发生的任何事件。这就是为什么汽车需要配备高精度地图和传感器来了解它们所处的位置并知道如何感知周围环境的原因。 许多公司都在研发自动驾驶技术，其中一些公司已经推出了商用汽车产品。Google拥有的 Waymo是第一家完全致力于自动驾驶技术开发的公司。该公司已经在测试自动驾驶汽车，并在亚利桑那州、加州和德州的部分地区进行了上路测试。

自动驾驶汽车正逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。人们可以通过手机应用程序预订网约车，甚至在出行前几分钟就能收到司机的建议和路线。 根据 Waymo 2022年发布的一份报告，每辆自动驾驶汽车每年将节省约1500美元的燃料费用。这一数字可能不太精确，但它表明了自动驾驶汽车的一些优势：无需驾驶员干预。 目前，许多大型汽车制造商已经推出了自动驾驶汽车产品或计划生产这种车辆。例如，通用汽车公司和福特公司都在积极开发自己的自动驾驶技术；另外还有一些小型制造商和科技公司也在考虑提供自己的自动驾驶技术产品或服务。在中国，除了车企，大部分手机厂商都介入到自动驾驶领域。 随着科技公司不断开发和完善他们的自动驾驶系统，它将成为智能交通运输领域中最重要的发展之一。

自动驾驶系统需要大量数据来训练其功能，而这些数据已经被存储在传感器和其他车载技术中。 “交通运输行业已经意识到，如果想要提高效率和减少交通事故发生的可能性，就必须要有一个可靠、安全的自动驾驶系统。”Ross表示，“然而，这也是一项极其复杂的任务：它必须能够识别并预测交通情况和危险情况发生的可能性；同时还必须能够识别并避免危险情况发生。” 为了实现这一目标，人工智能技术将成为该领域中非常重要的组成部分。“人工智能技术能够帮助自动驾驶汽车识别并避免交通事故发生是至关重要的；同时它还能够帮助自动驾驶汽车更好地理解周围环境并做出正确决策。” 然而，人工智能技术在交通运输领域中的应用存在着一些限制：例如，交通系统中存在许多因素可能会影响自动驾驶汽车系统对这些因素进行识别和判断；同时，如果没有人为干预的话，自动化系统在处理道路情况时可能会出现错误判断。  

二、智能交通系统

Ross教授指出，智能交通系统是一个高度复杂的系统，它涉及多种技术和工具。自动驾驶汽车、车辆安全技术和智能城市系统都是智能交通系统的一部分。 Ross教授解释说：“自动驾驶汽车技术在这一领域中占据重要地位，因为它有助于提高整个城市的安全性和效率。自动驾驶汽车可以使交通更加顺畅，减少交通拥堵，并在整个城市范围内实现零排放。” 在智能城市系统中，车辆安全技术的进步正在推动车辆自动驾驶的发展。“随着车辆自动驾驶技术的成熟，我们可以看到在不同的城市范围内实现更多的自动化和智能化。例如，在洛杉矶地区，许多行人在通过十字路口时被自动驾驶汽车预估了。这使得交通更加顺畅，并减少了交通拥堵。” Ross说。 Ross教授认为，智能城市系统中最重要的技术之一是“智能交通信号灯”（ITS）系统。ITS系统利用传感器收集车辆和行人数据，并使用人工智能算法进行分析，从而提高了交通效率和安全性。 Ross教授解释说：“ITS系统对城市发展至关重要，因为它可以帮助城市规划师了解如何最大限度地利用有限的交通资源。因此，人工智能在 ITS系统中具有巨大的潜力，它可以使城市规划师更好地了解如何最好地利用现有资源来满足人们的需求和期望。”

1.基于人工智能的 ITS系统

Ross教授指出，人工智能在 ITS系统中的应用主要集中在以下三个方面： 首先，可以通过检测车辆来优化交通流。例如，可以使用人工智能算法来分析车辆数据，并根据这些数据调整信号灯。Ross教授表示：“虽然传统的信号控制方法也可以用于交通信号灯的控制，但是由于这些方法并不能对交通流量进行精确的预测，因此它们只能提供交通流量的粗略估计。” 其次，可以使用人工智能算法来确定最佳的旅行时间。Ross教授表示：“由于 ITS系统是一个庞大而复杂的系统，因此仅使用传统方法并不能有效地优化交通。然而，使用人工智能算法来确定最佳旅行时间可以有效地减少交通拥堵并提高交通效率。”

2.AI在交通运输领域的其他应用

除了自动驾驶汽车和智能交通系统，AI还在其他领域发挥着重要作用。Ross教授解释说：“AI在交通运输领域的另一个应用是优化公共交通线路。AI算法可以通过分析公交公司的数据，计算出最有效的线路规划，以提高公交车的运营效率。” “在公共交通线路优化中，AI可以使用图像处理和深度学习来检测问题，并提出更好的解决方案。例如，一个 AI系统可以识别公交公司的车辆路线、乘客数量和路线规划。如果该系统发现公交车过多，它可以通过智能公交网络进行调配。”Ross教授说。 Ross教授指出：“在一些国家，政府正在通过鼓励自动驾驶汽车发展来推动智能交通系统的发展。例如，澳大利亚政府正在建设智能城市系统，以减少道路上的车辆数。通过使用 AI算法和图像处理技术来识别交通问题并提出解决方案，我们可以看到智能交通系统在未来几年将发挥更大的作用。”  

三、AI技术提升自动驾驶安全性

自动驾驶汽车安全性的提升得益于多项AI技术的发展和应用：

1.计算机视觉

计算机视觉在自动驾驶汽车中扮演了至关重要的角色，它赋予了车辆感知和理解周围环境的能力。通过计算机视觉应用，自动驾驶汽车可以进行深度估计、物体检测、车道检测、交通标志识别以及夜间视觉等任务。这些能力确保了车辆能够在复杂环境中安全驾驶。

2.深度学习

感知系统的基础是深度学习，它在自动驾驶领域中主要负责图像的处理和解释。深度学习可以实现高精度的感知任务，通过对大量数据进行学习，提升目标检测和分类、多目标追踪、场景理解等子系统的性能。

3.感知系统

感知系统借助于深度学习架构，利用摄像头、激光雷达（LiDAR）以及雷达等传感器来实现环境的感知。这些系统为自动驾驶汽车提供了丰富的环境信息，并协助实现障碍物检测与避让。

4.决策算法

自动驾驶汽车的决策算法能够分析环境数据，并依据该数据做出相应的行驶决策，例如左转、右转、避让或超车等。这些算法确保了车辆能够在遵循交通规则的同时确保安全性。

5.深度强化学习

除了常见的监督学习，深度强化学习也在自动驾驶系统中有应用，特别是在处理那些不适用经典监督学习任务的场合，比如复杂的驾驶决策过程。

6.红外摄像头和其他传感器

在恶劣天气或夜间驾驶时，普通的传感器可能会遇到困难。红外摄像头和其他特殊传感器能在这些情况下提供必要的视觉辅助，从而提高自动驾驶汽车在这些条件下的安全性。 你的自动驾驶汽车，在配备上述AI技术后，将能在多变的环境中保持高度的安全性和可靠性，这对于推动自动驾驶汽车的普及和接受非常有利。  

四、城市交通管理

城市交通管理是一项艰巨的任务，因为它需要将车辆引导到正确的位置。为此，它必须依赖于人工智能和机器学习技术。 “一些城市已经开始使用 AI来管理交通，例如洛杉矶的 Sloan系统。”Ross说，“这些系统利用机器学习算法来识别交通模式，并将它们应用于交通拥堵和交通事故等问题的研究中。” 在这一领域中，城市管理公司使用人工智能技术来改进其交通管理系统。例如，美国加州圣地亚哥的 Tyne公司在旧金山和洛杉矶都设有办事处。 该公司使用人工智能算法来识别不同类型的交通模式，包括公共汽车和出租车。通过分析来自多种不同传感器的数据，该公司能够确定哪种模式最适合于特定地区并做出更好的决策。 Tyne公司首席执行官 Jim Pedersen表示：“我们使用 AI技术来监控公共汽车和出租车的情况，并根据数据识别出不同的模式。这有助于我们了解该地区的交通状况以及在公共汽车和出租车到达时应该采取什么样的措施来缓解拥堵。”

1.公共交通

公共交通是城市居民出行的主要方式，因为它提供了最快、最方便的出行方式。但是，公共交通也面临着日益严重的拥堵问题。这是因为乘客可能会在公共汽车或出租车到达之前就已经到达了目的地，并且没有足够的时间来赶上火车或飞机。 “我们已经开始使用 AI来改进我们的系统，” Ross说，“这可以帮助公共交通运营商更好地管理他们的车辆并确定乘客到达时间。它还可以帮助公共交通运营商为乘客提供更好的服务，使他们能够在更短的时间内到达目的地。” 例如，美国加州的 Toll公司（Toll Car）使用人工智能来分析公共汽车和出租车的数据。该公司通过分析公共汽车和出租车在实时交通数据中获得的数据来确定乘客到达时间，并为他们提供更好的服务。它还能够确定公共汽车或出租车是否应该在更短的时间内到达目的地。

2.汽车

汽车行业正在利用人工智能技术来改善客户体验。例如，由谷歌牵头的一家名为 Felix的公司正在开发一种全新的车载应用程序，该应用程序将成为未来自动驾驶汽车的主要交互界面。 Felix是一家总部位于硅谷的人工智能初创企业，该公司将推出一个新的人工智能平台，该平台将整合谷歌人工智能（AlphaGo）、亚马逊 Alexa以及苹果 Siri等公司的技术，以提高自动驾驶汽车和无人驾驶汽车的性能。 Felix公司首席执行官 Joseph Boguch表示：“我们正在与谷歌合作开发一个名为 Waymo的全新 AI平台，该平台将整合谷歌 DeepMind、亚马逊 Alexa以及苹果 Siri等公司的技术。” 尽管 AI在汽车行业中的应用尚处于早期阶段，但其发展速度之快已经超出了许多人的预期。“从第一天开始，AI就已经在许多不同领域中被应用了。”Ross说，“到目前为止，我们已经看到了越来越多的基于 AI技术的应用场景。” 随着智能驾驶汽车、共享出行等相关行业被推动向更高水平发展，我们相信未来会有越来越多的公司加入其中。无论是传统行业还是新兴行业，都可以利用 AI技术来解决所面临的问题，从而实现新一轮行业变革。

3.自行车

自行车出行方式的兴起与公共交通的日益饱和有着密不可分的关系。许多国家都试图通过取消自行车道来提高公共交通的可达性，但这种方法往往适得其反。由于没有了自行车道，人们不得不在人行道上骑车或步行，这对城市交通产生了负面影响。 人工智能技术可以通过监控自行车流量来优化公共交通网络，从而改善自行车出行。例如，德国莱比锡的 National Ventures公司正在使用人工智能技术来分析自行车流量并优化其网络。该公司的目标是通过减少自行车道的使用来减少通勤时间，同时提高公共交通的效率。 National Ventures公司首席执行官 EricEisenberg表示：“我们已经看到了在德国推出一种全新的公共交通方式后，人们从城市中心地区骑车出行的数量在显著增加，这对我们来说是一个巨大的胜利。”  

五、智能停车系统

智能停车系统是基于现代化电子与信息技术开发出来的系统，它通过在停车区域的出入口处安装自动识别装置，利用非接触式卡或车牌识别来对出入此区域的车辆进行智能管理。这些功能包括但不限于判断识别、准入/拒绝、引导、记录、收费和放行等。 智能停车系统的目标是有效地控制车辆与人员的出入，记录所有详细资料并自动计算收费额度，以实现对场内车辆与收费的安全管理。其技术优势包括但不限于使用方便快捷、系统灵敏可靠、设备安全耐用、准确区分自有车辆、外来车辆和特殊车辆，以及即时收取停车费及其他相关费用等。 此外，智能停车系统可以自动化设计，车辆出入快速，提高工作效率和经济效益，节约管理人员的费用支出。而且，系统的扩展性好，可以轻松扩展远距离不停车场收费功能及车牌自动识别功能。 在技术集成方面，智能停车系统可能包括外部集成和内部集中等部分。智能停车库则是一种通过智能识别读卡器（由光电感应系统和继电器组成）等技术实现存取车辆的智能化系统。它结合先进的智能IC卡识别技术和高速的视频图像存储比较，通过计算机的图像处理和自动识别，实现对车辆进出停车场的全方位管理。

1.智能停车技术

远距离刷卡技术：司机无需下车便可通过电子标签快速进出停车场，提升通行效率。 车牌识别技术：可自动识别车牌号，进行车辆管理和收费，提高安全性和方便性。 多重安全保障：结合地感线圈、红外对射、压力传感等避免了道闸砸车砸人现象。 严密收费系统：智能收费提升了盈利保障并减少了人为错误。 先进引导系统：利用网络技术对车位数和停车场信息实时反馈，优化停车引导。

2.智能停车解决方案

智能停车解决方案提供商通过运用无线通信技术、移动终端技术等，提供车主更方便地找到车位、支付停车费用等功能。这包括但不限于车位实时更新、查询、预订及导航服务。智能停车解决方案正在帮助解决城市停车难题，提升停车资源的利用率。 智慧停车系统不仅解决了停车难的问题，还应对了由车辆数量增长导致的其他挑战，比如停车慢、缴费慢等社会问题。未来，智能停车系统和解决方案有望为城市的发展带来更多高质量的服务和管理，从而推动停车产业的信息化和智能化升级。 智能停车系统是一种利用人工智能技术来改善和优化停车场管理的系统。它通过使用传感器、摄像头和智能算法，实现了自动化和智能化的停车流程。

3.智能停车系统的功能特点

车位监测：系统使用车位传感器或摄像头来监测每个停车位的占用情况，实时了解停车场的空位和已占用的车位数量。这帮助车主迅速找到可用的停车位，减少徘徊和拥堵。 导航和引导：系统可以根据实时车位信息，为车主提供准确的导航和引导，帮助他们快速找到可用的停车位。这不仅提高了停车效率，还减少了寻找停车位的时间和燃料消耗。 预约和预定：智能停车系统可以支持车主提前预约和预定停车位，以确保在需要停车的时候有可用的车位。这对于繁忙的商业区和活动场所特别有用，可以避免车主的停车困扰。 支付和结算：系统支持多种支付方式，如手机支付、预付卡等，使车主可以方便地支付停车费用。同时，系统可以实现自动结算，减少了人工操作和错误的发生。 数据分析和优化：智能停车系统可以收集和分析停车数据，包括停车时长、车流量和收入等。通过数据分析，系统可以优化停车场的布局和管理策略，提高停车效率和客户满意度。

六、人工智能推动交通运输行业变革

人工智能正在推动交通运输行业的变革，这主要表现在以下几个方面。 一是自动驾驶技术：AI在自动驾驶技术上的应用，可以改变传统的交通运输方式。通过使用各种传感器和摄像头，AI可以感知交通环境、识别道路和障碍物，并做出相应的驾驶决策。这使得交通运输更加高效、安全和环保。 二是路况优化：AI可以分析实时的交通数据，包括交通流量、道路状况和车辆分布等，以优化路况。通过智能调度和优化算法，AI可以减少交通拥堵，提高交通效率，缩短行程时间。 三是智能交通管理：AI可以帮助监控和管理交通流量。通过分析实时数据和运用智能算法，AI可以优化信号灯控制、路口流量管理等，以提高道路通行能力和交通效率。 四是预测和规划：AI可以利用大数据分析和机器学习技术，对交通需求进行预测和规划。通过分析历史数据和相关因素，AI可以预测高峰期、交通拥堵和需求变化情况，从而制定更合理的交通规划和调度策略。 五是客户体验提升：AI可以通过智能的客户服务系统和自动化的交互机器人，提升乘客的出行体验。例如，AI可以提供实时的交通信息、行程规划和推荐路线等，以帮助乘客更好地选择交通方式和路径。

审核编辑：黄飞