出品 丨 5GAI产业研习社
作者 丨 李天媛、宋沁妍
排版 丨 阿衣布塔
参与人员丨 李天媛、宋沁妍、陈勃宇、苏溦、刑天翼、钟凤瑜
负责编辑 丨 Elma、Daisy
主编 丨 Candy
引言
随着AI视频大数据技术的进步，我们可以通过360°全景、4K等多种高清视频对高速公路、飞机跑道、海关港口等场景的各方面情况进行实时的监测，依靠先进的车辆检测、人脸识别、图像识别等技术来获得有关交通状况的信息，并根据收集到的信息进行大数据的处理分析，协助交通管理人员进行交通指挥调度，甚至还可协助公安人员进行治安防控、刑侦处突等。在智能汽车行业的发展过程中，AI的作用不容小觑。
接下来，我们将以【Q & A】的形式展开这篇文章。
Q1
有哪些核心的关键技术能够保障各个场景所获取数据的便捷迅速又完整准确呢？
人工智能在交通领域的应用广泛，首先落地的就是视频大数据对交通情况的监控。其核心环节包括智能感知、数据认知和反馈控制，通过对交通信息的采集、分析和控制，从感知、认知、执行等层面赋能交通行业，提升交通安全、改善运行效率、实现节能减排。
一、感知
感知类场景包括身份核验（人脸识别）、人流分析、车况监控、车外环境感知、驾驶员行为监测、交通设施状态感知、实时路况感知、机非人（机动车、非机动车、行人）识别，相关感知技术主要包括：图像识别、语音识别、自然语言处理NLP、知识图谱等。
（1）图像识别
在人工智能技术中，图像识别的智能化则是非常重要的一个方面。结合日趋复杂的交通网络发展情况，借助于智能化的图像识别技术，能有效提升准确度，减少工作量，提升工作效率。其中，图像识别技术是智慧交通的基础。
（2）语音识别
依靠深度学习和芯片突破，将人发出的语音词汇内容转换为文字或指令，分析句子、句法以及结构，以便将人类语言转换为计算机语言。以深度神经网络算法取代传统模型后,语音识别的单词错误率每年下降约18%。
（3）自然语言处理NLP
研究人机之间以自然语言进行有效通信，包括认知、理解、反馈等步骤。基于数据及知识图谱，计算机通过阅读自动获取信息，通过NPL可将输入的语言变为有具体含义的符号，再根据使用者意图处理，重新编为人类语言输出。NLP更多关注语言的具体含义及语境,试图理解句子意图和上下文含义。
（4）知识图谱
知识图谱提供了管理组织海星数据的能力。它融合了认知计算、知识表示、信息检索与抽取、自然语言处理与语义WEB、数据挖掘与机器学习,是人工智能的重要研究领域。知识图谱的应用为用户提供答案和解决方案，直接显示满足客户需求的结构化信息内容。
二、认知
认知类场景包括路径规划、个性化出行推荐、行车导航、主动安全预警、驾驶员行为评估、违章抓拍、路况预测、车辆行驶轨迹跟踪等。深度学习正在向深度神经网络过渡。
机器学习通过多层非线性的特征和分层特征提取对图像、声音等数据进行预测的计算机算法深度学习为—种进阶的机器学习,又称深度神经网络。针对不同场景进行的训练和推断，建立不同的神经网络与训练方式,而训练即是通过海量数据推演,优化每个神经元的权重与传递方向的进程。
三、执行
人工智能在完成感知、认知之后，将控制信息实时发送至相关人员、设备，快速精确地指挥行动，完成流程上的闭环。比如城市交通中的重要组成部分——信号灯系统，结合车辆速度、数量以及分布密度等数据，人工智能技术可以实时分析各路段通行情况，精准控制红绿灯转换，提升信号交叉口通行效率。控制类技术的典型赋能场景包括智能客服、人机交互、辅助驾驶、信号灯控制优化、电子不停车计费等。人工智能控制类技术服务由于需要交通类终端、设备等的配合，信息传输需要保证速度以及质量，这对网络速度和云计算能力都有很高的要求。目前5G技术的成熟保证了物联网的速度，边缘计算也使得每个终端变成了“数据孤岛”，独立处理数据的能力减弱了云计算压力，也使得终端计算速度加快，保证了指令的快速执行。
补充：视频大数据处理技术
将目前各个专用性的视频监控系统有机地整合在一起，实现视频资源统一接入、统一转码、统一分发、统一管理和统一运营的“五统一”目标。它可整合包括交通视频、站台视频、客运站视频、高速公路视频、社会治安视频、车载视频等在内的多种a视频资源，提高整体视频监控的效率，且基于视频监控基础设施之上创造更多增值性的应用，从而实现视频监控系统的最大化效用。
Q2
由交通大国迈向交通强国，AI交通将给我们的未来生活带来怎样翻天覆地的变化呢？
一、政策支持
交通信息化和智能化是我国从交通大国向交通强国迈进的重要推动力，中央及地方政府相继出台一系列文件，对智慧交通的发展给予顶层指导和政策支持。
2019 年 7 月，交通运输部印发《数字交通发展规划纲要》，提出数字交通的发展要以“数据链”为主线，构建数字化的采集体系、 网络化的传输体系和智能化的应用体系，加快交通运输信息化向数字化、网络化、智能化发展，为交通强国建设提供支撑。
2019 年 9 月，中共中央、国务院印发《交通强国建设纲要》， 明确提出“大力发展智慧交通。推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业深度融合。推进数据资源赋能交 通发展，加速交通基础设施网、运输服务网、能源网与信息网络融合发展，构建泛在先进的交通信息基础设施。
2020 年 2 月，国家发展改革委员会等 11 部委联合印发《智能汽车创新发展战略》，为智能汽车产业的未来发展指明方向。不仅划出了需要重点发展的智能汽车技术，还提倡人工智能、互联网、通信公司等信息与通信技术企业发展成为智能汽车技术供应商，大力发展智慧交通 等产业形态。
2020 年 4 月，国家发改委首次明确了新型基础设施的范围，包括信息基础设施、融合基础设施和创新基础设施。信息基础设施包括以人工智能、云计算等为代表的新技术基础设施，融合基础设施主要指深度应用互联网、大数据、人工智能等技术，支撑传统基础设施转型升级，进而形成的融合基础设施，比如智能交通基础设施等。再次提升人工智能和智能交通建设的战略高度。
二、场景变化
政府政策的支持，高新技术的发展以及城市化的高速推进，都使得智慧交通将被广泛应用，各种场景都会有天翻地覆的变化。
① 出行
出行需求是交通需求的重要部分，随着城市化的不断推进和经济的持续发展，人们对出行质量的要求也越来越高。【出行即服务】便是以出行者为核心的新业态，其具体内容是将多元交通子系统整合至统一的服务平台，综合运用云计算、大数据、人工智能等技术进行挖掘分析、资源配置、出行决策，深刻理解公众出行的需求，通过统一的界面为用户提供灵活、高效、经济的出行服务。
② 合作式智能交通
合作式智能交通是近年来国际智能交通界关注的重要方向：它将无线通信、智能传感器、边缘计算、云计算、人工智能等前沿技术综合应用于车辆和道路基础设施，通过“人-车-路”各交通要素间的信息交互和共享，保障车辆运行的安全，提供及时的交通信息，实现绿色节能驾驶，是安全辅助驾驶、路径优化、低碳高效等多目标统一的新服务。
③ 数字孪生将启发交通发展新思路
数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟模型，借助数据模拟物理实体在现实环境中的行为，通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段，为物理实体增加或扩展新的能力。在交通领域，数字孪生与人工智能的结合，被认为是一种实现信息世界与物理世界交互融合的有效手段。它能够提供更加实时、高效、智能的服务，为符合我国实际的混合交通问题分析和解决提供新的思路与手段。
④ 跨行业协同跨技术融合成为趋势
交通产业的跨行业、跨领域属性突出，人工智能等新技术在交通领域的深入应用需要汽车制造业、信息通信、交通运营和交通管理的跨界推进，跨行业的长效协同机制将有助于长期发展。同时，交通与旅游、规划、安全等行业领域的融合，有助于进一步拓展智慧交通的应用场景。交通行业的数字化、智能化需要充分利用包括但不限于5G/C-V2X、边缘计算、人工智能、大数据、云计算、物联网、卫星导航在内的基础信息通信技术。
三、交通建设进展
数据显示，到2018年末，全国铁路营业总里程达到13.2万公里，较1949年增长5倍，年均增长2.6%。全国高铁营业总里程3万公里，是2008年的44.5倍，年均增长46.2%，高铁营业里程超过世界高铁总里程的三分之二，居世界第一位。全国公路总里程达到485万公里，是1949年的60.0倍，年均增长6.1%。农村公路里程达到404万公里，通硬化路乡镇和建制村分别达到99.6%和99.5%。高速公路总里程14.3万公里，年均增长25.8%，总里程居世界第一位。民航面貌焕然一新，定期航班航线总条数达4945条，是1950年的412.1倍，年均增长9.3%。
2019年9月21日中共中央、中国国务院日前印发了《交通强国建设纲要》，目标是到2035年基本建成交通强国，基本形成“全国123出行交通圈”(都市区1小时通勤、城市群2小时通达、全国主要城市3小时覆盖)和“全国123出行快货物流圈”(国内1天送达、周边国家2天送达、全球主要城市3天送达)。
中国工程院院士、原铁道部部长傅志寰在《中国经济大讲堂》演讲时指出，目前，我国交通运输高技术装备对外的依存度比较大，原始创新不足以及运输服务水平方面还不高，服务设施还不到位。同时在货运方面，多式联运发展也比较慢，并且物流成本还比较高，还没有解决“最后一公里”的问题。除此以外，城市交通的拥堵问题和运输安全方面也有问题需要解决。在国际竞争力和国际话语权上，我国也存在诸多不足。
简单来说就是量变有了，需要质变。随着AI技术的发展，必将带来交通运输高技术装备质量的提升，物流运输时效压缩，城际与城市交通流量计算与疏导等。
四、针对现存问题，我国寻求合理改善。
1. 出行服务基于个性化推荐，提高未来出行效率
由交通大国转变到交通强国过程中，必然伴随着智能交通系统的逐步建立和完善。进而在这过程中逐步建立公共交通全景式交通信息平台和个性化交通服务。
基于智能交通系统，用户在出发之前就可以获得最优出行路径、出行事件、交通拥堵情况等一系列信息；在出行中，智能信息服务体系可以及时反馈道路实时状况，让用户可以实时调整路线。同时，定制化的交通服务依托于手机终端、智能诱导屏、智能车辆，根据用户的出行行为建立相应的用户画像，根据用户的历史数据建立用户兴趣模型，提供最能满足其兴趣的个性化出行信息。
2. 人车智能交互
高度智能化的可互动运载工具会成为未来智能交通系统的基础核心，可互动的运载系统具备多个 AI 的核心能力，比如智能语音助手、人脸识别、疲劳检测等。人与车智能交互，意味着汽车都会变得智能化，汽车可以通过车载智能设备、智能手机等方式与司机、乘客智能交互，未来 汽车出厂时将会自带智能交互能力。
Q3
除了AI之外，还有什么将颠覆我们原有的生活呢？未来又有什么是能够颠覆AI的呢？
一、AR/VR技术
未来颠覆人类生活的还将有AR/VR技术，增强现实和虚拟现实都将改变人类与外界交互的方式，整个生活习惯、方式可能都将改变。目前已经应用的场景也有很多。
尽管其市场规模目前仍比较小，但由于其应用场景的广泛，预计市场规模将必然不断扩大。
二、基因技术
首先，先弄清楚 AI 的本质，人工智能的定义究竟是什么？它的官方定义是：研究、开发用于模拟、眼神和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，你也可以将其认为是“一个可以正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些学习通过灵活的适应提升实现特定目标和任务的能力的系统”。简而言之，人工智能并不是让系统以及设备像人一样思考，人工智能的本质更多的是自动化，而并非智能化。AI 时代下，新一代的设备，总是可以不断地去提高人的效率的，不管是智力还是体力运动，以及相关的工作都可以获得大幅的提升。但是，AI 仅仅是在“外在”对我们人类产生影响，进而对我们生活及至我们的表面内在产生影响。
其次，基因由人体细胞核内的 DNA 组成，变幻莫测的基因排序决定了人类的遗传变异特性。人类基因组研究是生命科学的基础性研究。通过阐释、破解人类自身的基因密码，探索颠覆重组人类本身的基因的可能，这能从根本上改变人类，因为人的智力、天性、本质等，大多是通过内在基因来决定的。
然而，美好的未来最终还是要由人来亲手创造，人工智能只是达到最终结果的重要工具。如何使用这些技术全仰仗于人类，而这些技术又是由大脑，或者说是由人类内在基因排序的产物影响下所提出的；而重组基因，它能从根本上改变人类的本源。那么，到那时，解析人类本身的基因将会比人工智能的发展更加重要，也更能颠覆人类整体的生活方式。比如，将来新代基因改造后的人类身体无比强悍，就算身体内部有了问题也能自动痊愈，那么AI+智慧医疗可能就无用武之地了。当然啦，未来能颠覆 AI 的新代基因，会不会这么变态还未可知。
（作者：5GAI产业研习社 ）
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