这听起来可能很奇怪，但我曾经被称为交通领域人工智能的怀疑论者，尽管我是这项技术的坚定支持者。但说实话：在我们的行业里，人们对AI的渴望多于行动。是的，世界各地都在举行自动驾驶汽车试点，但这是否意味着我明年可以乘坐自动驾驶班车上班？可能不会。
当涉及到自动驾驶汽车时，我们有一个明确的1级到5级自主权的排名系统。但其他交通系统和软件解决方案呢？你如何为它们定义 "智能"，以及如何将机器学习解决方案应用于交通领域？让我们来制定战略。
人工智能在运输业中的应用：为什么这是一个有前途但复杂的关系
正如我们之前所写的，人工智能在城市交通、物流和车队管理中的应用备受期待，并已在一定程度上得到部署。
例如，65%的物流公司领导人将人工智能列为未来三到五年的重要技术。另外，截至2018年，四分之一的公共交通管理者已经将AI用于实时运营管理和客户分析。
此外，许多政府正在为一系列用于交通项目的人工智能提供资金和支持。加拿大有一个雄心勃勃的ACATS计划，向公司提供高达 290 万美元的赠款和捐款资金，以促进交通运输系统的连通性和自动化。
新加坡有一个国家人工智能战略，促进在2030年前建立「智慧货运规划」。
智能货运规划
来源：新加坡智慧国家 —国家人工智能摘要
各国也都做了机器学习在交通系统应用的成功试点，主要展示了自动驾驶电动舱、人工智能调节的交通信号灯调度和智能道路基础设施的试点运行。
然而，尽管多年来有成功的报告，但成功的试点数量大大超过了商业人工智能的交通解决方案的数量。
为什么？因为实现和扩展AI部署是一项艰难的平衡行动，即在利益与担忧和权衡之间取得平衡。
人工智能在交通领域中的应用示例
有些人认为，人工智能在交通行业的应用仍然是科幻电影和遥远的未来的东西，这可能是因为一些最彻底的转变是无法用肉眼看到的。事实上，人工智能已经改变了交通行业。让我们看看最能说明问题的重要用例，以证明这一点。
自动驾驶汽车
在过去十年中，允许车辆在没有司机的情况下行驶的技术得到了惊人的发展。物联网传感器收集和传输大量的数据，这些数据被即时处理，并与其他远程信息处理和地理位置数据保持一致。同时，基于数据的指令被实时发送至车辆的接收器。这就是自动驾驶汽车简化版的基于机器学习的工作流程的样子。
在东京，自动驾驶汽车已经允许在整个城市运行，尽管仍然需要司机以便在紧急情况下进行干预。但人工智能驱动的自动驾驶的最大潜力在于商业领域和公共交通行业。
想想全球65%的货物通过卡车运输，将人工智能技术引入卡车不仅可以彻底改变物流和运输行业，还可以改变整个全球贸易体系的游戏规则。
法律限制、安全问题和缺乏用户信任仍然是大规模采用自动驾驶汽车的主要障碍。然而，问题不在于自动驾驶汽车是否会入侵我们的街道，而在于它们会以多快的速度入侵。
交通管理
交通管理——特别是处理拥堵——是交通系统中机器学习如何改变行业的另一个很好的例子。
再一次，大量数据通过摄像头、传感器和其他物联网设备收集并传输到云端，人工智能驱动的算法分析数据并在特定交通问题发生之前识别风险。之后，可操作的见解将发送到集中式交通管理系统（例如用于控制交通信号灯）和个人用户（例如路线建议或事故通知）。
人工智能驱动的交通管理也为行业带来了可持续性。例如，由Rapid Flow Technologies公司
