以下文章來源于智能交通技術 ，作者行者

人工智能(AI)是指機器執(zhí)行人類能夠輕松完成的感知、推理、學習和解決問題等認知功能的能力。過去20年以來，由于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)的可用性，人工智能在全球范圍內獲得了關注。最近，使用高級算法處理這些數(shù)據(jù)給政府和企業(yè)帶來了巨大的好處。物聯(lián)網(wǎng)、機器人過程自動化、計算機視覺、自然語言處理等各種技術支持的機器學習算法的強勁增長，使人工智能的增長成為可能。本文是將交通運輸業(yè)的各種問題分類為智能交通系統(tǒng)的匯編?？紤]的一些子系統(tǒng)與智能交通系統(tǒng)的交通管理、公共交通、安全管理、制造和物流相關，人工智能的好處被投入使用。這項研究涉及交通運輸業(yè)的特定領域，以及可能使用人工智能解決的相關問題。該方法涉及根據(jù)從各種來源獲得的國別數(shù)據(jù)進行二次研究。此外，全球各國都在討論解決交通行業(yè)問題的人工智能解決方案。

1 . 介紹

技術過去一直是企業(yè)的問題解決者。無論是零售、銀行、保險、醫(yī)療保健甚至體育。其中一些解決方案通過降低運營成本、提高效率和提高效率改變了企業(yè)的運營方式。即將成功實施最新技術的即將到來的領域之一是交通運輸行業(yè)，該行業(yè)受到與交通擁堵、意外延遲和路線問題相關的問題的困擾，這些問題導致經(jīng)濟損失。

運輸業(yè)一直是不同地理區(qū)域人員和貨物流動的主要貢獻者。它在貨物從一個地方轉移到另一個地方的供應鏈管理系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。該行業(yè)在將貨物在物流鏈中的精確時間移動到正確地點的過程中發(fā)揮著關鍵作用。為了從商業(yè)投資中獲得全部收益，政府和組織使用了機器學習、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術。

1.1 . 人工智能（AI）

人工智能(AI)是計算機科學的一個廣泛領域，它使機器像人腦一樣運作。人工智能也被定義為機器執(zhí)行人類認知功能的能力。AI一詞最初是由計算機科學家John McCarthy在1956年創(chuàng)造的。由于通過各種設備生成的大量數(shù)據(jù)的可用性，以及高效硬件、軟件和網(wǎng)絡基礎設施的可用性，這個已有60年歷史的概念最近引起了熱議。人工智能的出現(xiàn)使流程自動化成為可能，從而產(chǎn)生創(chuàng)新的業(yè)務解決方案[47]。AI提供可靠且具有成本效益的解決方案，同時解決決策過程中的不確定性。由于流程自動化，高級算法處理復雜數(shù)據(jù)的能力促進了企業(yè)更快的決策[10]。隨著人們對環(huán)境的日益關注，人工智能已成為通過改造傳統(tǒng)行業(yè)和系統(tǒng)來解決氣候變化和水問題的解決方案提供商。這些能力幫助政府建設可持續(xù)城市，從而有助于保護生物多樣性和人類福祉[23]。

美國和中國目前主導著人工智能世界。普華永道的一份報告估計，到2030年，人工智能將為世界經(jīng)濟貢獻15.7萬億美元。在美國，學術體系已經(jīng)產(chǎn)生并孵化了與人工智能相關的研究；而在中國，政府提供資金和技術來利用人工智能的潛力。中國計劃到2030年至少投資70億美元。加拿大和英國通過宣布為私人和公共人工智能企業(yè)提供資金的交易，加大了對技術的投資[20]。加拿大在2017年承諾為人工智能研究投資了1.25億美元。法國政府將在2022年之前投資18億美元用于人工智能研究。該國計劃從私營公司提取數(shù)據(jù)以供公開研究。俄羅斯每年在人工智能上的花費估計為1250 萬美元，主要用于軍事領域。

1.2 . 人工智能和交通

全球大多數(shù)大城市都面臨與運輸、交通和物流相關的問題。這是由于人口的快速增長以及道路上車輛數(shù)量的增加。為了有效地創(chuàng)建和管理可持續(xù)的交通系統(tǒng)，技術可以提供巨大的支持。隨著城市地區(qū)陷入交通擁堵的困境，人工智能解決方案出現(xiàn)在訪問車輛的實時信息以進行交通管理，并通過統(tǒng)一的系統(tǒng)在旅行計劃中按需利用移動性。基于人工智能的決策、交通管理、路徑規(guī)劃、交通網(wǎng)絡服務和其他移動優(yōu)化工具的安全集成使得高效交通管理具備可能性（交通，2019）[61]。人工智能被世界經(jīng)濟論壇視為新興技術之一。支持運輸?shù)腁I方法包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)、遺傳算法(GA)、模擬退火(SA)、模糊邏輯模型(FLM)和蟻群優(yōu)化器(ACO)。在交通管理中部署這些技術的目的是緩解擁堵，使通勤者的出行時間更加可靠，并提高整個系統(tǒng)的經(jīng)濟性和生產(chǎn)力[1]。

通過技術連接的車輛可以預測道路上的交通狀況，從而提高駕駛效率。研究文章[41]提出了三個觀點。

1. 評估準確的預測和檢測模型，旨在預測交通量、交通狀況和事故；
2. 通過探索人工智能的各種應用，公共交通作為一種可持續(xù)的出行方式；
3. 聯(lián)網(wǎng)車輛旨在通過減少高速公路上的事故數(shù)量來提高生產(chǎn)力[40]。

已經(jīng)在全球范圍內進行了幾項研究，以解決與運輸行業(yè)有關的問題。在該行業(yè)人工智能技術支持下的研究成果為這一重要的發(fā)展領域帶來了希望。

1.3 . 智能交通

近年來，隨著跨行業(yè)的多種技術設備的激增，產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)在企業(yè)、政府和社會的決策過程中變得很有價值。交通運輸業(yè)是城市建設的生命線，在數(shù)據(jù)生成和使用方面不能落后。該部門在城市發(fā)展中發(fā)揮著重要作用，因為它會影響人員、流程和利潤。為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)生成，汽車制造商一直積極主動地制造可以安裝在車輛上的設備，用于運送人和貨物。這些設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)由專家遠程監(jiān)控。政府和企業(yè)能夠根據(jù)使用各種應用程序生成的數(shù)據(jù)進行實時決策。近年來，與交通和技術有關的各種創(chuàng)新應用正在建設中。應用程序開發(fā)人員關注的是一種面向流程的系統(tǒng)方法，該方法具有明確的目標，并嵌入了反饋機制，以衡量與運輸行業(yè)相關的解決方案的結果。

運輸管理系統(tǒng)(TMS)屬于運輸管理領域，具體涉及運輸業(yè)務。這些系統(tǒng)的目標是使用數(shù)據(jù)建立有效的路線規(guī)劃、負載優(yōu)化、提高靈活性和透明度。根據(jù) Gartner，該領域預計將快速增長[42]。城市的交通戰(zhàn)略與信息系統(tǒng)相關聯(lián)，以便更好地管理，該系統(tǒng)將專注于采集、處理、傳輸和管理由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。在過去的幾十年里，由于智能技術的出現(xiàn)，各種物流、路線、地圖和規(guī)劃的信息系統(tǒng)正在開發(fā)中。這些系統(tǒng)提供了更好的數(shù)據(jù)處理能力，以更好地規(guī)劃運輸過程，從而實現(xiàn)智能運輸系統(tǒng)(ITS)[13]。

從用戶和車輛生成的數(shù)據(jù)用于構建高效的ITS。由于跨車輛、城市基礎設施和其他相關活動的信息獲取、交換和集成，將ITS構建到交通系統(tǒng)中確保了性能的提高。據(jù)觀察，ITS 支持城市當局和車輛用戶的決策過程。

用戶和車輛產(chǎn)生的數(shù)據(jù)被用于構建高效的ITS。將ITS納入交通系統(tǒng)，通過車輛、城市基礎設施和其他相關活動的信息獲取、交換和集成，確保了性能的提高。據(jù)觀察，ITS支持城市管理單位和車輛用戶的決策過程。

本文的重點是智能交通系統(tǒng)，它是交通管理系統(tǒng)的一部分。采用基于桌面的方法來整理人工智能技術，以解決交通行業(yè)問題，構建可持續(xù)的交通系統(tǒng)。識別和討論了ITS各種子系統(tǒng)的好處以及對運輸行業(yè)產(chǎn)生積極影響的人工智能應用。數(shù)據(jù)來自研究論文、政府報告、期刊文章和咨詢機構的報告。早期研究中采用的一些框架被認為是當前研究中確認子系統(tǒng)的基準。這項工作將幫助企業(yè)和政府采用這些技術，并根據(jù)給定的場景構建相關的解決方案。

2 . 文獻調查

人工智能已經(jīng)對醫(yī)療保健、零售、銀行、保險、娛樂、制造和運輸?shù)雀鱾€行業(yè)造成了重大沖擊。人工智能在交通運輸中的幾個用例已經(jīng)過試驗和采用，證明了這個市場正在上升的事實。隨著與人工智能相關的技術進步，交通運輸業(yè)向在車輛上嵌入方便用戶使用的設備的方向發(fā)展。這導致了使用設備生成的數(shù)據(jù)建立ITS。

當前形式的人工智能能夠解決實時運輸中的問題，從而管理物流系統(tǒng)和貨運的設計、運營、時間表和管理。其他一些應用包括旅行需求分析、交通組織、行人和群體行為分析。AI 技術允許將這些應用程序用于整個運輸管理——車輛、駕駛員、基礎設施以及這些組件動態(tài)提供運輸服務的方式[59]。在難以完全理解交通系統(tǒng)特征之間復雜關系的領域，人工智能方法提供了智能解決方案[1]。[31]的研究專注于兩個領域，即人工智能和交通。人工智能一方面帶來了巨大的機遇，另一方面也帶來了與安全相關的重大挑戰(zhàn)。從 2000 年代中期開始，用于商業(yè)目的的交通私有化帶來了新的研究機會和計劃，并在這些領域取得了相當大的進步。

國際公共交通協(xié)會 (UITP) 和陸地運輸管理局 (LTA) 聯(lián)合資助的一項名為“公共交通中的人工智能”的研究項目是通過文獻回顧、定量調查、用例、專家博客和構思研討會進行的。該報告概述了人工智能應用 [ 16 ] 在公共交通中的各種用例，以及人工智能在公共交通系統(tǒng)中的未來可能會怎樣。咨詢公司普華永道進行了一項全國性調查，以通過在線模式了解人工智能對金融服務、技術和制造等廣泛領域的決策者和雇員的影響。研究發(fā)現(xiàn)，青少年對交通相關技術的適應性更強[48]。

早期采用者和進步的公共交通利益相關者預計人工智能將進一步融入未來的移動性[24] 。人工智能能夠在不同程度上通過不同的方法、方法和技術發(fā)揮作用，表現(xiàn)出邏輯推理、解決問題和學習的能力。人工智能可以基于硬件（機器人）或軟件相關（谷歌地圖）。數(shù)據(jù)驅動的人工智能將機器學習技術與用于搜索和分析大量數(shù)據(jù)的技術相結合。人工智能有助于發(fā)現(xiàn)市場趨勢、識別風險、緩解交通擁堵、減少溫室氣體和空氣污染物排放、設計和管理運輸、并分析出行需求和行人行為（Niestadt、Debyser、Scordamaglia 和 Pape，交通人工智能，2019）[ 43]。數(shù)據(jù)和人工智能驅動的應用和服務是實現(xiàn)提供最佳移動性愿景的主要基石。為了在城市中建立有效和高效的移動生態(tài)系統(tǒng)，需要一種整體的移動管理方法。聯(lián)網(wǎng)車輛實時發(fā)送數(shù)據(jù)，從而產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。隨著運輸需求的不斷增加，通過設備的數(shù)據(jù)增長也在增長；因此，需要對道路交通進行更智能的管理[57]。

表 1給出了人工智能在交通應用中目前開始商業(yè)化或正在研究試驗中的一些關鍵功能。

表1 AI 功能和用例

人工智能功能	用例
非線性預測	交通需求建模
控制功能	信號控制，動態(tài)路線引導
模式識別	用于道路或橋梁交通數(shù)據(jù)收集和裂縫識別的自動事件檢測、圖像處理
聚類	根據(jù)行為識別特定類別的駕駛員
規(guī)劃	基于人工智能的交通規(guī)劃決策支持系統(tǒng)
優(yōu)化	設計最佳交通網(wǎng)絡，制定維護路面網(wǎng)絡的最佳工作計劃，制定一組交通信號的最佳配時計劃

改編自（Sadek，交通運輸中的人工智能應用，2007）[54] 

[50]的研究重點是智能車輛道路系統(tǒng)的監(jiān)測、控制和管理的先進系統(tǒng)。這里討論的是復雜網(wǎng)絡中的非重復擁塞。該研究提出了一種基于人工智能的解決方案，在主干道交通管理中采用多個實時知識相關專家系統(tǒng)。支持向量回歸(SVR)和基于案例推理(CBR)兩種人工智能范式被用于大規(guī)模網(wǎng)絡和復雜仿真模型的評估。[11]研究通過比較交通狀況的預測來評估兩種模型的結果。在這項研究中，一個基于代理(Agent)的控制系統(tǒng)監(jiān)測交通、道路事故和其他運輸活動。文章[22]比較了部署在巴塞羅那附近的智能交通管理系統(tǒng)上的兩個集成自主代理，這些智能交通管理系統(tǒng)為實時交通管理提供決策支持。

[51]研究探討了自主智能代理在城市交通控制 (UTC) 中的適用性。該研究提出的系統(tǒng)可以為動態(tài)環(huán)境設計、實施、優(yōu)化和調整協(xié)調UTC。該模型可應用于多個交通信令智能交叉口。這些代理能夠響應實時交通狀況，并保持其穩(wěn)定性和完整性。

與自動駕駛汽車 (AV) 相關的技術有可能影響車輛安全和出行行為。它們確保減少旅行時間并提高燃油效率。目前，這些技術已經(jīng)成為顛覆性的，為交通系統(tǒng)帶來了巨大的好處。然而，與更大群體的采用和高昂的采用成本相關的挑戰(zhàn)仍然存在。政府在責任、安全和數(shù)據(jù)隱私方面的法規(guī)不確定，導致自動駕駛汽車的市場滲透率較低。對低速自動緊急制動系統(tǒng)有效性評估的研究發(fā)現(xiàn)，采用該技術的車輛可將追尾事故減少約38%[19]。在目前的情況下，交通的主要問題是擁堵、安全、污染和對流動性的需求增加。解決所有這些挑戰(zhàn)的潛在解決方案之一可能是自動駕駛汽車[36]。這些車輛通過傳感器技術 [ 25 ] 和連接解決方案[68]從其物理和數(shù)字環(huán)境中收集數(shù)據(jù)。

聯(lián)網(wǎng)汽車能夠通過智能設備訪問互聯(lián)網(wǎng)，也能夠與其他汽車和基礎設施進行通信。他們從多個來源獲取實時數(shù)據(jù)，支持司機在駕駛過程中強大的壓力下進行操作。這些汽車確保了安全性和可靠性[12] 。模式識別與圖像處理一起用于自動事件檢測和識別路面或橋梁結構中的裂縫。聚類技術用于根據(jù)駕駛員行為識別特定類別的駕駛員（Sadek，交通運輸中的人工智能應用，2007）[ 54 ]。

文章[35]提出了使用技術制造車輛的新模型、方法和形式。這導致了在汽車制造中采用技術來構建智能汽車。該研究討論了人工智能技術對一個國家的各種業(yè)務和經(jīng)濟的影響程度[15] 。福特汽車公司已成功將人工智能集成到主流制造流程中，為組織提供競爭優(yōu)勢。該研究側重于制造智能系統(tǒng)的流程規(guī)劃和部署（Rychtyckyj，福特汽車公司的智能制造系統(tǒng)，2007 年）[ 52 ]。研究[64]提到用于自動駕駛汽車的技術的最初演示可以追溯到1939 年。Google公司開發(fā)的大多數(shù)自動駕駛汽車都依賴于自己開發(fā)的攝像機、雷達傳感器、激光測距儀和地圖。自動駕駛汽車不僅會影響單個公司的運作，還會影響國家和世界經(jīng)濟[63]。

由于與不同利益相關者的網(wǎng)絡能力，制造業(yè)和物流產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。由于運輸業(yè)在物流中扮演著重要的角色，因此只有通過各種操作技術的應用來使用生成的數(shù)據(jù)才是合適的。通過模擬[39]的過程，提出了基于Agent的供應鏈優(yōu)化方法。[45]這項研究思考了一個事實，即帶有人工智能的無人駕駛汽車是否會對人類產(chǎn)生負面影響。極端的自動化可能會導致機器出現(xiàn)漏洞。這些綜合智能系統(tǒng)容易受到網(wǎng)絡崩潰或外部機構黑客攻擊等系統(tǒng)性風險的影響。該研究提出了“產(chǎn)業(yè)5.0”，它可以使大數(shù)據(jù)中的知識協(xié)同生產(chǎn)大眾化。

研究文章[62]認為運輸系統(tǒng)是物流鏈中的關鍵要素，因為它提供了分離的物流活動之間的聯(lián)系。物流的改善對整體業(yè)務的貢獻是由于技術的影響。該研究旨在幫助物流管理人員、研究人員和運輸規(guī)劃人員定義和理解物流的基本觀點及其各種應用以及物流與運輸之間的關系。物流不僅限于貨物跨空間移動以及減少供應鏈中的時間和成本。它的范圍擴大了，也成為戰(zhàn)略管理的一部分。因此，將核心業(yè)務信息系統(tǒng)與一套現(xiàn)代分析和人工智能工具相結合，從各個來源發(fā)現(xiàn)相關知識是非常重要的。這有助于管理不確定性和獲得競爭優(yōu)勢[33]。

研究[9]結合各種人工智能技術實現(xiàn)四個視角，即——知識獲取、服務物流、服務自動化和績效衡量。交通在構建響應式物流信息系統(tǒng)方面發(fā)揮著更大的作用；因此，機器學習概念支持識別需求模式和相應的補貨策略[34]。該研究標志著當前物流場景過程的系統(tǒng)發(fā)展[65]。我們可以看到，智能系統(tǒng)在以交通運輸業(yè)為支柱的物流業(yè)中發(fā)揮著越來越大的作用。運輸功能發(fā)生了結構性變化，影響了運輸物流的演進[8]。一方面，由于采用了人工智能，道路上的事故和死亡人數(shù)可能會大幅減少;另一方面，我們可以預料到技術性失業(yè)[32]。

通過對解決交通問題的應用的詳細背景研究，可以明顯地看出，人工智能在利用數(shù)據(jù)構建高效的交通系統(tǒng)方面發(fā)揮著重要作用。目前的研究試圖代表人工智能的各種概念和應用的發(fā)展，ITS作為TMS的一部分。在各種可用的應用中，研究的范圍縮小到智能交通管理系統(tǒng)、智能公共交通系統(tǒng)、智能安全管理系統(tǒng)和智能制造與物流系統(tǒng)，以構建可持續(xù)的交通系統(tǒng)[53]。在這些系統(tǒng)中，AI的作用和相應的成效將在第3節(jié)中討論。此外，第4節(jié)討論了世界各國交通運輸業(yè)相關問題的人工智能解決方案。結論部分整理了通過人工智能實施交通運輸業(yè)面臨的各種挑戰(zhàn)和建議。

3 . 框架

從早期的研究中可以看出，人工智能在構建智能交通系統(tǒng)時的成效尚未得到充分探索。目前的研究探討了在不同國家部署的交通運輸行業(yè)的ITS應用。

作為經(jīng)濟生命線的運輸業(yè)似乎正在努力解決全球范圍內的各種運營問題。與運輸業(yè)相關的問題導致一個城市乃至一個國家的進步放緩。TMS 是一個好消息，它可以使用各種技術來克服運輸問題的系統(tǒng)。TMS 幫助企業(yè)計劃、執(zhí)行和優(yōu)化貨物的物理移動。由于數(shù)據(jù)可用性和遠程監(jiān)控，TMS 確保及時交付貨物，從而提高客戶滿意度。這通過增加銷售額使企業(yè)受益。TMS 通過使用適當?shù)墓ぞ撸ɡ缏肪€優(yōu)化）來提高車隊績效并減少供應鏈支出。由于數(shù)據(jù)是遠程收集并受到嚴密監(jiān)控，因此記錄了對交付、結果和回報的端到端理解，從而提高了透明度。TMS使用技術來規(guī)劃、執(zhí)行和優(yōu)化貨物運輸，以幫助企業(yè)蓬勃發(fā)展。這些應用程序被制造商、分銷商、零售企業(yè)和從事物流業(yè)務的公司使用。

TMS 的主要功能包括路線確定、出站/入站物流流程、路線調度、第三方物流供應商服務、貨運代理、服務代理、運輸跟蹤和路線調度和運輸計劃的批量處理（圖1）。可以看出，與TMS相關的功能與貨物運輸有關。TMS 將多個運輸應用程序集成到一個包中，以便更好地使用。

使用 AI 和機器學習使 TMS 變得更加智能，以提供準確的預測。目前正在使用的一些技術包括：物聯(lián)網(wǎng)(IoT) 設備和傳感器、數(shù)字助理、交貨時間預測解決方案、運輸規(guī)劃解決方案、區(qū)塊鏈等。智能交通系統(tǒng)(ITS)是從TMS發(fā)展而來的。一個能夠根據(jù)給定的場景，使用安裝在車輛上的設備生成的數(shù)據(jù)做出適當決定的系統(tǒng)被稱為智能運輸系統(tǒng)(ITS)。過去的研究表明，對ITS的綜合方法包括運輸基礎設施和運輸管理。ITS作為一種新型的TMS，已逐漸被自動化控制系統(tǒng)所取代。它們已經(jīng)發(fā)展成為對危險情況的預測，并有可能利用大量復雜的數(shù)據(jù)作為決策工具。ITS還通過在動態(tài)環(huán)境下的自動數(shù)據(jù)收集影響了運輸系統(tǒng)的高效運行[29]。

典型的 ITS 需要來自各種設備和傳感器的輸入數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)被遠程監(jiān)控和處理。從處理過的數(shù)據(jù)中得出的洞察力被認為是政府和企業(yè)做出決策的寶貴輸入。這種系統(tǒng)方法通過反饋機制確保性能的持續(xù)改進。輸入數(shù)據(jù)來自安裝在交通管理基礎設施、車輛和道路基礎設施中的各種設備。管理部門監(jiān)控數(shù)據(jù)并確保及時將數(shù)據(jù)傳播給通勤者、司機和行人，從而使利益相關者受益。

智能交通系統(tǒng)由公共交通、交通信息、停車管理、交通管理與控制、安全管理與應急、路面管理（圖2）。這是智慧城市特有的（Agarwalet al., 2015）[ 3 ]。為了通過ITS建設有效的智慧城市，將系統(tǒng)能力構建到城市的各種運營活動中是很重要的。如圖2所示，城市中的一些活動包括公共交通、交通管理、停車管理、路面管理和安全管理。通過ITS，通勤者、行人、交通和整個社會都受益。

圖2 開發(fā)智能交通系統(tǒng)的各種子系統(tǒng)（來源：Agarwal 等，2015）

Hamida 等人在 2015 年進行的研究[ 5 ] 將智能交通系統(tǒng)的各種應用分為四個主要類別，如圖 3 所示。

1. 信息娛樂和舒適度；

2. 交通管理；

3. 道路交通安全，和

4. 自動駕駛。

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圖3 ITS應用的分類（來源：Hamida 等，201[ 5 ]5）

這些應用程序從車輛收集數(shù)據(jù)以提高其效用，從而確保駕駛員安全并增強公共交通設施。ITS 應用程序是數(shù)據(jù)的生成器，這些數(shù)據(jù)反過來又有助于管理部門的決策過程，以更好地管理公共場所。其中一些應用與乘客舒適度、改善駕駛員體驗和高效道路管理有關。公共交通系統(tǒng)的最終受益者是道路使用者?？沙掷m(xù)公共交通系統(tǒng)的智能交通系統(tǒng) (ITS) 框架考慮了 ICT 技術、自動化交通系統(tǒng)、交通管理中心和先進的旅客信息系統(tǒng)[ 60 ]。圖 4中給出的框架分為四個階段，從作為數(shù)據(jù)來源的道路使用者開始，通過 ITS 實現(xiàn)最終的經(jīng)濟增長。圍繞交通系統(tǒng)構建的應用程序需要牢記生成數(shù)據(jù)的受益者。一旦使用 ICT 構建應用程序，它們不僅可以提高流程效率，還有助于實現(xiàn)運輸系統(tǒng)的可持續(xù)性，從而實現(xiàn)更好的經(jīng)濟增長。

圖 4 公共交通系統(tǒng)的ITS框架實施（來源：Abijede O [55]）

使用ITS構建的一些應用程序可確保交通管理、交通信號控制、車輛導航系統(tǒng)、智能停車管理等。ITS需要一個跨城市基礎設施共同運作的技術網(wǎng)絡（Shaheen & Finson，2019 年）[ 56 ]。[29]討論的 ITS 問題分類包括性能監(jiān)控、交通管理、改進的運輸過程、對交通參與者的信息支持以及運輸基礎設施管理。ITS 遵循系統(tǒng)方法，當前的研究將 ITS 的各個子系統(tǒng)視為一個分類來探索人工智能解決方案的成效是合乎邏輯的?？紤]用于研究的子系統(tǒng)的圖解表示在圖 5 中給出。這些與交通系統(tǒng)相關的子系統(tǒng)（表 2）是從先前研究中描述的各種框架中得出的。分類是根據(jù)人工智能解決方案提供的成效進行的，以構建高效的 ITS。本研究中提出的這些子系統(tǒng)總結了 ITS 下的各種活動。

圖5 智能交通系統(tǒng)

表2 ITS 的子系統(tǒng)。

圖 5中給出的每個子系統(tǒng)都根據(jù)運輸問題的起源進行分類，并以系統(tǒng)的方式組織。此外，還強調了采用技術解決這些問題所帶來的成效。本文研究了運輸行業(yè)中成功采用人工智能并從中受益的組織。

4 . 討論

4.1 . 智能交通AI解決方案人工智能對運輸業(yè)領域的貢獻是巨大而廣泛的。這些解決方案包括自動駕駛汽車、交通管理、優(yōu)化路線和物流，從而為車輛和駕駛員提供安全保障。ITS是通過 AI 技術使用安裝在車輛上的設備生成的數(shù)據(jù)構建的。目前的研究集中在與交通相關的四個子系統(tǒng)——即智能交通管理系統(tǒng)、智能公共交通系統(tǒng)、智能安全管理系統(tǒng)和智能制造與物流系統(tǒng)。表（表3 至 6）描述了AI的解決方案，相關問題的子系統(tǒng)，AI的作用和取得的成果的數(shù)據(jù)源。

表3 交通管理

表4 公共交通

表5 安全管理

表6 制造和物流

從表3中我們可以看出，人工智能為交通問題提供了解決方案，通過建議替代路線，在交通擁堵時實時跟蹤交通燈。這有助于有效地管理交通，最終遏制環(huán)境污染，建設可持續(xù)發(fā)展的城市。

從表4可以看出，人工智能在預測天氣和交通模式、道路管理、警報生成等方面為值班人員提供了解決方案。這些系統(tǒng)可以幫助司機、通勤者和行人在他們開始旅行之前。有技術的支持，建立一個有效的公共交通系統(tǒng)，有助于規(guī)劃和決策過程，這是很重要的。

從表5中可以看出，人工智能減少了道路事故的數(shù)量，根據(jù)路況預測事故，提醒司機注意道路安全等。當運輸行業(yè)效率高時，經(jīng)濟就會成功運行。借助人工智能技術構建安全的交通系統(tǒng)，具有重要意義。

從表6中我們可以看出，在汽車制造過程中，人工智能解決方案使汽車行業(yè)受益。傳感器、攝像頭和其他技術在這個行業(yè)發(fā)揮了作用，以獲得更好的效益。汽車內置的一些人工智能解決方案已經(jīng)成為乘用車和商用車領域的重要組件。

4.2 . 人工智能在全球交通領域的成就從目前的討論中可以看出，人工智能解決交通相關問題的能力似乎是一種自然的契合。然而，與其他所有行業(yè)的 AI 情況一樣，這些應用程序的采用因組織和地域而異?；诃h(huán)境和地理因素，應用程序可以是簡單的和復雜的，遙遠的和即將到來的，確定的或可能的。4.2.1  跨組織的人工智能應用表 7提供了人工智能在交通部門各個組織中的應用。美國似乎是這些應用的先行者。這可能是由于人口較少，道路基礎設施更好。具有創(chuàng)新精神的初創(chuàng)企業(yè)獲得了大量資金，用于在發(fā)達國家開發(fā)原型。相對于乘用車階段，大多數(shù)方案都是在長途駕駛階段進行試驗的。

表7 人工智能在全球交通領域的成就

4.2.2 . 運輸公司采用人工智能 根據(jù)[28]人工智能可能通過提供個人運動、偏好和目標的準確預測行為模型，對城市基礎設施產(chǎn)生越來越大的積極影響。盡管人工智能在交通規(guī)劃應用中的應用在最近變得很重要，但與數(shù)據(jù)相關的個人隱私和安全仍然令人擔憂。由于這些道德考慮，政府和法律法規(guī)可能會決定該行業(yè)創(chuàng)新和采用的速度。在技術的許多方面缺乏道德共識的情況下，踏上AI旅程的各個組織必須考慮道德因素。盡管很少有組織使用機器來編寫代碼，但總的來說，人類仍在繼續(xù)編寫代碼。由于這個因素，偏見、假設、看法可能會進入正在開發(fā)的算法中。組織必須自問：什么是合乎道德的 AI？治理和道德人工智能在哪里重疊？如何消除人工智能決策中的偏見？等[6]。由于這方面的原因，各個政府和城市公司對人工智能的采用存在差異。表 8給出了各種運輸公司采用人工智能的情況及其好處。由于當?shù)卣ㄒ?guī)的影響，各個城市的采用情況似乎有所不同。

表8 運輸公司采用人工智能

5 . 結論

本文匯總了 AI 構建ITS的能力和優(yōu)勢。該研究提出了一個包含 ITS 子系統(tǒng)的框架，這些子系統(tǒng)是根據(jù)其能力確定的。ITS 是識別運輸行業(yè)潛在問題的重要工具之一，本研究為特定問題提出了解決方案。研究發(fā)現(xiàn)，機器學習算法主要用于預測交通擁堵和路線管理。一項針對采用人工智能克服交通問題的城市分析表明，大多數(shù)發(fā)達國家已經(jīng)迅速采用了這些系統(tǒng)。這種采用需要相關公司和領導層的支持，因為它涉及最高管理層的投資和長期愿景。由于兩個原因，一些組織和政府仍對采用猶豫不決——要么擔心與人工智能采用相關的風險，要么在這些國家中采用技術能力較弱。據(jù)觀察，發(fā)達國家正在采用與運輸管理相關的技術。為了構建有效的 AI 應用程序，我們需要大量數(shù)據(jù)作為輸入來處理文本、圖像、視頻和音頻，以便做出適當?shù)臎Q定。該領域缺乏知識和人才仍然是推出適合該領域的更新解決方案的弱點。因此，人工智能在物流公司的應用成本大約是營業(yè)額的3-10%，這給采用人工智能造成了障礙。

人工智能應用引發(fā)了許多倫理、社會、經(jīng)濟和法律問題。數(shù)據(jù)驅動的基于人工智能的應用程序存在網(wǎng)絡安全和數(shù)據(jù)隱私問題，尤其是在自動駕駛汽車中。當面對生命對生命的情況時，了解全自動車輛中的人工智能算法與人類相比如何做出決策至關重要。Eurobarometer對自動駕駛系統(tǒng)進行的一項調查發(fā)現(xiàn)受訪者對自動駕駛汽車運輸貨物感到非常滿意，而不是乘坐此類車輛本身（Niestadt、Debyser、Scordamaglia 和 Pape，運輸中的人工智能，2019 年）。缺乏明確的政策、對采用新技術的抵制、缺乏道德法規(guī)的建立，使得人工智能解決方案對許多組織來說難以捉摸。總的來說，人工智能能夠為人類提供更好的旅行體驗。進一步研究的范圍由于本研究的概念性質，它可能缺乏在不同場景中的應用的普遍性。未來可以根據(jù)從運輸行業(yè)的利益相關者那里收集的原始數(shù)據(jù)進行影響研究。一些研究問題可能是：行為研究——乘客對乘坐自動駕駛汽車的偏好與人類駕駛汽車相比，自運輸行業(yè)采用人工智能以來，事故數(shù)量是否減少了？人工智能在運輸行業(yè)的實施是否為企業(yè)帶來了更好的投資回報率？人工智能是否確保提高運輸行業(yè)的效率？政府監(jiān)管機構在運輸行業(yè)部署各種人工智能解決方案的作用和意義是什么？

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