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中國人工智能+ 出行更輕鬆

2018/2/2

資料來源:人民網

中國從無人駕駛到網絡約車,從路徑規劃到交通管理,改變無處不在

  眼不用緊盯前方、手不需緊握方向盤、腳不必踩著油門剎車,車輛行駛過程中,中國司機完全可以做個“甩手掌櫃”……這樣的“美事”正隨著無人駕駛技術的日漸成熟而加速到來。

  “2018年,我們的智能汽車已經能在低速擁堵、高速公路等特殊路段實現自動駕駛,2019年可以實現量產。7—10年之後,能適用於至少80%—90%的路況。”中國奇點汽車創始人、首席執行官沈海寅表示,無人駕駛說白了就是讓汽車自身擁有環境感知、路徑規劃並自主實現車輛控制的技術,而這背後最關鍵的就是通過人工智能、深度學習“教”搭載了各種類型傳感器的車輛學會駕駛。

  從無人駕駛到網絡約車,從路徑規劃到交通管理,人工智能對於中國交通出行的巨大改變如今可謂無處不在。

  “打開APP叫車,系統一上來就能根據用戶的歷史記錄預測出目的地,還能彈出推薦上車地點。”中國滴滴出行首席技術官張博拿出手機表示,以前中國乘客上車前,一般要和網約車司機打兩通電話才能確定上車位置,而人工智能則能記錄歷史上車地點、追踪行走軌跡,根據經驗提早確定上車地點。目前,滴滴出行在中國400多個城市挖掘了3000萬個這樣的地點。

  滴滴平台的技術核心之一——智能派單,也正迎來人工智能帶來的顯著改變。幾年前中國乘客透過滴滴約車時,系統派單主要是考慮位置,但位置最近不等於接駕時間最短,於是此後的派單又加入了路徑規劃、預估到達時間、車主服務等因素,多維度計算乘客和車主的匹配度。到2018年,滴滴派單又更加智能了:綜合考慮平台供需和道路實際情況,將訂單和車輛每2秒鐘進行一次撮合,進行全局最優的匹配。

  “人工智能讓路徑規劃實現了從基於規則到基於數據的轉變。”中國高德地圖副總裁、首席人力官董振寧表示,路徑規劃中最難的是道路權重的計算,2013年以前,他們主要是根據道路距離等物理條件進行判斷,而在引入人工智能之後,便可以通過對用戶軌跡的海量數據進行深度學習,不斷更新,從而讓路徑規劃更高效、時間預測也更精準。利用同樣原理,高德對預計到達時間的預測準確率近年來也大為提高,已經達到80%—90%。

  與此同時,高德地圖、滴滴出行等企業也積極與中國武漢、濟南、杭州等地合作,對中國城市部分路段的信號燈進行優化。以前,這些路口的紅綠燈間隔一般為固定時長,而通過人工智能對交通擁有實時感知能力之後,間隔時間可以動態調整,使得上游車隊往下游走的時候,到了路口正好綠燈開始放行。以滴滴出行為例,截至2017年12月10日,已經在中國全國優化了超過800個信號燈,使得高峰期通行時間較之前節省了10%—20%。

  出行更綠色,交通資源利用效率和安全水平大為提升

  “擁堵是什麼?就是道路資源利用的不平衡。解決擁堵,光靠人的經驗,光靠多修路是沒有用的,最好的辦法就是通過人工智能進行調度,實現人、車、路的協同,提高道路資源的利用效率。”中國高德地圖副總裁、首席人力官董振寧表示。

  人工智能,讓出行更加高效,也使其更加輕鬆、更加綠色。

  中國奇點汽車創始人、首席執行官沈海寅表示“好的自動駕駛技術將能降低人的疲勞度,改善駕駛體驗,又能提高安全性。”中國專家表示,人駕駛汽車,從看到緊急情況踩下剎車到讓剎車發揮作用總共需要1.2秒,而無人車的整個反應過程只需要0.1秒到0.6秒,緊急制動更快速,駕駛也更安全。

  “當共享出行網絡足夠發達之後,完全可以用更少的車滿足更多人的出行需求,大大減少對能源、資源的消耗。”中國滴滴出行首席技術官張博表示,滴滴出行最大的財富就是大數據、人工智能、機器學習算法,“我們希望把實時交通信息整合在一塊,通過龐大復雜的算法和計算平台做實時的、智能的決策。”

  “先進的傳感技術、定位和地理信息技術、無線通信技術等在交通上的深度應用,計算機存儲、處理等能力的飛速提升,基礎設施、運載工具等的信息化水平不斷提高,為人工智能在交通運輸領域的應用奠定了基礎條件。”中國交通運輸部公路科學研究院副院長李斌歸納道,這些改變主要體現在3個方面:

  一是交通數據量呈指數級爆發式增長,為基於交通大數據的深度機器學習應用提供了可能,俗稱“交通大腦”,實現交通資源利用效率的最大化。

  二是針對交通流、客流、貨流以及客貨運力等的智能管理、組織、調度和控制等系統,最大限度便捷出行,降低物流運輸成本。

  三是針對複雜環境下的無人駕駛系統,它將突破人類的感知和反應能力的局限性,大幅提高交通運輸安全水平和運輸效率。

  海量數據和應用場景,“AI+交通”未來還有無限可能

  數據的海量是毋庸置疑的。目前,高德地圖已經擁有7億中國用戶,位置服務被超過30萬款APP採用,每月覆蓋的移動終端數超過11億;滴滴出行每天的新增軌跡原始數據超70TB,每日處理數據4500TB,每日路徑規劃請求200億次以上。

  更為可喜的是,不少中國企業與地方政府已經展開了深度合作,逐步打通數據瓶頸、“信息孤島”,深入挖掘數據價值。2017年7月開始,高德地圖與杭州合作交通大腦項目,利用高德地圖的大數據,可以快速準確發現中國城市異常擁堵位置,並將其推送給中國交警部門,加快出警速度。數據顯示,及時出警可將事故造成的異常擁堵時長縮短20%、將平均車速提高35%。同時,中國政府也會將交通管制等信息與高德地圖共享,以提示用戶提前繞行。

  “北京有2000萬人口,500萬台車,路面已經開始飽和了,解決擁堵、共享出行的需求更為急迫。”中國滴滴出行首席技術官張博認為,中國國人對滴滴出行品質的期盼將催生出更多交通課題,也將倒逼著人工智能在中國交通領域加快應用,“在應用場景的驅動下,任何1%的效率提升都會帶來更大的影響。”

  加上人才儲備、技術力量方面的優勢,中國交通出行企業對於未來充滿了信心。在中國滴滴出行首席技術官張博看來,“過去10多年,我們解決了中國信息流動的問題,未來重點要優化的,就是物理世界中人與物體的流動。”

  “展望未來,人工智能在交通運輸系統的深度應用,將至少有三點突破。”中國交通運輸部公路科學研究院副院長李斌列舉道,一是突破人類感知和反應能力的限制,實現運載工具智能化,成倍降低事故和傷亡率;二是突破交通流理論的約束,通過廣義控制實現交通自動化,成倍提昇路網承載能力;三是突破信息不對稱的約束,通過資源配置實現由個體和局部最優轉變為全局最優,真正實現交通資源的高效利用。

  要實現這些願景,除了技術上的突破之外,還要配合設施環境的優化。中國交通運輸部公路科學研究院副院長李斌認為“未來的交通基礎設施將更加信息化,沿道路要佈設無線通信和傳感系統,也要更好適應無人駕駛汽車與有人駕駛汽車的混合車流狀態。”

  2018年中國交通運輸部也明確要把握自動駕駛等新需要,推動交通基礎設施數字化、網聯化、智能化發展,加快建設和形成裝備與設施協同的數字化交通基礎設施,並組織開展自動駕駛、無人船舶、太陽能路面等前沿技術研究與跟踪,研究制定促進自動駕駛發展的政策文件,推動輔助自動駕駛技術在營運車輛領域的應用示範。

  “人工智能時代的創新節奏與工業時代完全不同,只要尖端技術發生突破,下一步的普及會很快。”中國奇點汽車創始人、首席執行官沈海寅滿懷信心地說。 


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