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智能交通:怎么使用处理数据?环亚ag88手机版

来源:http://www.fzgoo.com 责任编辑:环亚娱乐ag88真人版 更新日期:2018-09-11 20:44 字体:
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  智能交通:怎么使用处理数据?

  从1997年4月“97北京世界轿车电子暨智能公路博览会”期间清华大学交通研讨所与我国电子工业科学技能交通中心、我国路途交通安全协会一同举行“97北京智能交通体系开展趋势世界学术研讨会”至今,不知不觉现已走过了20年,个人在智能交通范畴的学习和作业也快挨近20年,常常看到我国智能交通体系范畴获得可喜的前进,心中亦是欢愉。年底岁初,结合日常所感及日记堆集,整理数篇小文。

  书接前文《洞见·2017 | 李瑞敏:“大数据”的美好与烦恼》,讨论完了智能交通的根底——数据后,就接着讨论怎么运用处理数据。

  关于数据的剖析运用有这么两个途径,一是传统的统计剖析建模,这个现已运用多年,环亚ag88手机版且仍是作为交通研讨的干流在不断的深化,二是新式的人工智能,运用较为新颖的各种技能,如深度学习等,来从数据中完成智能,也即从某方面讲,大数据现已不只限于数据层面,也是一种技能甚至思想办法。
因而,这儿要谈谈的是人工智能,浅显起见,顺应潮流,倒无妨借用别的一个热词“大脑”,尽管二者并非相同。

  布景

  2017年年中,国务院印发《新一代人工智能开展规划》,其间将“智能交通”作为“推进社会办理智能化”的一个重要方面,从国家层面赋予人工智能在交通范畴中的定位,而“智能交通监控、办理和效劳体系”则是其间重要的内容。

  2016年的云栖大会提出来“世界上最远的间隔”一说,也推出了“城市(数据)大脑”。

  2017年的云栖大会经过多个用户的现场陈述,论述了“城市大脑”在智能交通范畴的运用效果。

  一同,一些智能交通体系范畴的相关企业也都开端提出“大脑”或相似的概念,本年内数个较大的智能交通体系企业都以各种形式在各种关口推出新的体系或渠道,无一不融入“大脑”的理念(不管其运用的称号是什么),好像看来智能交通体系总算回到正途找到“大脑”了。而此景象,在年底的全国智能交通体系年会上又面向了一个顶峰,不只仅大脑迭出,“心脏”也开端上阵。

  机会

  人工智能的开展进程显现,让机器以拟人化的办法去考虑,或许不是最佳道路,例如从前机器翻译的开展,而近年来在大数据的推进下获得了较大的打破,其他如图像辨认、语音辨认等也根本如此。

  在本年最火的主题之一:下围棋方面,仍旧向人类常识进行学习的alphaGo战胜了人类的尖端选手,但很快就败在了不再许多运用人类棋谱的alphaGo zero的手下,是否也预示着人类的经历和常识作为输入或许在某些范畴现已拖了人工智能的后腿。

  可是不管怎样,大数据+深度学习来支撑人工智能的开展在短期内尚是干流,从alphaGo到alphago zero,改变的是学习运用的数据,不变的是仍然需求有靠谱的数据来支撑机器的自主学习。

  因而,如前文所述,跟着智能交通范畴海量数据的不断堆集,未来运用人工智能技能提高交通体系的运转及效劳水平成为可能。

  核算机的才能及利益在于超级的核算才能,关于可以穷举或许分类等方面有着先天的优势,可是是否在所有的范畴都可以发挥效果,个人认知十分有限无法断语。但实际中有一些提法:专用弱人工智能近来开展较大,可是在通用弱人工智能和强人工智能方面,好像推进缺乏。

  交通办理范畴或许可以视为一个专用的范畴,有着自己的范畴和特色,人工智能技能层出的今日,或许可以成为未来人工智能技能运用范畴的又一打破点。

  人工智能在智能交通范畴的运用,可视为现已有多个方面,例如图像辨认、环亚ag88手机版,语音辨认等,作为智能交通体系范畴一种很重要的根底技能,图像辨认技能的推进必定可以有助于一些智能交通体系功用的进一步提高和开发。

  除了图像辨认、语音辨认、机器视觉等运用在推进交通办理的智能化开展外,咱们也希望人工智能可以在专家体系、智能操控、辅佐决议计划、优化调度等方面供给更强有力的有针对性的支撑。
抽象来看,人工智能现在在某些范畴体现的开端比人类强壮,但尚不是在所有的(或许说许多的)范畴都现已体现的比人类强壮,因而人工智能究竟能给城市交通办理体系带来什么程度的智能化,还可以不断的讨论和探究。

  应战

  和下围棋比较,城市交通办理范畴或许在如下方面更具有应战性:

  办理操控结果的不确定性、办理操控环境的部分可知性和动态性、意外和突发状况等。因而,人工智能技能在智能交通范畴的运用和开展也要面临着更为杂乱的景象。

  关于人工智能技能在交通信号操控范畴的运用,假如用传统的人工智能建立的办法,从仿照人的思想视点来看,是否一个有经历的交通工程师的水平可能就是机器终究所能到达的水平?

  当然,“机器智能最重要的是可以处理人脑所可以处理的问题,而不在于是否需求选用和人相同的办法”,假如以数据驱动的办法,具有自我学习的才能,或许说学习的才能(AlphaGo zero)远超交通工程师(围棋高手)的水平,那么终究是可能到达一个更高的水平。

  可是,现有的数据资源及人工智能技能是否现已可以支撑交通办理、交通操控等范畴的智能化需求呢?例如尽管上篇说到咱们现在有级数级增加的交通“大数据”,可是是否完成了交通体系的悉数可知呢?

  1)数据的问题

  不管各类单位怎么去宣扬现已有了多大多大的数据,在全样性、精确性上又有多少到达了完美的程度,固然,可以说大数据大到必定程度不需求全样也可以,那精确性呢?

  时至今日,交通范畴的检测器有无数种,直接的检测手法也许多,可是是否都有着这样那样的瑕疵呢?不知道未来信号操控是否还需求流量数据,至少现在的算法仍是需求的吧,那么在流量检测方面,各类检测器的精度到达多少?别的在掩盖率方面呢?固定式的检测器就不谈了,移动式的检测器现在恐也难以100%的时段100%的空间掩盖吧?

  一些数据在完成路网的交通状况分类估量拥堵状况中可以有杰出的运用,可是是否就必定可以满意支撑信号操控这样要求更为精密的作业?现在尚无法断语能仍是不能,由于大数据的一个特色也是可以应对不确定性,因而需求咱们发挥聪明才智更好的去研讨。

  2)算法的问题

  从alphago到alphago zero,算法方面也是有了改善,因而,完成了新的开展。在交通操控方面,要完成人工智能的“大脑”,或许可以参阅其他范畴的算法,也可能与人工智能在其他范畴的运用技能有所不同而需求有打破性的算法,现在有许多的科研人员现已在从事该方面的作业,等待可以看到打破性的开展。

  3)确定性vs不确定性

  仍以下棋为例,鄙人一步棋前,关于棋盘上已有的景象是100%精确了解的,可是在交通办理(如信号操控)中,在做出下一个决议计划的时分,是否可以100%(100%!)精确地了解当时已有的景象呢?
相同,鄙人一步棋后,核算机可以对对手所可以做出的挑选甚至到终究结局都有个效益估量,可是交通呢?怎么对未来进行挨近100%的猜测,这恐怕又是一个难题。一同,交通中的随机性更强,一同事端、一同违法、一个闯红灯的行人等,都可能对正常的交通流运转带来较为显着的影响。

  当然,大数据的理论根底是信息科学,其本质就是要消除不确定性,可是要应对交通的不确定性应该仍是有许多的作业要做。当然,这儿仅仅比照下棋,人工智能可能有无数种技能办法,总应该有一种可以满意交通的需求吧?

  未来

  不管怎么,人工智能、互联网公司的进入算是给多年传统的智能交通(办理)体系的开展注入一股新的生机,带来了新的概念的一同,也在牵动传统交通工程范畴的考虑和提高,等待未来可以有所推翻。传统上城市交通范畴所研讨的模型不可谓不多,然效果好像有限,未来等待在数据的支撑下,经过科研机构、职业企业等的充沛交融和协作,充沛运用人工智能的技能,完成新的打破。