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认知智能和自动驾驶两大AI核心技术正在加速突破智慧交通升级

发布于:2024-06-17 编辑:匿名 来源:网络

如今国家正在大力推广“智慧交通”。

智慧交通作为快速崛起的产业,也迫切需要突破边界,与人工智能等高科技技术展开竞争。

认知智能和自动驾驶两大AI核心技术正在加速突破智慧交通升级

紧密融合,打造更符合智慧交通需求的产业生态系统。

12月13日,在上海市经济和信息化委员会(以下简称:上海市经济和信息化委员会)指导下,上海人工智能发展联盟、深兰人工智能研究院(以下简称:中国土木工程学会、城市公共交通学会联合举办的“智慧星时空”品牌发布会暨首届“智慧交通”高端沙龙活动隆重举行在上海。

在智慧出行方面,自动驾驶仍然是一个重要话题。

目前,各国一致认为传统的互联网思维已经无法解决长期存在的交通问题。

现代交通发展进程必须进入智能化新时代。

推动智慧交通的发展,是密不可分的。

人工智能。

那么,借助新应用凸显新思维,AI如何赋能智慧交通呢?本次主题圆桌论坛上,众多人工智能与智慧交通领域的学术界人士和行业代表共同探讨了人工智能技术在智慧交通领域的前瞻性学术观点和前沿科技成果。

作为近年来的热门话题,自动驾驶技术也成为本次沙龙的热门话题。

深兰科技技术副总裁赵旭博士在分享熊猫智能公交车落地经验时表示,从自动驾驶本身来看,可以解决人机协同的问题。

也许技术和商业空间很小。

他认为,熊猫智能公交车已经在松虹、嘉定、临港、上海以及天津、长沙、北京等地进行了测试。

有两个极端。

一种是完全封闭的场地测试,单目标或有限的多目标感知决策。

控制问题。

另一个是真实的道路场景。

熊猫巴士运营的三个地点都是完全开放的场景,真实的社交流量与我们的自动驾驶车辆并行流动。

谈自动驾驶,就不得不谈它的安全性。

上海纽约大学工程教授、博士生导师陈志斌表示,从宏观角度看,自动驾驶技术将提高交通安全,但自动驾驶系统的可靠性也必须受到关注。

例如,测试是一回事,但实际上路又是另一回事。

在决定做什么的时候,还必须考虑环境的复杂性、政府的支持、车间的通讯功能等,此外,乘客的舒适度也必须考虑。

“目前,在自动驾驶领域,很多汽车都是国产的,但车上的传感器、中央计算大脑都是国外的,中国可能还是走别人的路。

”上海淞虹智能汽车科技有限公司董事总经理。

有限公司李林表示,除了考虑整车安全和实施方案外,还要重点开发具有自主知识产权的零部件。

他表示,中国要打破传统汽车结构,利用中国的制度优势和在通信、基础设施等方面的制度优势,解决汽车产业的自主性和可控性问题。

通过发展车路协同,打破以往的传统结构,将有助于我们实现自主控制。

有专家认为,新时代的出行主体日益年轻化,以90后、00后为代表的新生代更容易接受新鲜事物。

在此背景下,自动驾驶是未来交通的重要趋势,但我们仍然需要更多地考虑自主知识产权、实施的可行性以及乘客的安全舒适度。

认知智能和推理技术将推动智慧交通管理升级。

新一代人工智能技术赋能智慧交通的应用体现在交通管理领域。

众所周知,交通管理是帮助解决交通问题的主要途径。

传统交通管制主要基于“交警+各种交通设备”的模式。

虽然对交通管理已经显现出一定的效果,但随着人力成本的不断增加、交通问题的日益突出,这种交通管制方式已经逐渐过时。

在此背景下,人工智能的融合带来了传统交通管理在交通秩序管控、交通行为管控等方面的有效转型升级。

其中,在交通行为控制方面,AI通过与各类前端采集设备的结合,展现了其独特的效果。

最常见的可能是AI摄像头,它具有行为识别、深度学习等功能。

对于捕捉不文明交通行为、监控交通人员行为,不仅更加清晰明了,而且更具预测性和前瞻性。

交通管制迈上新台阶。

深兰科学院认知智能研究所高级研究员曹东博士在沙龙上表示,深兰科学院研发了一套名为“智能交通协调员”的系统,针对行人、非机动车检测识别、行人再识别等方面,采用深兰科学院自主研发的“动作识别与行人意图预测”认知智能算法,辅助基于领域常识知识的自然语言生成基础上,再通过TTS语音合成引擎,可调整风格幽默的语音播报协助交警达到交通管理的目的。

据了解,这款“智能交通协调员”可以准确识别行人的着装、年龄和行为,并用幽默的语音提示让行人规范行为。

比如“抽烟的大叔,我说的是你,别闯红灯”、“饿了么哥,严禁骑斑马线”、“饿了么哥骑电动车斑马线》、《三个少年,闯红灯、闯红灯》、《夜间闯红灯更危险》等谈及新一代人工智能技术对交通的升级。

上海交通大学计算机系教授、博士生导师朱启力表示,推理和自然语言在交通领域还有很大的运用空间,他认为在交通场景中,应该发挥机器的作用。

是协助人,协助的人有两类,一类是司机。

对于驾驶员来说,行车安全需要对路况的判断,对汽车和行人意图的准确判断。

这里用到了推理逻辑。

当路况发生变化时,通过某种推理可以产生一些提示声音。

另一部分是行人。

人的动作非常复杂,根据不同的光照条件,不同的人,包括成人和儿童,会有不同的行为。

如果背后有一个知识库来支持这方面,你可以做出一些预测来帮助他们更安全地驾驶或使用道路。

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