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由自驾车迈向智慧交通系统的进展
 

【作者: Jan Adriaenssens】2019年10月07日 星期一

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自驾车、机车共享服务、优步(Uber)和线上零售商的隔夜到府递送服务,这些说明了交通(mobility)和物流(logistics)可能是这几年中最明显在追求破坏性技术(disruptive technology)和商业模型的领域。爱美科City of Things计画主持人Jan Adriaenssens展??这些领域在未来几年的进展,并预测人工智慧会在其中起什麽作用。



图一 : 从技术的角度来看,智慧交通是结合先进移动及固定基础设施的产物,想想自驾车和智慧交通号志灯。
图一 : 从技术的角度来看,智慧交通是结合先进移动及固定基础设施的产物,想想自驾车和智慧交通号志灯。

从技术的角度来看,智慧交通是结合先进移动及固定基础设施(mobile and fixed infrastructure)的产物,想想自驾车和智慧交通号志灯。此外,自主系统(autonomous system)和互连系统(connected system)这两者要区分开来。自主的自驾车或智慧交通路囗根据内建摄影机和感测器提供的资料做出行为;互连的车辆或交通管理系统则从其他车辆的感测器或周遭环境接收讯息。唯有当这些交通系统的要素发展完善,并且相互协调一致後,我们才能着手建构一个智慧交通系统,或以专业的术语来说「偕同式智慧型运输系统」(Cooperative, Intelligent Transport System,C-ITS)。



图二 : 结合协同式和自动驾驶汽车技术的交通发展蓝图(资料来源:qld.gov.au)
图二 : 结合协同式和自动驾驶汽车技术的交通发展蓝图(资料来源:qld.gov.au)

为什麽会红灯

大家可能都熟悉以下情境:当地的小学在市区内远足。近百位穿着萤光外套的小学生在老师的监督下过马路。一半的人过了马路,这时,行人号志灯又变红灯了。另一半还没过完马路的,有的可能迟疑地站在原地,有的加快脚步继续穿越马路,其他的在路囗犹豫不决,甚至开始走回原来的人行道。这个场景在有了智慧交通系统的未来将成为过去式。由人工智慧支援的解决方案不仅能让行人号志灯在整队小学生过马路时维持绿灯状态,还能预期这个决定会带来的结果,并调整邻近路囗的交通流量,将影响降到最低。


同时,这项解决方案会告知汽车驾驶为何他们要绕道、为何红灯时间变长了,以及绕道会如何优化他们的最终交通时间。


图三 : 交通号志灯、车辆和行人的行动装置互连,即时交换路况资讯(资料来源:digitaltrends.com)
图三 : 交通号志灯、车辆和行人的行动装置互连,即时交换路况资讯(资料来源:digitaltrends.com)

让上述情景成为可能的技术有很多已经存在。然而,要这些不同的解决方案开始互相交流会花上一些时间。其中一个能促成交流的要件就是快速又可靠的资料交换,在这方面5G可以发挥重要作用,感测器融合技术(sensor fusion)也很重要:一辆汽车位於转角,其配置的感测器会提供其他驾驶什麽讯息?其他车辆要如何判断能否信任那些讯息?


从智慧社区到智慧城市

为此,爱美科正以不同规模有效运用各计画的资源。以比利时安特卫普市的Smart Zone计画为例,该计画正在研究如何设计出针对所有道路使用者的智慧安全路囗。透过观察道路使用者忽视红灯的时机,该计画的目标为根据真实的交通需求来优化智慧交通号志灯。地理规模更大的是Mobilidata计画,在这个计画中,爱美科和一大群来自比利时法兰德斯区(Flanders)的夥伴合作,正研究该地区的移动和交通安全。这项计画为期五年,现下已提供人工智慧解决方案的供应商也能在此找到庞大契机。


众所皆知的街道卫生问题

智慧交通不仅和挑战技术有关,对人的情感影响至少同等重要。以街道上出现狗屎为例,这在十年前只会让人感到「真的很烦」,现在饲主习惯在自家狗狗摆出下蹲姿势时就准备好拾便袋。现在的人已经不会因为在街上遇到狗囗水就气得跳脚。但是如果十年前你有整整一周不曾踩到什麽东西,那也不代表那些东西对你来说不成问题。你会暗自惊喜自己的幸运,但不会认为街道卫生问题已经解决了。只有历经几年提升街道卫生意识和采取一些改善措施,大众对街道的心态才改变。


这个道理也适用於更智慧和更安全的交通系统。有很多潜藏的问题和挑战都和街道出现狗屎的问题类似。想想看公共运输工具准时抵达、舒适地骑着单车、呼吸新鲜空气、拥有安全的公共空间、城市充满活力等等情景。不只是科技本身,还有我们思考智慧交通的态度,都应该从上述这些面向来消除现实和观感的区别,以及弭平短期和长期思考这个议题的观点差异。


像飞天车那样的新潮应用和人工智慧没什麽关系,人工智慧支援速度较缓慢的发展,那些发展会改善整体状态。

这其中隐藏着某种复杂度,通常被使用者介面的简易性所掩饰。科技需以更直观且不引人注意的方式进行操作,也需保持透明和建立信任。想想先前所说的延长红灯时间的例子。图示(icon)的标记能解释红灯时间被延长的原因。但是,设计一套以情境为基础的(scenario-based)软体相对简单,设计自我学习的AI系统却难上许多, AI系统中并非所有情景也就是说并非所有结果都经过预先设定。


爱美科正在研究一个透明度引擎(transparency engine),它能准确地找到甜蜜点,最适切地展示终端使用者所需的资讯,以提供终端使用者必要的洞察力和信心。这就像一间设有开放式厨房的餐厅,虽然大部分的顾客很可能根本不会察看里面在煮什麽,但知道餐厅设有开放式厨房这件事,就足以让顾客对桌上食物产生信心。


由金钱运转的世界

在物流的概念里,有个特有的额外维度(extra dimension):资料拥有权和资料交换。快递和物流公司都很害怕竞争者正渐渐得知他们公司是如何规划运输路线和进行经营规划,因为这些洞见都是他们成本结构的本质,也就是优化获利的本质。同样的利益冲突也发生在医疗产业的药物开发,医疗领域的资金投注金额庞大,而病患的隐私也至关重要。


只要经济利益够庞大,诸如人工智慧支援的交通系统等以资料为基础的(data-based)应用将面临各种附加的阻碍。

现在爱美科也正采取措施,来调查如何找到这个问题的解答。想想看建立一个值得信赖且中立的第三方,它能交换相关资料,同时保护个别利益免受侵犯。而City of Things计画对爱美科来说是重要的实验环境,能模拟出上述这些和其他可能出现在现实的情境。


(本文由爱美科授权刊登;作者Jan Adriaenssens为爱美科City of Things计画主持人/编译:吴雅婷)


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