文/劉軍

1 引言

目前，分析和理解交通問題往往受依賴數(shù)據(jù)源約束。最新興技術(shù)，目前正朝著車輛-基礎(chǔ)設(shè)施-行人環(huán)境和大數(shù)據(jù)相互連接的方向發(fā)展，使得多源數(shù)據(jù)更容易和更便宜地收集，存儲(chǔ)，分析，使用和傳播。相互網(wǎng)聯(lián)的環(huán)境還使系統(tǒng)更加靈活，以便實(shí)時(shí)管理并且可以實(shí)施控制措施以改進(jìn)系統(tǒng)性能。擁有，車輛，基礎(chǔ)設(shè)施和行人的互聯(lián)環(huán)境，可以通過同伴連接協(xié)議或通過5G或更高級(jí)的集中式系統(tǒng)電信網(wǎng)絡(luò)交換信息。這樣的技術(shù)被認(rèn)為是人工智能與交通網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的深度融合體現(xiàn)，也是城市生態(tài)系統(tǒng)最具潛力的技術(shù)之一。信息的互動(dòng)和交流可以發(fā)生車對(duì)車（V2V），車對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施（V2I），行人對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施（P2I），或車輛到行人（V2P）。考慮到各個(gè)單元的獨(dú)特之處，對(duì)了解當(dāng)前智能交通是至關(guān)重要，這樣的系統(tǒng)可以適應(yīng)與連接環(huán)境一起工作。本文旨在回顧當(dāng)前智能化趨勢(shì)交通系統(tǒng)（ITSs）和智能城市的基礎(chǔ)上，對(duì)人工智能技術(shù)與交通網(wǎng)聯(lián)深度融合的城市智能交通技術(shù)進(jìn)行分析和整理。最后，提供了對(duì)未來ITS和智能城市的見解。

2 智能交通系統(tǒng)（ITSs）的當(dāng)前趨勢(shì)

旅行需求造成的擁堵，交通事故和污染問題，由于各種各樣車輛數(shù)量的巨大增長而變得更加嚴(yán)重，包括車輛交通，公共交通，貨運(yùn)交通，甚至行人交通。為了解決這些問題，ITS有已開發(fā)出能夠集成各種系統(tǒng)的子系統(tǒng)，包括傳感，通信，信息傳播和交通控制。任何ITS都需要三個(gè)基本功能組件：數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)（信息）傳輸。數(shù)據(jù)收集組件收集來自運(yùn)輸系統(tǒng)的所有可觀察信息（例如，交通系統(tǒng)的特定點(diǎn)）道路網(wǎng)絡(luò)，特定路段的平均旅行時(shí)間，乘客乘坐的公交線路等，以進(jìn)一步分析當(dāng)前的交通狀況情況。傳統(tǒng)上，感應(yīng)環(huán)路檢測(cè)器，根據(jù)感應(yīng)電流檢測(cè)車輛的存在通過車輛和氣動(dòng)管的循環(huán)，檢測(cè)基于管內(nèi)壓力變化的用于收集交通量和速度等基本。但是，由于其實(shí)施成本高，這些方法在實(shí)施過程中逐漸增加不太受歡迎，特別是在擁擠的地區(qū)。由于傳感和成像技術(shù)的進(jìn)步，攝像機(jī)和射頻識(shí)別（RFID）掃描儀越來越多被考慮用于交通數(shù)據(jù)收集。相機(jī)可以安裝在網(wǎng)絡(luò)中的不同位置以收集流量視頻，這也為智能城市交通提供了最基本的“眼睛”。

3 深入理解“人工智能+交通網(wǎng)聯(lián)”對(duì)智能城市的影響

上一節(jié)介紹的ITS旨在解決與運(yùn)輸相關(guān)的問題并提高運(yùn)輸?shù)恼w效率系統(tǒng)。這些ITS屬于智能移動(dòng)類別智能城市的框架，最近幾十年引起了人們的關(guān)注。在文獻(xiàn)中，尚未就智慧城市什么構(gòu)成達(dá)成一個(gè)共識(shí)，有不同的定義。盡管定義多種多樣，但使用先進(jìn)的電子/數(shù)字技術(shù)（如ICT），嵌入ICT或其他電子硬件進(jìn)入城市基礎(chǔ)設(shè)施，改善利益相關(guān)者在系統(tǒng)的不同方面的利益是智慧城市共同的特征。

關(guān)于功能性，智能城市可以分為六種不同的組件：智能治理，智能經(jīng)濟(jì)，智能人力/社會(huì)資本，智能環(huán)境，智能生活和智能移動(dòng)。智能治理旨在利用ICT提高公共部門組織在管理方面的效率和公共資源透明度，并鼓勵(lì)公眾參與做決定。智能經(jīng)濟(jì)的目標(biāo)是利用ICT和相關(guān)技術(shù)提高制造鏈生產(chǎn)力的技術(shù)并加強(qiáng)和加強(qiáng)在線交易以促進(jìn)電子商務(wù)。智慧人力/社會(huì)資本旨在改善教育公民通過提供的水平和積極的公眾參與從其他組成部分產(chǎn)生智慧城市的豐富信息。智能環(huán)境的目標(biāo)是減少污染和解決其他環(huán)境問題，最終目標(biāo)是通過使用技術(shù)改善/實(shí)現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展。智能生活尋求提高生活質(zhì)量，例如，安全，住房質(zhì)量，社會(huì)凝聚力等。

特別地，通過在城市內(nèi)實(shí)施先進(jìn)技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施。智能移動(dòng)，有時(shí)被認(rèn)為是由于注重高效運(yùn)輸，也是網(wǎng)聯(lián)人與城市的重要組成部分。目前一些學(xué)者嘗試使用先進(jìn)的ICT來優(yōu)化物流和運(yùn)輸系統(tǒng)，為乘客和貨運(yùn)提供高效，安全，環(huán)保的服務(wù)?；谶@些組件，各種各樣指標(biāo)（例如，當(dāng)?shù)乜蛇_(dá)性，生產(chǎn)率，排放等）具有被來用于評(píng)估智能城市和城市的表現(xiàn)，幫助決策者制定政策的重要指標(biāo)，為創(chuàng)建更智能的城市鋪平道路。在智能移動(dòng)和ITS的背景下，基于傳感器和利益相關(guān)者的可用信息，各種估計(jì)，預(yù)測(cè)，管理和控制方法必須真實(shí)實(shí)施。與運(yùn)輸有關(guān)的問題的特點(diǎn)是數(shù)量眾多具有參數(shù)關(guān)系的變量未被充分理解，大量不完整的數(shù)據(jù)，目標(biāo)和限制不明確。

最近，人工智能相關(guān)技術(shù)，具有獨(dú)特的知識(shí)建設(shè)實(shí)力，已被智能移動(dòng)和ITS所采用。AI是機(jī)器在合理地感知到的智能表現(xiàn)環(huán)境（分析來自各種傳感器的數(shù)據(jù)），以及做出理性決策，最大限度地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。對(duì)于運(yùn)輸問題通常采用的AI方法涉及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）具有執(zhí)行非線性的能力，通過考慮輸入和輸出之間的映射隱藏層，解決適合運(yùn)輸問題變量之間的參數(shù)關(guān)系。在現(xiàn)有研究中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常見被用于：狀態(tài)估計(jì)/預(yù)測(cè)，事件檢測(cè)，交通/基礎(chǔ)設(shè)施控制，以及行為分析。類似對(duì)于ANN，支持向量機(jī)技術(shù)（SVM）是監(jiān)督學(xué)習(xí)分析輸入數(shù)據(jù)的模型，但更側(cè)重于分類階段/場(chǎng)景。在ITS的背景下。與ANN和SVM不同，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是唯一的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)可控制變量的概率和條件依賴性的統(tǒng)計(jì)模型，在ITS研究中，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)已被用于各種運(yùn)輸問題，但主要用于預(yù)測(cè)交通和事故/事故何時(shí)發(fā)生的相關(guān)問題。

4 現(xiàn)代城市智能移動(dòng)交通的網(wǎng)聯(lián)環(huán)境及深度融合的未來發(fā)展

由于ICT和相關(guān)傳感技術(shù)的重大進(jìn)步，目前的趨勢(shì)是安裝和使用車輛自動(dòng)化通信系統(tǒng)（VACS）。 VACS有被證明能夠改善個(gè)人的安全性，舒適性和便利性，以及聯(lián)網(wǎng)車輛的排放。VACS可以通過交通管制提高效率發(fā)揮促進(jìn)全球流量的潛力。未來十年，連接配備自動(dòng)化VACS的車輛數(shù)量將迅速增加。同時(shí)，常規(guī)人駕車輛（RHVs）將繼續(xù)在短期內(nèi)在市場(chǎng)中發(fā)揮重要作用。因此，擁有智能駕駛技術(shù)的車輛，滲透到市場(chǎng)可能會(huì)帶來在高速公路網(wǎng)絡(luò)性能和交通流量效率上的改善。它還可以實(shí)現(xiàn)控制方案，例如個(gè)別車輛速度和車道變換。由于信息通信技術(shù)的進(jìn)步和日益普及的智能設(shè)備，在交通相關(guān)的環(huán)境中的想法背景已經(jīng)延伸，現(xiàn)在已經(jīng)超越了物理邊界。在現(xiàn)有中，交通網(wǎng)絡(luò)通常按照指示進(jìn)行建模（僅限與運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施）。但是，交通網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該包括人類，物質(zhì)基礎(chǔ)設(shè)施，道路標(biāo)記和多形式聯(lián)運(yùn)系統(tǒng)。因此，它更合理考慮多種不同類型的對(duì)象在智能網(wǎng)聯(lián)交通中的表現(xiàn)?，F(xiàn)在已經(jīng)有越來越多的討論，來嘗試構(gòu)建一個(gè)靈活的分層交通網(wǎng)絡(luò)模型，整合數(shù)字化中的物理，語義，邏輯和感知網(wǎng)絡(luò)重建智能城市交通網(wǎng)聯(lián)空間。

除了各種傳感器可以收集的物理數(shù)據(jù)外，從網(wǎng)絡(luò)來源收集的公眾態(tài)度和看法（例如，社交網(wǎng)絡(luò)），也可以被用作交通系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源。因此，未來的ITS應(yīng)該使用這些數(shù)據(jù)來監(jiān)控和管理系統(tǒng)。提取來自社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)源有用和有意義的信息。（例如，Twitter或者微博等平臺(tái)上發(fā)布的公眾評(píng)論），建議可采用自然語言處理（NLP）的算法用于數(shù)據(jù)分析的預(yù)定義語義結(jié)構(gòu)。NLP算法應(yīng)該能夠檢測(cè)社交事件和公眾意見可能會(huì)導(dǎo)致的潛在交通問題（例如，足球比賽），或揭示公眾對(duì)運(yùn)輸系統(tǒng)/現(xiàn)行政策的看法。

5 總結(jié)

綜上所述，可以看出智能交通是智能城市構(gòu)建中的重要組成部分，未來智能網(wǎng)聯(lián)交通屬于多個(gè)層次的連接環(huán)境（即網(wǎng)絡(luò)，社交和物理）。鑒于此理解，本文從ITSs與人工智能深度融合的角度提供一些智能城市的發(fā)展見解，包括：分析來自網(wǎng)絡(luò)資源的信息等等。本文的研究為豐富人工智能技術(shù)與交通網(wǎng)聯(lián)深度融合的城市智能交通技術(shù)提供新的思路。