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认知智能、自动驾驶两大核心AI技术,加速突破智慧交通升级

本文作者:木子 2019-12-18 15:51
导语:时下,国家力推“智慧交通出行”,智慧交通作为迅速崛起的产业也迫切需要突破边界,与人工智能等高新技术紧密融合,创造出更加符合智慧交通需求的产业生态体系。

时下,国家力推“智慧交通出行”,智慧交通作为迅速崛起的产业也迫切需要突破边界,与人工智能等高新技术紧密融合,创造出更加符合智慧交通需求的产业生态体系。

12月13日,由上海市经济和信息化委员会(以下简称:上海市经信委)指导,上海人工智能发展联盟和深兰人工智能科学研究院(以下简称:深兰科学院)共同主办,中国土木工程学会城市公共交通学会协办的“智星时空”品牌启动暨首期“智慧交通”高端沙龙活动在上海举行。

认知智能、自动驾驶两大核心AI技术,加速突破智慧交通升级

智慧出行方面,自动驾驶仍然是重要课题

目前,各国一致认为,传统互联网思维已经无法解决交通痼疾,现代交通发展的进程必须迈入智能化的新时代,而助推智慧交通发展,则离不开人工智能。那么,借助新应用凸显新思维,AI具体又是如何赋能智慧交通的呢?

本次主题圆桌论坛上,现场众多人工智能、智慧交通领域学术大咖、产业代表共同探讨了人工智能技术在智慧交通领域的前瞻学术观点和前沿科技成果。

认知智能、自动驾驶两大核心AI技术,加速突破智慧交通升级

自动驾驶技术作为近年来较火的话题,也成为本次沙龙探讨的热点。

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的时候表示,从自动驾驶本身来说,有可能要解决人机协调的问题,单纯以去掉驾驶员为目的的自动驾驶,很可能在技术和商业上的空间是非常小的。

他认为,熊猫智能公交车在上海的淞泓、嘉定、临港,在天津、长沙、北京等地方测试过两个极端,一个是完全封闭的场地测试,单目标或者有限的多目标的感知决策控制问题。另一个即真实道路场景,熊猫公交运行的三个地点都是全开放式场景,真实的社会车流和我们自动驾驶车辆并行。

谈起自动驾驶不得不谈其安全性。上海纽约大学工程学教授、博导陈志斌表示,从宏观角度看,自动驾驶技术会带来交通安全的提升,但是自动驾驶系统可靠性也必须重视,比如说测试是一码事,真正上路又是一码事,还必须考虑环境的复杂度、政府扶持力度、以及车间通讯功能等等,另外还要考虑乘客舒适性。

“目前,在自动驾驶领域,很多车是中国的,但是上面的传感器、中央计算大脑都是国外的,中国可能还会走上一条跟随别人的道路”上海淞泓智能汽车科技有限公司董事总经理李霖

表示,除了考虑车安全性和落地方案,还要着重发展自主知识产权零部件。他说,中国要打破传统的汽车架构,利用中国在通讯、基建等方面的制度优势和体制优势,破解汽车行业自主可控问题,通过发展车路协同,打破以前的传统架构,有利于我们去实现自主控制。

有专家认为,新时代的出行主体已经日趋年轻化,以90、00为代表的新一代更容易接受新事物,在这样的背景下,自动驾驶出行正是未来交通运输的重要趋势,但是我们还是需要多考虑自主知识产权、落地可行性和乘客安全舒适性。

认知智能、推理技术将推动智慧交通管理升级

新一代人工智能技术应用对于智慧交通的赋能表现在交通管理领域。

众所周知,交通管理是助力交通问题解决的主要途径。传统交管以“交警+各种交通设备”的模式为主,对于交通治理虽然体现出一定效果,但随着人力成本的不断提升以及交通问题的愈发凸显,这样的交管方式已经渐渐落伍。

在此背景下,AI的融入从交通秩序管控和交通行为管控两方面,对传统交管带来了有效转型与升级。

其中,在交通行为管控方面,AI则是通过与各种前端采集设备相结合,展示自身的独特功效。常见的可能是AI摄像头,其所具有的行为识别、深度学习等功能,对于不文明交通行为的抓拍、交通人员的行为监测来说,不仅更清晰、明了,更带有预测性和前瞻性,使得交通管控更上一层楼。

认知智能、自动驾驶两大核心AI技术,加速突破智慧交通升级

深兰科学院认知智能研究所资深研究员曹东博士在沙龙现场表示,深兰科学院研发了一种叫做“智能交通协管员”的系统,它是通过对行人、非机动车和斑马线等等目标进行检测与识别、行人重识别,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,基于领域常识知识库辅助自然语言生成,然后通过TTS语音合成引擎,实现风格可调幽默诙谐的语音播报,辅助交通警察,达到交通管理的目的。

认知智能、自动驾驶两大核心AI技术,加速突破智慧交通升级

据了解,这位“智能交通协管员”可以准确地分辨出行人的装扮、年龄和行为,并用幽默诙谐的语音提示行人规范行为。比如“抽烟的大爷,说的就是你,不要闯红灯”,“饿了么小哥,严禁骑行斑马线”,电动车走斑马线的饿了么小哥”,“三位少年,红灯红灯,晚上闯红灯 ,更加危险”等。

谈到新一代人工智能技术对于交通的升级,上海交通大学计算机系教授、博导朱其立先生表示,推理、自然语言方面在交通当中还是有很大的利用空间。

他认为在交通的场景之下,机器扮演的角色应该是辅助人的,辅助两种人,一种是驾驶员。对于驾驶员来说就是行车安全,要求对路况的判断,另外要对车子以及行人的意图都判断准确,这里就用到了推理逻辑了,当道路情况发生变化之后,可以通过一些推理产生一些提示音。另外一块就是行人,人的动作是非常复杂的,而且根据不同的光照情况,不同的人,有大人、小孩,他的行为也不是相同的,如果说背后有一个知识库来进行这方面的支持可以做一些预判,帮助他们更加安全地进行驾驶或者使用道路。

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