AI算法可以让交通变得多智慧? 之江实验室带来答案

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AI算法可以让交通变得多智慧?

高速公路上,从发生事故到事故被发现原本需要5-10分钟左右,现在这一过程缩短到了30秒以内。

这是之江实验室面向智慧高速公路的车联网系统在沪杭甬高速公路试验路段上取得的成效。日前,在有问,一款基于大数据技术的记者采访神器上,之江实验室高级研究员华炜,之江实验室智能网络研究中心研究员朱永东,之江实验室智能网络研究中心副研究员季玮接受了媒体的采访。

AI算法可以让交通变得多智慧? 之江实验室带来答案

之江实验室的这项技术,和现有的智慧交通技术相比(比如城市大脑在杭州治堵的技术),区别和特点是什么?

季玮表示,针对的场景不一样,我们是针对高速场景。高速交通场景与城市交通场景不同,城市路网密度和交通通达性较高速公路更高,路侧传感设备布设密度更高,车辆行驶速度相对较低,而且城市交通管控可以依靠红绿灯。高速公路的路侧传感设备布设更稀疏,且由于车速较快导致交通监控设备的准确率有所下降。此外高速公路的交通管控手段更少,且由于路网密度低导致交通诱导效果有限。

为了提高结果的准确性和实时性,之江实验室使用人工智能领域最新的算法提高交通态势预测的准确性,并采用流式计算提高计算的实时性。主要就是这些。

朱永东说,对比城市大脑在智慧交通领域的实践,目前我们的AI技术在交通领域的实践还是有些差异。首先是应用的范围不同,我们目前主要还是面向智慧高速领域,而不是城市交通道路,高速公路作为国家陆路运输的主动脉,其安全与效率的提升对国家有战略意义;其次,应用领域的不同也带来技术路线和主动管控手段的差异,高速场景下目前直接取决于在数字化、信息化之上的智能化,举一个简单的例子,未来高速公路的智慧化一定要建立在基础设施的数字化基础之上,高速公路不仅仅是钢筋水泥,而是在高速公路建设、管理、养护的全流程对道路/桥梁/隧道、路侧设施的全面数字化和孪生,对运行的车辆和设备的仿真和计算;再者,不同的技术路线会带来新的技术突破和创新,面向混合交通流条件下路车协同与安全保障技术,将会采用端-边-云架构的超低时延与超高可靠性感知-传输-应用一体化解决方案,不仅仅要应用AI与大数据,还要用到边缘计算和数字孪生技术;当然,目前之江实验室在高速公路智慧化提升方面的实践才刚刚开始落地,未来我们会将更多的成果和技术应用到智慧交通场景中。

在目前新基建的发展背景下,这一项目是否也能“乘东风”加快发展?

季玮表示,在交通强国的背景下,交通部2018年开展了新一代国家交通控制网和智慧公路试点项目,其中包含基础设施数字化、路运一体化车路协同、北斗高精度定位综合应用、基于大数据的路网综合管理、“互联网+”路网综合服务、新一代国家交通控制网等六个方面。这些方面与新基建中的信息基础设施和融合基础设施都十分契合。

朱永东认为,国家目前在5G、大数据中心、人工智能、工业互联网等领域大力推进新基础设施建设。面向智慧高速的路车协同车联网系统研发与应用项目,涉及5G-V2X通信、人工智能算法与算力部署、互联网安全等诸多产业链,按照实体高速公路与信息高速公路结合起来的新发展理念,提供智能升级、数字转型、融合创新的新基础设施体系,希望能够对国家的重大工程应用实践提供支撑和示范。

这些技术大约什么时候才能真正落地,得到广泛应用?如果暂时还无法推广,最大的瓶颈是什么?

华炜表示,仿真推演的瓶颈在于计算能力和通信能力,未来通过IOT采集到的数据非常丰富又庞大,需要在边缘搭建多级分布式计算资源、同时在云上提供高性能计算能力才能真正推广实现。

朱永东表示,之江实验室目前参与的沪杭甬高速智慧化提升项目,是我们在人工智能和网络信息方向参与的第一个面向智能交通领域重大工程应用。在体系庞大、场景复杂的交通行业,还需要时间得到产业和用户单位的认可和支持。我们相信,随着之江实验室项目的持续创新研发,会有越来越多的成果转化落地和应用。

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