摘要

人工智能(AI)是指机器执行人类能够轻松完成的感知、推理、学习和解决问题等认知功能的能力。过去20年以来，由于互联网产生的海量数据的可用性，人工智能在全球范围内获得了关注。最近，使用高级算法处理这些数据给政府和企业带来了巨大的好处。物联网、机器人过程自动化、计算机视觉、自然语言处理等各种技术支持的机器学习算法的强劲增长，使人工智能的增长成为可能。本文是将交通运输业的各种问题分类为智能交通系统的汇编。考虑的一些子系统与智能交通系统的交通管理、公共交通、安全管理、制造和物流相关，人工智能的好处被投入使用。这项研究涉及交通运输业的特定领域，以及可能使用人工智能解决的相关问题。该方法涉及根据从各种来源获得的国别数据进行二次研究。此外，全球各国都在讨论解决交通行业问题的人工智能解决方案。

1 . 介绍

技术过去一直是企业的问题解决者。无论是零售、银行、保险、医疗保健甚至体育。其中一些解决方案通过降低运营成本、提高效率和提高效率改变了企业的运营方式。即将成功实施最新技术的即将到来的领域之一是交通运输行业，该行业受到与交通拥堵、意外延迟和路线问题相关的问题的困扰，这些问题导致经济损失。
运输业一直是不同地理区域人员和货物流动的主要贡献者。它在货物从一个地方转移到另一个地方的供应链管理系统中发挥着重要作用。该行业在将货物在物流链中的精确时间移动到正确地点的过程中发挥着关键作用。为了从商业投资中获得全部收益，政府和组织使用了机器学习、人工智能、物联网等技术。

1.1 . 人工智能（AI）
人工智能(AI)是计算机科学的一个广泛领域，它使机器像人脑一样运作。人工智能也被定义为机器执行人类认知功能的能力。AI一词最初是由计算机科学家John McCarthy在1956年创造的。由于通过各种设备生成的大量数据的可用性，以及高效硬件、软件和网络基础设施的可用性，这个已有60年历史的概念最近引起了热议。人工智能的出现使流程自动化成为可能，从而产生创新的业务解决方案[47]。AI提供可靠且具有成本效益的解决方案，同时解决决策过程中的不确定性。由于流程自动化，高级算法处理复杂数据的能力促进了企业更快的决策[10]。随着人们对环境的日益关注，人工智能已成为通过改造传统行业和系统来解决气候变化和水问题的解决方案提供商。这些能力帮助政府建设可持续城市，从而有助于保护生物多样性和人类福祉[23]。
美国和中国目前主导着人工智能世界。普华永道的一份报告估计，到2030年，人工智能将为世界经济贡献15.7万亿美元。在美国，学术体系已经产生并孵化了与人工智能相关的研究；而在中国，政府提供资金和技术来利用人工智能的潜力。中国计划到2030年至少投资70亿美元。加拿大和英国通过宣布为私人和公共人工智能企业提供资金的交易，加大了对技术的投资[20]。加拿大在2017年承诺为人工智能研究投资了1.25亿美元。法国政府将在2022年之前投资18亿美元用于人工智能研究。该国计划从私营公司提取数据以供公开研究。俄罗斯每年在人工智能上的花费估计为1250 万美元，主要用于军事领域。

1.2 . 人工智能和交通
全球大多数大城市都面临与运输、交通和物流相关的问题。这是由于人口的快速增长以及道路上车辆数量的增加。为了有效地创建和管理可持续的交通系统，技术可以提供巨大的支持。随着城市地区陷入交通拥堵的困境，人工智能解决方案出现在访问车辆的实时信息以进行交通管理，并通过统一的系统在旅行计划中按需利用移动性。基于人工智能的决策、交通管理、路径规划、交通网络服务和其他移动优化工具的安全集成使得高效交通管理具备可能性（交通，2019）[61]。人工智能被世界经济论坛视为新兴技术之一。支持运输的AI方法包括人工神经网络(ANN)、遗传算法(GA)、模拟退火(SA)、模糊逻辑模型(FLM)和蚁群优化器(ACO)。在交通管理中部署这些技术的目的是缓解拥堵，使通勤者的出行时间更加可靠，并提高整个系统的经济性和生产力[1]。
通过技术连接的车辆可以预测道路上的交通状况，从而提高驾驶效率。研究文章[41]提出了三个观点。

1. 评估准确的预测和检测模型，旨在预测交通量、交通状况和事故；
2. 通过探索人工智能的各种应用，公共交通作为一种可持续的出行方式；
3. 联网车辆旨在通过减少高速公路上的事故数量来提高生产力[40]。

已经在全球范围内进行了几项研究，以解决与运输行业有关的问题。在该行业人工智能技术支持下的研究成果为这一重要的发展领域带来了希望。

1.3 . 智能交通
近年来，随着跨行业的多种技术设备的激增，产生了大量数据。这些数据在企业、政府和社会的决策过程中变得很有价值。交通运输业是城市建设的生命线，在数据生成和使用方面不能落后。该部门在城市发展中发挥着重要作用，因为它会影响人员、流程和利润。为了实现数据生成，汽车制造商一直积极主动地制造可以安装在车辆上的设备，用于运送人和货物。这些设备产生的数据由专家远程监控。政府和企业能够根据使用各种应用程序生成的数据进行实时决策。近年来，与交通和技术有关的各种创新应用正在建设中。应用程序开发人员关注的是一种面向流程的系统方法，该方法具有明确的目标，并嵌入了反馈机制，以衡量与运输行业相关的解决方案的结果。

运输管理系统(TMS)属于运输管理领域，具体涉及运输业务。这些系统的目标是使用数据建立有效的路线规划、负载优化、提高灵活性和透明度。根据 Gartner，该领域预计将快速增长[42]。城市的交通战略与信息系统相关联，以便更好地管理，该系统将专注于采集、处理、传输和管理由此产生的数据。在过去的几十年里，由于智能技术的出现，各种物流、路线、地图和规划的信息系统正在开发中。这些系统提供了更好的数据处理能力，以更好地规划运输过程，从而实现智能运输系统(ITS)[13]。

从用户和车辆生成的数据用于构建高效的ITS。由于跨车辆、城市基础设施和其他相关活动的信息获取、交换和集成，将ITS构建到交通系统中确保了性能的提高。据观察，ITS 支持城市当局和车辆用户的决策过程。

用户和车辆产生的数据被用于构建高效的ITS。将ITS纳入交通系统，通过车辆、城市基础设施和其他相关活动的信息获取、交换和集成，确保了性能的提高。据观察，ITS支持城市管理单位和车辆用户的决策过程。

本文的重点是智能交通系统，它是交通管理系统的一部分。采用基于桌面的方法来整理人工智能技术，以解决交通行业问题，构建可持续的交通系统。识别和讨论了ITS各种子系统的好处以及对运输行业产生积极影响的人工智能应用。数据来自研究论文、政府报告、期刊文章和咨询机构的报告。早期研究中采用的一些框架被认为是当前研究中确认子系统的基准。这项工作将帮助企业和政府采用这些技术，并根据给定的场景构建相关的解决方案。

2 . 文献调查

人工智能已经对医疗保健、零售、银行、保险、娱乐、制造和运输等各个行业造成了重大冲击。人工智能在交通运输中的几个用例已经过试验和采用，证明了这个市场正在上升的事实。随着与人工智能相关的技术进步，交通运输业向在车辆上嵌入方便用户使用的设备的方向发展。这导致了使用设备生成的数据建立ITS。
当前形式的人工智能能够解决实时运输中的问题，从而管理物流系统和货运的设计、运营、时间表和管理。其他一些应用包括旅行需求分析、交通组织、行人和群体行为分析。AI 技术允许将这些应用程序用于整个运输管理——车辆、驾驶员、基础设施以及这些组件动态提供运输服务的方式[59]。在难以完全理解交通系统特征之间复杂关系的领域，人工智能方法提供了智能解决方案[1]。[31]的研究专注于两个领域，即人工智能和交通。人工智能一方面带来了巨大的机遇，另一方面也带来了与安全相关的重大挑战。从 2000 年代中期开始，用于商业目的的交通私有化带来了新的研究机会和计划，并在这些领域取得了相当大的进步。
国际公共交通协会 (UITP) 和陆地运输管理局 (LTA) 联合资助的一项名为“公共交通中的人工智能”的研究项目是通过文献回顾、定量调查、用例、专家博客和构思研讨会进行的。该报告概述了人工智能应用 [ 16 ] 在公共交通中的各种用例，以及人工智能在公共交通系统中的未来可能会怎样。咨询公司普华永道进行了一项全国性调查，以通过在线模式了解人工智能对金融服务、技术和制造等广泛领域的决策者和雇员的影响。研究发现，青少年对交通相关技术的适应性更强[48]。
早期采用者和进步的公共交通利益相关者预计人工智能将进一步融入未来的移动性[24] 。人工智能能够在不同程度上通过不同的方法、方法和技术发挥作用，表现出逻辑推理、解决问题和学习的能力。人工智能可以基于硬件（机器人）或软件相关（谷歌地图）。数据驱动的人工智能将机器学习技术与用于搜索和分析大量数据的技术相结合。人工智能有助于发现市场趋势、识别风险、缓解交通拥堵、减少温室气体和空气污染物排放、设计和管理运输、并分析出行需求和行人行为（Niestadt、Debyser、Scordamaglia 和 Pape，交通人工智能，2019）[ 43]。数据和人工智能驱动的应用和服务是实现提供最佳移动性愿景的主要基石。为了在城市中建立有效和高效的移动生态系统，需要一种整体的移动管理方法。联网车辆实时发送数据，从而产生大量数据。随着运输需求的不断增加，通过设备的数据增长也在增长；因此，需要对道路交通进行更智能的管理[57]。
表 1给出了人工智能在交通应用中目前开始商业化或正在研究试验中的一些关键功能。

表1 AI 功能和用例