立即打开
如何通过AI解决交通问题,保证出行安全?

如何通过AI解决交通问题,保证出行安全?

Stephanie Cain 2022-10-01
在交通模式中应用人工智能技术,不但可以保证行人安全,还能够令紧急救援人员受益。

美国联邦交通运输管理局(Federal Transit Administration)的卡琳娜·里克斯说:“我从未遇到过真正喜欢交通的人。”

当然,像她一样以减少交通拥堵为使命的专业人士除外。

里克斯对交通模式的关注成就了自己的事业。在加入美国联邦交通运输管理局担任研究、创新和论证副局长之前,她曾经在宾夕法尼亚州的匹兹堡市担任交通与基础设施主任。她花了大量时间思考汽车、公共交通、公路和行人,以及如何让交通变得更加顺畅。

里克斯表示:“如果你在高峰期出行,整个交通系统已经满负荷,只要一个小小的交通中断就能够引发巨大的问题。我的工作就是快速发现这些中断事件,并迅速调整交通系统,以绕过它们继续运行。”

里克斯希望优化的问题,将对所有人的出行产生影响,尤其是在城市。她解释称,拥堵是交通系统面临的首要问题,并且这种状况在大都市已经司空见惯。除此之外还有在特定时间会出现的各种变量,例如人类驾驶员和地理状况等,这导致尝试解决交通问题就像是面对一个令人瞠目结舌的谜题。

她表示,如果说有减少交通拥堵的简单方法,那么问题应该在50年前就已经解决了。相反,她和政府部门以及Lyt等交通领域的初创公司,正在研究大量可用的交通数据,包括交通传感器数据、共享出行数据甚至智能手机上的自行车和小型摩托车数据等,并根据这些数据决定如何让人们安全快速地上班、回家和去食品杂货店购物。

她们提出的解决方案需要使用人工智能和机器学习。

Lyt的创始人及首席执行官蒂姆·梅纳德解释说:“有许多任务,比如模式识别等,人并不比机器更擅长。人工智能是一项伟大的技术,因为你需要对系统进行全方位研究。你首先可以向人工智能提供不同信息,然后将人工智能纳入交通系统,用于改变系统运行模式。”Lyt是一个软件技术平台,致力于为城市提供出行解决方案。

梅纳德在创建Lyt之前,已经研究智能交通系统超过13年。他的公司利用车辆数据解决交通问题,尤其是提高公共交通的效率。梅纳德的最终目标是“通过提供可靠、可预测和更快速的公共交通,使更多城市拥有公平发展的机会。”

里克斯和梅纳德都认为,减少交通拥堵的途径是让更多人使用公共交通,例如公交车、地铁和轻轨系统等。公共交通是最安全的地面交通模式,所造成的人身伤害和死亡人数更少。公共交通能够用更快的速度运送更多的乘客。

里克斯解释说,大多数交通拥堵是由“低容量汽车”造成的,比如单人驾驶自用车。这些汽车的司机是人类;有些人行驶速度更快,有些人更慢;有些人经常变道,有些人会在交通灯变红灯之前黄灯还在闪烁的时候突然停车。由于人类的行为模式存在差异,因此交通系统有一定的不可预测性。里克斯的工作主要是提高公共交通对通勤者的吸引力。

里克斯补充道:“当我们减少道路上的车辆数量时,就可以减少发生车祸的几率。”

因此,梅纳德开始研究将物联网用于其云平台,利用智能手机、汽车传感器、公共交通日志和快递车辆的数据,了解每天不同时段以及特殊活动期间的交通模式,例如本地体育馆举行体育比赛时。他表示,第一个障碍是从一个有已知信息的地方开始,而不是靠猜测;他解释说,过去人们要花费几个小时观看视频屏幕,才能够开始估算接下来该怎么做。

他在加州圣何塞推出公司的平台。过去三年,他一直与圣何塞市合作,对该市的公交路线进行优化,效率提升了20%,燃料消耗减少了14%,在十字路口的排放量减少了12%。利用每个交通灯的预测性预计到达时间,他的平台通过优化公交路线和交通灯缩短了公交车站之间的行驶时间,可以确保公交车能够尽可能高效运行,并避免造成交通中断。他目前正在加州北部其他城市开展业务,包括湾区城镇和萨克拉门托,以及太平洋西北部地区的俄勒冈州西雅图和波特兰。

梅纳德还在研究自行车和行人出行。他表示,这两种出行模式引起了许多公共交通部门的兴趣和重视。他通过设计专用的、有路缘石保护的自行车道,以及与交通信号灯同步的自行车专用交通信号,以避免汽车与自行车碰撞,从而让骑行变得更安全。对于行人,里克斯解释称,步行交通使用传感器和自适应控制根据需求适时调整设置,这时候需要人工智能算法与实时数据进行交互。

在交通模式中应用人工智能技术,还能够令紧急救援人员受益。梅纳德利用机器学习分析救护车和消防车等应急车辆的数据,以提高车辆的速度。他指出,在许多城市环境中,交通拥堵和交通模式导致在关乎生死存亡的紧要关头,紧急救援人员无法及时抵达现场或医院。在加州萨克拉门托,他解决了这个问题。

他提到对全市所有利益相关者数据所做的分析,并表示:“无论白天还是黑夜,应急车辆最好可以在15分钟之内抵达现场。”他将响应速度最慢的10%应急车辆的行驶速度提高了超过10英里/小时,使车辆抵达现场的时间缩短了70%。即便是响应速度最快的10%应急车辆,速度也提升了6英里/小时。

每一位单人驾驶自用车车主改为使用公共交通,公路上就减少了一辆导致拥堵的车辆。梅纳德经常提醒人们,当他们坐在车里,陷入车流中时,周围还有许多人跟他们一样。如果他们改用共享车辆,比如高容量公共交通,他们就能够加快出行速度。

但要鼓励通勤者改变习惯总是充满了挑战,因此新的出行选择应该足够有吸引力,才可以激励通勤者做出改变。里克斯说:“在乘坐公共交通时,你希望随时都能够有公交车可以及时将你运送到目的地。我们需要解决交通问题,让公共交通成为一种具有吸引力的替代选择。在这方面,我们依旧任重道远。”(财富中文网)

翻译:刘进龙

审校:汪皓

美国联邦交通运输管理局(Federal Transit Administration)的卡琳娜·里克斯说:“我从未遇到过真正喜欢交通的人。”

当然,像她一样以减少交通拥堵为使命的专业人士除外。

里克斯对交通模式的关注成就了自己的事业。在加入美国联邦交通运输管理局担任研究、创新和论证副局长之前,她曾经在宾夕法尼亚州的匹兹堡市担任交通与基础设施主任。她花了大量时间思考汽车、公共交通、公路和行人,以及如何让交通变得更加顺畅。

里克斯表示:“如果你在高峰期出行,整个交通系统已经满负荷,只要一个小小的交通中断就能够引发巨大的问题。我的工作就是快速发现这些中断事件,并迅速调整交通系统,以绕过它们继续运行。”

里克斯希望优化的问题,将对所有人的出行产生影响,尤其是在城市。她解释称,拥堵是交通系统面临的首要问题,并且这种状况在大都市已经司空见惯。除此之外还有在特定时间会出现的各种变量,例如人类驾驶员和地理状况等,这导致尝试解决交通问题就像是面对一个令人瞠目结舌的谜题。

她表示,如果说有减少交通拥堵的简单方法,那么问题应该在50年前就已经解决了。相反,她和政府部门以及Lyt等交通领域的初创公司,正在研究大量可用的交通数据,包括交通传感器数据、共享出行数据甚至智能手机上的自行车和小型摩托车数据等,并根据这些数据决定如何让人们安全快速地上班、回家和去食品杂货店购物。

她们提出的解决方案需要使用人工智能和机器学习。

Lyt的创始人及首席执行官蒂姆·梅纳德解释说:“有许多任务,比如模式识别等,人并不比机器更擅长。人工智能是一项伟大的技术,因为你需要对系统进行全方位研究。你首先可以向人工智能提供不同信息,然后将人工智能纳入交通系统,用于改变系统运行模式。”Lyt是一个软件技术平台,致力于为城市提供出行解决方案。

梅纳德在创建Lyt之前,已经研究智能交通系统超过13年。他的公司利用车辆数据解决交通问题,尤其是提高公共交通的效率。梅纳德的最终目标是“通过提供可靠、可预测和更快速的公共交通,使更多城市拥有公平发展的机会。”

里克斯和梅纳德都认为,减少交通拥堵的途径是让更多人使用公共交通,例如公交车、地铁和轻轨系统等。公共交通是最安全的地面交通模式,所造成的人身伤害和死亡人数更少。公共交通能够用更快的速度运送更多的乘客。

里克斯解释说,大多数交通拥堵是由“低容量汽车”造成的,比如单人驾驶自用车。这些汽车的司机是人类;有些人行驶速度更快,有些人更慢;有些人经常变道,有些人会在交通灯变红灯之前黄灯还在闪烁的时候突然停车。由于人类的行为模式存在差异,因此交通系统有一定的不可预测性。里克斯的工作主要是提高公共交通对通勤者的吸引力。

里克斯补充道:“当我们减少道路上的车辆数量时,就可以减少发生车祸的几率。”

因此,梅纳德开始研究将物联网用于其云平台,利用智能手机、汽车传感器、公共交通日志和快递车辆的数据,了解每天不同时段以及特殊活动期间的交通模式,例如本地体育馆举行体育比赛时。他表示,第一个障碍是从一个有已知信息的地方开始,而不是靠猜测;他解释说,过去人们要花费几个小时观看视频屏幕,才能够开始估算接下来该怎么做。

他在加州圣何塞推出公司的平台。过去三年,他一直与圣何塞市合作,对该市的公交路线进行优化,效率提升了20%,燃料消耗减少了14%,在十字路口的排放量减少了12%。利用每个交通灯的预测性预计到达时间,他的平台通过优化公交路线和交通灯缩短了公交车站之间的行驶时间,可以确保公交车能够尽可能高效运行,并避免造成交通中断。他目前正在加州北部其他城市开展业务,包括湾区城镇和萨克拉门托,以及太平洋西北部地区的俄勒冈州西雅图和波特兰。

梅纳德还在研究自行车和行人出行。他表示,这两种出行模式引起了许多公共交通部门的兴趣和重视。他通过设计专用的、有路缘石保护的自行车道,以及与交通信号灯同步的自行车专用交通信号,以避免汽车与自行车碰撞,从而让骑行变得更安全。对于行人,里克斯解释称,步行交通使用传感器和自适应控制根据需求适时调整设置,这时候需要人工智能算法与实时数据进行交互。

在交通模式中应用人工智能技术,还能够令紧急救援人员受益。梅纳德利用机器学习分析救护车和消防车等应急车辆的数据,以提高车辆的速度。他指出,在许多城市环境中,交通拥堵和交通模式导致在关乎生死存亡的紧要关头,紧急救援人员无法及时抵达现场或医院。在加州萨克拉门托,他解决了这个问题。

他提到对全市所有利益相关者数据所做的分析,并表示:“无论白天还是黑夜,应急车辆最好可以在15分钟之内抵达现场。”他将响应速度最慢的10%应急车辆的行驶速度提高了超过10英里/小时,使车辆抵达现场的时间缩短了70%。即便是响应速度最快的10%应急车辆,速度也提升了6英里/小时。

每一位单人驾驶自用车车主改为使用公共交通,公路上就减少了一辆导致拥堵的车辆。梅纳德经常提醒人们,当他们坐在车里,陷入车流中时,周围还有许多人跟他们一样。如果他们改用共享车辆,比如高容量公共交通,他们就能够加快出行速度。

但要鼓励通勤者改变习惯总是充满了挑战,因此新的出行选择应该足够有吸引力,才可以激励通勤者做出改变。里克斯说:“在乘坐公共交通时,你希望随时都能够有公交车可以及时将你运送到目的地。我们需要解决交通问题,让公共交通成为一种具有吸引力的替代选择。在这方面,我们依旧任重道远。”(财富中文网)

翻译:刘进龙

审校:汪皓

“I haven’t met anyone that really loves traffic,” says Karina Ricks of the Federal Transit Administration.

Except, possibly, professionals like her who are tasked with reducing it.

Ricks has made her career out of caring about traffic patterns. Before her current role as the associate administrator for research, innovation, and demonstration at the FTA, she was the director of mobility and infrastructure for the City of Pittsburgh in Pennsylvania. She has spent countless hours thinking about cars, public transit, roads, and pedestrians—and how to make it all flow more smoothly.

“When you’re in the peak times for travel, when the system is so full, it only takes a small disruption to cause really big problems,” Ricks says. “The work is to quickly flag those disruptions and rapidly retool the system to operate around them.”

What Ricks aims to optimize affects anyone moving from point A to point B, especially in cities. She explained that congestion is the number one problem when it comes to traffic, and a common occurrence in metropolitan areas. Add to that the number of variables at any given time, including human operators of vehicles and geography, and it results in a mind-boggling puzzle to even attempt to solve.

If there were an easy way to reduce traffic, it would have been actioned in the past 50 years, she said. Instead, she, government organizations, and startups in the space, such as Lyt, are all looking at an immense amount of traffic data available—from traffic sensors to ride share data and even bike and scooter data from smartphones—and using it to inform decisions on how to get people to work, home, and the grocery store safely and quickly.

That solution involves artificial intelligence and machine learning.

“There are tasks that humans just aren’t good at that machinery is, and that’s recognizing patterns,” explains Tim Menard, founder and chief executive officer of Lyt, a software technology platform providing mobility solutions for cities. “A.I. is a great technology to use, because you’re looking at all parts of the system. You can start feeding it different information, and you can put that into a system that can make operational changes.”

Menard started Lyt after studying intelligent transportation systems for more than 13 years. His company uses vehicle data to solve traffic problems, especially when it comes to the efficiency of public transit options. For Menard, the end goal is to “make more cities equitable by making public transit reliable, predictable, and faster.”

Both Ricks and Menard believe that the way to reduce traffic is to get more people onto public transportation, such as buses, subways, and light rail systems. Public transportation is the safest surface transportation mode, with fewer injuries and fatalities. It’s also a speedier way to move a larger number of people.

Ricks explained that most of congestion is caused by “low-volume vehicles,” ie. single-occupant cars. Those drivers are human; some drive faster, some slower; some change lanes often, others stop abruptly when a traffic light flashes yellow before red. Because humans behave so differently, there is a level of unpredictability in the traffic system. Much of her work aims to make mass transit more enticing for commuters.

“You’re reducing the rate of crashes that might occur when you’re reducing the number of vehicles that are there,” Ricks added.

With that in mind, Menard started looking at the Internet of Things for his cloud platform, pulling data from smartphones, automotive sensors, public transportation logs, and delivery vehicles to understand traffic patterns at various times of the day as well as during special one-off events, such as a sports game at a local stadium. He said that the first hurdle was to operate from a place of known information rather than guessing; in the past, he explained, it took a human looking at a video screen for hours and hours to even begin to make an estimate on next steps.

He launched in San Jose, Calif., where for the past three years, he has collaborated with the city to optimize bus routes by 20%, thereby reducing fuel consumption by 14% and emissions at intersections by 12%. Using a predictive estimated time of arrival at each traffic light, his platform reduced the travel time between bus stops by optimizing bus lanes and traffic lights to ensure buses could move as effectively as possible without disrupting other traffic. He now works in other northern California cities, including additional Bay Area towns and Sacramento, as well as in the Pacific Northwest: Seattle and Portland, Ore.

Menard is also looking at bicycle and pedestrian traffic, something he says is of interest and priority to many transit authorities. He has worked to make bicycling safer by creating dedicated, curbed bike lanes with their own traffic signals synced with those of vehicle traffic to help avoid car-bicycle collisions. For pedestrians, Ricks explained that foot traffic uses sensors and adaptive controls to adjust settings in real time based on needs—a moment when the A.I. algorithm and real time data intersect.

Another benefit of A.I. technology for traffic patterns surrounds first responders. Menard employed machine learning to analyze data from emergency vehicles like ambulances and fire trucks to improve speed. He noted that in many urban environments, congestion and traffic patterns prohibit first responders from promptly arriving on scene or to a hospital with a life-or-death situation. In Sacramento, Calif., he tackled this problem.

“It was literally night and day better in under 15 minutes,” he said of taking a look at amassed data from all the relevant stakeholders in the city. There, he improved the slowest 10% of the emergency vehicles by more than 10 miles per hour, allowing them to arrive 70% faster on any response. Even the performing top 10% of vehicles saw an improvement of 6 miles per hour.

For every single-occupant car that swaps to public transit, there is one less vehicle on the road causing congestion. Menard regularly reminds people that when they are sitting in their car, stuck in traffic, they are surrounded by many other people doing the exact same thing. If they traded to a shared vehicle—a high-occupancy mode of transit—they may speed along very quickly.

But it’s always challenging to inspire commuters to change habits, so the new option needs to be compelling enough to motivate them to adjust the way they operate. “What you want in a transit system is to show up now [and] there’s a bus ready to get you in a timely fashion,” Ricks said. “We need to address traffic in order for transit to be that attractive alternative. There’s quite a bit of work to still do.”

热读文章
热门视频
扫描二维码下载财富APP