33、AI在交通行业的应用：智能出行新突破

AI在交通行业的应用：智能出行新突破

1. AI在交通行业的应用概述

AI在交通行业的应用日益广泛，为提升交通效率和安全性带来了新的机遇。通过利用机器学习技术，结合连续的开放数据流，如车辆位置、公共交通时刻表和路线标识符等，实现了预计到达时间（ETA）的预测。近年来，许多研究还将天气、交通和乘客信息等外部数据源结合起来，用于开发机器学习模型。

AI4DI合作伙伴正在开发AI和工业物联网（IIoT）技术，并将其应用于交通行业的不同领域。以下介绍两个相关的应用案例：
- 基于AI的移动即服务（MaaS）车辆系统 ：旨在实现自动化车辆在城市环境中的安全运行。通过提出车载摄像头和LiDAR传感器之间的数据融合新方法，提高对环境的感知能力，以检测其他道路使用者。利用深度学习模型（高级、确定性、监督和强化学习）实现准确的3D物体检测和跟踪，并使用KITTI基准套件进行开发和验证，取得了有前景的结果。随着自主控制技术的快速发展，模拟环境和真实环境之间的差距不断缩小，为交通安全带来了更多益处。
- 用于移动即服务应用的开放交通数据 - 架构与挑战 ：随着智能交通系统（ITS）领域数字化的推进，需要来自现实世界的高质量公共数据集。因此，需要对包括原始传感器数据在内的多源数据进行预处理，以用于基于AI的建模。目前的预处理通常作为云解决方案实现，同时提出了一种系统架构，将计算扩展并分布到边缘 - 云连续体的不同层。还开发了一套数据细化策略，以提高数据质量和完整性，使数据更适合基于AI的MaaS应用。

2. 基于AI的移动即服务车辆系统

2.1 引言与背景

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