32、AI在交通与通信领域的应用及发展趋势

AI在交通与通信领域的应用及发展趋势

1. AI在交通领域的应用

随着人口增长，特别是新兴国家城乡交通流量不断增加，AI在交通领域的发展和应用呈现出多种形式：
- 企业规划、管理与决策 ：将AI融入企业的规划、管理和决策过程，利用精确的预测和识别模型，更好地估计交通流量、交通状况和事件，以解决道路资源有限与需求不断增长的问题。
- 提升公共交通 ：许多人认为公共交通是一种可持续的交通方式，因此AI也被应用于提升公共交通的相关方面。
- 集成和自动驾驶汽车 ：旨在通过减少道路网络上的死亡事故发生率来提高工作效率。

1.1 AI在交通中的具体应用方式

• 公共交通结构设计、组织与管理 ：规划的目标是确定社区的需求，并在考虑社会、环境和经济因素对交通影响的前提下，制定最佳策略来满足这些需求。网络设计问题包括为交通规划设计理想的道路系统。
• 事件检测 ：为了帮助交通管理缓解拥堵，人们尝试通过多种方式确定事件的准确时间、地点和程度，包括人工报告、复杂算法和神经网络的使用。人工报告可能识别事件的时间较长且成本较高，而计算机可以利用沿途传感器获取的数据，比较事件前后的流量条件。
• 统计模型 ：随着智能交通系统（ITS）的日益普及，对先进技术来预测交通数据的需求不断增长。这些技术对ITS子系统的有效性有重大影响，包括复杂的旅行者数据系统、先进的交通管理系统、发达的公共交通系统和复杂的商用车辆运营。利用附着在高速公路上的传感器收集的先前信息，创建智能预测算法，然后将这些数据作为机器学习和AI算法的输入，进行短期、中期和长期预测。
• 航空领域 ：AI有助于改善航空旅行管理，可在技术（机器学习和AI）、硬件/软件以及应用（智能维护，即飞行路线管理）等方面提供支持。
• 协作出行 ：协作经济在出行领域具有减少道路上单人或低载客量私家车数量的潜力，在人口密集的大都市地区尤其具有吸引力。
• 先进城市出行 ：自动驾驶汽车（AA）依赖基于深度学习的AI软件，该方法指导车辆保持安全车距、车道聚焦和控制等。预计AA的使用将显著改变全球交通网络的管理方式，其对出行习惯、交通安全和拥堵的影响也已得到详细预测。

1.2 AI在交通挑战中的作用

开发基于AI的交通网络面临着建立机器智能和准确理解依赖人类知识的信息等挑战。目前，AI在交通中的应用仅限于特定的ITS应用，如数据分析和预测未来出行。为了使这一过程更加顺利，需要充分利用AI创建能够作为独立系统运行的应用程序。因此，未来的交通分析、数据收集和保存、决策和优化建模研究必须纳入AI技能。

交通行业中，准确预测短期和长期交通流量至关重要。然而，在不可预见的情况和不利的天气条件下进行预测是困难的，目前的AI系统无法应对这些情况。为了实现高精度，设计适应天气和事件的算法和预测方法至关重要。通过实施深度学习AI技术，银行、数据挖掘和汽车行业能够不断改进其运营。此外，由于能够识别数据中的模式以进行有价值的未来预测，深度学习的价值将迅速增加，预计到2030年将达到212亿美元。利用上下游检测站以及高速公路上的摄像头收集的历史和近期数据，可以预测未来交通情况。AI的使用将使道路管理部门的工作人员能够预见网络中断，从而在负面影响发生之前执行交通管理计划和措施，抵消对高速公路网络的任何不利影响。

以下是AI在交通领域应用的流程图：

graph LR
    A[AI在交通领域的应用] --> B[企业规划、管理与决策]
    A --> C[提升公共交通]
    A --> D[集成和自动驾驶汽车]
    B --> E[公共交通结构设计、组织与管理]
    B --> F[事件检测]
    B --> G[统计模型]
    A --> H[航空领域]
    A --> I[协作出行]
    A --> J[先进城市出行]

2. AI在通信领域的应用

AI在通信系统中起着至关重要的作用，并提供了一种潜在的方法来提高性能。从更宏观的角度来看，AI方法极大地有助于在特定环境中实现移动通信的动态适应。为了减少低效和扩展性问题，复杂的网络基础设施必须从传统的管理和运营方法向智能方法转变。

即将到来的下一代手机网络更加先进，由于需要通过多样化的设备、复杂的网络和各种应用来增加服务需求，因此需要更多的资源。网络开发人员必须改变他们的系统，以提供最大和最可用的资源，从而提高服务质量。此外，根据行业预测，2021年使用的IP流量将达到4.8泽字节，智能手机流量预计将在同一年超过PC流量。AI提供了创建自适应系统的可能性，从而提高环境和系统的性能。大数据时代使得通过无线或移动平台可以轻松获取大量数据集。换句话说，将AI应用于移动通信将确保这些系统更加有效、性能更好，并提高关键性能指标。

2.1 AI在通信中的具体应用方式

• 传统方法 ：包括模糊逻辑和神经网络（NN）。NN可以通过纳入深度学习和机器学习方法来增强性能。基本策略使用模糊逻辑，它可以处理任何值并产生真或假。强化学习是AI中的一个概念，描述了一种创建能够自主学习而不是经过精心编程的计算机或其他机器的方法，NN就是其中之一。NN技术模仿大脑和人类行为。深度学习作为一种更先进的机器学习形式，在当代问题中越来越受欢迎。机器学习和深度学习是管理未来移动通信和增强网络流量的有趣方法。移动通信采用了无监督学习和监督学习两种AI学习形式。
• 移动通信决策 ：研究人员描述了一种用于移动通信的AI决策过程，该过程使用NN对关键绩效指标（KPIs）进行分类，并估计各种服务类型的体验质量（QoE），在移动互联网服务的情况下将KPIs与QoE联系起来。
• 移动通信资源优化 ：在资源优化方面，算法进化算法已被用于改善移动自组织网络广播树的增长。此优化的其他目标包括限制端到端延迟和节能。另一项工作通过使用神经网络系统和集合论方法解决了与互联网学习相关的峰均功率比（PAPR）降低问题。使用AI技术可以显著提高正交频分多址（OFDM）信道估计的有效性。
• 通信网络管理 ：与无线通信网络管理相关的一个应用是路由，这是通信中的一个问题。过去，该领域的一些研究已经使用了AI。例如，使用NN实现广播能力和路由的自配置和自优化。在另一项研究中，机器学习方法被用于解决过去的各种路由问题，包括动态路由、有序多播路由和最短路径转发。监测不同的网络活动并发现异常，即偏离典型网络行为的实例，是无线通信中其他网络管理工作。AI也被应用于通信网络流量预测。AI技术可以提供更高的可靠性、更灵活的系统和增强的网络性能，同时减少对传统网络流量操作处理的需求。
• 5G网络 ：由于AI的进步，第五代（5G）蜂窝网络现在可以具有前瞻性和预测性，这对于实现5G目标至关重要。深度学习和机器学习就是这些方法的例子。

2.2 AI在通信挑战中的作用

未来的移动和宽带技术将严重依赖AI来管理大量数据、改进数据分析和组织各种通信设备。5G移动连接系统由于大量节点和移动设备之间的快速数据交换和通信而面临问题。预计下一代无线通信的网络管理系统将更加复杂。然而，目前只有少数AI技术用于基于用户在程序和认知层的输入进行流量控制。另一个挑战是如何将AI纳入下一代无线通信基础设施。移动通信系统还必须解决与资源优化和决策 - 网络管理相关的AI问题。主动系统、自我意识、自我适应、预测性、有效和经济的操作以及优化是移动智能通信的标志。移动通信的另一个重要组成部分是AI如何在许多无线联网场景中应用，包括功率控制、无线电上层管理、资源分配、移动性管理和干扰管理。

以下是AI在通信领域应用的表格总结：
|应用领域|应用方式|
| ---- | ---- |
|传统方法|模糊逻辑、神经网络，结合深度学习和机器学习|
|移动通信决策|使用NN分类KPIs，估计QoE|
|移动通信资源优化|算法进化算法，解决PAPR降低问题，提高OFDM信道估计有效性|
|通信网络管理|路由自配置和自优化，机器学习解决路由问题，流量预测|
|5G网络|深度学习和机器学习实现前瞻性和预测性|

3. AI市场在未来职业领域的增长

技术进步和互联网的迅速普及极大地推动了全球AI行业的近期增长。大型IT企业在研发方面的巨额投资不断加速各行业的技术进步。如图所示，各终端应用行业对智能技术不断增长的需求，包括农业、医疗、教育、健身、研发、交通和通信等领域，预计将显著推动全球AI市场的未来增长。

大多数行业历来都高度重视技术发展。政府的积极举措预计将对行业扩张产生积极影响。政府内部成立的机器学习和AI小组委员会增加了对AI行业的关注。例如，印度政府在2025年将数字印度的支出提高到5.22亿美元，以推动机器人、AI、大数据、物联网和网络安全的发展。

年份	AI市场增长（十亿美元）
2021	87.04
2022	119.78
2023	164.99
2024F	227.46
2025F	313.86
2026F	433.46
2027F	599.17
2028F	828.97
2029F	1147.93
2030F	1591.03

下面是AI市场增长趋势的mermaid格式流程图：

graph LR
    A[2021年] --> B[2022年]
    B --> C[2023年]
    C --> D[2024F年]
    D --> E[2025F年]
    E --> F[2026F年]
    F --> G[2027F年]
    G --> H[2028F年]
    H --> I[2029F年]
    I --> J[2030F年]
    style A fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    style B fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    style C fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    style D fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    style E fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    style F fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    style G fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    style H fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    style I fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    style J fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

4. 总结与展望

AI在农业、教育、医疗、健身、交通和通信等领域正产生重大影响。过去，许多工作需要手动完成且困难重重，而如今，借助AI，大多数工作能够自动完成。如今，AI在这些领域已成为必需品，因此了解AI的应用领域至关重要。

通过系统的研究，可以明确AI在各个职业领域的应用方式。未来，农业、教育、医疗、健身、研发、交通和通信等职业将高度依赖AI。未来的研究将通过机器学习来探讨使用AI的社会限制。计算机及相关技术的出现和应用为研究和发明铺平了道路，最终促成了AI在各个领域的创建和应用。

AI对其所渗透的职业产生了重大影响，这部分归因于个人计算机的发展以及后续在处理和计算能力方面的进步，还有将计算机技术集成到各种设备、小工具和平台中的能力。在农业、教育、医疗等重要领域，AI已被广泛接受和应用。对AI在这些领域的应用进行审查和评估其影响，有助于更好地了解其在行政、教学和学习等方面的作用。

总的来说，AI在未来职业领域的发展前景广阔，但也面临着一些挑战，如在交通领域建立基于AI的交通网络的困难，以及在通信领域将AI纳入下一代无线通信基础设施的问题等。然而，随着技术的不断进步和研究的深入，相信AI将在各个领域发挥更大的作用，推动行业的发展和变革。