眼不用紧盯前方、手不需紧握方向盘、脚不用踩着油门刹车，车辆行进进程中，司机彻底能够做个甩手掌柜……这样的美事正跟着无人驾驭技能的日渐老练而加速到来。
现在，咱们的智能轿车现已能在低速拥堵、高速公路等特别路段完成自动驾驭，明年能够完成量产。7—10年之后，能适用于至少80%—90%的路况。奇点轿车创始人、首席执行官沈海寅表明，无人驾驭说白了就是让轿车本身具有环境感知、途径规划并自主完成车辆操控的技能，而这背面最要害的就是经过人工智能、深度学习教搭载了各种类型传感器的车辆学会驾驭。
从无人驾驭到网络约车，从途径规划到交通办理，人工智能关于交通出行的巨大改动现在可谓无处不在。 翻开APP叫车，体系一上来就能依据用户的前史记录猜测出目的地，还能弹出引荐上车地址。滴滴出行首席技能官张博拿出手机通知记者，曾经乘客上车前，一般要和网约车司机打两通电话才干断定上车方位，而人工智能则能记录前史上车地址、追寻行走轨道，依据经验提早断定上车地址。现在，滴滴在400多个城市发掘了3000万个这样的地址。
滴滴地图标注渠道的技能核心之一——智能派单，也正迎来人工智能带来的显著改动。几年前乘客经过滴滴约车时，体系派单首要是考虑方位，但方位最近不等于接驾时刻最短，所以尔后的派单又加入了途径规划、预估抵达时刻、车主效劳分等因素，多维度核算乘客和车主的匹配度。到现在，滴滴派单又愈加智能了：归纳考虑渠道供需和路途实际情况，将订单和车辆每2秒钟进行一次促成，进行大局最优的匹配。
人工智能让途径规划完成了从依据规矩到依据数据的转变。高德地图标注副总裁、首席人力官董振宁通知记者，途径规划中最难的是路途权重的核算，2013年曾经，他们首要是依据路途距离等物理条件进行判别，而在引进人工智能之后，便能够经过对用户轨道的海量数据进行深度学习，不断迭代，然后让途径规划更高效、时刻猜测也更精准。使用相同原理，高德对估计抵达时刻的猜测精确率近年来也大为进步，现已到达80%—90%。
与此一起，高德、滴滴等企业也活跃与武汉、济南、杭州等地协作，对城市部分路段的信号灯进行优化。曾经，这些路口的红绿灯距离一般为固定时长，而经过人工智能对交通具有实时感知才能之后，距离时刻能够动态调整，使得上游车队往下游走的时分，到了路口正好绿灯开端放行。以滴滴为例，到2017年12月10日，现已在全国优化了超越800个信号灯，使得高峰期通行时刻较之前节省了10%—20%。
出行更绿色，交通资源使用功率和安全水平大为提高
拥堵是什么?就是路途资源使用的不平衡。处理拥堵，光靠人的经验，光靠多筑路是没有用的，最好的方法就是经过人工智能进行调度，完成人、车、路的协同，进步路途资源的使用功率。董振宁说。
人工智能，让出行愈加高效，也使其愈加轻松、愈加绿色。
好的自动驾驭技能将能下降人的疲惫度，改进驾驭体会，又能进步安全性。沈海寅说。有专家表明，人驾驭轿车，从看到紧急情况踩下刹车到让刹车发挥作用一共需求1.2秒，而无人车的整个反响进程只需求0.1秒到0.6秒，紧急制动更快速，驾驭也更安全。
当同享出行网络满意兴旺之后，彻底能够用更少的车满意更多人的出行需求，大大削减对动力、资源的耗费。张博表明，滴滴最大的财富就是大数据、人工智能、机器学习算法，咱们期望把实时交通信息整合在一块，经过巨大杂乱的算法和核算渠道做实时的、智能的决议计划。
先进的传感技能、定位和地舆信息技能、无线通信技能等在交通上的深度使用，核算机存储、处理等才能的飞速提高，根底设备、运载工具等的信息化水平不断进步，为人工智能在交通运输范畴的使用奠定了根底条件。交通运输部公路科学研讨院副院长李斌归纳道，这些改动首要体现在3个方面：
一是交通数据量呈指数级爆发式增加，为依据交通大数据的深度机器学习使用提供了可能，俗称交通大脑，完成交通资源使用功率的最大化。
二是针对交通流、客流、货流以及客货运力等的智能办理、安排、调度和操控等体系，最大极限快捷出行，下降物流运输成本。
三是针对杂乱环境下的无人驾驭体系，它将打破人类的感知和反响才能的局限性，大幅进步交通运输安全水平缓运输功率。
海量数据和使用场景，AI+交通未来还有无限可能
开展AI+交通，我国最大的优势在哪里?受访者的答复中，有两点非常一致，一是海量的数据，二是巨大的使用场景。
数据的海量是毋庸置疑的。现在，高德现已具有7亿用户，方位效劳被超越30万款APP采用，每月掩盖的移动终端数超越11亿;滴滴每天的新增轨道原始数据超70TB，每日处理数据4500TB，每日途径规划恳求200亿次以上。
更为可喜的是，不少企业与地方政府现已展开了深度协作，逐渐打通数据瓶颈、信息孤岛，深化发掘数据价值。上一年7月开端，高德地图标注与杭州协作交通大脑项目，使用高德的大数据，能够快速精确发现城市反常拥堵方位，并将其推送给交警部门，加速出警速度。数据显现，及时出警可将事故造成的反常拥堵时长缩短20%、将平均车速进步35%。一起，政府也会将交通管制等信息与高德同享，以提示用户提早绕行。
北京有2000万人口，500万台车，路面现已开端饱和了，处理拥堵、同享出行的需求更为急迫。张博以为，国人对出行质量的期盼将催生出更多交通课题，也将倒逼着人工智能在交通范畴加速使用，在使用场景的驱动下，任何1%的功率提高都会带来更大的影响。
加上人才储藏、技才能量方面的优势，我国交通出行企业关于未来充满了决心。在张博看来，过去10多年，咱们处理了信息活动的问题，未来要点要优化的，就是物理国际中人与物体的活动。
展望未来，人工智能在交通运输体系的深度使用，将至少有三点打破。李斌罗列道，一是打破人类感知和反响才能的束缚，完成运载工具智能化，成倍下降事故和伤亡率;二是打破交通流理论的束缚，经过广义操控完成交通自动化，成倍提高路网承载才能;三是打破信息不对称的束缚，经过资源配置完成由个别和部分最优转变为大局最优，真实完成交通资源的高效使用。
要完成这些愿景，除了技能上的打破之外，还要合作设备环境的优化。未来的交通根底设备将愈加信息化，沿路途要布设无线通信和传感体系，也要更好习惯无人驾驭轿车与有人驾驭轿车的混合车流状况。李斌以为。
日前，交通运输部也明确，要掌握自动驾驭等新需求，推进交通根底设备数字化、网联化、智能化开展，加速建造和构成装备与设备协同的数字化交通根底设备，并安排开展自动驾驭、无人船只、太阳能路面等前沿技能研讨与跟踪，研讨拟定促进自动驾驭开展的方针文件，推进辅佐自动驾驭技能在营运车辆范畴的使用演示。
人工智能年代的立异节奏与工业年代彻底不同，只需尖端技能发作打破，下一步的遍及会很快。沈海寅满怀决心地说。