人工智能在交通领域中的应用场景
人工智能是新一代信息技术之一，它的应用已经逐渐渗透到人类生活的方方面面，并且促进了交通、医疗等领域的发展。接下来本文将主要介绍下人工智能在交通领域的应用场景。
智能交通系统
智能交通系统（IntelligentTrafficSystem，简称ITS），是将先进的科学技术（信息技术、计算机技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术、自动控制理论、运筹学、人工智能等）有效地综合运用于交通运输、服务控制和车辆制造，加强车辆、道路、使用者三者之间的联系，从而形成一种保障安全、提高效率、改善环境、节约能源的综合运输系统。
利用互联网的技术和设备进行实现的，是在互联网发展中所产生的新兴产业，智能交通可以说是现实中的典范，可以充分的满足人们的出行需求，可以说很具有前景的产业。伴随着智能交通的普及，进一步带动了与其相关的其他产业的进一步发展，具有很高的应用价值。
应用场景
●打车服务
通过聚合方式百度地图是在滴滴、首汽、曹操等多家平台同时叫车，能更快速打到车。如此看来，聚合出行平台的“海量运力”，对于广大用户来说无疑是提升打车体验的。用户无需下载多个APP进行约车，还可通过比价的方式选择网约车服务商，选择呼叫多家网约车平台提升打车效率。
夜间出行，出租车公司的调度能力相对有限，网约车便承担起了主要的运力角色。网约车在大数据、人工智能等方面具有数据积累与技术研发优势，而且能够在政策规定的限度内更灵活地使用价格调节机制。但对于用户的实际操作而言，下载并在数十个网约车App上同时叫车并不容易。通过百度地图等聚合出行平台，用户可一键呼叫多平台用车，极大程度上缓解了叫车难题。
●地图导航
AI的发展需要算法、算力和大数据的支持。其中地图本身就与AI有着天然契合度。
一方面地图产品是真实世界的映射，人们很多在线下的行动轨迹都会通过这一产品反映出来，累积成数据。在谷歌地图上也是一样，无论是每月数十亿次的用户出行记录以及上传的地点标注数据，还是PB级别的卫星地图数据以及全球拍摄的街景图象数据。
另一方面地图本身的功能也可以被大量AI相关产业应用，像智慧城市离不开利用地图产品对车流人流进行热力追踪，自动驾驶也需要将高精地图与雷达传感器相结合。
通过人工智能技术进行交通状况的实时监控进行交通状况的实时监控，同时还可以提供实时的天气情况等，从而能更好的规划出行路线。
●自动驾驶
自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆，现在大部分公司还处于驾驶辅助阶段。
特斯拉：
特斯拉ap功能是自动辅助驾驶，fsd功能是完全自动驾驶，可以理解它为ap功能的进化版硬件。
Fsd全称为fullself-drivingcomputer，可以理解它为ap功能的进化版硬件，从而使特斯拉电动车实现完全自动驾驶功能。
和其他研发自动驾驶技术的公司不同，特斯拉并不使用价格昂贵的激光雷达，而是更多依靠摄像头、传感器以及人工智能技术的识别，特斯拉自己设计了人工智能处理器，能够识别画面中的各种物体或是用路人，指导系统做出正确的驾驶动作。
特斯拉的自动驾驶系统正在进行大规模的系统代码改写，人工智能神经网络正在吸收越来越多的问题。新升级的自动驾驶系统也包括了更加复杂的标签系统，能够对道路上的各种物体和对象进行识别标注。
Waymo：
2016年12月，谷歌无人驾驶项目独立为谷歌母公司Alphabet旗下子公司Waymo。
从Waymo成立之时，就定下了一条“零容忍政策”——安全。正如其公司使命说的“让人和物更便捷安全的移动”。
自动驾驶技术研发公司Waymo今年公布了其第五代测试车的细节，这是基于捷豹旗下纯电动车型I-PACE打造。目前这款车搭载了Waymo最新技术的传感器，可以识别在500米以外的行人及停止标识。
第五代系统配备了多个激光雷达传感器，最突出的是在车辆顶部的那一个，它拥有监测距离到高达500米以上且具有360度角监测范围的能力。
Waymo对自家的技术优势都看得十分清楚，其包揽了自动驾驶软硬件的全部设计研发工作，下至激光雷达、毫米波雷达、传感器，上到系统算法、高精地图，以此实现无缝协同工作。
具体而言，Waymo的系统包含有3种自主开发的激光雷达，其一提供短距离的四周连贯视野、其二聚焦高清中距离，以及能够看到几乎3个橄榄球场之外的新一代长距离LiDAR。此外，Waymo也配备了多组高清摄像头组成的视觉系统，以应对白天和低光照条件下的远方物体；还有连续的360度视野的雷达系统，用来侦测车辆前后及两侧道路参与者的实时速度；还包括可以听到警车和急救车警笛的音频探测系统等许多额外传感器。
无人驾驶技术展望
国际汽车工程师协会(SAEInternational)将自动驾驶技术分为：L0-L5
L0无自动化
无自动驾驶，不用多说，就是驾驶员完全手工驾驶，一点不能分心。
L1驾驶辅助
车辆仍由驾驶员控制，车辆具备一些初级驾驶辅助功能。这个其实现在很常见，例如定速巡航、自动泊车就可以划分到这一类，只是可以起到一个辅助的作用，驾车主力还是驾驶员。
L2部分自动化
车辆具备了自动驾驶的多项功能，驾驶员仍需主导驾驶，L2等级目前是市面大多新车型搭载的自动驾驶系统。这里拿最近刚上市的广汽新能源AionS为例，这部车官方宣称同级别最完备的Adigo自动驾驶，拥有高速自动辅助驾驶、拥堵自动辅助驾驶、自动泊车和自动紧急制动等功能。
L3有条件自动化
简单理解为在L3情况下，驾驶员可以做到放飞自我，但是仍需紧绷神经时刻观察，得像监考老师的鹰眼一般，做好接手驾驶的准备，所以叫有条件的自动化，这里驾驶员的重要性已经在降低。
L4高度自动化
这里车辆就几乎达到了替代驾驶员的情况，就像出师的徒弟一般，驾驶员老师可以休息，如果想感受驾驶乐趣的话也可以接管车辆。
L5完全自动化
L5级别就比较任性了，意味着车辆已经完全替代驾驶员，什么天气、地理因素都不用操心。以后的汽车将成由座驾转变为座舱，任何条件都可以实现智能电脑控制车辆，当然了，车主也可以进行操作。
在加州车辆管理局（DMV）公布的《2019年自动驾驶接管报告》中：
全球自动驾驶年度榜单出炉，百度更是超越Waymo排名第一！
美国的加利福尼亚州，目前已经有超过64家世界各地无人车公司，获准上路测试。
所以加州车辆管理局在一年一度的发布的《年自动驾驶接管报告》，是大众评估这些无人车实力的标准之一了！
那么要用什么去衡量他们的实力呢？这里需要引入一个概念。
脱离接管次数，什么叫”脱离接管次数“？
就是在自动驾驶过程中，如果出现自动驾驶无法解决的问题，那么会有人类安全员接管控制权，而由人类接管车辆控制权的次数，就是这个指标。
百度在美国的团队排名第一，平均行驶接近3万公里才需要人类接管一次。
而谷歌的无人车公司Waymo，今年排名第二，平均行驶21283公里需要人接管一次。
通用汽车旗下无人车公司Cruise位于全球第三位。
迈向无人驾驶的新一个10年。随着汽车的电动化、传感器和车载芯片技术和成本的改善、机器学习算法的突破、云计算的普及以及5G的出现，全球众多科技和传统汽车公司纷纷开始试水，期待着脱颖而出。
当前各大无人车公司都在加快技术研发和战略布局，力图实现无人车量产。
期待有中国公司可以在无人车领域有自己核心优势和脱颖而出一天。
（原标题：人工智能技术下给出行带来了哪些便利？）
2023年人工智能领域发展七大趋势
2022年人工智能领域发展七大趋势
有望在网络安全和智能驾驶等领域“大显身手”
人工智能已成为人类有史以来最具革命性的技术之一。“人工智能是我们作为人类正在研究的最重要的技术之一。它对人类文明的影响将比火或电更深刻”。2020年1月，谷歌公司首席执行官桑达尔·皮查伊在瑞士达沃斯世界经济论坛上接受采访时如是说。
美国《福布斯》网站在近日的报道中指出，尽管目前很难想象机器自主决策所产生的影响，但可以肯定的是，当时光的车轮到达2022年时，人工智能领域新的突破和发展将继续拓宽我们的想象边界，其将在7大领域“大显身手”。
增强人类的劳动技能
人们一直担心机器或机器人将取代人工，甚至可能使某些工种变得多余。但人们也将越来越多地发现，人类可借助机器来提升自身技能。
比如，营销部门已习惯使用工具来帮助确定哪些潜在客户更值得关注；在工程领域，人工智能工具通过提供维护预测，让人们提前知道机器何时需要维修；法律等知识型行业将越来越多地使用人工智能工具，帮助人们对不断增长的可用数据中进行分类，以找到完成特定任务所需的信息。
总而言之，在几乎每个职业领域，各种智能工具和服务正在涌现，以帮助人们更有效地完成工作。2022年人工智能与人们日常生活的联系将会变得更加紧密。
更大更好的语言建模
语言建模允许机器以人类理解的语言与人类互动，甚至可将人类自然语言转化为可运行的程序及计算机代码。
2020年中，人工智能公司OpenAI发布了第三代语言预测模型GPT—3，这是科学家们迄今创建的最先进也是最大的语言模型，由大约1750亿个“参数”组成，这些“参数”是机器用来处理语言的变量和数据点。
众所周知，OpenAI正在开发一个更强大的继任者GPT—4。尽管细节尚未得到证实，但一些人估计，它可能包含多达100万亿个参数（与人脑的突触一样多）。从理论上讲，它离创造语言以及进行人类无法区分的对话更近了一大步。而且，它在创建计算机代码方面也会变得更好。
网络安全领域的人工智能
今年1月，世界经济论坛发布《2021年全球风险格局报告》，认为网络安全风险是全世界今后将面临的一项重大风险。
随着机器越来越多地占据人们的生活，黑客和网络犯罪不可避免地成为一个更大的问题，这正是人工智能可“大展拳脚”的地方。
人工智能正在改变网络安全的游戏规则。通过分析网络流量、识别恶意应用，智能算法将在保护人类免受网络安全威胁方面发挥越来越大的作用。2022年，人工智能的最重要应用可能会出现在这一领域。人工智能或能通过从数百万份研究报告、博客和新闻报道中分析整理出威胁情报，即时洞察信息，从而大幅加快响应速度。
人工智能与元宇宙
元宇宙是一个虚拟世界，就像互联网一样，重点在于实现沉浸式体验，自从马克·扎克伯格将脸书改名为“Meta”（元宇宙的英文前缀）以来，元宇宙话题更为火热。
人工智能无疑将是元宇宙的关键。人工智能将有助于创造在线环境，让人们在元宇宙中体会宾至如归的感觉，培养他们的创作冲动。人们或许很快就会习惯与人工智能生物共享元宇宙环境，比如想要放松时，就可与人工智能打网球或玩国际象棋游戏。
低代码和无代码人工智能
2020年，低代码/无代码人工智能工具异军突起并风靡全球，从构建应用程序到面向企业的垂直人工智能解决方案等应用不一而足。这股新鲜势力有望在2022年持续发力。数据显示，低代码/无代码工具将成为科技巨头们的下一个战斗前线，这是一个总值达132亿美元的市场，预计到2025年其总值将进一步提升至455亿美元。
美国亚马逊公司2020年6月发布的Honeycode平台就是最好的证明，该平台是一种类似于电子表格界面的无代码开发环境，被称为产品经理们的“福音”。
自动驾驶交通工具
数据显示，每年有130万人死于交通事故，其中90%是人为失误造成的。人工智能将成为自动驾驶汽车、船舶和飞机的“大脑”，正在改变这些行业。
特斯拉公司表示，到2022年，其生产的汽车将拥有完全的自动驾驶能力。谷歌、苹果、通用和福特等公司也有可能在2022年宣布在自动驾驶领域的重大飞跃。
此外，由非营利的海洋研究组织ProMare及IBM共同打造的“五月花”号自动驾驶船舶（MAS）已于2020年正式起航。IBM表示，人工智能船长让MAS具备侦测、思考与决策的能力，能够扫描地平线以发觉潜在危险，并根据各种即时数据来变更路线。2022年，自动驾驶船舶技术也将更上一层楼。
创造性人工智能
在GPT—4谷歌“大脑”等新模型的加持下，人们可以期待人工智能提供更加精致、看似“自然”的创意输出。谷歌“大脑”是GoogleX实验室的一个主要研究项目，是谷歌在人工智能领域开发出的一款模拟人脑具备自我学习功能的软件。
2022年，这些创意性输出通常不是为了展示人工智能的潜力，而是为了应用于日常创作任务，如为文章和时事通讯撰写标题、设计徽标和信息图表等。创造力通常被视为一种非常人性化的技能，但人们将越来越多地看到这些能力出现在机器上。（记者刘霞）
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