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无人驾驶AI地图标注使出行更方便?

2018-02-21

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。

地图标注

“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。

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