该文档是 ITS America 发布的关于人工智能在交通领域应用的报告，主要探讨了人工智能的分支、在交通行业的应用、优势、风险挑战及成功实施的策略，并通过案例进行说明。
人工智能概述
定义与分支：人工智能指软件或程序模仿人类智能行为的能力。其涵盖机器学习、神经网络、深度学习、计算机视觉、生成式人工智能等分支。机器学习是重要领域，包括监督学习（如预测交通流量优化信号灯时间）、无监督学习（如按交通模式聚类城市区域助力规划）和强化学习（如训练自动送货机器人寻路避障）等方法；神经网络受大脑启发，深度学习作为其一种，凭借多层神经元能处理复杂数据，在自动驾驶车辆识别物体等任务中发挥关键作用；计算机视觉专注于让计算机理解视觉信息，深度学习推动其在目标检测和图像分类等方面取得进展；生成式 AI 可基于现有数据创造新内容，大型语言模型的发展拓展了其应用范围。
发展历程：AI 发展历经多波，早期受限于计算能力和数据等因素，如今在数据增长、硬件成本降低、人才发展、基础设施完善和投资研究推动下迎来复兴，在交通领域如交通信号控制方面取得显著进步。
交通领域应用现状：涵盖从实验到成熟的不同阶段。机器学习、深度学习、计算机视觉等技术在智能交通系统各方面应用多样，如视频检测、交通分析、智能高速公路、自动驾驶等，不同应用成熟度各异，从业者需据此选择实施策略。
应用优势
优化交通管理：实时分析数据优化信号灯、缓解拥堵、提升安全性。
增强公共交通：优化公交和火车路线、时间表与载客量，减少故障时间。
减少事故：分析多源数据预防碰撞，自动驾驶降低人为错误。
环保节能：优化路线减少排放与能耗，智能管理降低怠速油耗。
提升用户体验：提供个性化推荐与实时信息。
节约成本：高效管理节省运营和用户成本。
数据驱动决策：处理海量数据为规划者提供决策依据。
风险与挑战
隐私问题：数据使用引发隐私担忧，需强安全协议与治理框架保护。
就业替代：自动化和 AI 可能导致部分岗位流失，需重视工人再培训。
技术难题：复杂环境下保证系统准确可靠、与现有设施集成及持续维护面临挑战。
伦理法律：AI 决策引发伦理争议，事故责任界定存在法律问题，系统偏见检测困难。
过度依赖：可能降低人类警惕性，应平衡人与 AI 作用，加强相关培训。
案例分析
田纳西州交通部：I-24 智能走廊采用 AI 决策支持系统，利用交通数据和深度学习算法生成限速和改道策略，事故率降低 8.5%，未来有望进一步改善交通时间。
夏威夷交通部：AI 安全分析平台突破传统方法，预测潜在事故点并提供改进建议，预计三年挽救 6.9 条生命，助力资金申请与安全提升。
加州交通局：开展生成式 AI 试点项目，包括识别高危事故点和开发交通洞察模型，优化交通流、减少排放、保障行人安全，整合多源数据支持综合交通管理。
交通信号优化：数字孪生结合机器学习优化信号时间，多地试点显著减少出行时间、排放和事故风险，降低交叉口延误和停车次数，提升管理效率。
纽约市资产预测性维护：AI 系统助力纽约市路灯维护，公众报告与 AI 图像识别、机器学习算法结合，节省大量人工检查时间，保障路灯设施良好运行。
成功实施策略
技术推动因素：云采用提供资源，数据增长与处理技术提升及计算成本降低促进 AI 应用。
数据与 AI 治理：建立明确准则、治理机构、隐私安全规则、所有权与管理职责及数据标准共享机制。
劳动力发展：开展 AI 伦理治理、数据素养培训，鼓励持续学习与领导沟通，提升员工 AI 应用能力。
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