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解决方案|人工智能AI在智能交通领域中的应用( 二 )

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美国和中国目前主导着人工智能世界 。 普华永道的一份报告估计 ， 到2030年 ， 人工智能将为世界经济贡献15.7万亿美元 。 在美国 ， 学术体系已经产生并孵化了与人工智能相关的研究；而在中国 ， 政府提供资金和技术来利用人工智能的潜力 。 中国计划到2030年至少投资70亿美元 。 加拿大和英国通过宣布为私人和公共人工智能企业提供资金的交易 ， 加大了对技术的投资[20] 。 加拿大在2017年承诺为人工智能研究投资了1.25亿美元 。 法国政府将在2022年之前投资18亿美元用于人工智能研究 。 该国计划从私营公司提取数据以供公开研究 。 俄罗斯每年在人工智能上的花费估计为1250 万美元 ， 主要用于军事领域 。
1.2 . 人工智能和交通
全球大多数大城市都面临与运输、交通和物流相关的问题 。 这是由于人口的快速增长以及道路上车辆数量的增加 。 为了有效地创建和管理可持续的交通系统 ， 技术可以提供巨大的支持 。 随着城市地区陷入交通拥堵的困境 ， 人工智能解决方案出现在访问车辆的实时信息以进行交通管理 ， 并通过统一的系统在旅行计划中按需利用移动性 。 基于人工智能的决策、交通管理、路径规划、交通网络服务和其他移动优化工具的安全集成使得高效交通管理具备可能性（交通 ， 2019）[61] 。 人工智能被世界经济论坛视为新兴技术之一 。 支持运输的AI方法包括人工神经网络(ANN)、遗传算法(GA)、模拟退火(SA)、模糊逻辑模型(FLM)和蚁群优化器(ACO) 。 在交通管理中部署这些技术的目的是缓解拥堵 ， 使通勤者的出行时间更加可靠 ， 并提高整个系统的经济性和生产力[1] 。
通过技术连接的车辆可以预测道路上的交通状况 ， 从而提高驾驶效率 。 研究文章[41]提出了三个观点 。
已经在全球范围内进行了几项研究 ， 以解决与运输行业有关的问题 。 在该行业人工智能技术支持下的研究成果为这一重要的发展领域带来了希望 。
1.3 . 智能交通
近年来 ， 随着跨行业的多种技术设备的激增 ， 产生了大量数据 。 这些数据在企业、政府和社会的决策过程中变得很有价值 。 交通运输业是城市建设的生命线 ， 在数据生成和使用方面不能落后 。 该部门在城市发展中发挥着重要作用 ， 因为它会影响人员、流程和利润 。 为了实现数据生成 ， 汽车制造商一直积极主动地制造可以安装在车辆上的设备 ， 用于运送人和货物 。 这些设备产生的数据由专家远程监控 。 政府和企业能够根据使用各种应用程序生成的数据进行实时决策 。 近年来 ， 与交通和技术有关的各种创新应用正在建设中 。 应用程序开发人员关注的是一种面向流程的系统方法 ， 该方法具有明确的目标 ， 并嵌入了反馈机制 ， 以衡量与运输行业相关的解决方案的结果 。

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