人工智能在交通领域业务应用白皮书

一、人工智能技术产业概述

人工智能技术发展进入新时期，深度学习成为主要驱动力，在计算机视觉、语音识别等领域取得突破。人工智能产业体系分为支撑层、产品层和应用层，目前技术产业体系已初步成型，应用范围不断扩大。人工智能对交通领域的赋能作用体现在感知、认知、行动三个层面，提升交通安全、改善运行效率、实现节能减排。

二、人工智能在交通领域的业务应用现状

1. 产业环境趋好：政策面利好，城市化带动交通需求增长，新技术驱动智慧交通发展。
2. 应用现状：人工智能在交通领域的应用主要集中在出行服务、载运工具、交通管理、交通规划、基础设施等领域。
   • 出行服务：基于智能手机的移动互联网出行服务，以及出行过程中其他交通设施的智能化服务。
   • 载运工具：辅助驾驶、智慧座舱等场景，汽车智能驾驶技术尚不成熟，处于封闭场景试点验证或技术升级阶段。
   • 交通管理：交通监测、交通调控以及综合类应用，如机非人识别、路况感知、违法取证、路网流量预测、交通信号灯控制、智慧停车、城市交通大脑等。
   • 交通规划：短期规划和长期规划，通过人工智能算法对交通与土地相关性进行量化分析，并对交通资源进行优化配置。
   • 基础设施：设计、建设、运维、管理等全生命周期，提升基础设施建设和管理水平。
3. 典型应用及产业分析：刷脸出行服务、智能客服、驾驶员监测、车载语音助手、智能卡口/电子警察、高位视频智慧停车、交通信号控制、城市交通大脑等，应用成熟度分为技术特性高、应用成熟度高、技术特性低、应用成熟度低四个象限。
4. 产业生态体系：分为感知层、人工智能基础设施、交通要素三个部分，涉及多个技术领域和行业，产业赋能广泛，社会影响深远。

三、人工智能在交通领域应用面临的挑战

1. 标准规范滞后于产品化：新应用、新业务缺乏有体系的标准规范和统一的评测标准，影响新技术深化应用和行业有序发展。
2. 部门协同机制仍需加强：城市层面上缺乏有效的跨部门协调机制，影响城市级交通信息资源整合。
3. 数据问题影响融合深化：数据拥有方和技术提供方缺乏有效的合作机制，数据资源孤岛现象严重，数据资源安全性、私密性仍是关注焦点。
4. 复合人才成为转型掣肘：传统教育机构的学科体系和培养方案无法满足人工智能快速产业化的需要，人才吸引主要靠薪资和人才培养平台，专业人才队伍建设滞后。
5. 安全伦理风险有待解决：人工智能技术除了会遭受传统的网络信息攻击威胁，还会面临针对人工智能系统的特定攻击，深度学习缺乏因果关系建模，算法决策过程透明程度低、可解释性差，伦理方面存在算法偏见和歧视性结论等问题。

四、人工智能在交通领域应用的未来展望

1. 出行即服务（MaaS）塑造新业态：将多元交通子系统整合至统一的服务平台，为用户提供灵活、高效、经济的出行服务。
2. 合作式智能交通将成为发展重点：通过“人-车-路”各交通要素间的信息交互和共享，保障车辆运行的安全，提供及时的交通信息，实现绿色节能驾驶。
3. 数字孪生将启发交通发展新思路：以数字化方式创建物理实体的虚拟模型，借助数据模拟物理实体在现实环境中的行为，为物理实体增加或扩展新的能力。
4. 跨行业协同跨技术融合成为趋势：交通产业的跨行业、跨领域属性突出，需要汽车制造业、信息通信、交通运营和交通管理的跨界推进，以及与旅游、规划、安全等行业领域的融合，以及基础信息通信技术的融合应用。

附录一：典型商业应用案例

1. 机场“刷脸”出行服务：深圳宝安机场、广州白云机场等推出基于人脸识别的智能安检通道，提升通行速度，改善出行体验。
2. 智能客服：山东高速服务热线应用智能客服机器人，提供7*24小时全天候多渠道标准化实时服务，提升客户体验。
3. 驾驶员监测：深圳公交为5915辆公交车安装了具备智能分析功能的驾驶员监测系统，疲劳驾驶检测准确率达到90%，分神驾驶检测准确率达到95%。
4. 车载语音助手：思必驰天琴语音助手已与近30家主流车厂进行合作，累积用户激活量已达上百万。
5. 智能卡口/电子警察：2019年北京电子警察升级项目，违法行为数量下降了近30%，死人和严重伤人的恶性事故的发生率下降了约20%。
6. 高位视频智慧停车：北京路侧停车电子收费改革，全市建立了欠费催缴机制，停车信用联合惩戒机制正在研究。
7. 城市交通大脑：杭州城市交通大脑交通系统的投入使用带来了效率的提升和服务的丰富，信号灯智能配时覆盖路口1300+个，智能巡检系统覆盖3400路监控球机。

附录二：典型业务赋能场景

1. 智能驾驶：自动驾驶技术主要包括环境感知、决策规划和车辆控制三大部分，在提升交通便利性的同时促进道路交通安全水平提升。
2. 高速公路智慧运营及服务：智慧交通管理、智慧出行服务、智慧规范运营、智慧客服等场景，提升高速公路交通安全、出行畅通、管理高效。
3. 高速公路智能养护：人工智能技术的使用可以让查找病害更加简单高效，提升病害检测的效率和准确性。
4. 铁路智慧机务：5G高速转储、乘务人员智能分析、大数据预测维修等，提升机车质量稳定、安全运行水平。