人工智能技术在交通行业怎么样 与交通相关的AI技术的全球市场

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优势：

2016年10月，Uber宣布了由Otto制造的无人驾驶卡车，该卡车以55mph的速度成功行驶了120英里，没有任何问题。此外，戴姆勒卡车还生产了带有自动驾驶系统的18轮半自动卡车。

随着人工智能的使用增加，该部门的劳动力成本将持续下降，从而为行业参与者提供更高的利润。完全自动化的车队不再需要长时间驾驶。

除了直接的人工成本，安全和交通事故还将受到人工智能带来的重大影响。夜间涉及卡车司机的事故数量是一个大问题，可以通过使用智能无人驾驶车辆来显着改善。这些事故的人员和财务成本相当可观。自动驾驶或完全无人驾驶的车辆可使驾驶员小睡，而不会造成严重事故。某些AI卡车甚至具有预测卡车周围人员的事故以及健康问题的特殊功能，例如检测心脏病发作并自动通过诊断的位置和详细信息提醒紧急服务。

缺点：

仅在美国，自动卡车就引起了350万卡车司机的激烈争论。AI技术的发展将意味着未来将计划使用无人驾驶卡车，轮船，飞机或火车，未来的车辆将完全使用无人驾驶。因此，是否失业成为卡车司机、出租车司机和其他行业成员的主要关注点。社会专家认为，工作技能可以转移或发展到其他领域，但关注度仍然很高。

世界范围内的实施提出了另一个主要问题。欠发达国家和第三世界国家在利用这些解决方案方面面临巨大挑战，因为它们的基础设施不够稳定或无法提供维护和修理。要使AI在那里成为现实还需要很长时间。

对AI的日益关注也给交通运输公司带来了难题：运输成本占公司营业额的3-10%。这使其成为整个公司经济中非常重要的因素。所有现有业务都需要从事，开发和实施AI技术，以保持在运输行业的竞争优势。这也影响到运输物流，因为它被用于运营和制造的供应链中，甚至预测整个过程的时间和总成本。

人工智能(AI)如何优化交通?

确保所有道路使用者的安全

乘客、行人和驾驶员的安全一直是交通行业的头等大事。利用AI模型所带来的好处远远不仅仅在于减少人为错误。交通分析有助于在拥挤的城市地区最大程度地减少驾驶危险的影响，同时还可以监控安全法规合规性和车辆维护报告。

有效地计划和安排

多式联运物流问题始终与庞大的机队、复杂的基础架构以及合作链中众多环节的企业相关。最新的建模技术可以解决这些问题并提高运营效率：以最少的等待时间进行最佳的路线调度，实时检测交通以调整路线等。在物流中使用数据分析可提供以数据为依据的路线和驾驶员行为视图，不仅升级了运输计划流程，而且极大节省了资源并提高了安全性。

预测和监控交通流量

交通流量是主要的交通环节因素，会导致交通延误、事故和燃油浪费。但是，通过AI预测技术，可以使用交通监控数据，有关体育赛事或城市建设的信息来进行交通状况预测，甚至可以自动计算替代路线。

预计2020年，道路上将有1000万辆自动驾驶汽车和超过2.5亿辆智能汽车。特斯拉等大公司已经推出了自动驾驶汽车，事实证明它们非常成功。

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