隨著城市交通壓力越來越大，人們選擇的出行方式中公共出行占比逐年升高，甚至高于小汽車、自行車等其他交通出行方式。而隨著公共出行占比逐年上升，人們的公共出行需求也變得越來越復(fù)雜，傳統(tǒng)公交出行方式迫切需要升級。
對公共交通而言，線路固定、專用道行駛、車速較慢、距離短的特點，從整體上降低了對場景識別、安全控制等算法的要求，使其具備實現(xiàn)無人駕駛的基礎(chǔ)條件。而實現(xiàn)的過程，一方面是公交車由輔助駕駛實現(xiàn)自動駕駛甚至無人駕駛，另一方面是公交車后臺調(diào)度系統(tǒng)的智能化。隨著人工智能和公交車輔助駕駛、無人調(diào)度技術(shù)的成熟，公共交通將最有可能成為率先實現(xiàn)無人駕駛的行業(yè)。
政策支持，自動駕駛開啟探索共享模式
人工智能在全球范圍內(nèi)都屬于新興產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展離不開政策的扶持和引導(dǎo)。近日，國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將人工智能上升至國家戰(zhàn)略高度。規(guī)劃要求發(fā)展自動駕駛汽車和軌道交通系統(tǒng)，加強車載感知、自動駕駛、車聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)集成和配套，開發(fā)交通智能感知系統(tǒng)，形成我國自主的自動駕駛平臺技術(shù)體系和產(chǎn)品總成能力，探索自動駕駛汽車共享模式。
1、加大自動駕駛技術(shù)探索
作為人工智能技術(shù)理想的應(yīng)用領(lǐng)域，自動駕駛以及智能交通與人工智能技術(shù)的結(jié)合在《規(guī)劃》中被重點強調(diào)。然而，我國人工智能整體發(fā)展水平與發(fā)達國家相比仍存在差距，缺少重大原創(chuàng)成果，在基礎(chǔ)理論、核心算法以及關(guān)鍵設(shè)備、高端芯片、重大產(chǎn)品與系統(tǒng)、基礎(chǔ)材料、元器件、軟件與接口等方面差距較大；科研機構(gòu)和企業(yè)尚未形成具有國際影響力的生態(tài)圈和產(chǎn)業(yè)鏈，缺乏系統(tǒng)的超前研發(fā)布局；人工智能尖端人才遠遠不能滿足需求；適應(yīng)人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施、政策法規(guī)、標準體系亟待完善。
在智能駕駛方面，要求重點突破汽車、船舶和軌道交通自動駕駛等智能技術(shù)，建立汽車、船舶和軌道交通自動駕駛支撐平臺，重點引進自動駕駛國際頂尖科學家和高水平創(chuàng)新團隊。同時，發(fā)展自動駕駛汽車和軌道交通系統(tǒng)，加強車載感知、自動駕駛、車聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)集成和配套，開發(fā)交通智能感知系統(tǒng)，形成我國自主的自動駕駛平臺技術(shù)體系和產(chǎn)品總成能力，探索自動駕駛汽車共享模式。
2、發(fā)展智慧站牌模式，把公交站變成“智慧服務(wù)信息島”
在“2017上海浦東公交智慧站牌設(shè)計創(chuàng)意大賽”上，上海市質(zhì)量和標準化研究院的參賽方案“智行·惠”，獲得“最佳設(shè)計金獎”。據(jù)介紹，他們從智慧化、國際化、人性化、藝術(shù)化理念出發(fā)，采用標準化方法指引下的模塊化設(shè)計。“智行·惠”智慧站牌包含3個模塊——公交動態(tài)信息發(fā)布大屏、乘客互動查詢觸摸屏、便民援助服務(wù)終端。其中，大屏用于實時發(fā)布各條公交線路的站點、下一班公交車預(yù)計到站時間、未來幾班公交車的載客人數(shù)等實用信息；觸摸屏可通過觸控和語音交互，供乘客查詢換乘路線、旅游景點信息、公共服務(wù)窗口等周邊信息；利用便民服務(wù)終端，乘客則能進行交通卡充值、手機充電、無線上網(wǎng)、掃碼取用共享雨傘等操作。“我們想把傳統(tǒng)的公交站改造成城市公共空間中的‘智慧服務(wù)信息島’。”設(shè)計人員說。
智慧站牌還能顯示未來幾班車的擁擠程度，以便讓乘客選擇性上車。據(jù)了解，上海產(chǎn)研院研發(fā)出了一種人工智能客流采集儀。它具有圖像識別功能，安裝在公交車上，可以識別出：上車和下車的是人還是物？某些人在上車還是下車？上車和下車的各有幾人？之所以能準確地做到這些，有賴于圖像識別和深度學習系統(tǒng)。
3、發(fā)展城市大腦
在去年的云棲大會，杭州市政府就聯(lián)合阿里云公布了一項計劃：為這座城市安裝一個人工智能中樞——杭州城市數(shù)據(jù)大腦。
城市大腦的內(nèi)核采用阿里云ET人工智能技術(shù)，可以對整個城市進行全局實時分析，自動調(diào)配公共資源，修正城市運行中的問題。例如，通過安裝在城市各個角落的攝像頭，馬路上通行的汽車運動趨勢與數(shù)據(jù)模型一旦產(chǎn)生誤差，達到一定閾值后，系統(tǒng)就會馬上判斷為交通異常，隨之對這個路段紅綠燈、路線推薦作出快速反應(yīng)；同樣，通過攝像頭，可以識別同一個人出現(xiàn)的時間、位置，進而判斷這條路線的人流軌跡，并對擁堵路段的紅綠燈和公交站點進行自動調(diào)整。
去年9月，在蕭山區(qū)部分路段初步試驗中，城市數(shù)據(jù)大腦通過智能調(diào)節(jié)紅綠燈，將車輛通行速度最高提升11%。
結(jié)語：自動駕駛技術(shù)的落地情況仍然十分不易，盡管近年來環(huán)境技術(shù)都逐漸成熟，但目前最大的問題是法律責任界定。城市交通道路上車流量大，各種突發(fā)事情都可能存在，如果出現(xiàn)事故責任很難認定。不過隨著智慧城市發(fā)展的不斷加速，未來自動駕駛落地必然是可以預(yù)期的。
