您一年要花多少小时在交通上？ 可能比你意识到的还要多。 虽然每天几分钟的时间现在看起来并不多，但随着时间的推移，它就会越积越多。 根据交通分析公司 INRIX 的数据，2021 年美国驾车者平均要花 51 个小时在交通上1。 这比一整个工作周还多。 同一研究还发现，2022 年期间，交通堵塞给美国司机造成的损失超过 810 亿美元。 长话短说，流量极大地消耗了消费者的时间和资源。
好消息是什么？ 物联网（IoT）和人工智能（AI）的创新为新的解决方案铺平了道路，这些解决方案将引入更智能的交通缓解措施，使道路更加安全。 从事故检测到交通信号灯管理，人工智能为交通运输业提供了一系列战胜交通堵塞的机会。 在本文中，我们将概述人工智能与物联网的交叉如何优化道路运营，并最终让人们重新获得时间和金钱。
交通优化技术创新
虽然人工智能在交通管理中的应用仍处于早期阶段，但一系列应用已经实现了实时监控和预测分析。 下面，我们将概述使交通创新成为可能的主要技术创新。
流量传感器
交通管理历来按固定时间表运行。 现在，可以在街道上部署由人工智能驱动的传感器，以监测需求，并根据变化调整交通信号，从而优化交通流量。 这些传感器通过对高流量道路进行优先排序，最终减少了高峰时段的拥堵。
预测监视器
有了大量的历史和实时数据，交通监控人员就可以通过培训了解交通模式，并预测特定时间的交通流量。 这可用于预测未来状况，以便交通人员更好地分配资源、优化路线和调整交通信号。
事件监测员
可以部署人工智能监控器来观察和识别交通事故，包括事故、超速或堵塞。 如果检测到这些数据，就可以将其发送给正确的各方，以便派遣支持人员，更快地解决滞留问题。
引领人工智能交通管理的企业
那么，是哪些公司在推动这一创新呢？ 下面，我们将考察几家人工智能交通管理领域的领先企业及其在现实世界中的应用。
INRIX
INRIX 提供瞬时实时交通状况，精确定位不同车道的车速，并为全球任何道路（包括州际公路、乡村公路和交叉路口）提供准确的 ETA2。 此外，它们还能利用庞大的数据集，深入分析问题区域和交通状况趋势，帮助用户找回更多时间，或让企业的交通运营更加有利可图。
佳能
佳能是顶级消费相机制造商之一，其互补金属氧化物半导体（CMOS）传感器3 引领着计算机视觉技术的发展潮流，该技术可用于交通疏导。佳能 CMOS 传感器具有高灵敏度和高精度成像能力，可用于交通管理自动化。它们可以在不同的光线条件和物体不同的速度下提供清晰度，从而帮助政府校准匝道计价器和红灯摄像机的交通信号协调。
Miovision
Miovision 收集多模式交通数据，为城市网格和走廊提供可操作的实时见解4。 这种对动态条件的秒级响应可消除驾驶员的停车时间，减少等待时间，并提高行车速度。 这样一来，道路的拥堵程度就会降低，甚至二氧化碳排放量也会减少，因为路上的汽车不会那么多了。
人工智能驱动的交通管理面临的挑战
任何新技术的广泛应用都会面临挑战，而这些挑战只能通过时间来解决。 让我们来看看人工智能驱动的交通管理所面临的挑战。
隐私权
隐私必须始终处于所有交通管理技术的最前沿，以确保行业和消费者的认同。 在道路上收集的数据和图像必须匿名并受到保护，包括遵守全球隐私法规。
能源效率
与许多电池供电的物联网设备一样，交通监控器和传感器在能效方面也有局限性。 为了处理大量数据，这些设备需要大量的处理能力，因此也需要大量的电池电量。 采用这些技术后，一周内无需多次更换电池。
准确性
与任何放置在室外的设备一样，地震、风暴和极端天气条件等外部因素极有可能影响设备的准确性，并最终影响这些设备的智能。 此外，这些设备跟踪的是移动物体，这本身就对精度提出了挑战。 持续的开发和处理能力可以帮助抵消其中的一些限制因素。
人工智能驱动交通管理的未来
人工智能和物联网的交叉应用已在促进交通运营各系统之间更便捷、更快速的协调。 随着采用率的提高，这些增强型传感器和监控器最终将实现完全互操作，从而实现更大程度的优化。
Ambiq 如何做出贡献
先进的传感器和监控器可以减少驾驶者在交通堵塞时的恐惧感，这对驾驶者来说是件好事，但前提是这些设备必须克服与之相关的能源挑战。幸运的是，Ambiq 公司专门从事超低功耗
资料来源
1 驾车者损失时间和金钱最多的城市| 2023 年 8 月
2实时交通数据[由人工智能驱动] | INRIX| 2023 年
3为什么选择佳能 CMOS 传感器 | 佳能美国| 2023 年
4Miovision TrafficLink - 智慧城市从智能信号开始| 2023年
