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　　ITS（英國）——智能交通系統(tǒng)秘書長 Jennie Martin 解釋了人工智能如何支持公共交通行業(yè)的更廣泛發(fā)展，并概述了其當(dāng)前和可能的應(yīng)用。

　　01 自動駕駛汽車

　　毫無疑問，自動化交通是公共交通領(lǐng)域討論最多和炒作最多的人工智能(AI) 應(yīng)用。真正的自動駕駛汽車 (AV) 傳播者預(yù)測了一個我們所知道的公共交通不再存在的未來：人們可能已經(jīng)不再擁有車輛，但他們將在私人座艙中自主旅行，不遵循預(yù)設(shè)路線，也不與隨機(jī)的陌生人共享。與我們目前所知的公共汽車、電車和鐵路服務(wù)完全不同。

　　不過這種未來的情景不太可能實(shí)現(xiàn)。這取決于自動駕駛汽車的可負(fù)擔(dān)程度，這似乎是不現(xiàn)實(shí)的，尤其是當(dāng)我們考慮到為每個公民提供高效和安全的按需自動駕駛汽車服務(wù)所必需的車輛和基礎(chǔ)設(shè)施組件時。它也忽略了擁堵問題；如果為所有人提供上門個人服務(wù)，那么由此產(chǎn)生的擁堵將與我們現(xiàn)在在網(wǎng)絡(luò)上看到的一樣嚴(yán)重，甚至可能更糟。確實(shí)，在純生活場景中，路邊停車消失了，為移動的車輛騰出了更多的道路空間。但我們也沒有理由相信誘導(dǎo)需求定律不適用于自動駕駛汽車，以及負(fù)擔(dān)得起且舒適的（在討論私家車與公共交通時，通常意味著私密和安全，無需與陌生人進(jìn)行必要的社交互動）。因此，我們將在人口密度較低的城市地區(qū)，測試自動駕駛汽車技術(shù)，這可能是未來宜居城市的重要組成部分。

　　02 進(jìn)化，而不是革命

　　從自動駕駛場景開始，人工智能實(shí)際上可以提供很多不同的方式來改善公共交通。不是通過一場革命，而是通過我們已經(jīng)熟悉的方式演變：從一卷紙票到磁條紙票、智能卡和非接觸式；從用筆和墨水規(guī)劃路線和時間表，到使用 PC，再到使用專用軟件。人工智能只是這些改進(jìn)鏈中添加的最新工具，而人工智能本身在能力和應(yīng)用方面還處于起步階段。

　　人工智能的燃料是數(shù)據(jù)，目前的生活場景中我們已經(jīng)充分利用了數(shù)據(jù)。現(xiàn)在日常使用的票務(wù)、旅程計(jì)劃和車隊(duì)管理軟件產(chǎn)生了大量有用的數(shù)據(jù)，其中足夠的數(shù)據(jù)已經(jīng)細(xì)化并以可重復(fù)使用的方式進(jìn)行格式化，標(biāo)準(zhǔn)化。

　　人工智能可以通過許多不同的方式來改善公共交通。不是通過革命，而是通過行業(yè)已經(jīng)熟悉的方式演變。

　　03 車隊(duì)和人員優(yōu)化

　　將人工智能應(yīng)用于我們目前提供公共交通的方法，使我們能夠在許多方面向前推進(jìn)，以改善供應(yīng)的各個方面。首先，我們可以通過使用人工智能分析跨網(wǎng)絡(luò)、跨時間的需求來優(yōu)化車隊(duì)和員工的使用。比如在大流行之前，旅行模式已經(jīng)發(fā)生了變化，或八小時工作制或輪班制的下降等因素。

　　04 路線分析

　　公共交通提供中的一個復(fù)雜問題是弄清楚如果存在，人們會使用哪些服務(wù)？通常，公共汽車服務(wù)不會滿足在每個人的最佳路線上運(yùn)行，通過匯總關(guān)于這些地區(qū)的大型匿名數(shù)據(jù)集——誰住在哪兒，他們在哪里工作和學(xué)習(xí)，他們目前的旅行方式等等——人工智能可以為人們更好地推薦最佳路線。在沒有人工智能的情況下進(jìn)行這種復(fù)雜的分析將非常耗時，以至于毫無意義。

　　05 安全和安保

　　在討論使用公共交通的障礙時，經(jīng)常會提到安全和安保。以視頻分析的形式應(yīng)用的人工智能在這個領(lǐng)域有很多東西可以提供。通過檢測潛在問題并發(fā)出警報(bào)——例如攻擊性或偷偷摸摸的行為，或者人們和他們的行李在意想不到的地方丟失——人工智能可以支持員工的有效工作。當(dāng)然，基于這些警報(bào)進(jìn)行干預(yù)的最終決定必須由人類做出；我們知道，用于這些應(yīng)用程序的人工智能可能帶有自己的刻板印象，這源于收集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的程序和編寫的固有問題。

　　06 移動服務(wù)

　　也許我們可以看到人工智能對公共交通提供的最大貢獻(xiàn)是支持移動服務(wù) (MaaS)。所有可能的運(yùn)輸服務(wù)的 MaaS 原則——如何找到它們、支付它們和計(jì)劃旅程——在一個平臺上為用戶提供取決于大量不同的數(shù)據(jù)源被挖掘和組合。非常復(fù)雜的東西需要變得簡單易懂。人工智能在這里可以發(fā)揮重要作用，分析用戶的需求并將其與可用數(shù)據(jù)相匹配。它可以用于學(xué)習(xí) MaaS 用戶搜索和使用的內(nèi)容；既可以為他們個性化服務(wù)，也可以建立自主學(xué)習(xí)模型，提升用戶滿意度。