人工智能和边缘计算助力智慧交通发展

樊晟姣

(苏州智能交通信息科技股份有限公司,江苏苏州 215000)

0 引言

近几年来新的先进计算机技术发展迅速,众多传统领域的应用已经被人工智能、云计算以及大数据等技术革新[1-2]。智慧城市发展已经是大趋势,智慧交通作为一部分将大大缓解传统交通管制系统的巨大压力。人工智能相关技术的完善也将智慧交通的功能得到完善,在庞大人口和车辆的交通环境下,基于边缘计算的人工智能系统在交通数据的分类、处理以及判别能力上将极大的提高。

从大环境来看,交通管理体系的完善必须得借助先进计算技术的力量,不管是人流量和物流量,要产生更高的经济效应以及形成良好的社会环境,将信息智能化的管理和整合以实现交通一体化是未来必然的趋势。本文将介绍人工智能技术以及边缘计算的大致原理,再从智慧交通的发展现状来探讨人工智能技术以及边缘计算在智慧交通中的应用,最后对全篇进行一个总结和对未来发展的看法。

1 人工智能技术

1.1 概述

人工智能技术属于计算机类的一个分支,顾名思义,通过仿照人类大脑来完成的一项先进科学技术,众所周知的AlphaGo横扫围棋界的实践让人们对人工智能从好奇已经逐渐转为恐惧。人工智能的主要能力来源于一系列的算法,如长听到的机器视觉算法、卷积神经网络算法、遗传算法等,这些算法能使计算机能像人一样甚至高效于人去处理问题,这便是它称之为智能的原因。

人工智能在自动化方面也具有重要的地位,近些年常见到的服务机器人、工业自动化以及一些自动化的模拟仿真技术,基于这些应用的发展,人工智能不仅受到了国际研发人员的重视,也成为了目前尖端科学技术之一。在未来的发展上具有极为重要的地位,也逐渐地可以成为一门完整体系的独立学科。

人工智能像人类一样去观察、分析以及解决问题的行为基于其强大的软件系统和硬件处理器的支撑。我们常提到的学习能力、判断能力以及规划能力,人工智能的技术可以从方方面面拓展开来,如传统计算机的软硬件技术、语言学技术、心理学技术、算法学以及图像学,从中可以看到与人类相关的一切学科都可以蕴含进去,类似于人类科学类思维的一种实践,对人类科学思维能力的一种培养。其中数学是算法的灵魂,它可以应用于任何学科,也是人工智能系统处理问题的根本手段,因为数学知识在逻辑方面具有强大的功能,在模糊控制等领域也能发挥出巨大的作用,所以说结合数学的人工智能技术能加速智能化技术的全面发展。

1.2 人工智能的发展

图灵奖是人类史上最早对人工智能颁发的奖项,它源自于人工智能之父艾伦·图灵。遗憾的是艾伦·图灵英年早逝,对人工智能满怀希望的他没能看到人工智能的诞生与发展,但是他对如今人工智能的发展具有不可磨灭的贡献,计算机逻辑学的发起人以及众多智能方法的提出者,他打开人们对新事物的探索。为了纪念他对科学史上的巨大贡献,图灵奖被当时的计算机协会授予每年在计算机相关领域有巨大贡献的科学家们,这项奖的意义重大,也被称为计算机界的诺贝尔奖项,被广为流传。

从1959年的第一台机器人诞生到2014年机器人第一次成功拿下图灵测试,一个全新的人工智能时代已经降临,科技的发展已经进入的更高一层的境界。在这个萌芽的发展时期,人类大脑的模拟是当期人工智能的主要研究方向,但是从构造来说,模拟的难度相对比较大也难以深入,因此科学家们将人脑的功能通过先进的技术和方法得以模拟,从而各种各样的算法应运而生,而发展也证明了该思路的正确性。

1.3 人工智能的应用

作为当今的顶端技术之一,人工智能技术几乎何以融合所有领域,如智能家居、智慧医疗、智能农业以及智慧交通等,相比于传统领域里一些人工处理的问题,计算机处理的效率远远超出预期,可以很好的替代传统的人工处理,将给生活带来无限的便利。同时,信息化时代发展,人工智能可以将信息整合和统一化,让每一个领域的信息有序的运作起来,同时相互协作起来,使局部的应用发展范围至全部应用。新时代的发展让人工智能走进了我们的生活,未来一定会更加丰富多彩。

2 边缘计算原理

边缘计算,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供服务[1]。

基于网络边缘把收集到的数据进行大体的分类,在把相应的部分数据放在边缘上进行处理,从而做到缩短时间的延迟,高效同时实时地处理数据,这就是边缘计算的处理能力。

就目前的发展来看,边缘计算还没有得到很好地全面应用但是其所反应的趋势和应用特点是必然的。

特点一就是去中心化,类似于区块链,让应用、存储、计算以及网络从中心发散到边缘,以就近的原则让服务智能化,这就是边缘计算在行业中的本质和意义所在;特点二非寡头化,从各类先进技术领域来看,边缘计算都能作为一个突破入口,如我们属知的物联网、移动网络、工业互联网、云计算以及人工智能、运营商等领域。在去中心化的逻辑底层同时又参与了各行各类的应用,这也是非寡头化的发展趋势;特点三,万物边缘化,边缘计算的应用注定具有广泛的应用性和普遍性,这一特性类似于移动互联网、IT技术等成熟技术一样,从陌生到普及是必然趋势。物联网的推广已经将未来万物互联变得离生活越来越近,边缘计算的应用可以加速物联网的发展;特点四,安全化,信息时代的安全问题是首要问题之一,人工智能的迅速发展离不开大数据时代,而大部分数据上传的同时也将很容易暴露数据的来源以及个人的隐私,特别是和金融相关的一些重要信息,那么利用边缘计算的方法可以省去数据上传这一繁琐又不安全的步骤,在边缘的近端就可以直接处理数据,这样既高效又从根源杜绝了安全方面的问题;特点四,实时化,信息时代化的主要体现就是信息的整合和实时的更新,在未来的智能家居、智慧交通、工业控制等发展场景中的应用,数据收集和处理、网络通信、用户交互等速率等方面的要求将是越来越高的。特别是最近较为火的无人驾驶技术,对实时的操作要求达到了毫秒级别,同时无人驾驶里面的各类传感器所收集的庞大数据需要实时处理,若用传统的统一中心去处理的模式是难以达到预期的响应速度的,因此,近端处理的思想可以很好地突破这个问题的瓶颈,借助边缘计算的核心方法提高数据处理的速度以实现实时化的要求与选择;特点六,绿色化,近端处理边缘计算不仅在数据处理速率上大大提高,而且在成本上也可以实现大量的节省。存储、中心上的运算、数据传输等各个方面都能省去一定的空间以及相关硬件和软件的成本,进而实现低成本以及绿色化。

3 智慧交通发展现状

在早期的计算机发展中,很多国家就尝试如何把计算机技术和交通领域结合,以欧美以及日本为代表的一些发达国家在智慧交通的发展上经历了两个发展阶段,在这方面较为领先。美国最早从交通的视频监控、信号控制以及车路协同等方向入手,随后将智能信号控制以及中心管理得以建立和实现,最后完成了车与车、车与路的通信技术。第2个阶段美国将重心放在了交通运输的信息网络以减少交通事故,同时做到了实时处理的能力以及跨区域管理的综合性一体化的智能交通。目前美国的研究重点智能化的交通管理以及车辆行驶安全等问题,车联网让行走的车辆具备一定的感知能力,再结合射频、车载信息以及无线定位的技术实现移动物体信息一体化,实时的感知周边的环境,从而保证交通的秩序和安全。

而我国智慧交通和发达的国家相比,发展时间较慢,研究没有深入应用也比较浅。从2 0 世纪开始有了较大的进展,例如出行服务这一块以及产业发展这一块取得了显著的成果。在研究初期,信息的采集以及数据管理等方面是研究的重点,主要是为了解决交通拥堵等问题。本世纪初进一步研究了智能化的交通管理与控制以及交通的安全保障,为的是搭建好交通安全技术体系的根基。近年来的各大智能交通的管理和出行服务展示了我国智能交通的发展成果,各种智能化的交通信号控制系统以及行车诱导系统,目前已经将综合的信息服务平台作为重点全面铺展开交通里的各个领域。

4 人工智能和边缘计算在交通中的应用

人工智能在数据挖掘、数据分析和应用上为交通领域提供了巨大便利,在监管的辅助以及判断效率上可以节约不少人力,同时数据中心的一体化信息管理可以让交通的信息更加智能化、产业化以及全面化。人工智能在交通的应用体现在以下几个方面:

交通智能监管的信息化,监控数据的庞大的存储和处理在人工智能技术下已经是很轻松的一件事了,实现区域间的资源共享以及高效互通,借助移动通信技术和定位技术,将监管的数据具有真实性和实时性,为数字化城市的发展更加便捷;相关行业的升级,技术的发展以及在交通上的应用把很多其它的领域也推向了升级或者转型。主要是智慧城市的发展,例如无人驾驶技术的应用,这项应用将改变人们传统的驾驶习惯,同时对交通道路建设的要求也极为高,为了适应新技术的发展,安全行驶的智慧公路必然不可少,同样的智慧社区、智慧物流等新模式也随之而来;交通信息的一站式服务,人工智能的对数据的学习和判断力让信息互通的效率大大提高,未来的交通信息服务一定的全面的不会局限于简单的出行以及物流等服务,而是跨行业和跨领域的一站式服务。

对于边缘计算,智慧交通在未来的应用体系下,人们所熟知的云计算技术可等同于智能交通设备的大脑,能有效的对一些复杂的进程进行处理;此时边缘计算可以等同于智能交通设备的神经系统,进行有效的处理反应。在大量实时的交通数据收集结束后,将这些数据进行存储、挖掘再处理以后,汇总传输到交通的大数据平台,进而可以准确的把移动车辆数据和实时交通出行量数据给调用出来,判定每个区域的拥堵情况、道路和相关位置等多角度信息数据的综合分析,将分析的数据和结果传到边缘测,从而实现信号优化和智能化的主动感知,优化从局部到宏观并有效的给予一个信号配时策略,智能化指挥交通区域的流量来源和诱导设置方式,最终实现高效率的交通管制。通过信号调优方案,提高重点路段运行速度,利用边缘计算能力实时监测反馈,实现交通的智能管控[1-2]。这便是边缘计算在智慧交通的中的应用体现。

5 结语

智慧交通对城市发展是十分重要的,行车的安全性、交通的流畅性以及物流运输效率是目前急需改善的几大交通问题。人工智能在交通领域的深入发展将成为一个新的技术领域,需要更成熟的技术来加速智慧交通的发展。同样的,边缘计算给智慧交通中应用带来了不小的改善和机遇,同样的在未来的发展中也存在着一些困难。第一,边缘计算相关设备在一些复杂环境下难以持续高效的运行,这需要硬件设备不断改善和革新;第二,边缘计算的智能设备是根据相关任务具有一定的选择性,那么其缓存及运算能力根据不同选择具有不同的型号,所以需要生产商进行特制;最后,边缘计算智能设备在智慧交通系统中的数量必然是庞大的,其涉及到各个环节,那么标准的制定和统一是未来推广必不可少的重要环节,那么需要有实力的企业牵头进行一个标准的制定和统一。但无论什么困难,智慧交通发展的趋势不会改变,这也是时代发展的必然趋势。