人工智能技術在交通行業怎么樣 與交通相關的AI技術的全球市場

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優勢：

2016年10月，優步公布了一輛由奧托制造的無人駕駛卡車，它以55英里/小時的速度成功行駛了120英里，沒有出現任何問題。此外，戴姆勒卡車還生產了一款18輪半自動卡車，帶有自動駕駛系統。

隨著人工智能的使用越來越多，這個部門的人力成本會不斷下降，從而為行業參與者提供更高的利潤。全自動車隊不再需要長時間行駛。

除了直接的人工成本，安全和交通事故也會受到人工智能的巨大影響。卡車司機在夜間發生的事故數量是一個大問題，通過使用智能無人駕駛汽車可以顯著改善這一問題。這些事故的人員和財務成本是相當大的。自動駕駛或完全無人駕駛的車輛可以讓司機打個盹，不會造成嚴重事故。一些AI卡車甚至具有特殊功能，可以預測卡車周圍人的事故和健康問題，例如檢測心臟病發作，并通過診斷的位置和詳細信息自動提醒緊急服務。

缺點：

僅在美國，自動卡車就引起了350萬卡車司機的激烈爭論。AI技術的發展將意味著未來無人駕駛的卡車、輪船、飛機或火車將被規劃，未來的交通工具將完全無人駕駛。因此，是否失業成為卡車司機、出租車司機等行業成員主要關心的問題。社會專家認為，工作技能可以轉移或發展到其他領域，但關注度仍然很高。

全球范圍的實施提出了另一個主要問題。不發達國家和第三世界國家在使用這些解決方案時面臨著巨大的挑戰，因為它們的基礎設施不夠穩定，或者無法提供維護和維修。人工智能在那里成為現實還需要很長時間。

對AI的日益關注也給運輸公司帶來了困難：運輸成本占公司營業額的3-10%。這使得它成為整個公司經濟中一個非常重要的因素。所有現有的企業都需要從事、開發和實施AI技術，以保持其在交通運輸行業的競爭優勢。這也影響到運輸物流，因為它用于運營和制造的供應鏈，甚至預測整個過程的時間和總成本。

人工智能(AI)如何優化流量？

確保所有道路使用者的安全。

乘客、行人和司機的安全一直是交通行業的重中之重。使用人工智能模型的好處遠遠不止減少人為錯誤。交通分析有助于在擁擠的城市地區將駕駛危險的影響降至最低，還可以監控安全法規和車輛維護報告。

有效地計劃和安排

多式聯運物流的問題總是與龐大的車隊、復雜的基礎設施和合作鏈中的眾多企業有關。最新的建模技術可以解決這些問題，提高運營效率：等待時間最少的最佳路線調度，實時交通檢測來調整路線等等。在物流中使用數據分析，可以提供基于數據的路線和駕駛員行為視圖，不僅升級了運輸規劃流程，還大大節省了資源，提高了安全性。

預測和監控交通流量

交通流量是主要的交通環節因素，會導致交通延誤、事故和燃料浪費。但是，通過AI預測技術，可以使用交通監控數據、關于體育賽事或城市建設的信息來預測交通狀況，甚至可以自動計算替代路線。

預計2020年，將有1000萬輛自動駕駛汽車和超過2.5億輛智能汽車上路。大公司如特斯拉已經推出了自動駕駛汽車，事實證明非常成功。