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當今的智慧城市由不斷重塑城市地區(qū)的先進技術(shù)提供發(fā)展驅(qū)動力。人工智能和物聯(lián)網(wǎng)對于世界的運作越來越不可或缺。基于云的服務、物聯(lián)網(wǎng)、分析平臺和許多AI工具正在改變城市居民與環(huán)境互動和在環(huán)境中出行的方式。

 
　　紐約市AI咨詢和開發(fā)機構(gòu)Blue Orange Digital概述了這些現(xiàn)代技術(shù)，其應用范圍從廢物管理到食品供應優(yōu)化到醫(yī)療保健數(shù)字化。在此過程中，這些技術(shù)正在擾亂整個行業(yè)并創(chuàng)造新的商機和應用。

 
　　在所有城市職責中，即使對于先進的AI工具和技術(shù)，運輸管理也帶來了一個有趣的問題。城市交通是一個高度動態(tài)的環(huán)境，成千上萬的參與者使用不同的交通方式以復雜的方式進行交互。

 
　　最重要的是，需要實時做出決策，以確保所有交通參與者的安全和福祉。在這樣的環(huán)境中進行活動計劃是一項極富挑戰(zhàn)性的任務。幸運的是，基于人工智能的智能城市技術(shù)已經(jīng)在解決一些最緊迫的交通管理問題上取得了長足的進步。

 
　　以下是IoT和AI技*支持的常見的流量管理解決方案。

 
　　眾包數(shù)據(jù)可為所有車型提供優(yōu)化的路線

 
　　數(shù)據(jù)就是力量，這尤其適用于城市規(guī)劃人員：必須由數(shù)據(jù)支持他們的決策。有關(guān)市民如何使用不同城市區(qū)域的信息(交通數(shù)據(jù))可以提供有關(guān)交通需求的重要見解。它為管理者提供了有關(guān)如何使用不同城市道路的準確信息，從而增加了進行更準確、對公民更友好的規(guī)劃的機會。

 
　　如今，眾包數(shù)據(jù)無處不在，并且起源于各種設備。我們的智能手機、平板電腦、筆記本電腦甚至汽車都在不斷發(fā)布地理位置數(shù)據(jù)。各種應用都在捕獲此類數(shù)據(jù)并將其用于支持面向消費者的服務。同時，分析框架使從此類異構(gòu)數(shù)據(jù)源中提取見解變得很簡單。通過與城市管理和城市規(guī)劃人員共享此數(shù)據(jù)，可以利用這些豐富的流動性數(shù)據(jù)來改善規(guī)劃過程。

 
　　考慮一下您所在城市或人口最稠密的步行區(qū)最歡迎的自行車道。不知道如何使用這些區(qū)域的計劃就相當于在黑暗中蒙上雙眼攀登珠穆朗瑪峰。絕對需要進行可視化和分析，以闡明流程并確保所有計劃決策均由市民生成的數(shù)據(jù)提供支持。

 
　　眾包出行數(shù)據(jù)的好處可以轉(zhuǎn)化為步行便利性和通勤時間的減少。對于騎自行車的人來說，這意味著優(yōu)化的路線和更綠色的道路，而對于汽車駕駛員來說，這意味著花費在市中心、等待交通信號燈和行人的時間更少。流動性數(shù)據(jù)使所有流量參與者實現(xiàn)雙贏。

 
　　計算機視覺和AI使行人和車輛安全

 
　　確保公共道路安全是交通管理系統(tǒng)的重要職責。為了確保所有交通參與者的安全，必須嚴密監(jiān)視由車輛和行人創(chuàng)造的復雜環(huán)境。

 
　　幸運的是，已有可用的技術(shù)使這些監(jiān)視任務自動化并將它們委托給軟件和算法。計算機視覺和視頻分析既可以在路邊攝像頭上實現(xiàn)，也可以在汽車上實現(xiàn)。算法可以在邊緣執(zhí)行計算，并且可以在情況和行為異常發(fā)生時對其進行檢測。

 
　　從自動讀取車牌到檢測步行模式，多虧了計算機視覺，各種應用成為可能。當作為交通管理系統(tǒng)的一部分實施時，它們可以大程度地減少與不小心駕駛相關(guān)的高風險，并確保公共步行區(qū)的安全。
 

　　將任務委派給軟件并自動執(zhí)行任務有可能為所有流量參與者創(chuàng)建一個更加安全的環(huán)境。計算機視覺和視頻分析是朝著這個方向努力的先進技術(shù)。

 
　　物聯(lián)網(wǎng)傳感器可在智慧城市中實現(xiàn)準確的流量監(jiān)控

 
　　為了能夠優(yōu)化市區(qū)內(nèi)外的交通流量，了解交通是一項需要實時完成的任務。這涉及識別和傳達事故、交通擁堵、臨時路邊障礙物以及其他交通事件的數(shù)據(jù)信息。

 
　　傳感器技術(shù)和先進的無線通信協(xié)議使各種車輛都可以交流方向、速度和行駛時間。鑒于物聯(lián)網(wǎng)設備的可定制性增強，他們可以交流的信息量沒有限制。它們不僅可以連接到任何移動的對象，而且還可以從環(huán)境中收集和傳達情景信息。

 
　　傳感器收集的數(shù)據(jù)使運行實時分析成為可能，該分析為即時流量管理決策提供了支持。這樣的示例應用是自適應交通信號的應用，其不僅被簡單地編程，而且考慮了實時交通信息。
 

　　基于傳感器的解決方案的優(yōu)勢可以轉(zhuǎn)化為主動的交通管理措施。它們可以進行短期預測和控制，并可以減少交通擁堵和增加交通流量。通過幫助交通管理機構(gòu)減少排放、噪音和出行時間，基于物聯(lián)網(wǎng)的傳感器技術(shù)在任何現(xiàn)代交通管理系統(tǒng)中都扮演著至關(guān)重要的角色。

 
　　智慧城市中的AI和IoT的未來是什么？

 
　　城市規(guī)劃人員和工程師現(xiàn)在正在日益復雜的環(huán)境中工作，并且需要解決日益復雜的問題。人工智能和物聯(lián)網(wǎng)正在幫助他們解決這些問題。交通和運輸管理提出了現(xiàn)代挑戰(zhàn)，如果沒有軟件和算法的幫助，將很難解決。此外，交通管理在任何智慧城市中都扮演著至關(guān)重要的角色，因為它很容易影響其他所有城市功能的正常運作。
 
　　
幸運的是，現(xiàn)代技術(shù)可以利用市民生成的移動性數(shù)據(jù)來解決這些復雜的任務。隨著分析框架、云服務和數(shù)據(jù)收集設備可用性的提高，有可能找到現(xiàn)代解決方案并將實時數(shù)據(jù)集成為流量管理決策的一部分。
 
　
　當數(shù)據(jù)用于決策并更好地了解城市旅行動態(tài)時，管理應用的質(zhì)量也會提高。這可以確保交通控制策略和未來的基礎設施開發(fā)項目能夠準確地滿足市民的需求。人工智能和物聯(lián)網(wǎng)正在成為新的技術(shù)規(guī)范，這是我們熱切期盼的未來。
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