交通人工智能2000字

交通人工智能2000字全球大多数大城市都面临与运输、交通和物流相关的问题。这是由于人口的快速增长以及道路上车辆数量的增加。为了有效地创建和管理可持续的交通系统，技术可以提供巨大的支持。随着城市地区陷入交通拥堵的困境，人工智能解决方案出现在访问车辆的实时信息以进行交通管理，并通过统一的系统在旅行计划中按需利用移动性。基于人工智能的决策、交通管理、路径规划、交通网络服务和其他移动优化工具的安全集成使得高效交通管理具备可能性（交通，2019）。人工智能被世界经济论坛视为新兴技术之一。支持运输的AI方法包括人工神经网络(ANN)、遗传算法(GA)、模拟退火(SA)、模糊逻辑模型(FLM)和蚁群优化器(ACO)。在交通管理中部署这些技术的目的是缓解拥堵，使通勤者的出行时间更加可靠，并提高整个系统的经济性和生产力。通过技术连接的车辆可以预测道路上的交通状况，从而提高驾驶效率。研究文章提出了三个观点。评估准确的预测和检测模型，旨在预测交通量、交通状况和事故；通过探索人工智能的各种应用，公共交通作为一种可持续的出行方式；联网车辆旨在通过减少高速公路上的事故数量来提高生产力。已经在全球范围内进行了几项研究，以解决与运输行业有关的问题。在该行业人工智能技术支持下的研究成果为这一重要的发展领域带来了希望。近年来，随着跨行业的多种技术设备的激增，产生了大量数据。这些数据在企业、政府和社会的决策过程中变得很有价值。交通运输业是城市建设的生命线，在数据生成和使用方面不能落后。该部门在城市发展中发挥着重要作用，因为它会影响人员、流程和利润。为了实现数据生成，汽车制造商一直积极主动地制造可以安装在车辆上的设备，用于运送人和货物。这些设备产生的数据由专家远程监控。政府和企业能够根据使用各种应用程序生成的数据进行实时决策。近年来，与交通和技术有关的各种创新应用正在建设中。应用程序开发人员关注的是一种面向流程的系统方法，该方法具有明确的目标，并嵌入了反馈机制，以衡量与运输行业相关的解决方案的结果。运输管理系统(TMS)属于运输管理领域，具体涉及运输业务。这些系统的目标是使用数据建立有效的路线规划、负载优化、提高灵活性和透明度。根据Gartner，该领域预计将快速增长。城市的交通战略与信息系统相关联，以便更好地管理，该系统将专注于采集、处理、传输和管理由此产生的数据。在过去的几十年里，由于智能技术的出现，各种物流、路线、地图和规划的信息系统正在开发中。这些系统提供了更好的数据处理能力，以更好地规划运输过程，从而实现智能运输系统(ITS)。从用户和车辆生成的数据用于构建高效的ITS。由于跨车辆、城市基础设施和其他相关活动的信息获取、交换和集成，将ITS构建到交通系统中确保了性能的提高。据观察，ITS支持城市当局和车辆用户的决策过程。用户和车辆产生的数据被用于构建高效的ITS。将ITS纳入交通系统，通过车辆、城市基础设施和其他相关活动的信息获取、交换和集成，确保了性能的提高。据观察，ITS支持城市管理单位和车辆用户的决策过程。本文的重点是智能交通系统，它是交通管理系统的一部分。采用基于桌面的方法来整理人工智能技术，以解决交通行业问题，构建可持续的交通系统。识别和讨论了ITS各种子系统的好处以及对运输行业产生积极影响的人工智能应用。数据来自研究论文、政府报告、期刊文章和咨询机构的报告。早期研究中采用的一些框架被认为是当前研究中确认子系统的基准。这项工作将帮助企业和政府采用这些技术，并根据给定的场景构建相关的解决方案。人工智能(AI)是计算机科学的一个广泛领域，它使机器像人脑一样运作。人工智能也被定义为机器执行人类认知功能的能力。AI一词最初是由计算机科学家JohnMcCarthy在1956年创造的。由于通过各种设备生成的大量数据的可用性，以及高效硬件、软件和网络基础设施的可用性，这个已有60年历史的概念最近引起了热议。人工智能的出现使流程自动化成为可能，从而产生创新的业务解决方案。AI提供可靠且具有成本效益的解决方案，同时解决决策过程中的不确定性。由于流程自动化，高级算法处理复杂数据的能力促进了企业更快的决策。随着人们对环境的日益关注，人工智能已成为通过改造传统行业和系统来解决气候变化和水问题的解决方案提供商。这些能力帮助政府建设可持续城市，从而有助于保护生物多样性和人类福祉。美国和中国目前主导着人工智能世界。普华永道的一份报告估计，到2030年，人工智能将为世界经济贡献15.7万亿美元。在美国，学术体系已经产生并孵化了与人工智能相关的研究；而在中国，政府提供资金和技术来利用人工智能的潜力。中国计划到2030年至少投资70亿美元。加拿大和英国通过宣布为私人和公共人工智能企业提供资金的交易，加大了对技术的投资。加拿大在2017