交通基础设施智能化基础 课件 第1、2章 交通基础设施智能化概述、人工智能概述

第1章交通基础设施智能化本章重点

交通基础设施发展规划及现状交通基础设施机遇与挑战交通基础设施智能化解读本章重点

交通基础设施发展规划及现状交通基础设施机遇与挑战交通基础设施智能化解读交通基础设施发展规划及现状5大交通运输体系基础设施是指为社会生产和居民生活提供公共服务的物质工程设施，是用于保证国家或地区社会经济活动正常进行的公共服务系统。目前我国的交通运输体系主要分为铁路、公路、水路、管道和航空五大类。五大交通运输方式交通基础设施发展规划及现状公路运输是指是在供汽车、人力车、畜力车等众多载运工具及行人使用的道路上进行货物或人员运输。发展历程古埃及修建金字塔的道路秦始皇统一中国的秦直道中国茶马古道连霍高速公路珲图高速公路交通基础设施发展规划及现状公路运输交通基础设施规划《国家干线公路网（试行方案）》《“五纵七横”国道主干线系统规划》《国家高速公路网规划》《国家公路网规划（2013年-2030年）》交通基础设施发展规划及现状公路运输发展现状“神州第一路”沈大高速沪蓉西高速连霍高速公路代表性工程我国的高速公路里程居世界第一；公路总里程居世界第二；截止至2019年末，全国公路总里程为501.25万公里；公路货运成为货物运输的主要中坚力量，全年完成货运量与周转量分别为344亿吨及59636亿吨公里。交通基础设施发展规划及现状铁路运输一种陆上运输方式，以机车牵引列车车辆在两条平行的铁轨上行驶。传统方式是钢轮行进，但广义上还包括磁悬浮列车、缆车、索道等非钢轮行进的方式，或称轨道运输。萌芽阶段(1825-1900年)发展阶段(1900-1945年)衰退阶段(1946-1964年)复苏阶段(1964年后)世界铁路发展历史铁路运输中国铁路发展历程及规划1875年第一条营运铁路吴淞铁路建成通车1909年第一条自主设计并建造的铁路-京张铁路建成通车20世纪50年代初，新中国政府开始填补西部地区铁路空白2004年提出铁路“四纵四横”规划2016年提出铁路“八纵八横”规划2017年发布《铁路“十三五”发展规划》京张铁路“四纵四横”路线图“八纵八横”路线图交通基础设施发展规划及现状铁路运输发展现状时至今日，我国已建成世界上最现代化的铁路网和最发达的高铁网，形成了全国以北京为中心，各省以省会为中心伸展线路的铁路网骨架。2014-2019年全国铁路运营里程青藏铁路京沪高铁交通基础设施发展规划及现状航空运输是在具有航空线路(航线)和航空站点(机场)的条件下，利用航空器(飞机等)作为运输工具进行货物、人员流通的一种运输方式。萌芽飞艇时代飞机出现飞机大型化、远程化航空器发展历程达芬奇扑翼机“兴登堡”飞艇莱特兄弟试飞欧盟A350系列交通基础设施发展规划及现状航空运输2008年实施《全国民用机场布局规划》，计划于2020年布局规划民用机场总数达244个2017年制定了新一轮全国民用运输机场布局规划，计划于2025年全国民用运输机场规划布局370个2020年全国民用机场布局规划分布图2025年全国民用机场布局规划分布图中国民航发展规划交通基础设施发展规划及现状航空运输发展现状截至2019年底，我国民航机场已形成了以北京、上海、广州等国际枢纽机场为中心，省会和重点城市区域枢纽为骨干，以及其他干、支线机场相互配合的格局。2019年各地区颁证运输机场数量2019年我国定期航班条数及里程交通基础设施发展规划及现状交通基础设施发展规划及现状水路运输水路运输是以船舶为主要运输工具、以港口或港站为运输基地、以海洋、河流或湖泊等水域为运输活动范围的一种运输方式。发展历程早在石器时代的独木舟。公元前4000年的帆船1807年第一艘蒸汽驱动船舶公元前214年连接长江和珠江两大水系的灵渠唐代的海上丝绸之路交通基础设施发展规划及现状水路运输全国内河高等级航道和主要港口布局方案图2015-2019年全国内河航道通航里程发展规划：2007年国务院批准发布的《全国内河航道与港口布局规划》是我国第一个全国航道和港口布局的纲领性文件。该规划将全国内河航道划分为高等级航道和其它等级航道两个层次，形成了两横一纵两网十八线(简称2-1-2-18)和28个主要港口布局。发展现状：

截至2019年末，全国内河航道通航里程12.73万公里，全国港口拥有生产用码头泊位22893个。交通基础设施发展规划及现状水路运输代表性工程洋山深水港长江航道被誉为中国的“黄金水道”，与美国密西西比河、欧洲莱茵河并称世界三大内河航道，是中国全年昼夜通航最长的深水干线内河航道。位于浙江省舟山市嵊泗县，属于上海港管辖。其集装箱吞吐量到达1842万标箱，占整个上海港集装箱吞吐量的近一半，成为上海国际航运中心新坐标。交通基础设施发展规划及现状管道运输是使用管道作为运输工具的一种长距离输送液体和气体物资的运输方式，是一种专门由生产地向市场输送石油、煤炭或化学产品的运输方式，是综合运输网中干线运输的特殊组成部分。发展历程美国宾夕法尼亚州第一条原油输送管道竹子连接成管道输送卤水中国第一条输油及输气管道以五大干线为主的全国原油长输管道系统巴渝输气管道新疆克拉玛依到乌苏独山子原油管道“西气东输”工程的建成交通基础设施发展规划及现状管道运输交通基础设施规划2017年5月制定了《中长期油气管网规划》，规划期为2016-2025年，远期展望到2030年。天然气主干管网规划原油主干管网规划成品油主干管网规划

截至2019年底，我国累计建成天然气、原油和成品油管道里程分别为8.1万公里、2.9万公里和2.9万公里，总里程合计13.9万千米。发展现状交通基础设施发展规划及现状管道运输代表性工程

西气东输我国距离最长、口径最大、投资最多、输气量最大、施工条件最复杂的输气管道。

中俄原油管道为中国四大能源战略通道之一，管道全长999.04公里，设计年输量1500万吨。本章重点

交通基础设施发展规划及现状交通基础设施机遇与挑战交通基础设施智能化解读交通基础设施机遇与挑战当前交通基础设施正处在由“大”变“强”的历史转折期，在国家“一带一路”倡议、“交通强国”战略、“新工科”、“新基建”的新时代发展背景下交通基础设施的发展充满了新机遇和新挑战。“新基建”“一带一路”倡议“交通强国”战略“新工科”交通基础设施机遇与挑战“一带一路”倡议：“一带一路”

是“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的简称,是国家级顶层合作倡议。共商、共建、共享陆上运输通道建设海上运输通道建设空中运输通道建设政策沟通设施联通贸易畅通资金融通民心相通五通三同建设原则交通基础设施机遇与挑战“北极政策”白皮书：2018年1月26日发表的《中国的北极政策》白皮书标志着“冰上丝绸之路”的建设从理念正式进入到行动阶段。北极航道“冰上丝绸之路”典型建设成果——扎鲁比诺港交通基础设施机遇与挑战“交通强国”战略：2019年9月19日，中共中央、国务院印发《交通强国建设纲要》，明确从2021年到本世纪中叶，我国将分两个阶段推进交通强国建设。到2035年，基本建成交通强国，形成三张交通网、两个交通圈。发展目标第一阶段：到2035年，基本建成交通强国第二阶段：到本世纪中叶，全面建成交通强国建设重点1.构建现代化综合交通基础设施网9.建设覆盖全球的交通体系8.加强乡村交通运输体系建设7.破解城市交通拥堵6.提升交通安全水平5.坚持绿色交通发展4.实现一流交通服务3.提升交通智能化水平2.实施创新驱动交通发展交通基础设施机遇与挑战“新工科“新工科建设“三部曲”“复旦共识”启动“新工科研究与实践”项目的设想。2017年2月18日，教育部在复旦大学召开了高等工程教育发展战略研讨会。“天大行动”新工科建设行动路线。2017年4月8日，教育部召开新工科建设研讨会，提出了三大阶段性目标。“北京指南”新工科建设指南2017年6月9日，教育部召开工作会议，全面启动部署新工科建设。新工科专业建设：指新兴产业的专业以及针对传统工科专业的升级改造。数据科学与大数据技术机器人工程物联网工程智能电网信息工程光电信息科学与工程交通基础设施机遇与挑战新基建苏州5G无人公交CIM城市信息管理平台阿里云超级数据中心新型基础设施信息基础设施融合基础设施创新基础设施通信网络基础设施新技术基础设施算力基础设施智能交通基础设施智慧能源基础设施重大科技基础设施科教基础设施产业技术创新基础设施本章重点

交通基础设施发展规划及现状交通基础设施机遇与挑战交通基础设施智能化解读交通基础设施智能化解读随着人工智能、大数据、云计算、物联网等新技术与交通行业的深度融通，交通基础设施正朝着智能化领域进军，迎来了新一轮的技术转型和产业变革期。智能化交通人工智能云计算物联网大数据智能化发展历程——美国美国是最早针对于道路基础设施智能化研究的国家1970年代，北美公交机构研究公交车辆定位(AVI)系统1985年，开展军方自动陆上驾驶车辆（ALV）的研究1990年,美国智能车辆-公路系统项目成立2001年，编制《美国国家智能交通系统10年发展规划》2012年，研究部署联网车辆安全试验交通基础设施智能化解读智能化发展历程——欧洲欧洲ITS的研究采取整个欧洲一体化的方针。SCOOT系统尤里卡联合研究与开发计划推动欧洲各国在技术研究发展方面的合作，建立跨欧的智能化道路网。《欧洲2010交通政策：决策的时刻》制定了未来10年的交通政策，提出来实现ITS一体化市场的建议。第五代道路提出新一代道路应该具有自适应、自动和环境影响韧性等三大特性，描述未来道路的特征根据检测器得到的实时数据计算交通量、占用时间、占有率及拥挤程度。交通基础设施智能化解读智能化发展历程——日本日本也是世界上率先开展ITS研究的国家之一。综合汽车交通控制系统（CACS）先进道路运输系统道路-交通-车辆智能化推进协会开始时间：1973年；研制出一套道路导航系统并进行了试验；开始时间：1980年代；形成了以道路-车辆一体化来改善道路交通的概念；开始时间：1994年；进行一系列与ITS有关的活动，其使命是推进ITS的研究、开发和利用；道路-交通-车辆智能化推进协会开始时间：2006年；将日本智能交通系统建设提升至国家战略的高度，全民促进智能交通系统建设发展，并积极向国际标准靠拢；交通基础设施智能化解读智能化发展历程——中国我国智能交通系统起源可追溯到20世纪70年代末的城市交通信号控制试验研究,其在20世纪90年代中后期开始迅速发展，后又逐渐发展为智能运输系统。开始时间城市交通信号控制试验研究1970年代前期发展相关研究阶段《中国智能交通系统体系框架》1999年九五期间智能交通系统关键技术开发和示范工程2002年十五期间863计划设立“现代交通技术领域”2006年十一五期间863计划对智能公路协同、区域交通协同联动控制部署2011年十二五期间《“十三五”现代综合交通运输体系发展规划》2017年十三五期间交通基础设施智能化解读交通基础设施智能化解读智能化解读智能交通基础设施是通过运用多种先进技术，模拟智慧生物体机体的基本构成和功能特征，实现整个交通基础设施中各类信息的获取、处理和控制。因而以人体为参考，进行交通基础设施智能化的仿生解读，主要包括三种类型。交通基础设施智能化的概念相似的基本元素及功能相似的交流、学习、创造能力相似成长与发展过程交通基础设施智能化解读智能化解读智能交通基础设施元素对应图

第一、具有与人体的感官和神经系统、大脑、肌体、四肢、心脏等相似的、不可或缺的信息感知、信息传递、信息处理、功能发挥、主动调控和能量供给等基本元素及功能。交通基础设施智能化解读智能化解读

第二、具有与人体生老病死等相似成长与发展过程，并能在一定程度上实现资源的再生及循环利用。交通基础设施与人体的全寿命周期对应交通基础设施智能化解读智能化解读

第三、具有与人类语言沟通相似的信息交流能力以及主动感知、自动辨析、自主适应、主动调控、自主供给等学习、进化及创造能力。智能分级主动感知自动辨析信息交互自主适应主动调控自主供给0I□□II□□□□III■■□□□IV■■■■□■V■■■■■■（注：□初步具备■已经成熟）交通基础设施智能化阶段借鉴人工智能发展阶段，从传统的交通系统到全面智能的新型交通系统，可划分为五个发展阶段。交通基础设施智能化解读智能化内容分析平台设施主体结构监测通信网络决策系统交互系统感知系统结构与材料能量系统数据分析总体调控数据汇集网络协同信息交互路运一体智能感知位移监测振动监测智能感知位移监测振动监测软件处理硬件支持智慧交通基础设施系统构成交通基础设施智能化解读智能化内容智能交通系统是一个以智能基础设施和智慧载运工具为中心，面向运营环境、驾驶者、管控中心等多个信息源的智能信息交互平台。智能交通系统行为信息状态信息交通信息物理信息动态准动态准静态静态交通信息模型设施环境人车交通基础设施智能化解读智能化发展趋势智能交通系统的发展趋势，大致可以概括为从部分设施的功能化到系统整体实现智能化的逐步发展。智能交通系统的发展趋势第2章人工智能概述本章重点人工智能机器学习深度学习AI本章重点人工智能机器学习深度学习AI什么是人工智能？人工智能：简称AI（ArtificialIntelligence），是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。该词同时也指研究这样的智能系统是否能够实现以及如何实现的科学领域。认知建模像人一样思考思维法则合理地思考图灵测试像人一样行动合理Agent合理地行动合理性逼真度行为思维与推理人工智能的四类实现途径人工智能发展历程1956-2060s1960s-1970s1970s-19851985-19951995-20102011至今人工智能发展现状人工智能在算法、算力和算料方面已取得重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。专用人工智能取得重要突破通用人工智能尚处于起步阶段人工智能创新创业如火如荼创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地人工智能的社会影响日益凸显我国人工智能发展趋势高度重视国家战略层面国务院发布《新一代人工智能发展规划》面向2030年的我国人工智能发展路线图态势喜人全球投融资规模最大的国家发表论文数量居世界第一高校纷纷成立人工智能学院差距不小在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距前景看好具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势我国人工智能发展趋势2020年8月4日，国家标准化管理委员会、中央网信办、国家发展改革委、科技部、工业和信息化部联合印发《国家新一代人工智能标准体系建设指南》人工智能、机器学习与深度学习机器学习：一种实现人工智能的主要方法深度学习：一种实现机器学习的热门技术人工智能

V机器学习

V深度学习数据获取预处理特征提取特征选择推理/预测/识别人工特征表达树突树突细胞体细胞体电脉冲形成信息处理传输输入输出输入输出大脑“黑箱”人工神经网络“黑箱”本章重点人工智能机器学习深度学习AI机器学习基础机器学习：对于某类任务T和性能度量P，一个计算机程序被认为可以从经验E中学习是指，通过经验E改进后，它在任务T上由性能度量P衡量的性能有所提升任务T分类：确定输入是属于k类中的哪一类回归：计算输入的预测数值异常检测：对输入数据进行异常数据寻找聚类：将数据分为m个簇，簇内具有高度相似降维：对高维数据进行特征提取和特征减少性能度量P性能度量P是特定于系统执行的任务T而言的分类：准确率回归：均方误差…经验E从训练数据获取经验根据学习过程中不同的经验，可分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习基础机器学习三要素：模型，策略和优化算法模型策略优化算法学习的目的就是在模型的假设空间中选择一个最佳的模型，即最接近真实映射的映射函数或者条件概率分布，然后再利用该模型去完成相应的任务从假设空间中如何选择最优的模型的问题，即学习策略的问题对于选择的模型的预测值与样本真实值之间的差异，通常用损失函数或者代价函数来衡量机器学习的训练是一个不断求解最优化问题的过程最常见的优化算法是梯度下降法机器学习基础机器学习的学习方式监督学习无监督学习半监督学习强化学习学习带标签的数据，预测新数据的标签分类、回归学习无标签数据，从数据中发现规律降维、聚类将未标记数据与少量标记数据结合使用，同时利用监督学习的低歧义性与无监督学习对数据结构性特征的捕捉能力学习数据，并做出尝试获得反馈，得出最佳动作正确的决定会带来奖励，错误的决定会带来惩罚，直到最终彻底掌握问题的答案机器学习算法回归算法试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法基于实例的算法根据某些近似性把新数据与样本数据进行比较，寻找最佳的匹配机器学习算法正则化方法根据算法的复杂度对算法进行调整。正则化方法通常对简单模型予以奖励而对复杂算法予以惩罚决策树算法根据数据属性采用树状结构建立决策模型，其常用于解决分类和回归问题机器学习算法贝叶斯算法基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题基于核的算法基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间，有些分类或回归问题在高阶向量空间里能够更容易解决机器学习算法聚类算法按照中心点或分层的方式对输入数据进行归并。试图找到数据的内在结构，以便按照最大的共同点将数据进行归类关联规则学习通过寻找最能够解释数据变量之间关系的规则，来找出大量多元数据集中有用的关联规则机器学习算法人工神经网络模拟生物神经网络，是一类模式匹配算法，通常用于解决分类和回归问题降低维度算法以非监督学习的方式试图利用较少的信息来归纳或者解释数据可以