當前，中國城市交通日均出行需求總量已達到10億人次，隨著城市人口的增加，預計到2025年城市居民日均出行需求總量將接近12億人次。因此，如何規(guī)劃城市交通未來的發(fā)展模式不僅僅是一個商業(yè)問題，更是一個社會問題。

在銀江股份召開的城市智慧交通3.0戰(zhàn)略發(fā)布會暨智慧交通+人工智能論壇上，南京理工大學教授張偉斌發(fā)表了《提升智慧交通的認知深度：大數(shù)據與人工智能時代的交通感知》主題演講。

張偉斌主要從智慧城市與交通感知、人工智能與交通感知、大數(shù)據與交通感知三大方面展開介紹，并分享了南京理工大學—華盛頓大學智能交通國際聯(lián)合實驗室相關的研究內容。張偉斌認為在交通領域，應該將人工智能發(fā)展作為智能工具的長處，而不是發(fā)展人類智能。以下為張偉斌發(fā)言全文：

我主要分享的內容是四個部分：智慧城市與交通感知;人工智能與交通感知;大數(shù)據與交通感知;相關研究和基礎。

一、智慧城市與交通感知

城市快速發(fā)展，對于城市的交通提出更高的要求。信息技術的發(fā)展也提供了這種技術可能，需要提供的需求和解決的問題越來越多。

我分享四個觀點：第一，城市交通是復雜系統(tǒng);第二，因為大數(shù)據的產生，對于交通研究產生了改變;第三，我們需要從感知上升到認知;第四，人工智能的作用。

交通系統(tǒng)具有復雜性。復雜系統(tǒng)的定義是具有中等數(shù)目基于局部信息做出行動的智能性、自適應性主體的系統(tǒng)。復雜系統(tǒng)中的個體一般來講具有一定的智能性，例如城市交通系統(tǒng)中的司機，個體都可以根據自身所處的部分環(huán)境通過自己的規(guī)則進行智能的判斷或決策。

復雜系統(tǒng)為什么難研究?我們的系統(tǒng)研究都是基于數(shù)學。目前為止，數(shù)學能解決的問題大多數(shù)是在線性系統(tǒng)上，到隨機系統(tǒng)的階段，有隨機系統(tǒng)的理論，有一些數(shù)學工具可以解決隨機性問題。但是對于復雜系統(tǒng)，實際上缺少好的數(shù)學方法，所以這就是為什么城市交通系統(tǒng)難以解決的原因。

另外，交通系統(tǒng)是一個開放系統(tǒng)，這也是為什么交通處于不斷向上發(fā)展、發(fā)展比較快的原因，因為不斷有新的交通形式出現(xiàn)。

提到大數(shù)據，大數(shù)據產生后有什么樣的作用呢?大數(shù)據使得人類對于復雜系統(tǒng)的現(xiàn)象和表象能夠理解。但是，對于復雜系統(tǒng)現(xiàn)象的認知，仍然依賴于科學的深入。人類對于現(xiàn)象的深入理解，需要數(shù)學可表達和演繹，才可以進行工程化的深入研究。在智慧交通領域，大數(shù)據使得人類對于城市交通的運行細節(jié)掌握了海量的數(shù)據;但是，對于城市交通系統(tǒng)的運轉方式，對于不斷出現(xiàn)的新的交通形式在城市交通中的影響和作用，需要在交通領域的科學層次上理解，這需要增強對于交通的認知。

為什么需要人工智能?因為交通系統(tǒng)認知復雜度和數(shù)據量超過人類的智能水平。人工智能目前能做的事情就是總結人類的經驗模式，凡是能總結出經驗的場景是可以轉化成人工智能的。目前人工智能的基礎是學習算法，人工智能從海量數(shù)據中總結出經驗模式，在時間尺度的演化，在時空數(shù)據的容量上，具有強大的能力。

二、人工智能與交通感知

人類智能五個層級，分別是神經認知、心理認知、語言認知、思維認知和文化認知。智能有一個核心的部分，就是語言。有一句名言，“語言的限度就是我的世界的限度”。對于人工智能來說，數(shù)學的限度就是人工智能的限度，目前就是這樣的狀況。

現(xiàn)階段，人工智能的智能往往表現(xiàn)出弱人工智能的特征，即在專業(yè)領域具有超強的能力，但是離開該領域，智能水平立刻迅速降低。我們應該著重于領域工具的特征。現(xiàn)在人工智能很多是通過神經網絡來實現(xiàn)的，神經網絡是通過搭建人腦和人的神經元結構，通過仿真來實現(xiàn)。

我們看飛機和鳥的關系，鳥能飛，人類造了飛機也能飛。鳥飛行時是通過作用力和反作用力飛行，飛機飛行是根據流體力學的伯努利原理，流體通過不同曲面時的速度差會造成壓強差才飛起來。飛機能飛和鳥飛看起來一樣，實際上是完全不一樣的原理。人工智能很可能也是這樣，看起來得到了一個智能，但實際上和人腦是完全不一樣的。

在交通領域，應該發(fā)展作為智能工具的長處，而不是發(fā)展人類智能。

三、大數(shù)據與交通感知

大數(shù)據的基本特征是數(shù)量、多樣性、速度、價值，交通大數(shù)據特征又多了一個可視化。由于領域知識的差異，對于大數(shù)據的理解方式有很大的差別。因此需要結合具體的領域，通過領域知識和大數(shù)據的結合。

南京理工大學和華盛頓大學共建了一個智能交通國際聯(lián)合實驗室，國際聯(lián)合實驗室同時也是江蘇省智能交通信息感知與數(shù)據分析工程實驗室，之前是江蘇省無線傳感網安全組網的研究中心。這個實驗室的特點就是研究工作在交通信息智能感知、智能組網通信，還有大數(shù)據挖掘分析等方面比較擅長。

基于e交通學的大數(shù)據分析方法

交通大數(shù)據的特征是時空特性，包括時間性和空間性，我們把時空特性分析放到交通網絡上研究它的系統(tǒng)性，并且比較好的解決了隨機性在交通系統(tǒng)中影響。關于這些研究工作已經發(fā)表了或者正在發(fā)表在一些頂級的國際期刊上。

文章鏈接：中國安防展覽網 http://www.afzhan.com/news/detail/62278.html

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