bitsensing 智能交通系统副总裁 Euichul Kim 阐述了人工智能雷达技术在交通管理变革中的应用。

尽管几乎所有领域都在飞速发展技术创新，但城市仍在努力应对最大的城市挑战之一：交通拥堵。平衡交通拥堵、道路安全和道路环境影响并非易事，而如果无法解决这些问题，城市和居民都将付出高昂的代价。

尽管传统的交通管理系统难以应对挑战，但事实证明，由人工智能 (AI) 驱动的雷达是彻底改变城市交通的解决方案。这种全天候、高精度传感器能够进行实时交通模式分析、预测拥堵建模和自动事件检测，从而引领智能交通管理，不仅能获得城市领导的认可，还能获得日常通勤者的认可。

交通拥堵和污染对我们造成的影响

在深入探讨这些技术之前，我们有必要先解释一下为什么我们如此重视智能交通管理——这不仅是为了我们的城市，也是为了公共健康和居民的福祉。首先，我们必须意识到世界正在快速城市化。据联合国统计，全球超过55%的人口居住在城市地区，预计到2050年这一比例将上升到68%。越来越多的人迁入城市无疑意味着交通拥堵。但所有这些道路拥堵究竟对我们造成了什么影响呢？

其影响不仅仅是偶尔上班迟到，还会对我们的身心健康产生深远的影响。世界卫生组织 (WHO) 报告称，交通造成的空气污染每年导致全球420万人过早死亡。除了污浊空气造成的生命损失外，我们被困在车里也浪费了宝贵的时间。根据 INRIX 2024 年全球交通记分卡，伦敦司机每年因交通拥堵而损失的时间高达 156 小时，而纽约司机的损失也并不小，为 117 小时。

即使我们驶入车道，驾驶的影响也远未结束。美国心理学会的研究显示，长时间的交通拥堵会导致压力水平上升——普通通勤者的皮质醇水平会上升 20%，这可能会对心理健康造成长期影响。我们在车里空转等待到达目的地的时间越长，我们就会感到越焦虑、烦躁，并且总体上感到越不安。

所有这些都指向一个解决方案：我们需要更智能地驾驶和引导交通，这样我们才能减少驾驶时间，将更多时间用于享受生活。

人工智能雷达如何填补传统智能交通解决方案的空白

为什么传统的智能交通解决方案无法解决交通拥堵带来的大量文化问题？这些问题贯穿于数据收集方式，以及如何利用数据来理解交通状况。

缺乏实时洞察和预测交通流量的能力

首先要注意的是，传统系统依赖于静态收集方法，例如事后获取车辆数量和交通流量。此外，它们缺乏集成的人工智能驱动分析，这意味着交通信号灯是被动响应的，而非预测性的。

雷达解决方案与边缘计算相结合，使解决方案能够进行实时数据处理，从而实现即时交通模式分析和自动化拥堵管理。

从物流角度来看，这是唯一合理的方法，因为交通管理解决方案的成功取决于其在问题发生之前解决问题的能力。例如，智能解决方案应该能够在交通失控之前识别新出现的瓶颈和拥堵点，并调整周边区域的交通信号以优化交通流量。

旧式监控系统存在“天气问题”

长期以来，摄像头和感应线圈一直是支持交通监控系统的可靠技术。然而，这两种技术都存在准确性问题，尤其是在恶劣天气和光照条件下。这意味着，每当下雨、起雾或下雪时，不可靠的交通数据就会被输入到交通控制系统中。同样，通常安装在路面下的感应线圈传感器很容易在日常道路维修中随着时间的推移而损坏，并可能给城市带来巨大的成本。

另一方面，人工智能雷达能够全天候探测，并跨多车道进行精确跟踪，且不存在摄像头或感应线圈的漏洞。

传统交通监控系统面临的另一大挑战是数据碎片化，这是由于不同的传感器和控制中心无法有效相互通信造成的。如果没有数据碎片化，解决方案就很难在全市范围内有效管理交通流量。然而，人工智能雷达系统经过专门设计，能够与现有基础设施集成，整合来自不同来源的数据，并将这些信息汇集到交通管理解决方案中。这使得城市规划者能够最大限度地利用他们在智能交通方面的所有技术投资，从而合理利用预算并解决他们最初设定的问题。

交通管理是一个公共卫生问题

从经济成本到身心健康的损害，交通应该被视为一场公共卫生危机。人工智能雷达有望改变传统交通管理的面貌，解决现有系统的痛点，同时提供更清晰、实时且更具预测性的道路分析。这种方法不仅能够实现下一代交通管理，还能消除我们驾车从A点到B点所带来的健康和福祉的负面影响。