看的见,摸得着的世界是现实世界,
看不见,摸不着的世界是虚拟世界。
5月26日,中国国际大数据产业博览会在贵阳召开的第一天,中兴软创城市交通大脑独有的AI交通指挥官,吸引了众多参展嘉宾驻足参观体验。究竟AI交通指挥官有哪些创新理念和黑科技应用?下面小编带大家一探究竟。
在真实世界里奔跑的交通指挥官
我们都生活在由人、车、路、设备等组成的现实世界,同时我们也处在数字环绕的虚拟世界中。我们希望有一种交通载体,可以像哆啦A梦的时光机器一样穿梭在虚拟和现实之间,去探寻过去和未来。中兴软创AI交通指挥官就是扮演这样的角色,通过连接虚拟的世界和现实的世界,让我们可以自由的在交通时空之间快速穿梭。
中兴软创AI交通指挥官是城市交通管理者的得力助手。作为城市交通大脑连接虚拟和现实的中间载体,AI指挥官充分融合交通大脑的超级感知能力、创新思维能力,打造一个具备自我进化能力的控制中心,实现对现实交通世界方案的智能匹配,指令的自动生成、交通元素智能调度等功能。
AI交通指挥官智能调度功能通过海量交通模型的仿真,不断自主学习分析交通参与者(政府、企业、民众)的行为特征、心理特征等指标,寻求各交通参与者之间的博弈平衡点,从而合理调度交通资源,指导交通出行者的出行行为,实现整个交通生态圈的实时、准确、高效地全方位自主调控发展。
为打交通硬仗,重构AI交通指挥官的控制策略
交通指挥是“知识”+“经验”+“原则”的过程。所谓知识,是交通管理中现实存在的客观规律和客观联系;而经验,是在长期的实战工作中,无数次机械和重复工作里总结出来的自然反射;原则,是在应对突然发生或者新生现象时需要遵守的既定准则。
AI交通指挥官,首先需要系统化的植入交通工程和运输工程实战有效的理论知识,并充分整理学习和积累日常交通管理中的重复工作和立竿见影的措施行为,最后因地制宜制定符合区域现状的管理原则,然后分步骤对现有的指挥、调控、监控预警、效能改善作出提升。
再则,需要整合数据,梳理有效信息,减少日常交通管理中的重复劳动,例如:频繁的转动摄像头去寻找和对焦目标,重复的修改信号方案去应对事件,同一事件多种信息源的重复报送,麻烦的跨业务的调度动作。中兴软创依托大数据分析平台的数据分析和整合能力,提供类似摄像机自动对焦,信号诱导方案自动执行撤销,多业务平台调度接力等辅助模块,可以快速无感地植入现有交通体系,保留现有的使用习惯,但改善数据的准确性,减少重复劳动,提供便捷。
同时交通管理是一门非常严谨和务实的管理技术,正因为如此,现阶段依然有大量的民警,技术分管和一线指挥工作人员日以继夜的做着类似的工作,需要利用AI交通指挥官减少人工介入,提高自动化水平。中兴软创提供的诱导自动发布,信号自动调整优化,设施自动配单运维,警力自动排组和调配可以对80%的时间实现自动化运转,大大降低了一线人员的工作压力,同时提高了城市交通管理的科技水平和响应速度。
能力不同凡响,AI交通指挥官的三大绝招
为了应对城市常态化的交通拥堵及交通事件频发的问题,我们需要AI指挥官需要有如下能力,来保障和提升整体的交通运行安全:
一键指挥
应用感知中心获取的路面感知信息以及来自互联网的社会化交通出行数据,通过思维中心的计算引擎及算法引擎的双驱动,对交通事故、拥堵状况,即时全面的对城市突发情况进行快速感知,可以实现堵点、事件发现秒级报警,代替人力巡逻并发现交通异常。AI指挥官能够对事态及进展做出快速判断,同时结合智能驱动工具,下发处置事态发展的工作指令,适时的传输给执勤区域的警务人员,并对人员进行筛选,选择合适的警员对警情进行处置。同时AI指挥官跟踪事件的处置过程及时间,保障城市交通的运行成果。
自主调控
AI指挥官可以根据路网的运行情况及事件的处置进展,结合高精度地图和仿真工具,对事件的处置过程进行推演和仿真评估,AI指挥官可以根据仿真评估结果,实现对道路交通流量、通行速度、饱和程度的整体控制和管理,实时调优信号配时方案,并制定相关的诱导信息发布策略,并对策略建议进行多次的学习论证,引导路网流量均衡。
持续进化
AI指挥官拥有自主学习功能,能够根据历史的事件处置的评估对AI指挥官不断训练、优化,能够突破思维中心的运算能力和基础上,对事件、事态进行常规化和便捷化的处置,并增强他的记忆功能,实现副本的快速调用,调度的精细化管理。
在现实世界中,AI交通指挥官可以跑的更准
在现实世界中,AI指挥官逐步适应交通的快速发展,将提升交通的管理效率,减少警员的无效跑动作为己任,目前已经在宁波、南京、石家庄等城市成功落地。其中,宁波交警智慧交通业务支撑平台和中兴软创AI交通指挥官控制中心相结合,在城区范围实现了重点路口的平均等红灯次数从2.5次降到1.8次,拥堵排名从44下降到70,拥堵疏解时间从15分钟减少到11分钟,达到了对交通信号的问题快速识别、及时纠偏、快速调优,以及对交通组织的优化和精准实施。
(新媒体责编:shang080503)
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