人工智能实践:阿里ET广州“指挥”交通

日期: 2016-09-11 来源:TechTarget中国

随着社会的不断发展进步,汽车已经成为了人们出行必备工具。然而,各式各样汽车的使用,使得城市的交通面临着严重的拥堵问题。面对拥堵这一难题,人们也在寻求科技技术的帮助,那么人工智能是否能缓解这一问题。

9月9日,广州市交警宣布“互联网+信号灯”控制优化平台试点成功。平台首次引入了人工智能技术——阿里云ET。ET可对路口车辆运行情况进行分析,并输出对红绿灯时间的调整建议。试点结果显示,部分路段拥堵指数下降超25%。

在海珠区的试点中,ET发现南华中路-宝岗大道有严重的路口失衡现象,失衡指数达到1.14。南华中路非常拥堵,但宝岗大道方向却运行顺畅。

交警部门根据ET的分析,对红绿灯时间进行了调整。在拥堵时段增加南华中路放行时间至70秒;并拆分南华中路放行相位。最终数据显示,经过一段时间优化,南华中路-宝岗大道9时~13时和15时~20时的平均拥堵指数分别下降了25.75%和11.83%。

据介绍,ET对路口运行效率的监控主要包括两个方面,一是路口运行失衡,二是出口溢出。当一个路口某个方向非常拥堵,而其他方向运行顺畅,则称之为路口失衡。出口溢出指的是前方路段都已经堵死了,但绿灯还在放行车辆进入。

除了对路口的监测外,ET还能够分析绿波带的运行效率。绿波带是“多路口信号联动”路段的俗称,原理是根据道路车辆行驶的速度和路口间的距离,自动设置信号灯的点亮时间差,以保证车辆从遇到第一个绿灯开始,只要按照规定速度行驶,之后遇到的信号灯将基本上是绿灯,或者少遇红灯。

但早晚高峰车流量过大,机动车随意变线、乱停车,行人乱穿马路等因素干扰,也会一定程度影响‘绿波带’的实际通行效果。因此,需要对绿波带的运行情况进行监测、分析,让红绿灯能够适应不断变化的交通状况。

广州交警该项目的负责人罗强说,引入ET之后,平台实现了对多种数据源的关联分析,做到了监测无盲点,弥补了固定交通监控探头的盲区。“红绿灯怎么设置,以前更多是基于经验。现在可以让人工智能去学习、分析并输出决策建议。”

阿里云人工智能科学家闵万里博士参与了项目的实施。他说,广州的交通数据共享做的很成熟,同时交通部门对云计算、大数据、人工智能的理解非常深刻,超过了很多互联网公司。

这并非阿里云ET第一次涉足交通领域。早前,ET已经在浙江实现了对高速各路段未来1小时车速的预测,准确率超过90%。在司法、音乐、影视等领域,ET也有深厚的积累。它曾靠语音实时转文字这项绝活,打败了全球速记亚军。

相比其他还在琢磨自己如何用人工智能的企业,阿里云最大的不同在于已经将人工智能作为标准服务对外输出。“ET代表的阿里云的人工智能技术,同时也是阿里云对未来的态度”。阿里云总裁胡晓明说,也许在20年后,管理阿里巴巴的,将是一位商业领袖ET;为大家进行疾病预测和健康管理的是专科医生ET;ET还可以精准地告诉农民该种什么、怎么种、种多少;甚至,可以打造和管理工业4.0时代的“数据化工厂”。

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