人工智能在交通领域业务应用

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人工智能在交通领域业务应用白皮书 （2020 年 9 月） 中国人工智能产业发展联盟 2020年09月 1 版权声明 本指南版权属于中国人工智能产业发展联盟，并受法律 保护。转载、摘编或利用其它方式使用本指南文字或者观点 的，应注明“来源：中国人工智能产业发展联盟”。违反上 述声明者，编者将追究其相关法律责任。 编写单位：中国信息通信研究院、北京交通大学、西安 交通大学、国泰君安证券产业研究中心 支持单位：中国智能交通协会 参与单位：浙江高速信息工程技术有限公司、山东高速 信息工程有限公司、杭州海康威视数字技术股份有限公司、 华为技术有限公司、苏州思必驰信息科技有限公司、阿里云 计算有限公司、智慧互通科技有限公司 · 前 言 人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的新赛场，已经成为抢 占未来发展先机的重要突破口。随着人工智能发展进入新时期，如何 落地应用、与实体经济融合，成为当前产业关注的重要议题。 交通行业关系国计民生，建设交通强国不仅是建设社会主义现代 化强国的内在要求，也是顺应世界交通发展大势的客观需要。国家及 相关部委先后印发多项政策文件，立足全局统筹推进交通强国建设， 大力发展智慧交通。 2020 年国家正式提出新型基础设施建设，将人工智能纳入新技 术基础设施范畴，智能交通基础设施纳入融合基础设施范畴，其建设 和推进均成为产业焦点，如何充分发挥人工智能的赋能作用，加快交 通的数字化智能化发展，推动人工智能和交通的融合应用，成为产学 研用的重要课题，也是本报告撰写的主要背景。 本报告以人工智能对交通业务的赋能为切入点，系统梳理人工智 能在交通领域的技术现状、典型应用、产业生态，总结业务发展面临 的挑战，展望未来发展的趋势，并附上当前典型的应用案例和赋能场 景，为进一步推进人工智能和交通行业的深度融合提供参考。 本报告于 2020 年 9 月发布第一版。 目 录 目 录............................................................................................................................ 1 一、人工智能技术产业概述........................................................................................ 1 （一）人工智能技术发展情况............................................................................. 1 （二）人工智能产业发展现状............................................................................. 2 （三）人工智能对交通领域的赋能作用............................................................. 3 二、人工智能在交通领域的业务应用现状................................................................ 5 （一）人工智能在交通领域应用的产业环境趋好............................................. 5 （二）人工智能在交通领域应用现状................................................................. 7 （三）人工智能在交通领域典型应用及产业分析........................................... 11 三、人工智能在交通领域应用面临的挑战.............................................................. 15 （一）标准规范滞后于产品化........................................................................... 15 （二）部门协同机制仍需加强........................................................................... 16 （三）数据问题影响融合深化........................................................................... 17 （四）复合人才成为转型掣肘........................................................................... 18 （五）安全伦理风险有待解决........................................................................... 18 四、人工智能在交通领域应用的未来展望.............................................................. 19 （一）出行即服务（MAAS）塑造新业态 .......................................................... 19 （二）合作式智能交通将成为发展重点........................................................... 20 （三）数字孪生将启发交通发展新思路........................................................... 20 （四）跨行业协同跨技术融合成为趋势........................................................... 21 附录一：典型商业应用案例...................................................................................... 22 附录二：典型业务赋能场景...................................................................................... 64 人工智能在交通领域业务应用白皮书 1 一、人工智能技术产业概述 （一）人工智能技术发展情况 让机器实现人的智能，一直是人工智能学者不断追求的目标，不 同学科背景和应用领域的学者，从不同角度，用不同的方法，沿着不 同的途径对智能进行了探索。其中，人工智能发展历史上的三大主要 的技术流派分别是符号主义、连接主义和行为主义。 在人工智能的发展过程中，不同的技术流派不仅先后在各自领域 取得了成果，各学派也逐渐走向了相互借鉴和融合发展的道路。比如 通过在强化学习（行为主义）中引入深度学习（连接主义），融合产 生的深度强化学习技术，成为 AlphaGo 战胜围棋高手李世石背后最 重要的技术。 本轮人工智能技术进步主要由深度学习带动。深度学习是一种以 人工神经网路为架构，对数据进行表征学习的技术。表征学习的目标 是从大规模数据中学习，以寻求更好的表示方法并建立更好的模型。 该方法来自神经科学，类似于从最基本的单元上模拟人类大脑的运行 机制。深度学习算法的突破，计算能力的大幅提升，海量数据的积累， 共同促成本轮人工智能技术的进步。 目前已有数种深度学习算法，如深度神经网络、卷积神经网络和 循环神经网络等，被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等 领域并取得了极好的效果。在人脸识别领域，根据美国国家标准与技 人工智能在交通领域业务应用白皮书 2 术研究院（NIST）公布的人脸识别算法测试（FRVT）结果1，在签证 照、证件照等有约束场景下的人脸识别准确率接近 99%。在语音识别 领域，全球知名的开源语音识别数据集 Librispeech 上已实现接近 2% 的错词率2。 （二）人工智能产业发展现状 当前人工智能理论和技术日益成熟，应用范围不断扩大，产业正 在逐步形成、不断丰富。人工智能产业体系主要分为支撑层、产品层 和应用层。 来源：中国信息通信研究院 图 1 人工智能产业体系 支撑层包括硬件、软件等基础技术。硬件部分包括传感器、人工 智能芯片、服务器等感知计算设备。软件部分包括开源框架、开放平 台等，开源框架是人工智能算法的软件实现，如 TensorFlow、飞桨 （PaddlePaddle）等，开放平台是指产业界围绕人工智能技术打造的 1 NIST，https://pages.nist.gov/frvt/html/frvt11.html。 2 Speech Recognition on LibriSpeech test-clean， https://paperswithcode.com/sota/speech-recognition-on-librispeech-test-clean。 人工智能在交通领域业务应用白皮书 3 技术服务平台。 产品层包括基础产品和复合产品。基础产品主要包括智能语音语 义、知识图谱、计算机视觉、人机交互等产品，是人工智能终端产品 和行业解决方案的基础。复合产品可视为人工智能终端产品，是人工 智能技术的载体，目前主要包括可穿戴产品、机器人、无人车、智能 音箱、智能摄像头等终端及配套软件。面对日益复杂、不断变化的市 场需求，人工智能产品通常采用软硬件解耦的结构，以实现算法的及 时更新和灵活部署。 应用层是人工智能技术渗透各领域形成“人工智能+”的行业应用 终端、系统及配套软件。人工智能技术正在广泛赋能医疗、交通、金 融、零售、教育、家居、制造、安防等行业场景，为用户提供个性化、 精准化、智能化服务。 （三）人工智能对交通领域的赋能作用 随着交通行业信息化、数字化的推进，各类交通参与要素在交通 运输活动中生产、交互、存储了海量的交通信息，交通信息广泛存在 于各类参与要素、各类运输方式以及运输周期的各个阶段之中。人工 智能的核心环节包括智能感知、数据认知和反馈控制，通过对交通信 息的采集、分析和控制，从感知、认知、行动等层面赋能交通行业， 提升交通安全、改善运行效率、实现节能减排。 人工智能技术在计算机视觉、智能语音语义等领域的技术产业突 破，极大拓宽了交通感知的维度和深度，不仅可以采集摄像头、激光 雷达、毫米波雷达、麦克风等多个维度的传感器信息，还可以精细化 人工智能在交通领域业务应用白皮书 4 感知目标要素，如视频数据结构化处理，提取人、车、运动轨迹等深 层关键信息。感知类的典型赋能场景包括身份核验（人脸识别）、人 流分析、车况监控、车外环境感知、驾驶员行为监测、交通设施状态 感知、实时路况感知、机非人（机动车、非机动车、行人）识别等。 目前人工智能感知类技术服务的产业化最为成熟，在交通领域应用的 范围最广泛。 人工智能技术基于对海量数据的“学习”，可以超越人类的经验 感知，更快速地识别特征、做出分析预测。交通数据信息具有异构性、 多样性和海量性等特征，人工智能可以更好地处理多源异构时空数据， 比如结合不同时间地点的道路拥堵、公交、地铁、人流等信息，为大 众提供实时个性化的路径导航服务。认知类的典型赋能场景包括路径 规划、个性化出行推荐、行车导航、主动安全预警、驾驶员行为评估、 违章抓拍、路况预测、车辆行驶轨迹跟踪等。人工智能认知类技术服 务常常建立在算法研究和对业务场景的深入理解之上，此类技术的应 用也在迅速推进。 人工智能在完成感知、认知之后，还可以将控制信息实时发送至 相关人员、设备，快速精确的指挥行动，完成流程上的闭环。比如城 市交通中的重要组成部分——信号灯系统，结合车辆速度、数量以及 分布密度等数据，人工智能技术可以实时分析各路段通行情况，精准 调控红绿灯转换，提升信号交叉口通行效率。控制类技术的典型赋能 场景包括智能客服、人机交互、辅助驾驶、信号灯控制优化、电子不 停车计费等。人工智能控制类技术服务由于需要交通类终端、设备等 人工智能在交通领域业务应用白皮书 5 的配合，往往需要相关主管部门、AI 企业、整车企业、交通设备企 业等的协作配合，研发应用的周期相对较长。 与此同时，大量的复杂场景需要综合使用人工智能的不同核心环 节，才能确保良好的赋能效果，比如共享出行、出行即服务、智慧座 舱、智能驾驶/远程驾驶、智慧公交、智慧高速、智慧停车、城市交 通大脑等。相较单一场景，综合应用场景的技术复杂度最高，受国家 和民众的关注度也最高，一旦解决方案成熟，其释放的经济社会效益 也最大。受限于多种因素，目前此类应用还处在商业落地的早期。 二、人工智能在交通领域的业务应用现状 （一）人工智能在交通领域应用的产业环境趋好 1. 政策面利好 交通信息化和智能化是我国从交通大国向交通强国迈进的重要 推动力，国家及地方政府相继出台一系列文件，对智慧交通的发展给 予顶层指导和政策支持。 2019 年 7 月，交通运输部印发《数字交通发展规划纲要》，提 出数字交通的发展要以“数据链”为主线，构建数字化的采集体系、 网络化的传输体系和智能化的应用体系，加快交通运输信息化向数字 化、网络化、智能化发展，为交通强国建设提供支撑。 2019 年 9 月，中共中央、国务院印发《交通强国建设纲要》， 明确提出“大力发展智慧交通。推动大数据、互联网、人工智能、区 块链、超级计算等新技术与交通行业深度融合。推进数据资源赋能交 通发展，加速交通基础设施网、运输服务网、能源网与信息网络融合 人工智能在交通领域业务应用白皮书 6 发展，构建泛在先进的交通信息基础设施。” 2020 年 2 月，国家发展改革委员会等 11 部委联合印发《智能汽 车创新发展战略》，为智能汽车产业的未来发展指明方向。不仅划出 了需要重点发展的智能汽车技术，还提倡人工智能、互联网、通信公 司 等 信 息 与 通 信 技 术 （ ICT ， Information and Communications Technology）企业发展成为智能汽车技术供应商，大力发展智慧交通 等产业形态。 2020 年 4 月，国家发改委首次明确了新型基础设施的范围，包 括信息基础设施、融合基础设施和创新基础设施。信息基础设施包括 以人工智能、云计算等为代表的新技术基础设施，融合基础设施主要 指深度应用互联网、大数据、人工智能等技术，支撑传统基础设施转 型升级，进而形成的融合基础设施，比如智能交通基础设施等。再次 提升人工智能和智能交通建设的战略高度。 2. 城市化带动 截至 2018 年末，我国常住人口城镇化率达到 59.58%3，城市数量 显著增多，城市个数达到 672 个。同时，城市人口规模明显扩大。2017 年末，我国地级以上城市户籍人口达到 48356 万人，户籍人口超过 500 万的城市有 14 个。即便如此，我国与发达国家平均超过 80%的 城市化率相比，还有很大的发展空间。 在我国城市化的长期推动过程中，与之相伴的是城市及城际交通 需求的持续增长，以及需求多样化的发展态势。传统的交通供给已无 3 新华网，70 年来我国城镇化率大幅提升。 人工智能在交通领域业务应用白皮书 7 法与之相匹配，交通事故不断、拥堵现象普遍、运行效率低下、环境 问题凸显等也成为普遍存在的“城市病”。加快智慧交通系统建设应 用，不仅可以有效解决城市化过程中交通供需不匹配的问题，还能提 升城市及城际交通服务水平，促进城市的长期可持续发展。 3. 新技术驱动 受益于 ICT 产业的快速发展，物联网、大数据、云计算、移动互 联网、人工智能等新兴技术在交通行业得到广泛的产业化应用。 物联网技术可以实时全面感知交通基础设施、载运工具、人员等 交通要素的状态，并将其信息化、数字化。大数据技术可以盘活现存 数据，充分挖掘信息数据的价值，服务于交通部门的管理和决策。云 计算技术提供交通数据存储新模式，有助于打通“信息孤岛”，实现 数据资源共享，系统互联互通。移动互联网技术使得信息在不同主体 之间顺畅交换，实现交通要素的合理布局、实时互动和高效运行。人 工智能技术则在海量数据和计算力的基础上，进一步提升交通要素的 感知、认知、决策和控制能力。 （二）人工智能在交通领域应用现状 我国的交通产业经过长期持续的发展，已经得到长足的进步，尤 其是交通基础设施，公路、铁路等的总里程均位居世界前列，交通行 业的发展也表现出诸多特征，如从单一发展向融合发展转变，从重管 理向重服务转变。随着政策的鼓励、资本的投入和需求的扩大，我国 智慧交通行业发展迅速，行业整体的创新能力、企业的市场竞争力、 技术成果的应用规模和水平不断地提升，行业整体发展态势良好。 人工智能在交通领域业务应用白皮书 8 同时，经过中央及地方政府、交通主管部门的积极引导，交通运 营单位及传统交通企业的不断迭代，ICT 领域科技企业的持续开拓， 人工智能技术在交通领域的多个场景得到应用，目前人工智能在交通 领域的应用主要集中在出行服务、载运工具、交通管理、交通规划、 基础设施等领域。 1. 出行服务 人工智能技术在出行服务领域的使用有助于消除交通信息的不 对称性，更有效地匹配出行资源的供需关系。人工智能在出行服务领 域应用的关注度较高，融合度也相对较高。 当前的智慧出行服务主要集中在两大类场景。一类是基于智能手 机的移动互联网出行服务，提供路线推荐、智能导航、智能客服、电 子支付、共享单车、网约车等服务，互联网地图的使用可以有效提升 民众出行效率、丰富出行选择、改善出行体验。另一类是出行过程中 其他交通设施提供的智能化服务，比如身份核验、非配合式体温测量 等。其中，使用人脸识别技术的身份核验已经广泛应用在民航、高铁 等场景，在新型冠状病毒4疫情期间，非配合式体温测量系统也在地 铁等场景得到广泛使用。 2. 载运工具 载运工具是交通运输系统中非常活跃和重要的因素，其创新往往 会引起交通运输系统的重大变革。人工智能技术正在从智能化、电动 4 此处特指 2019 冠状病毒（COVID-19）。 人工智能在交通领域业务应用白皮书 9 化、网联化和共享化等方面全面赋能载运工具。人工智能在载运工具 领域的应用关注度很高，融合度相对不高。 当前智慧载运工具的应用场景主要集中在辅助驾驶、智慧座舱等 场景。辅