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曹进德：人工智能和大数据时代的智慧城市交通控制
智慧城市建设以突破城市发展瓶颈、促进城市和谐发展为出发点和落脚点,所涵盖的领域范围遍及城市生活的方方面面,涉及城市运营管理的各个系统,如交通、安防、旅游、教育等.交通,作为城市经济发展的“大动脉”,是检验一个城市智慧化发展水平的重要指标.在大数据、人工智能时代,智慧交通能为我们的生活带来什么样的变化？又将发挥怎样的作用？东南大学首席教授曹进德在2018静安国际大数据论坛上揭开了“智慧交通”的神秘面纱.
在对大数据、人工智能的时展脉络进行梳理的基础上,他简要阐述了在智慧城市应用领域中,国内外研究现状与智慧城市建设系统架构.从社会视角来看,智慧城市可以分为以智慧人群、智慧民生、智慧经济及基础设施为代表的四大层次.从技术视角来看,智慧城市可以分为感知化、互联化、数据化和智能化四个维度.
大数据、人工智能技术的出现对于推动我国智慧城市建设和智慧交通起到至关重要的作用,那么在人工智能与大数据时代下,智慧交通如何借助科技的力量优化智慧城市的交通控制呢？他认为在当前城市智能交通的研究中,仍存在较多问题：比如,传统的数据采集质量不高,需要采用新型的移动互联交通信息提取方法；传统的信息处理方式使得交通控制具有严重的滞后性,需要在全网框架下对交通信息进行及时处理；传统的交通模型过于理想化或不易实现,需要建立更贴合实际的交通网络模型.总的来说,当前智慧交通建设主要存在两大挑战：一是技术圈层如何落地？二是如何实现对大数据的智能处理？
此外,曹进德表示问题的实质是探讨如何建立基于人工智能技术的新一代区域交通信号控制系统.从交通信号的特征提取,到系统模型的建立,再到控制系统的设计,这离不开充分发挥人工智能这项技术.通过人工智能、深度学习等技术提取交通信号特征,进而建立合理的交通控制系统.要解决这些问题可以从两个方面来考虑：一个是从人工智能领域的神经网络角度出发,另一个是从交通协同控制需求角度出发.他以网络环境下的分布式交通路网研究为例,提出可利用群体智能技术这一创新模式对分布式数据进行处理,通过提取路网交通数据建立分布式优化求解模型,从而实现城市交通网的实时资源配置.
智慧交通是近年来国际上研究的热点应用技术,群体智能理论的运用对建设智慧交通起到至关重要的作用,同时也被纳入到我国《新一代人工智能发展规划》中,并被列为我国人工智能核心研究领域之一.
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