在现代城市化进程中人工智能被广泛应用在交通基础设施建设中，包括城市智慧交通和城市规划决策。智慧交通领域正快速地从探索走向实践、从概念走向现实。如何让“聪明的车”驶上“智慧的路”，新一代人工智能技术正不断渗透到我们的日常生活中，并且不断打破传统交通的行业边界。
1、人工智能的概述
“AI”技术也就是我们常说的人工智能技术，其实是一种技术科学和新的应用系统，它是集智能方法、理论、技术为一体，通过使用模拟、扩展和延伸等方式代替人类智能，与传统的信息化应用系统不同，人工智能技术主要通过计算机来实现。
人工智能的实现是由一系列的技术做支撑，例如自然语言处理、机器学习、深度学习、计算机视觉等等。在智慧交通领域，人工智能的主要作用是识别车辆、道路环境，模拟人类视觉等情况实现自动驾驶技术，通过数据采集分析预测交通流量进行出行规划，最终目的是为了实现无人驾驶。
深度学习是人工智能的重要领域，也是当前研究和应用的热点算法。深度学习可以通过无监督学习算法（聚类算法、推荐算法）和有监督学习算法（分类算法、回归算法）构建多隐层模型和收集海量训练数据，从数据中获得层级化的视觉特征，并且通过数据挖掘对海量数据进行自动学习数据特征的处理，从而使分类或预测更加容易，尤其适用于包含少量未标识数据的大数据集。
计算机视觉是汽车能够自动驾驶的关键，它是基于图像处理操作及其他技术所组成的序列为技术支撑，将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。从本质上讲，正是通过分析车载摄像头数据使得汽车能够“看得见”，从而对外界环境做出判断并反应。而将计算机视觉、自动规划等认知技术以及各种传感器整合到机器人身上形成的智能机器人，就是使机器人拥有了判断、决策的能力，从而在各种不同的环境中处理繁杂的任务。
2、智慧交通的发展
智慧交通是交通系统未来的发展方向，有效地结合了先进的传感器技术、计算机处理技术、数据通信技术、电子控制技术、人工智能技术，并加入了运筹学，从而建立一种全方位、综合管理、实时、准确、高效的智慧交通系统。
在城市数字化转型的过程中，如何使出行更智慧成了关注的焦点之一。传统的车企、造车新势力、互联网乃至安防巨头都倾注资本与技术于万亿级的城市智慧出行市场，目的都是为了能够更好地解决安全、效率以及交通参与者体验的问题，“一个智慧的交通系统首先应该保证出行者安全，其次是考虑出行的便捷性，最后融入各类基础设施和交通工具，以便给到交通参与者一个愉悦舒畅的出行体验。”
智慧交通系统不仅包括智能网联汽车系统，同时也包含智能网联道路系统，即智能网联车、车联网、主动道路管理系统、自动公路系统等均包含于智慧交通系统，实现车（V）与X（行人、车、路、应用平台、云端等）的全方位服务，包括路况、停车、违章、保险等。例如，车联网平台通过基于车载智能终端的自组网技术，可以实现智能路线规划、交通管理等功能，也就是为了提高整体城市的交通出行效率，对交通环境下的车辆、交通设施和行人，通过人工智能技术进行智能化预测、管理和控制。
3、人工智能在智慧交通领域中的应用
在全新的时代背景下，城市交通必然是朝着智能化的方向进行转变，积极引入先进的人工智能技术，针对当前存在的问题进行具有针对性、有效性的解决。我国在发展过程中一直都十分注重可持续发展，并且致力于从多方面和多角度来贯彻可持续发展的理念，将人工智能技术充分运用在智能交通系统中，符合我国所提倡的可持续发展理念，不仅能够推动城市得到快速的发展，同时也能有效缓解严重的交通问题。
在环境感知、智能决策、协同控制三个层面，人工智能技术应用最广泛且难度最大的环境感知部分，其技术依赖于传感器技术，为了能够大大提高了图像识别准确率，通过使用人工智能技术对图像样本进行学习，包括卷积神经网络和其他深度学习模型。
随着人工智能技术的不断发展，关于人工智能的应用场景也可通过多元化的方式进行尝试，可从“云-管-端”分析人工智能技术在智能交通系统的应用，即车辆、路侧、平台来做区分，主要包括车辆的控制实现自动驾驶、交通流量的控制和预测减少交通拥塞以及道路事故的预警提高道路安全。
在新基建政策的驱动下，中国的自动驾驶技术正在高速发展。自动驾驶系统的智能决策需要对输入信息进行分析与处理，利用深度学习使端到端的控制策略可以被引入自动驾驶系统中， “学习”如何基于安装在车辆周边的各种类型的传感设备和激光雷达的数据识别汽车周围的物体并做出反应。系统被编程来获取这些传感器收集的所有数据，并实时构建一个“态势图”，使人工智能处理器能够查看汽车四周的环境且无死角，有助于车辆在行驶状态全方面地探测周边环境。相比人类肉眼观察的方式，不仅不会存在盲区，而且可以提高实践探测的准确度。
基于人工视觉和无线技术支持的全球定位系统，将人类知识融入算法，并通过机器学习增进对于驾驶员行为的理解，从而使系统更加贴合个人偏好，进而控制车辆的方向和速度。
在单车智能自动驾驶受限于车载算力、感知视距、传感器成本居高不下等先天不足的问题时，车路协同概念的出现为自动驾驶的发展方向提供了新的思路。包括人车与规则（交通标志标线信号设施去表现）；车与云平台（融合道路交通调度、规划、管控系统数据）以及交通通流与道路交通环境（空间、状态、需求）之间的互动，实现车的智能，路的智慧。
深度学习对数据采集和存储提出了较高需求，需要通过收集大量的城市道路环境和车辆状态信息数据作为学习的样本库，然后结合人工智能技术为智慧交通规划和决策提供可靠的数据支撑。容量巨大、种类繁多、时效性强、价值量大、主观性强是智慧交通信息的特点。系统对PB级海量数据进行收集和存储，然后依靠人工神经网络和遗传算法等人工智能技术对交通和道路进行全面的计算、重构、深度挖掘。
在交通大数据背景下的路网预测中，相比传统的机器学习模型，深度学习更加复杂、网络表达能方、学习能力、泛化能力都更加强大，这使其能从复杂的交通大数据中挖掘路网状态的时空演变规律，从而在交通控制和预测移动方面得到广泛应用。因此，基于深度学习理论研究路网状态预测是一个重要的研究方向。目前，基于深度学习的状态预测算法主要围绕递归神经网络、卷积神经网络及其组合形式展开。
在未来的发展过程中，人工智能技术的应用范围会不断拓宽，将其与城市智慧交通运输进行结合能够使得交通系统变得更加完善。从拥挤出行到实时监控，要想真正展现智慧交通系统优势，需要从道路运输角度入手进行智能化的研究和探索。包括城市交通信息的高效识别和收集，城市道路的实时监控以及来往车辆的监测等，通过掌握城市道路的实时动态，实现对城市道路交通信号的智能化调整，从而最大化程度满足减少道路堵塞的现象。同样也可将系统应用在一些重点的场所，实现对监控区域内的全面监测。人工智能技术在智慧交通领域的应用，不仅给人们的生活和工作带来更多的便利，实现绿色出行，最终目标就是实现无人驾驶。
4、合理使用人工智能技术
人工智能技术在智慧交通中的运用是未来交通发展的基本趋势，借助5G技术、大数据、云计算及图像识别技术等，能够实现交通信号灯控制，无人驾驶，智能交通导航等，能够广泛应用于交通资源调配，构建强大的交通信息网，通过对碎片化交通信息模型进行整合，为传统的交通控制提供了有效解决方案，可改善拥堵状况，提高交通效率。
人工智能技术是一把双刃剑，一方面把人类的生活变得非常便捷，深度影响未来城市的智慧变革，另一方面又把人类随时随地置于危险的边缘，面临种种技术、基建与消费者理念方面的问题，相关各方不能只将精力和资源放在推演更加精准与强大的算力上，还需要注意控制潜在风险，使其不会成为不法分子手里的一把刀。
实现“感知能力更精准、数据资源更多元、智能引擎更强大、业务应用更丰富、赋能行业更全面、用户体验更优质”的六大目标，形成具有领先优势的智能交通“中国方案”。
参考文献：
[1]人工智能应用
[2]人工智能技术在城市智能交通系统中的应用
[3]5G+AI 融合车路云网 中国电信赋能智慧交通
[4]《百度Apollo智能交通白皮书-ACE智能交通引擎2.0》