人工智能在交通中的应用：更快地走向未来(2)

提到自动驾驶汽车，第一个跳出来的名字通常是特斯拉（Tesla）。我们可能会说，这并不奇怪。毕竟，埃隆·马斯克（Elon Musk）的这家汽车公司经常被证明在车辆实现自动驾驶功能方面处于领先地位，也会采取创新但有争议的解决方案（例如，比起计算机视觉、激光雷达和高清地图的典型组合，它更喜欢纯粹基于摄像头的方法）。 然而，Testa并不是唯一一家成功使用这项技术的公司。例如，在东京，日本ZMP公司生产的自动驾驶出租车自2018年以来已经成为现实，尽管出于安全原因，车内仍需要人类操作人员。在美国，总部位于加州的开发公司Waymo于2019年向客户开放了机器人出租车叫车服务。

再来看看公路货运车辆，人工智能也被证明是一个有价值的盟友，但它的潜力还远未得到充分利用。根据麦肯锡的估计，在美国这样65%的货物通过公路运输的国家，自动驾驶卡车（ATs）的大规模部署可能会使卡车租赁行业的运营成本降低45%，节省高达1250亿美元。 例如，通过使用基于人工智能的自动驾驶系统进行卡车排队，即多辆卡车在近距离协调移动，能够几乎同时前进或刹车，这些成就将是可能的。这一车队可能由人类驾驶员控制第一辆卡车，而接下来的卡车不需要主动驾驶，只需要在突发事件发生时进行监督。 图 4 卡车队列如何工作的例子 （数据来源：europarl.europa.eu-人工智能在交通中的应用，当前和未来的发展，机遇与挑战，2019。） 关于自动驾驶卡车，值得一提的是，这种由人工智能驱动的车辆不仅可以用于标准的道路运输，还可以用于更“硬核”的环境。例如，澳大利亚矿业公司里约热内卢Tinto在其皮尔巴拉（Pilbara）的站点部署了自动卡车来运输矿物和废物，实现了载重和运输单位成本降低15%。每辆车都能比标准车辆多运行700小时，而且在操作过程中没有矿工受伤，证明了这种解决方案既便宜又安全。

人工智能在交通领域应用的也正在进入铁路领域，即所谓的ATO（列车自动运行）。在这方面，为欧盟委员会起草的2019年《人工智能在交通中的应用》报告称，2018年，全球19个国家的41个城市的居民已经可以依靠总计约1000公里的无人驾驶地铁线路，到2025年，其范围似乎将增长到2300公里以上。

我们已经讨论过陆路运输，那么海洋运输呢？人工智能驱动的自动船舶可能是物流公司提高效率和减少排放的另一张王牌。例如，美国海洋机器公司（Sea Machines Robotics）和世界主要航运公司马士基（Maersk）合作，为集装箱船舶配备视频目标识别和激光雷达技术。这些工具确保了自主导航和路线优化，帮助降低了40%的运营成本。