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  • 从智能交通角度,看2020年十大科技趋势

    2020-03-19 09:22:16 来源:十二品 作者:郑舟 评论:
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    事先声明,这不是一篇科幻题材的文字。

    有人读过后可能觉得某些描述略显科幻,但我想说明的一点是,科幻是脱离现有科技水平而做出的对未来的描述,而本篇则是基于现有的科技水平而做出的合理推测。这是本质上的区别。

    对于这个标题,如果你知道阿里达摩院最近公布的2020年十大科技趋势的话,我想若第七条——人工智能从感知智能向认知智能演进——实现的话,那么AI向人类打招呼的场景将很可能名副其实。

    事实上AI还很稚嫩,但2020年5G的大规模商用,以及由此而产生的某些嬗变,将会为大数据、云计算以及IOT提供肥沃的土壤,而这些技术,某种程度上将成为AI的“四肢”与工具。

    本篇文章不打算从一个宏大的角度去切入这些科技趋势,而是从交通这个点上,具体来说通过提出解决交通问题的某种设想,来谈谈我对于今年十大科技趋势中某几个趋势的看法,以及一些有趣的推测。

    交通问题究竟是什么问题?

    既然要解决交通问题,那么我们首先要明白——什么是交通问题?

    有读者可能要举手,交通问题不就是堵车撞车那些糟心事儿吗?说实话这么说也没什么不对,但这种理解不够深入本质。

    我们先来做一个小游戏,这个游戏的名称叫做渐进式交通系统搭建。

    我们的道具很多,小房子、小汽车、轮船、飞机、自行车、电动车……还有很多模型人。

    现在我们开始玩游戏。

    首先我们在场地中只放模型人,他们可以走来走去,就像古代人一样,事实证明模型人之间不存在交通问题。

    其次我们放入马匹和马车,这个时候,少量的交通问题出现了,但因为马车和马匹占据所有交通主体的比例较低,交通问题依然属于小事儿。

    再然后,我们在场地中放入很多房子,房子之间形成街道,街道形成网络,同时开始出现自行车、摩托车和少量汽车,这个时候,交通问题开始浮现出来,并成为现代文明的噩梦之一。在这里边,行人在街上走着将可能遇到人、自行车、摩托车或汽车,但他接收路况信息的方式和古代人并无区别,而需要面对的情况却呈几何倍数增加。

    最后,我们加入大量的汽车、电动车、自行车以及密集的人流,这就是现代交通,虽然拥有着地球上迄今为止最为先进的文明与科学技术,然而交通问题每年仍在带走成千上万人的生命。

    那从这个渐进式交通系统搭建中,你是否察觉到交通问题产生的某些关键因素?

    从第一阶段到第二阶段,说明交通的信息量在增加;从第二阶段到第三阶段,说明交通信息的多并发属性在明显加强;而从第三阶段到第四阶段,则说明交通的瞬时信息量和并发量已经超出了人类掌控的范围。

    而在我看来,现代交通问题的本质就在于这两点,概括起来就是信息不对等以及“数据产生速率与数据处理速率的不匹配”。

    在现代交通系统中,人、车、路构成基础的三维立体结构,但因为这个系统中各影响因子密度的急剧增加,信息量会呈现指数级别的增长,而且各影响因子之间信息无法共通,最终造成种种交通问题。

    这种信息不对称,同时表现在时间和空间上,前者的不对称造成信息因为迟滞而出现“堰塞湖”现象——即信息会在某个时间点上呈现出一次性爆发的特点,而后者的不对称则会造成交通问题的复杂化——后者可能因此成为交通问题的组成部分。

    信息不对称的直接后果就是产生大量的待处理数据,并且随着时间和空间的变化更加复杂,而这都将考验人们对于数据处理方面的能力。

    所以这就像个恶性循环,现行的交通规则和管理体系基本上都是在后一阶段发力——即打断数据产生的根源,同时尽可能快地进行处理。

    不得不说,这种方式对于过去百年间的交通状况都是一个很不错的方案,但到了近几年,因为交通系统中影响因子呈几何倍数的增长,纯靠人力的这种交通管理系统正面临着严峻挑战。

    换而言之,对交通系统而言最大的变数已经产生——如果任由信息不对称的情况下继续发展,那么将无法单纯依靠“现场处理、现场控制”这样“治标不治本”的方法进行交通系统的有效控制。

    所以,人们将目光瞄向了智慧城市和智能交通领域。

    而这个领域的核心技术,就是阿里达摩院提到的某几条,比如机器间大规模协作,比如AI从感知智能向认知智能演进,比如云计算的发展。

    智能交通:“让机器管理机器”

    技术的发展其实就是解决问题,同时促使整个系统的升级。所以我并不单单分析技术在某个方向上的发展,因为落脚在问题上,一个问题的解决往往需要多种技术齐头并进。

    就比如交通问题,我们为交通问题寻求的解决方案名字就叫智能交通,但智能交通是什么?许多人可能会描述科幻电影里的画面,事实上那同样是我们努力的方向之一,但人们可能需要更加真实可感的答案。

    比如说,我们把智能交通具象化为一个人。

    那么这个人的大脑就是AI,他的神经元既是数据收集器又是指令传送器——同时也与每一个交通影响因子相连接,所有的交通影响因子得以做到信息在时空中的近似对等,而保障这一切的血管和毛细血管就是物联网,而维持整个系统运行的基础则是信号通道——也就是5G的相关数据通道。

    说到这里其实很多人都能明白,智能交通是一个逐渐脱离“人治”的新的管理系统,它的核心便在于“让人工智能凌驾于所有交通影响因子之上,来对整个系统进行管理”。

    但在具体实行方式上,又存在着不同:一种方式是绝对中心化的,以某一个AI主体为绝对核心;另一种方式则是去中心化,每一个交通影响因子都有对应的AI系统,但AI之间可以进行机器间交流与协作;第三种方式则是两者的融合,既存在更高等级的AI处理复杂多变的交通状况,同时机器上的AI之间也能进行协作。

    这代表着三种方向。

    但这三种方向都是目前的技术所无法实现的,而阿里达摩院提到的十大趋势中,则有着这三种方向都需要的技术进步。

    首先说说AI相关的两条:“保护数据隐私的AI技术将加速落地”,以及“人工智能从感知智能向认知智能演进”。

    从智能交通的发展历程来说,保护数据隐私的AI技术将可能更早应用并发挥作用,在交通领域来说,至少这样的技术获得突破后,我们可以比较放心地搭建较为完整的立体交通网络。

    目前城市出行中,各类汽车、自行车、电动车、行人等基本上也都有能够标示自己位置信息的设备,但因为数据隐私问题,这些来自不同交通影响因子的位置信息并不能实现同步并共享,也就是说我们本来存在实现初步信息对等的可能,但因为数据隐私权问题而不得不搁置。

    如果保护数据隐私的AI技术得以应用,那么智能交通将能够迈出自己的第一步——整合位置信息资源,并应用于交通问题的预防。

    这将直接令如今糟糕的交通状况发生较大改变。

    而“人工智能从感知智能向认知智能的演进”,则对于推动后边智能交通的发展大有裨益,在我前边列出的三种情况中,无论人们最终选择哪个方向,人工智能都需要从感知阶段向认知阶段演进。

    这里有一个重要的区分:如果说感知智能属于通过公式去学习规律,并最终根据掌握的规律进行数据分析的话,那么认知智能更类似于它拥有了做选择的能力,它通过对自身的分析去主动选择学习什么。

    换句话说,认知智能是意识的复苏。

    对于未来的交通系统来说,认知智能拥有更高效的预防能力和处理能力。当然,在令人放心的前提下。

    其次是物联网相关,也就是机器间的大规模协作。

    它与数据隐私保护一样,如果获得突破,对于智能交通来说都将是一种巨大推动力。

    机器间的大规模协作需要的东西在今天看来已经有所突破,无人车上的各种传感器和中控系统,它们共同构成汽车的"AI“灵魂,而不同汽车之间AI的交流,就促成了物联网的有效连接。

    它们将可以在网上实现数据共享,同时会将汽车的信息传送到沿途各处,这样汽车之间相当于提前规划好了一切线路,这种大规模协作一旦顺利,那么也许有一天红绿灯将会消失,所有的交通信号将成为穿行于汽车AI之间的”对话“。

    机器间大规模协作的基础就是5G,2020年随着5G更大规模的商用化,相信会有更多项目落脚于此。

    再然后,就是云计算。

    我们不可能将一台超级计算机装进汽车里,而传统意义上的计算机并不能承载AI的运算量,那么更大的可能就是,AI会藏身于云服务器,汽车内的只是一个云服务的显示界面。

    说回到当下,随着物联网的应用,以及机器间大规模协作的发生,大数据的产生与分析将前所未有地蓬勃,而回到人们生活之中,海量的信息则要隐匿于更加容易随身携带或者更加集中化的设施中,那么承载计算的部分就必然会发生转移,所以今年将会是云计算开始发力的一年。

    总之,这几种技术的突破将合力于一处,共同推动智能交通的发展,以及智慧城市的功能完善。

    最后,说说AI。

    其实这是个让我有些毛骨悚然的事物。

    我一直认为AI最终将成为人类技术发展结出的曼陀罗花,但我也发现自己的思维存在着局限性——我们以现有思维去思考一项另一种技术背景下的新事物时,很容易存在着偏见和短视。

    就如中世纪时哥白尼宣扬的日心说,当时的人们看看太阳,又看看脚下的大地,谁会相信地球会绕着太阳转。而当人类的目光突破了大气层,望向了深邃宇宙,才知道那些令人沉默的真相。

    也许在未来,我们所思及的那些对于人工智能的担忧,在新技术的背景下将成为另一个时代的“愚昧传说”。

    如果真的这样,也许我们该对AI说一句,欢迎来到我们的世界。

  • 关键字: 智能交通 科技趋势
  •    责任编辑:刘艳
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