我記得我從德克薩斯州圣安東尼奧市（San Antonio）到亞利桑那州尤馬（Yuma）的第一次飛機(jī)飛行中最細(xì)小的細(xì)節(jié)。那時(shí)，我們從旅行社購買了機(jī)票，并攜帶了旅行支票，而不是現(xiàn)金或信用卡。我經(jīng)過了鳳凰城，在那里對我的錢包進(jìn)行了手動(dòng)安全檢查，發(fā)現(xiàn)了胡椒噴霧-我知道我會(huì)留下來的。每天只有幾趟航班可以將Phoenix飛往尤馬，而我的聯(lián)系信息是從代理商那里獲得的，該代理商提供時(shí)間表和登機(jī)口號碼的打印輸出。但是即使在那時(shí)，那些時(shí)間表和登機(jī)口也是在大多數(shù)事情都不是這個(gè)時(shí)代的計(jì)算機(jī)生成的。

運(yùn)輸業(yè)利用最新技術(shù)來提供更好的出行體驗(yàn)和服務(wù)的悠久歷史。今天也不例外：行業(yè)正在經(jīng)歷全面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以實(shí)現(xiàn)新的出行方式-從互聯(lián)和自動(dòng)駕駛汽車到按使用付費(fèi)和移動(dòng)即服務(wù)模型。

即使對于行業(yè)中最先進(jìn)的組織而言，啟用這些新的移動(dòng)性模型也可能會(huì)面臨挑戰(zhàn)，這通常是由于缺乏設(shè)想和實(shí)施新的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式來解決古老問題的技能。但是回報(bào)是巨大的：

制造商可以制造更安全的車輛，以減少致命事故的機(jī)會(huì)。

公交運(yùn)營商可以按計(jì)劃保持地鐵，火車和公共汽車的正常運(yùn)行。

航空公司可以確保更高的安全性，并提供個(gè)性化的服務(wù)來緩解疲倦的旅客。

市政當(dāng)局可以減少街道和高速公路的擁擠狀況，以保持交通流量以更可預(yù)測的速率流動(dòng)，并減少交通擁堵帶來的污染。

通過將大量數(shù)據(jù)放入人工智能（AI）驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)中，所有這些用例成為可能。從汽車設(shè)計(jì)店到城市規(guī)劃辦公室，人工智能都是互聯(lián)交通新時(shí)代的基礎(chǔ)。

人工智能用例

也許我們聽說過的最常見的用例是在自動(dòng)駕駛汽車和高級駕駛員輔助系統(tǒng)中做出瞬間決策的AI。這些進(jìn)步融合了廣泛的AI技術(shù)，例如深度學(xué)習(xí)，自然語言處理，計(jì)算機(jī)視覺和手勢控制功能，從而為車輛安全運(yùn)行提供了“智能”。

如今，道路上的許多車輛都是“智能”的。它們包括諸如緊急制動(dòng)，交叉交通檢測器，盲點(diǎn)監(jiān)控和駕駛員輔助轉(zhuǎn)向等功能。這些車輛位于下圖中的“第2級”。同時(shí)，在整個(gè)行業(yè)中，3-4級實(shí)例在受控環(huán)境中迅速上升。