交通運輸中的人工智慧——為現代企業帶來的 10 個好處和用例

交通運輸業經歷了多次研究、試驗和完善才達到現在的水平。 從 1787 年汽船的第一個里程碑，到 19 世紀初自行車、1890 年代汽車、19 世紀火車和 1903 年飛機的發明，該行業近年來經歷了重大變革。

如今，交通運輸業已經達到了前所未有的水平，車輛甚至不需要人工幹預就可以在道路上行駛。 顯然，技術進步推動了其非凡的創新和進化之旅。 現在正處於交通人工智慧實現重大突破的時代，吸引了全球交通老闆的目光。

2022年全球汽車人工智慧市場估值為29.9億美元，預計2023年至2030年複合年增長率為25.5。

讓我們更深入了解人工智慧在交通領域的多重好處及其在產業中的實際應用。

了解人工智慧在交通領域的無限優勢

交通人工智慧帶來了許多優勢，徹底改變了產業並增強了交通生態系統的各個方面。 人工智慧與物聯網、機器學習、雲端運算、大數據分析和5G 等其他新興技術相結合，為車輛之間的互聯開闢了充滿機會和新視野的世界，為更高效、更先進、更安全的交通鋪平了道路系統。

隨著人工智慧的發展，自動駕駛汽車的願景成為現實，有望為我們感知和體驗交通的方式帶來革命性的轉變。 它標誌著朝著未來邁出的一大步，在未來，移動性不僅是到達目的地的來源，而且是一個優先考慮安全、便利和永續性的智慧生態系統。

毫不奇怪，在交通運輸中利用人工智慧有助於該行業最大限度地減少交通擁堵、提高乘客安全、降低事故風險、減少碳排放並降低整體財務支出。

簡而言之，人工智慧將產業帶入了一個創新的新時代，提供了許多好處，改變了我們導航和管理交通系統的方式。

認識到人工智慧在交通領域的變革性作用，該行業的企業正在進行大量投資，以獲得競爭優勢並保持時代領先地位。

讓我們快速瀏覽一下人工智慧在交通領域的一些顯著優勢：

隨著人工智慧在交通運輸行業的不斷發展並在該行業留下印記，我們預計人工智慧在汽車行業會有更多應用。 讓我們探討一下人工智慧在交通領域的一些實際用例。

人工智慧在交通領域的十大用例

交通運輸業的人工智慧正在重塑整個格局。 從優化交通管理到增強車輛安全，人工智慧在交通運輸中的多種應用證明了為什麼該行業正在經歷指數級增長以及為什麼組織正在採用該技術。

讓我們來看看人工智慧在交通領域的十大用例，並探索技術如何成為該行業變革的驅動力。

預測性維護

人工智慧在車輛和基礎設施的預測性維護中發揮關鍵作用。 它有助於檢測潛在問題並採取先發製人而非被動反應的行動。 透過分析歷史和即時數據，人工智慧可以預測車輛或交通基礎設施的潛在問題，從而實現主動維護以防止故障並減少停機時間。 這種預測方法可以提高安全性並有助於運輸公司節省成本。

客戶服務聊天機器人

人工智慧驅動的聊天機器人正在重新定義企業與客戶互動的方式。 這些聊天機器人配備了自然語言處理（NLP）功能，可以理解並回應客戶有關汽車功能的詢問，提供訊息，甚至協助解決問題。

人工智慧聊天機器人可以接管員工的日常任務，例如幫助客戶選擇汽車型號、安排試駕和收集客戶回饋，同時釋放人工代理來處理更複雜的問題。

透過利用人工智慧驅動的聊天機器人，公司可以提高客戶服務效率，減少回應時間，並提供更個人化和更​​具吸引力的使用者體驗。

您可能想知道：2023年人工智慧將如何改善客戶體驗？

自動駕駛汽車

人工智慧在交通領域最具變革性的應用之一是自動駕駛汽車或無人駕駛汽車。 自動駕駛汽車這個幾年前還是科幻小說的概念現在已經成為現實。 東京就是這個願景的一個很好的例子，無人駕駛汽車已成功在道路上行駛。 但出於安全考慮，緊急情況下駕駛會坐在車內控制汽車。

透過機器學習和先進的感測器，人工智慧使車輛能夠感知並響應環境，使自動駕駛成為現實。 儘管人們在其發展階段對這一願景持懷疑態度，但自動駕駛汽車已經進入了交通領域。

毫不奇怪，自動駕駛汽車將在不久的將來成為常態。 想像在沒有司機的情況下搭乘 Uber 的情景。 那一天很快就要到來了。

保險詐欺偵測

詐欺是汽車保險領域的一個迫切問題。 保險公司必須支付數十億美元的詐欺索賠費用。 人工智慧與自然語言處理在打擊保險詐欺方面發揮著至關重要的作用。 人工智慧演算法分析大量數據，識別異常並偵測詐欺活動的可疑模式，使保險公司能夠採取主動措施，即時防止詐欺索賠，節省資源，減少財務損失，維護保險生態系統的完整性。 透過在保險詐欺檢測中採用人工智慧，保險公司可以簡化索賠處理、提高準確性並與保單持有人建立信任。

駕駛員行為分析

人工智慧驅動的駕駛行為分析正在改變交通安全的格局。 配備人工智慧演算法的遠端資訊處理設備可以監控和分析駕駛員行為的各個方面，包括超速、急加速或煞車、換油間隔、燃油消耗、事故後車輛停機時間以及遵守交通規則。

這些數據對於車隊管理、保險定價模型和促進更安全的駕駛習慣非常寶貴。 透過提供對駕駛員行為的洞察，人工智慧有助於改善道路安全、降低事故風險，並幫助根據個人駕駛習慣優化保險費。

航班延誤預測

航班延誤是當今航空運輸面臨的最常見問題之一。 它會對乘客的飛行體驗產生負面影響，損害運輸公司的價值並導致客戶流失率增加。

人工智慧可以解決這些問題。 利用大數據分析和人工智慧進行交通運輸，該行業可以透過減少等待時間並增強旅程體驗來提供卓越的客戶服務。

由於從技術故障到惡劣天氣等任何因素都可能導致航班延誤，因此技術可以幫助航空業收集有用的見解，了解可能導致航班延誤和取消的可能性。 該公司可以向乘客更新這些信息和航班詳細信息，這可以幫助他們消除不必要的等待時間並相應地計劃他們的時間表。

另請閱讀：人工智慧對航空業的影響

交通管理

通勤者經常面臨的最大交通問題之一是交通擁堵。 交通人工智慧也可以應對這項挑戰。 為了優化交通流量，人工智慧演算法分析來自各種來源的即時數據，包括感測器、交通攝影機和 GPS 設備。 智慧交通管理系統動態調整號誌計時並重新規劃車輛路線，減少擁塞並提高效率。

更？ 乘客會收到最新的重要訊息，例如可能的事故情況、交通預測或道路堵塞。 此外，他們還會收到最短路線通知，幫助他們到達目的地，而不會陷入任何交通麻煩。 這樣，人工智慧不僅可以解決不必要的交通問題，還可以減少等待時間並提高道路安全。

即時車輛追蹤

人工智慧驅動的車輛追蹤系統可以即時洞察車隊的位置、狀態和狀況。 透過整合 GPS 數據、感測器和預測分析，企業可以優化路線規劃、監控燃油效率並主動安排維護。 這增強了車隊管理，降低了燃料成本，提高了交貨時間，並確保了運輸車隊的整體營運效率。

更重要的是？ 由於資料傳輸到雲端，因此可以隨時從任何裝置輕鬆存取。

庫存管理

運輸領域的人工智慧真正徹底改變了庫存和倉庫管理。 透過利用人工智慧驅動的倉庫機器人和機器學習演算法，企業可以預測需求，確定最佳庫存水平，並更有效、更準確地自動化重新訂購流程。 這不僅可以最大限度地降低缺貨和庫存過剩的風險，還可以提高整體供應鏈效率、降低成本並提高客戶滿意度。

人工智慧在交通領域的應用非常引人注目，因為它可以做出短期和長期預測。 在短期預測中，它可以比較供應與需求，同時確保您的儲存中只有必需品。 從長遠來看，它可以預測趨勢並確定季節性需求。

另請閱讀：如何建立庫存管理應用程式

智慧駕駛關懷

人工智慧透過監控駕駛員行為和道路狀況的智慧系統正在徹底改變駕駛員護理和安全。 透過在交通領域利用情感識別、電腦視覺、智慧物聯網感測器和人工智慧，現代車輛可以識別駕駛員可能造成交通風險的行為。 人工智慧可以透過分析體溫、疲勞、困倦、眼球運動、頭部位置、駕駛行為和時間等因素來判斷駕駛者的狀況是否有潛在危險。 作為回應，人工智慧系統可以採取預防措施，例如停止車輛或過渡到自動駕駛模式。

高級駕駛員輔助系統 (ADAS) 使用人工智慧演算法來檢測潛在危險，向駕駛員提供即時警報，並在某些情況下採取糾正措施來防止事故發生。 這不僅提高了駕駛員和乘客的安全，還有助於降低保險成本並降低人為失誤造成的事故風險。

英國政府已將疲勞視為駕駛行為導致事故的主要原因之一。

交通運輸中人工智慧的真實例子

人工智慧讓汽車產業更加先進、自動化、有效率。 這就是為什麼許多大型企業甚至新興新創公司越來越多地在交通領域使用人工智慧。 以下是人工智慧在交通領域的一些領先範例。

特斯拉

特斯拉利用人工智慧在其係列車輛中實現自動駕駛功能。 這家汽車巨頭利用人工智慧潛力來檢測駕駛員的行為，例如疲勞程度和困倦程度，從而防止道路上發生可能的事故。

寶馬

BMW 在其營運流程中使用了 400 多個人工智慧應用程式。 該品牌的一些最新車型配備了人工智慧個人助理，可根據駕駛員的喜好和行為執行多種任務，從而提高駕駛員的便利性和安全性。

日立

行業領導者日立以在交通領域使用人工智慧而聞名。 該公司以其先進的預測性車隊維護軟體而聞名。 日立利用物聯網和人工智慧的力量，分析大量數據，提供全面的車隊監控並確保車隊資產的使用壽命。

韋莫

Waymo 以前稱為Google自動駕駛汽車項目，現在作為一家自動駕駛技術公司運營，利用人工智慧的力量在其送貨車、計程車和牽引拖車車隊中實現自動駕駛功能。

奧迪

奧迪使用人工智慧和電腦視覺來檢查車輛鈑金。 這些下一代技術甚至可以在生產階段檢測到最小的裂紋，使公司能夠消除成品中的缺陷部件。

人工智慧在交通領域的未來是什麼？

儘管人工智慧在改變交通格局方面已經取得了顯著的進步，但它的能力仍處於起步階段。 展望未來，人工智慧在交通運輸領域的突破性作用必將顯著發展，更深入地融入產業，並越來越多地承擔更複雜的責任。

除了自動化和減少錯誤之外，人工智慧預計還將擅長預測即將到來的趨勢，開創主動決策的新時代。 人工智慧在交通領域的未來擁有巨大的潛力，可以重新定義我們將貨物和乘客從一個地方運送到另一個地方的方式。

此外，隨著我們越來越接近實現全自動駕駛汽車的願景，道路安全預計將達到新的高度。 根據美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）的規定，駕駛自主權分為六個級別，如下圖所示。

如今，大多數由人工智慧驅動的車輛都屬於 1 至 3 級。在未來幾年或十年內，我們將實現完全自主，駕駛員可以放棄所有駕駛控制，像乘客一樣享受旅程。

除了無人駕駛汽車之外，人工智慧驅動的交通管理系統還可以優化城市交通，減少交通擁堵並提高交通網路的效率。 從自動駕駛汽車的進一步進步到將人工智慧整合到基礎設施規劃的預測分析中，未來的旅程有望繼續探索人工智慧徹底改變交通產業各個方面的潛力。

隨著科技的進步，我們有望見證人工智慧在交通運輸中發揮更重要的作用，重新定義工業的未來。

我們在人工智慧開發服務方面的經驗

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常見問題解答

Q：人工智慧如何增強交通安全？

A.人工智慧透過多種方式增強交通安全：

• 首先，它採用先進的演算法快速識別潛在威脅，增強整體安全措施和監控能力。
• 其次，人工智慧透過優化路線提高燃油效率來減少排放，進而為環境安全做出貢獻。
• 最後，人工智慧簡化了收費流程，採用先進的演算法來偵測和防止詐欺活動。

總的來說，人工智慧應用程式創建了一個強大且安全的交通環境，解決了安全問題和環境問題。

Q：人工智慧如何應用於交通領域？

答：在交通運輸中利用人工智慧是一個多方面的過程，涉及收集和預處理不同的資料、訓練機器學習模型以及開發演算法。 人工智慧與物聯網感測器和設備集成，執行即時分析，做出自主決策，並透過回饋循環不斷完善其效能。 這個動態過程增強了安全性，優化了交通，實現了自動駕駛車輛，並提高了交通的整體效率。

Q：人工智慧將如何影響交通？

答：人工智慧對交通運輸的影響是深遠的，開創了一個前所未有的進步時代。 透過複雜的演算法和機器學習，人工智慧使車輛能夠安全導航、偵測障礙物、遵守交通規則並做出正確的決策。 這種變革能力顯著減少了對持續人工幹預的需求，有助於打造更有效率、安全和智慧的交通系統。 從道路上的自動駕駛汽車到人工智慧驅動的交通管理，人工智慧的影響有望重新定義我們如何移動以及與交通生態系統互動的方式。