上周，電動(dòng)滑板車巨頭Lime宣布計(jì)劃試用一種新的定制計(jì)算機(jī)視覺平臺(tái)，以檢測用戶在人行道上騎車的危險(xiǎn)行為。鑒于一連串的危險(xiǎn)事故已經(jīng)對流行的城市交通方式造成了誹謗，因此這種安全機(jī)制非常需要，其能夠提醒騎車的人注意違規(guī)行為，甚至減慢行駛速度。

　　人工智能不僅可以在電動(dòng)滑板車中發(fā)揮重要作用。致命的鐵路事故經(jīng)常發(fā)生，令人很是擔(dān)憂。而與道路交通有關(guān)的事故仍然是全球過早死亡的主要原因，特別是在年輕人中。幸運(yùn)的是，受人工智能和計(jì)算機(jī)視覺啟發(fā)的解決方案正在浮出水面，這些解決方案都旨在提高各種交通方式的安全性，這對行人、騎車的人、司機(jī)和乘客來說都是一個(gè)好消息。

　　危險(xiǎn)的電動(dòng)滑板車

　　LimeVision被其所有者稱為業(yè)界首個(gè)支持人工智能的計(jì)算機(jī)視覺平臺(tái)，計(jì)劃于下月在芝加哥和舊金山的近400輛電動(dòng)摩托車上進(jìn)行測試，并于今年年底前在6個(gè)城市進(jìn)行測試。據(jù)公司總裁JoeKraus稱，基于攝像頭的技術(shù)支撐LimeVision，在提高滑板車安全性的其他應(yīng)用潛力方面優(yōu)于競爭對手的GPS平臺(tái)。

　　此類創(chuàng)新是非常受歡迎的，對于一種最近被發(fā)現(xiàn)比摩托車更容易導(dǎo)致事故的交通方式來說，這種創(chuàng)新甚至可能已經(jīng)過時(shí)了。根據(jù)加州大學(xué)洛杉磯分校進(jìn)行的一項(xiàng)研究，每100萬電動(dòng)滑板車駕駛者中有115人受傷。在騎摩托車的人中，這一數(shù)字下降到每百萬人104人，而騎自行車的人只有15人?；遘嚥粌H對騎車者構(gòu)成了安全隱患，其在人行道上的擴(kuò)散也給老年人、視障人士和其他弱勢群體帶來了可怕的、潛在的危險(xiǎn)。

　　公路和鐵路同樣危險(xiǎn)

　　作為街區(qū)上最新的交通選擇之一，人們很容易把責(zé)任歸咎于滑板車身上——但總的來說，交通運(yùn)輸可以從人工智能驅(qū)動(dòng)的安全升級(jí)中受益。上個(gè)月底，當(dāng)兩起涉及Amtrak列車的致命事故在幾天之內(nèi)相繼發(fā)生時(shí)，鐵路旅行的風(fēng)險(xiǎn)由此得到了充分的體現(xiàn)。第一起發(fā)生在北加州，造成3人死亡;第二次發(fā)生在密蘇里州，造成4人死亡，約150人重傷。這兩起事故都發(fā)生在沒有護(hù)欄或燈的十字路口，但實(shí)施這些安全措施的成本可能極其高昂。

　　道路交通對人類健康的危害更大。聯(lián)合國最近的一份報(bào)告發(fā)現(xiàn)，每年有超過130萬人死于道路交通事故，這使其成為5至29歲人群過早死亡的主要原因。根據(jù)最近的一項(xiàng)研究，盡管在過去30年里，富裕國家的道路傷害和死亡人數(shù)略有下降，但隨后在中低收入國家(LMIC)發(fā)生率飆升——有93%的死亡發(fā)生，抵消了這些改進(jìn)。因此，聯(lián)合國承諾到2030年將這一數(shù)字減半。

　　確保列車安全在正確軌道上

　　技術(shù)似乎將在實(shí)現(xiàn)避免道路和鐵路事故的目標(biāo)方面發(fā)揮重要作用，而人工智能在一些最有前景的創(chuàng)新中處于最前沿。例如，私有的Brightline鐵路已經(jīng)證明自己是美國最致命的鐵路，部分原因是其的機(jī)車在人口稠密的地區(qū)以每小時(shí)79英里的速度運(yùn)行，這些地區(qū)的人口不習(xí)慣使用高速客運(yùn)鐵路;結(jié)果，經(jīng)常有人擅闖鐵路，許多人不幸喪生。

　　鑒于Brightline打算將其線路擴(kuò)展到奧蘭多甚至更遠(yuǎn)——并且在鐵軌邊安裝圍欄的成本可能超過每英里20萬美元——必須找到另一個(gè)解決方案。該公司的決策者認(rèn)為，他們已經(jīng)通過與RemarkHoldings的合作取得了成功，RemarkHoldings是一家技術(shù)和人工智能公司，其智能安全平臺(tái)能夠從遠(yuǎn)處檢測入侵者并識(shí)別軌道異常，這項(xiàng)創(chuàng)新應(yīng)該有助于減少事故率。

　　道路交通革命已經(jīng)開始

　　道路運(yùn)輸部門也在享受類似的人工智能安全提升。盡管大多數(shù)媒體的頭條新聞都在關(guān)注人工智能如何實(shí)現(xiàn)無人駕駛汽車，但科技公司已經(jīng)瞄準(zhǔn)了許多唾手可得的目標(biāo)。例如，機(jī)器視覺能夠監(jiān)測車輛硬件的健康和性能、優(yōu)化維護(hù)，并最大限度地減少由機(jī)械故障引起的事故。所謂的“協(xié)同機(jī)器人”可以加快制造過程，而AI、5G和熱成像技術(shù)可以協(xié)同工作，檢測潛在威脅，并在不同車輛之間共享信息。

　　此外，交通管理已經(jīng)從安裝在十字路口的人工智能攝像頭中獲益良多，預(yù)計(jì)到2025年將安裝15.5萬個(gè)攝像頭。與此同時(shí)，澳大利亞初創(chuàng)企業(yè)Acusensus在2019年推出了HeadsUp路邊攝像頭網(wǎng)絡(luò)。該項(xiàng)目能夠識(shí)別司機(jī)的危險(xiǎn)行為，手機(jī)的使用減少了80%，相應(yīng)的交通事故減少了22%，并在此過程中獲獎(jiǎng)。鑒于美國最近通過了1.2萬億美元的《基礎(chǔ)設(shè)施投資和就業(yè)法案》(IIJA)，徹底改革道路安全的時(shí)機(jī)已經(jīng)成熟。

　　有了人工智能，無風(fēng)險(xiǎn)運(yùn)輸可能成為現(xiàn)實(shí)

　　雖然一個(gè)沒有交通事故的世界似乎是一個(gè)白日夢，但技術(shù)的進(jìn)步可以使其在可預(yù)見的未來成為可行的現(xiàn)實(shí)。事實(shí)上，麻省理工學(xué)院的研究甚至推測，即人工智能可以利用歷史數(shù)據(jù)以合理的精度預(yù)測未來的事件，從而在事故發(fā)生之前預(yù)測事故，并允許用戶采取適當(dāng)?shù)男袆?dòng)來躲避事故。隨著我們掌握著如此不可思議的機(jī)會(huì)，是時(shí)候?qū)⑷斯ぶ悄芡耆{入其中，讓與交通相關(guān)的傷亡成為過去。