交通运输业是一个多式联运的全球人员与货物运输网络体系，总价值高达10万亿美元。但现如今，该行业正面临一系列外部与自身内部挑战：补贴、网络碎片化、运输方式竞争，以及日益严重的拥堵、排放、安全等等。过时的政府政策导致效率低下，传统的技术方法虽在特定地区取得了渐进式发展，但仍未实现广泛转变。这在一定程度上源自交通运输行业的固有局限，同时在很大程度上也受到公众观点及行为模式转变带来的冲击。
整个交通运输行业当前可谓是一团乱麻——从兴奋到沮丧，再由便捷到成本，竟让人不知该如何下手。因此，引导政策变化与技术进步已经构成严峻挑战，要求决策者和从业企业在努力缓解公众交通成本负担的同时(事实证明，交通成本往往在家庭总支出中位列第二)，还须应对行业内一系列彼此冲突的愿景、控制迅速上涨的交通成本并遵循严格的审查要求。
好消息是，又一波创新浪潮有望弥补这一差距。生成式AI能够将政策与技术有效结合起来，重组并优化我们的客货运输方式。
生成式AI对于交通运输业来说有何特别?
与专注于分析封闭系统中现有数据的传统预测技术不同，生成式AI能够深入研究思维与创造层面，让实时可视化成为可能，而后以多种方式在不同的时间和地点提供支持。生成式AI还能为不同背景的不同用户群体提供更好的可及性，包括面向车辆设计师、城市规划者、社区倡导者、政策制定者和商界从业者等。这种良好的可及性，让信息、访问与协作提升到了前所未有的新高度。
大多数人既不熟悉政策文件和专业术语，也不知道该如何理解二维设计、建筑或施工计划、场地规划或按颜色区分的社区地图。但人们更擅长理解图像或配有语音的视频。凭借着能够分析少量数据集的强大算法以及所生成的全新真实数据，生成式AI能够利用实时图像与视频向不同水平的人们展示周遭环境及相应感受。
简单对着两、三个潜在场景搞设计的日子已经一去不复返了。很快，不同团队和社群就将聚集在一起，根据各自认同的共同价值观与期望，携手规划街区、运输车辆、服务或站点的数十种运行场景。这样的设计成果与人们的最初设想有很大不同，新方案也往往会涉及大量人们根本没想到过的重要变量。
设想一下，AI不仅能够处理交通模式下的数据，还可以根据历史数据、天气预报、个人及文化偏好以及实时趋势，建立起对未来状况的模拟系统。这种从周遭现有事物中创造新事物的能力，正是让生成式AI在交通运输行业大放异彩的前提与根本。
生成式AI正在各行各业得到广泛应用，展示着它到底是什么、能做些什么。而交通运输将是其发挥作用的下一片舞台。
交通行业生成式AI的独特属性：
超越从A到B的个性化体验: 生成式AI正在为驾驶员和乘客创建更加精细的个性化路线，同时优化路网行驶、出行保险以及差旅沟通方面的体验。这将有效减少出行时长与燃料消耗、降低运营与保险成本，同时提高路网的安全潜力。生成式AI还能提供个性化的车外与车内体验，根据用户的喜好提供下一步行动建议，例如推荐风景更好或者设有景观环道的路线，甚至根据个人驾驶、骑行及步行风格生成定制化的出行及周边历史文化信息。
增强安全性: 通过根据传感器数据预测高风险区域的交通事故或机械故障等潜在问题，生成式AI能够协助采取主动措施。这不仅符合零排放愿景目标，也有助于防止中断、提高整体路网运营效率。
提高效率: 通过分析各类数据点，生成式AI可以在基础设施和车辆需要维护之前就提出预测。由此采取的预防措施有助于消除故障和意外停机，确保人员和货物以更加安全、可靠的方式被运抵目的地。
动态优化: 生成式AI可以通过分析交通(个人与商用车辆)数据、人行横道及应急车辆位置来实时优化交通网络，同时了解真实发生的即时事件背景(例如即将举行的重大活动、临时封路计划等)。
数据驱动设计: 生成式AI能够为整个交通系统(包括车辆、十字路口、街道、社区甚至城市整体)建立起详尽的3D模型，从而超越传统模拟场景。这将帮助城市规划者在动工之前以虚拟方式测试新项目、基础设施项目、街道交通稳定措施、行人专用步道或商业装载区，以及停车管理策略对于所有支持基础设施的实际影响。与传统试点项目不同，生成式AI能够同时运行数十项模拟，并行考虑环境影响、能源效率、弹性与材料浪费最小化等因素。这种更加全面的方法有助于预先发现潜在问题并优化设计，从而降低引发不可预见问题的风险、避免后期以极高的代价做事后修改。
企业正在使用生成式AI，通过可视化与视频形式改善设计方案的可读性。
考虑到生成式AI自身的独特功能属性，这项技术也有望给交通体系带来前所未有的新颖应用：
道路街区: 动态调整交通灯、优化车道使用并提供替代路线建议，从而实时缓解拥堵。
公共交通: 预测未来需求并优化时刻表与电动车队、3D可视化、保障动力供应并缩短等待时长。
航空: 推荐节能航线，同时最大限度减少凝结尾迹，把握行业转型期实现运营成本与排放的双重削减。
物流配送: 预测需求、设置虚拟装载区并优化车队，利用货车、货运自行车及无人机等多种选项实现高效、及时配送，同时最大限度减少对社区和路网的影响。
高速铁路: 预测潜在的维护需求，最大限度减少干扰并改善乘客与工作人员的安全水平。
海运: 优化港口的货物装卸流程，最大限度缩短周围时间并为船舶推荐节能航线。
建筑施工: 为施工项目创建3D模型，借此优化工作流程、发现潜在挑战并改进安全规划。
采矿: 设计最佳采矿路线，最大限度提升资源开采量，同时尽可能减少对环境的负面影响。
垃圾管理: 根据垃圾箱的实时容纳情况优化收集路线，努力提高收集效率并降低环境影响。
生成式AI已经在交通运输行业中的各个领域生根发芽。
这还只是众多潜在应用中的几个示例。我们可以设想一套交通体系，它既能无缝调整交通流量、也能在故障发生之前做出预测性维护，更可以为每位出行者提供定制化的通勤体验。生成式AI就是这样一项强大的新兴技术，在优化客运与货运方面已经表现出巨大的潜力。虽然尚处于早期发展阶段，但这也意味着我们刚刚接触到生成式AI那最为浅表的可能性。除了优化日常运营之外，相信生成式AI也将成为塑造未来交通运输面貌的游戏规则改变者。
但发挥这方面潜能所需要的不仅仅是技术本身，更需要以人为本的新方法。我们既需要了解生成式AI的“效果”(如何优化交通路线)，更需要理解这背后的“理由”(将如何影响我们的生活)。为了更好地驾驭这波即将到来的AI浪潮，我们应当从以下几个角度入手，为生成式AI在交通运输领域的应用做好准备：
承担数据责任：没有数据就没有AI
倡导数据治理: 倡导推行强大的数据与AI政策框架，确保推行负责任的数据收集、存储与使用实践。
投资数据安全: 通过强大的安全措施(包括团队成员在办公及居家环境下的数据使用方式)来保护敏感数据免遭泄露和滥用。
技能培养与赋能：
培养员工技能: 为员工提供数据分析、AI协作以及技术道德等方面的培训。当然，不可能人人都成为计算机科学家，但我们都应当从人文背景的技能中汲取更多灵感。
重视数据素养: 鼓励广泛了解数据的收集、使用与保护方式，关注与之对应的具体影响。
促进创新与协作：
扩大培训投入: 支持为团队及利益相关方提供负责任、且合乎道德的AI相关技能培训项目。
促进透明度: 促进关于AI实施的公开沟通，解答公众关切并建立广泛信任。
鼓励试点项目: 一次实验重于千般假设。试点项目能够将想法细化为实施策略，进而释放出生成式AI的巨大潜能。
交通领域的生成式AI普及已经开始——你准备好了吗?
本文讨论的种种潜在用例和场景，还只是生成式AI在交通运输领域可能应用的一抹剪影。随着这项新兴技术的发展成熟，将有更多实践方案与大家见面。尽管仍有一些挑战亟待解决，但生成式AI在打造更绿色、更公平的交通新形态方面确实表现出巨大潜力，只等我们将这一切转化为现实。
通过积极接纳生成式AI所固有的局限性和应用潜力，相信我们能够相互配合、引导其发挥最大价值。我们也应当以负责任的方式驾驭这股即将席卷全球的力量，确保生成式AI在交通运输领域成为积极变革的因素。只要能够抛开分歧、共同塑造起以信任和责任为基础的发展观念，我们就一定能够运用好AI工具，为建设美好明天这一共同愿景填上交通运输这块重要的拼图。
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