未来·交通

    未来的智慧交通是什么样子？

    2018年夏季达沃斯论坛共有9场与交通相关的讨论。从扩大电动交通规模到构建未来交通运输生态，来自世界各地的业内人士分享了他们心中未来交通的构想。

    未来交通

    是人、车、路、云一体的系统

    大数据在智能交通领域的应用正在日益加强。

    有研究显示，中国每年的拥堵成本占GDP的近2%。高昂的拥堵成本加上巨大的交通流量，使得城市交通管理面临极其严峻的挑战。

    公安部数据显示，截至2017年底，中国机动车保有量达3.10亿辆，其中汽车2.17亿辆；机动车驾驶人达3.85亿人，其中汽车驾驶人3.42亿人。从分布情况看，全国有53个城市的汽车保有量超过百万辆，24个城市超200万辆，7个城市超300万辆。

    在拥堵面前，如何治堵，缓解大城市病，成为许多城市管理者的难题。

    本届论坛联席主席、中国华为技术有限公司轮值董事长胡厚崑表示，堵车是一个世界性的难题，但人工智能和数字化可以极大地改善这个情况。

    胡厚崑介绍说，深圳是全中国车辆密度最高的城市之一，每公里大约有510辆车。深圳车辆密度最高的地区坂田基地，每天仅华为就有6万人上下班。今年6月份，深圳交警开始测试用人工智能技术根据交通拥堵状况实时调整交通灯控制策略。

    “简单一句话就是，过去是车看灯，读秒数通行，现在是灯看车，读车数放行。结果是平均车速提升了15%，员工最大的感受是早上可以晚10分钟出门，给大家带来更好的出行体验。”胡厚崑说。

    胡厚崑认为，云计算的发展已经从1.0阶段进入2.0阶段。“1.0时代是一大批生于云的企业，如Google、Uber等，他们有技术打造全新的业务模式颠覆传统能力。而到2.0时代，传统企业将充分发挥云的优势，改造自身业务模式，提升生产效率。”

    智能交通企业千方科技董事长夏曙东告诉《中国经济周刊》记者，第四次工业革命带来的变化，除了智能化、信息化对一般生产服务的改变之外，更核心的部分是它影响到了人，生活的智能化、信息化改变了整个社会。对于交通出行来说影响更为直接，未来交通会更安全、更有效率、更绿色。人工智能和云计算的出现使得整个交通系统从规划到管理到参与者都得到了整体提升。未来交通一定不只是车和路的概念，而应该是人、车、路、云一体的系统。

    具体来说，智慧交通就是要实现人跟车、车跟车、车跟路、车跟人、人跟人之间的相互交流和对话。“要适应未来的智慧交通，我们的基础设施、道路也要智能起来，要有更多的感知设备和交互设备。”夏曙东说。

    据悉，2017年底，由千方科技牵头的全球第一条智能网联汽车潮汐试验道路在北京亦庄正式投入使用。目前千方科技正在运用其自主研发的智慧交通系统改善北京中关村、CBD等容易拥堵地段的交通状况。

    无人驾驶算法依旧争议多

    在未来的交通中，新能源车的使用、电动汽车的发展也是论坛关注的话题。数据显示，中国生产的电动汽车约占全球总产量的一半。

    在“扩大电动交通规模”的分论坛上，中国科学技术协会主席、科技部前部长万钢表示：“我们发展电动汽车的初心是减少能源消耗，降低大气污染，以及创新发展。”

    按照中国政府规划，2020年中国新能源汽车销量将达到200万辆，累计推广新能源汽车500万辆。2017年，中国已累计推广新能源汽车近180万辆。万钢认为，目前中国电动汽车发展“符合初心”。

    “展望未来，我们不能武断地说创新会从哪个方向来，所以我们还是要持续地去关注很多新的想法，去推动汽车制造厂的创新等。”万钢说。

    除了新能源车，未来交通中关于无人驾驶的畅想已经在实施之中。据报道，中国计划在未来10年内部署3000万台无人驾驶汽车，有望成为无人驾驶交通领域的全球领导者。

    ABB集团董事长兼亚洲、中东及非洲区总裁顾纯元告诉《中国经济周刊》记者：“无论是现在还是未来社会，自动化技术的成功融入都需要政府、企业和学术界之间的持续关注与合作。”

    顾纯元认为，自动化技术衍生出自主化、无人化，以后无人驾驶、无人生产，都具有自主化属性，能够极大地提高效率，使出行变得更加便捷。

    在“为中国的无人驾驶汽车发展奠定基础”的讨论中，关于无人驾驶安全性和合法性的讨论也是一个重要的议题。

    世界经济论坛大中华区首席代表艾德维告诉《中国经济周刊》记者，世界上90%的交通事故都是由人为失误造成的，“如果我们能用无人驾驶改善这种状况，每年就能拯救全世界数百万人的生命。”

    但是，在人工智能领域引发的关于法律标准、责任、安全标准以及关于AI的伦理问题等，争论颇多。举例来说，因为算法的决策，当AI为了避免伤害到车上的人，面临着撞击行人或者撞击护栏的选择时，它会做什么。这些问题不是技术问题，而是伦理问题。

    “如何让每一个社会、每一个政府、每一个公司都去思考这些问题，建立透明的算法，来确保这些算法没有偏见，背后是善意的、正确的道德和伦理做支持，需要大量的研究和讨论。”艾德维说，“政府作为监管部门的挑战是，技术的快速发展导致你不可能完全了解某项技术。技术的快速变化和发展是任何人、公司、国家都不可能跟上的，但我们相信有一种更好的管理模式，即用循序渐进的方式在测试中、在过程中监管，所以我们需要以合作的方式，为社会和人类的发展取得最好的成效。”