数据流入高速路 物流交通有了新玩法

  • 日期:08-01
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  “交通运输最大的特点就是移动的随机性和地域分布的广泛而新一代的信息技术非常适合这一特性,特别是移动互联网,大数据,云计算等技术的快速发展,促进了交通与信息的深度融合。最近,交通部总工程师周维如在第19届COTA国际交通技术大会(CICTP2019)政府论坛上说。

卡车司机如何在不排空汽车的情况下在路上行驶?人工智能系统如何预测道路拥堵并提供控制策略?在石油等大数据的新时代,随着数据和算法的加入,传统的物流运输业也出现了一些新的问题,并且有许多新的发挥方式。

数据加算法预测拥塞

早上9点45分,一辆带牌照“苏娥”的车进入苏嘉杭高速公路苏州城站。人工智能算法基于大数据实时预测车辆的行驶路径。经过分析,该车将离开盛泽。开车时间约为30分钟。

一旦道路的交通量增加,系统将自动确定车辆主要来自拥挤区域的位置并预测未来汽车的拥堵。产生主动控制策略,并且释放诸如拥堵,行驶时间和绕行计划的信息,并且车辆由车道信号控制装置驱动以绕过最近的相互通信。

“过去,国内外积极预防拥堵的研究受事件控制,基于历史和相关数据的二次开发缺乏先进的预测研究。”苏娇集团副总裁王东平智能城市研究院院长说。目前,通过二次开发的历史数据和相关数据,从2004年到现在,大数据可以用来积极干预道路拥堵。开发的智能系统包括信息收集,存储,传输,大数据分析和预测以及运输。控制策略智能自动生成,终端控制等环节。

高速互通,互通之间的通信量占该线路总交通量的46%以上。与当前公路交通拥挤管理模式相比,依靠交警暂时关闭和互操作的经验,这套依靠大数据和算法的解决方案实现了管理模式从经验决策到数据决策的升级。

“传统的数据分析主要在excel表格中完成,但非结构化和半结构化数据,如视频,天气,道路状况等,无法用excel表格完成。”面对各种各样的数据源,王东平还指出了当前数据分析方法的局限性。

他认为,数据驱动的创新必须从四个方面进行:方法论,技术,组织和应用。 “原始数据没有统一的定义。最后,还有一些维度,因此数据治理工作非常重要。”王东平表示,面对日益增长的流量数据,有必要为大数据建立一个新的大数据平台。该应用程序提供数据处理分析功能。

降低成本,提高效率,增加公路运费

除了利用大数据分析道路拥堵外,人工智能还开始在优化公路货运方面发挥作用。

目前,中国已成为名副其实的“国家之轮”,拥有全球最大的物流市场,全国货运量的80%,运输成本的50%来自公路运输,公路物流成本达到1.2万亿美元,几乎是美国市场规模的两倍。

对应庞大的道路物流市场是中国高度分散的公路运输系统。中国有3000万货车司机,占中国货运总量的75%。但是,长期存在的小型,分散,混乱,薄弱的公路货运,货物信息不对称和不透明的运价系统严重制约了公路货运的发展。

如何改善多,小,散,混乱和弱路货运的情况?在曼邦集团公共和行业政策研究专家孔庆峰看来,大数据和人工智能等数字化方法已经开始赋予公路货运,并优化了原有的交易模式和业务流程。有效解决了效率和成本问题。

2017年12月,贵阳综合交通大数据应用技术国家工程实验室研发中心正式成立。通过大数据和人工智能技术开发的智能数据调度和交易系统,卡车空转率下降15%-20%,司机收入增加30%,交货时间从原来的2.27天缩短到0.38天。在就职典礼上,美国西北大学终身教授聂宇认为,未来在线货运平台的发展可分为三个步骤:一是实现中短期预测通过挖掘历史数据的运费;二是通过车主量身定制的货运专线和报价策略,逐步整合供应方资源,打造灵活多样的平台可控车队;三是开发一站式第三方车辆物流产品。

“技术水平必须解决预测,匹配,定价和调度这四个核心技术问题。首先解决这些问题的人将成为MaaS(无缝旅行社)时代的领先物流企业。”聂宇说。

随着人工智能的普及,智能卡车技术近年来也在加速发展。 2018年5月,智家科技开发的自动驾驶40吨重型卡车完成了首个全球仓库到笼式L4卡车无人道路试验。通过人工智能和深度学习技术,以及车内配备的激光雷达,在高速场景中,无人驾驶重型卡车可以准确识别300米内的障碍物,并可以控制车辆采取紧急停车或旁路响应速度为25ms。即使在行驶速度达到80kmh时,避障等措施也能实现安全的自动驾驶。目前,一汽解放,NVIDIA,智佳科技等汽车驾驶项目已达成深层战略合作,届时将建设大型无人驾驶重型卡车车队,并于2021年上路。