Trí tuệ nhân tạo và giao thông thông minh: Tương lai của các thành phố hiện đại

Trí tuệ nhân tạo và giao thông thông minh giúp nâng cao trải nghiệm lái xe, tối ưu hóa hoạt động hậu cần, đảm bảo quản lý xe cộ, đường sá và cơ sở hạ tầng tốt hơn. Hãy cùng Tìm hiểu cách các chuyên gia AI có thể giúp các công ty vận tải áp dụng công nghệ này và giải quyết các thách thức tiềm ẩn trong quá trình sử dụng. 

1.Xu hướng thị trường và số liệu thống kê về trí tuệ nhân tạo và giao thông thông minh 

Theo dự báo của MarketsandMarkets, quy mô thị trường giao thông thông minh được sẽ tăng từ 122,4 tỷ đô la Mỹ vào năm 2023 lên 248,7 tỷ đô la Mỹ vào năm 2028 với tỷ lệ tăng trưởng kép là 15,2%. Yếu tố chính thúc đẩy sự tăng trưởng của thị trường này là do sự đầu tư và quan tâm ngày càng nhiều của chính phủ cũng như sự quan tâm của người sử dụng. Các chính phủ trên càng thế giới có tầm nhìn mạnh mẽ để cải thiện hệ thống giao thông hiện đại và đáp ứng nhu cầu di chuyển trong tương lai.  

Đến năm 2035, xe tự lái có thể tạo ra doanh thu từ 300 đến 400 tỷ đô la theo dự báo của MCKinsey và 600 triệu đô la chính là giá trị kinh tế hàng năm mà trí tuệ nhân tạo và giao thông thông minh có thể tạo ra được tại thị trường Trung Quốc vào năm 2030. 

Nhìn chung, các số liệu thị trường cho thấy giao thông thông minh đang nhận được nhiều sự quan tâm của chính phủ, các công ty sản xuất xe, người sử dụng và mà một nền công nghiệp sẽ tăng trưởng và phát triển mạnh mẽ trong tương lai. 

2. Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong giao thông thông minh 

2.1. Hệ thống hỗ trợ lái xe nâng cao (ADAS)

Nhiều nhà sản xuất ôtô từ lâu đã bắt đầu triển khai các tính năng bán tự động lên xe của họ, chẳng hạn như hệ thống hỗ trợ lái xe nâng cao (ADAS) để giúp thực hiện các quy trình đỗ xe, đảm bảo kiểm soát xe trong thời kiện thời tiết xấu và tránh va chạm. Các hệ thống ADAS dựa trên camera và cảm biến được AI hỗ trợ để xác định xe, chướng ngại vật, người đi bộ hoặc biểu cảm khuôn mặt của hành khách thông qua thị giác máy tính để đưa ra những cảnh báo cho người lái xe thậm chí là các hành động để ngăn chặn lỗi của con người. 

2.2. Xe tự lái 

Xe tự lái đại diện cho tương lai của các hệ thống ADAS, vì chúng dựa vào AI để tự động hóa hoàn toàn trải nghiệm lái xe. Hầu hết công nghệ này vẫn đang trong giai đoạn tạo mẫu và thử nghiệm. Tuy nhiên, các công ty như Tesla đã tiên phong trong lĩnh vực xe tự lái và các loại xe tự lái khác trong một số tình huống với kết quả đầy hứa hẹn. Ngoài ra, còn có các hệ thống taxi tự lái, hệ thống đoàn xe tải (chuyển động phối hợp của nhiều xe tải ở cự ly gần) và điều hướng tự động cho tàu container thông qua công nghệ nhận dạng vật thể video và lidar.

2.3. Quản lý giao thông và giám sát đường bộ 

Hoạt động của hệ thống quản lý giao thông là triển khai một mạng lưới rộng khắp các camera và cảm biến để giám sát tình trạng giao thông, xác định các vụ tai nạn xe hơi thông qua thị giác máy tính và đưa ra dự đoán về giao thông. Điều này cho phép các cơ quan chức năng can thiệp kịp thời trong trường hợp xảy ra tai nạn giao thông, đẩy nhanh hoạt động sửa chữa và bảo dưỡng đường bộ, đồng thời tối ưu hóa việc chuyển đổi đèn giao thông dựa trên mật độ phương tiện.

2.4. Nhận dạng biển số xe tự động 

Các giải pháp này bao gồm camera HD gắn trên cột đường, cảm biến hồng ngoại để đảm bảo giám sát 24/7 và phần mềm xử lý hình ảnh để nhận dạng biển số xe thông qua OCR (nhận dạng ký tự quang học). Hệ thống ANPR hữu ích trong nhiều nhiệm vụ quản lý và bảo mật, bao gồm phân tích thời gian di chuyển để nâng cao quy hoạch đường bộ, nhận dạng phương tiện vi phạm luật giao thông và thanh toán điện tử cho các làn thu phí không dùng tiền mặt.

2.5. Bãi đậu xe thông minh 

Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ tìm kiếm chỗ đậu xe với sự trợ giúp của camera và thị giác máy tính, có thể triển khai cả trong bãi đậu xe trong nhà và khu vực đô thị ngoài trời. Các giải pháp này có thể hữu ích theo nhiều cách, bao gồm đếm xe và phát hiện chỗ trống được kết nối với các chỉ báo chỗ đậu xe, khớp biển số xe để phát hiện chỗ đậu xe trái quy định theo dõi thời gian để lập hóa đơn và thanh toán vé dễ dàng hơn. Camera hỗ trợ AI cũng được sử dụng để xác định các hoạt động đáng ngờ nhằm đảm bảo an ninh bãi đậu xe. 

2.6. Quản lý đội xe và tối ưu hóa tuyến đường

Các giải pháp dựa trên AI có thể giúp các công ty vận tải tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng cách hợp lý hóa và phối hợp các đội xe, tàu và máy bay. Hoạt động của chúng dựa trên sự kết hợp của GPS, cảm biến, camera hỗ trợ thị giác máy tính và các thiết bị IoT được triển khai để thu thập dữ liệu về thời tiết, giao thông, tắc nghẽn hoặc tai nạn. Các công cụ này sau đó được kết hợp với các hệ thống phân tích dựa trên AI để xử lý thông tin đó, xác định các mô hình giao thông lặp lại thông qua các thuật toán học máy và biến dữ liệu thành các đề xuất về tuyến đường di chuyển hoặc dự báo tình trạng tắc nghẽn giao thông tiềm ẩn.

3.Thách thức của áp dụng trí tuệ nhân tạo và giao thông thông minh 

3.1. Chất lượng và tính khả dụng của dữ liệu 

Các mô hình AI dựa vào tập dữ liệu lớn và đa dạng để học hỏi và đưa ra dự đoán. Tuy nhiên, việc thu thập và tích hợp dữ liệu thường gây tốn kém, mất thời gian và phức tạp. Hơn nữa, chất lượng dữ liệu có thể thay đổi tùy thuộc vào nguồn, định dạng, độ chính xác và tính đầy đủ của thông tin. Do đó, các nhà lập kế hoạch giao thông cần đảm bảo rằng họ có quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu đáng tin cậy và có liên quan, cũng như các phương pháp để  xác thực và chuẩn hóa dữ liệu cho các ứng dụng AI.

3.2. Ý nghĩa về mặt đạo đức và xã hội 

AI có thể có tác động tích cực hoặc tiêu cực đến nhiều khía cạnh khác nhau của giao thông, chẳng hạn như công bằng, quyền riêng tư, bảo mật, trách nhiệm giải trình và minh bạch.Tương tự như vậy, AI có thể giúp tăng cường quyền riêng tư và bảo mật của người tham gia giao thông, nhưng nó cũng có thể gây ra rủi ro về vi phạm dữ liệu, tấn công mạng hoặc sử dụng sai thông tin cá nhân. Do đó, các nhà lập kế hoạch giao thông cần đảm bảo rằng họ tuân thủ các nguyên tắc và tiêu chuẩn đạo đức, cũng như tương tác với các bên liên quan và cộng đồng khi sử dụng AI để quản lý giao thông.

3.3. Thách thức về kỹ thuật và vận hành 

AI đòi hỏi sự phức tạp và thay đổi nhanh chóng, đòi hỏi trình độ chuyên môn, cơ sở hạ tầng và bảo trì cao. Ví dụ, các mô hình AI cần được cập nhật và điều chỉnh liên tục để phản ánh các điều kiện thường xuyên thay đổi, cũng như thử nghiệm và xác thực để đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy của chúng. Hơn nữa, các mô hình AI cần được tích hợp và phối hợp với các hệ thống và chính sách giao thông hiện có, cũng như tương thích và có thể tương tác với các công nghệ và nền tảng khác. Do đó, các nhà lập kế hoạch giao thông cần đảm bảo rằng họ có các kỹ năng, nguồn lực và hỗ trợ cần thiết để triển khai và quản lý các giải pháp AI một cách hiệu quả.

Nhìn chung trí tuệ nhân tạo và giao thông thông minh đang ngày càng phát triển và là xu hướng của các thành phố hiện đại trong thời đại mới. Tuy nhiên, đây là một quá trình dài cần sự đồng lòng của chính phủ, doanh nghiệp và người dân. Theo dõi ngay 1C Việt Nam để cập nhật thông tin mới nhất về trí tuệ nhân tạo.