智能交通：怎样应用处理数据？(3)

一些数据在实现路网的交通状态分类估计拥堵状态中可以有良好的应用，但是是否就一定能够足够支撑信号控制这样要求更为精细的工作？目前尚无法断言能还是不能，因为大数据的一个特点也是可以应对不确定性，因此需要我们发挥聪明才智更好的去研究。

2）算法的问题

从alphago到alphago zero，算法方面也是有了改进，因此，实现了新的进展。在交通控制方面，要实现人工智能的“大脑”，或许可以参考其他领域的算法，也可能与人工智能在其他领域的应用技术有所不同而需要有突破性的算法，现在有很多的科研人员已经在从事该方面的工作，期待能够看到突破性的进展。

3）确定性vs不确定性

仍以下棋为例，在下一步棋前，对于棋盘上已有的情形是100％准确了解的，但是在交通管理（如信号控制）中，在做出下一个决策的时候，是否能够100％（100％！）准确地了解当前已有的情形呢？

同样，在下一步棋后，计算机可以对对手所能够做出的选择乃至到最终结局都有个效益估计，但是交通呢？如何对未来进行接近100％的预测，这恐怕又是一个难题。同时，交通中的随机性更强，一起事故、一起违法、一个闯红灯的行人等，都可能对正常的交通流运行带来较为明显的影响。

当然，大数据的理论基础是信息科学，其本质就是要消除不确定性，但是要应对交通的不确定性应该还是有大量的工作要做。当然，这里只是对比下棋，人工智能可能有无数种技术方法，总应该有一种能够满足交通的需求吧？

未来

无论如何，人工智能、互联网公司的进入算是给多年传统的智能交通（管理）系统的发展注入一股新的活力，带来了新的概念的同时，也在触动传统交通工程领域的思考和提升，期待未来能够有所颠覆。传统上城市交通领域所研究的模型不可谓不多，然作用似乎有限，未来期待在数据的支撑下，通过科研机构、行业企业等的充分融合和协作，充分应用人工智能的技术，实现新的突破。

（编辑：ASP站长网）