インテリジェント建設機械の活用により、交通工学における施工はより正確で高品質になり、インテリジェント交通システムの導入により事故は減少し、交通はよりスムーズになります。インテリジェント設計アルゴリズムを活用することで、ルートはより合理的になり、移動はより環境に優しくなります。「人工知能＋交通」は、生産とライフスタイルを変えつつあります。
最近、運輸省を含む7つの部門が共同で「『人工知能＋交通』実施意見」を発表し、技術供給やシナリオエンパワーメントなど4つの側面で16の具体的課題を提示しました。2030年までに、インテリジェント統合3次元交通ネットワークを全面的に推進し、主要なコア技術を独立制御可能にし、全体のレベルを世界トップレベルに引き上げることを提案しています。
これにより、実証路線の交通効率が約20%向上すると期待されます。
人工知能と交通の高度な融合は、確固たる技術基盤の上に成り立っています。意見は、応用技術のブレークスルー、インテリジェント製品イノベーション、そして包括的な交通モデルの構築と基幹技術の供給拡大という3つの主要な方向性に焦点を当てています。「基幹技術の供給拡大に重点を置くことで、技術研究開発から製品応用までのイノベーションチェーンを合理化することが狙いです」と、中国工程院院士で北京航空航天大学学長の王雲鵬氏は述べています。王氏は特に、包括的な交通ビッグデータモデルの構築という明確な提案に言及し、様々な高品質データセット、アルゴリズムライブラリ、ツールチェーンを網羅する「交通頭脳」を構築すると述べました。このモデルは、業界のインテリジェント化を支える統一的なモデル機能を提供し、技術共有と協働イノベーションを促進するとしています。
近年、交通分野におけるビッグデータモデルの構築は加速しており、国家レベルでは、今年8月に運輸部の主導の下、交通ビッグデータモデルイノベーション産業連盟が設立されました。すでに50社以上の大手企業、人工知能（AI）企業、関連大学・研究機関が参加し、860件の典型的なAI応用シナリオを特定しています。企業レベルでは、中国物流集団が「六雲（Liuyun）」ビッグデータモデルをリリースしました。このモデルは、複合輸送や倉庫スケジューリングなど、40以上のサブシナリオに適用可能です。また、百度の交通ビッグデータモデルを基盤に構築された「スマートハブ」は、10以上の都市に導入され、レベル2レベルの運転支援機能を搭載した100万台以上の車両が接続されています。
運輸省の関係者は、「全国の実証エリアでは、大規模モデルに基づく道路網の運行監視・早期警報、交通量の多い幹線道路のプロアクティブ管理、統合型旅行サービスなどのアプリケーションが実装されています」と述べています。幹線道路のインテリジェント化と多層的に洗練された交通管理モデルの構築により、実証路線の効率は約20%、突発的な事故への緊急対応効率は約30%向上すると見込まれています。
人工知能（AI）は、ビッグデータ分析と高精度モデリングを通じて、交通インフラの強固なデジタル基盤を構築しています。データによると、高速道路・水路交通インフラのデジタル変革・高度化に向けた20の実証エリアでは、実証路線の総延長が6万キロメートルを超え、そのうち高速道路は約5万4000キロメートル、水路は約7500キロメートルに及び、国家総合三次元交通ネットワークの主要骨格をほぼ網羅しています。
中国科学院院士でハルビン工業大学教授の李輝氏によると、「AI＋交通」のデジタル基盤の構築は、交通インフラのデジタル化レベルの飛躍的な向上を効果的に支援し、交通計画、建設、管理に科学的根拠を提供するとされています。複合支援運転などの分野における応用シナリオの展開
AIと交通の深層統合の鍵は、豊富な応用シナリオにあります。このシステムは、複合アシスト運転、インテリジェント鉄道、スマート船舶など7つの主要分野にインテリジェント応用シナリオを展開し、革新的なシナリオの実現を加速させています。「これらのシナリオは、輸送のほぼすべてのサブセクターを網羅しており、新技術と新製品のためのより豊富な試験場と応用空間を提供しています」と王雲鵬氏は述べています。
まず水上輸送を見てみましょう。52の自動化ターミナルが建設され、独自に開発した全自動コンテナターミナルインテリジェントオペレーティングシステムは、国内外の10以上のターミナルに適用され、電子水路図は長江本流と支流の水路に成功裏に導入されています。港湾、水路、船舶のインテリジェント化が加速し、水上輸送の効率性が効果的に向上しています。
わが国の内陸水路輸送は、水路全体の品質の低さや、「小規模で分散しており、複雑」な海運市場といった問題に直面しています。 「輸送効率をさらに高めるには、水路のアップグレードと変革、そして水路、港湾、航路支援といった輸送システム要素の有機的な統合を促進する必要がある。そのためには、人工知能（AI）の活用拡大が不可欠だ」と、中国工程院院士で武漢理工大学教授の閻馨平氏は提言した。さらに同氏は、我が国は現在、平路運河や三峡水路新航路といった大規模水路プロジェクトの建設を推進しており、これらを起点として、輸送システムを単一地点の突破口から「船舶・貨物・港湾、人・機械・環境」を統合したシステムへと変革することを加速させるべきだと付け加えた。
高速道路では、百度スマートクラウドを搭載した京雄高速道路が、視覚と言語の大規模モデルを連携させることで、重要な異常事象の「二次プッシュ」を実現している。滴滴自動運転と広汽Aionは、新世代のプリインストール型自動運転車を共同開発しました。自動運転は、車両と道路の連携と相まって、より多くの「スマート」な車両が「インテリジェント」な道路を走行することを可能にします。
「ガイドラインは、需要重視、シナリオ主導のアプローチを堅持し、ベンチマーク実証を通じて業界全体の品質と効率性の向上を目指しています」と王雲鵬氏は述べています。彼は複合型運転支援を例に挙げ、既存の基盤に基づき、主要地域のイノベーションクラスターを支援し、省庁間連携や車両・道路・クラウドの統合を模索することで、運転支援の大規模商用化を加速させるべきだと提言しました。
コンピューティング能力、データ、ネットワークへの支援強化
人工知能と交通の深層統合は、新たなインフラの支援に大きく依存しています。ガイドラインは、コンピューティング能力、データ、ネットワークの3つの側面について具体的な規定を設け、これらの要素の保証を強化しています。
コンピューティング能力に関しては、ガイドラインは、業界のコンピューティングリソースの総合的な計画を強化し、主要な交通インフラを活用して、地域の状況に応じたコンピューティング能力のサポートを強化することを提案しています。百度の担当者は、百度スマートクラウドは、様々なシナリオのニーズに基づいてスマートハイウェイの大規模モデルに高性能コンピューティングクラスターのサポートを提供し、イベント検知や緊急通報のための継続的かつ安定したコンピューティング能力を確保できると説明しました。「今後、より多くの高速道路シナリオへの大規模モデルの適用を深め、スマートハイウェイの構築に貢献していきます。」
データに関しては、次のステップとして、包括的な交通ビッグデータセンターの構築を加速し、データ共有と高品質データセットの構築を促進し、データ要素の価値をより効果的に発揮させることを目指します。「データは、大規模人工知能モデルの訓練と適用のための『燃料』です」と、中国物流グループの担当者は述べています。中国物流は、「人、車両、商品、ヤード、道路」を網羅するフルチェーンのデータ収集システムを構築し、輸送軌跡や複合輸送など、様々な典型的なシナリオに対応した高品質データセットを形成しています。今後、デジタル製品マトリックスの構築を加速し、業界が「経験に基づく意思決定」から「データ駆動型インテリジェント意思決定」へと移行するのを支援していきます。
ネットワークに関しては、様々なネットワーク技術の統合的な応用を推進し、インテリジェントセンシングシステムと高速データ伝送チャネルを構築し、車路連携、遠隔制御、リアルタイム監視のための低遅延、高信頼性、広範囲な接続性を提供していきます。
出典：人民日報、記者：韓欣
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