人工智能(AI)在交通领域的应用正在推动创新，以更好、更有针对性地使用车辆和基础设施。这优化了网络性能，支持流量监控和管理，并为未来移动性（尤其是在城市中）铺平道路的解决方案奠定了基础。由于智能手机和车载位置传感器等设备在用户和服务提供商之间处理、收集和交换信息以及监控和测试信息的广泛使用所提供的机会，基础设施管理和车辆设计正在不断发展。车辆性能和人类行为。这些共同创造了大量数据（大数据），这是人工智能在交通领域应用的主要来源，使计算机能够执行驾驶等人类活动。自动化水平当今交通运输中更先进和革命性的人工智能应用之一是车辆自动化。汽车工程师协会(SAE)的标准定义了最常用于描述自动化程度的分类。这提供了六个自动化级别（包括0级，这意味着没有自动化），可以根据执行操作的人员（即人类驾驶员或系统）以及执行时间来识别这些级别。当今的汽车通常配备SAE1级和2级功能，通常称为高级驾驶员辅助系统(ADAS)，例如停车辅助、巡航控制、自适应大灯和车道保持辅助。这些设备支持驾驶员提供帮助、警告和协助，而不是在驾驶活动中取代它们。此外，一些汽车制造商可以提供配备部分自动化功能的车型，例如在特定条件下自动驾驶和自助代客泊车，但要求驾驶员始终控制汽车（SAE3级）。未来，领先的汽车制造商以及谷歌等汽车行业的后起之秀有望将全自动驾驶汽车(AV)商业化，这些汽车将能够充当智能代理，并使用从他们那里收集的数据来适应他们的需求环境。从相机、光探测和测距(LiDAR)系统、定位传感器和数字地图进行实时采集。适应基础设施虽然有人可能会争辩说，自动驾驶汽车将能够在任何外部环境中运行，以提高安全性并实时控制交通状况，但人工智能很可能还会影响交通基础设施的设计和管理方式。未来机动性的特点是广泛使用需要与系统其他元素（车辆、行人、骑自行车者和基础设施）不断对话以适应驾驶环境的车辆，即联网和自动驾驶车辆（CAV），以及“有足够设施容纳他们的智能道路。智能交通信号灯是车辆和基础设施如何协同工作以改善整体交通状况的一个例子，方法是使绿色/红色循环适应接近十字路口的实际交通，并通过优先处理救护车等数据，通过处理数据来识别示例、声音和紧急情况的图像。车辆和基础设施的技术进步也将伴随着创新运输服务的发展，以促进无缝多式联运解决方案的使用。如果规划得当并与现有的大众快速交通系统相结合，CAV可以在环境、社会和经济可持续性方面带来巨大的好处，从而促进更有效和更认真地使用资源。例如，无人驾驶汽车主要可用作“支线服务”，将居住在农村地区或低密度城市地区的人们与地铁和火车连接起来，这些地方的交通线路因车站需求低而无法正常运行，从而扩大了服务范围，增加对公共交通的支持，减少拥有汽车的需要。它们还可以增强能力有限或没有驾驶执照的用户（例如，老年人或年轻人）的潜在机动性，并允许他们在乘车旅行时进行其他活动，例如阅读或交谈。预计自动化系统也将在货运领域发挥重要作用，无论是通过自动驾驶轻型商用车或“公路无人机”在城市地区进行第一英里还是最后一英里的交付。未来之路事实上，在不久的将来，城市交通可能会发生一些根本性的变化。将为旅行者提供出行解决方案，这些解决方案不需要拥有车辆，而是基于与社区其他成员的租赁和共享（即共享出行）。然而，车辆在城市地区的广泛普及可能导致道路拥堵、能源消耗增加、污染排放、视觉影响以及土地使用支出增加。不仅会有更多的车辆可用，而且由于道路上存在空车行驶以避免停车或调度无人驾驶车辆，因此可能会有更大的出行量。总之，有必要仔细考虑人工智能应用对交通系统的广泛潜在影响，以评估它们将给交通系统带来的变化，同时还要考虑对土地利用、社会包容等的影响。城市应该以两种方式应对这些变化。在短期内，他们可以投资于市场上可用的技术创新，并将其整合到现有系统中。例如，这已经发生在智能交通信号灯上。这些设备能够根据接近十字路口的交通情况自行调整红绿周期，并可以根据一天、一周和一个月的时间自行编程。与此同时，城市将不得不以一种有远见的方式规划移动的长期未来，以捕捉等待我们的创新水平，其特点是基础设施和车辆相互通信（车辆到基础设施/V2I）和与他人（车对人/V2P）监控自己并自动响应外部条件。城市必须规划向未来的平稳过渡——一个经济上可持续但又具有包容性的未来，避免任何形式的数字鸿沟。这意味着重新思考移动系统，包括公共交通服务、基础设施维护、物流、票价和法规。它还意味着投资于能力建设和培训，以教育和制定高级运输分析师管理这些新流程的标准。
