5G+交通:智能交通系统,离我们还有多远?

(原标题:5G+交通:智能交通系统,离我们还有多远?)


几天前跟朋友们在群里视频聊天,说到了最近的5G手机,又说到了新基建,就有朋友想让我说说,5G究竟能给生活带来什么?

因为他觉得5G相比4G并没什么本质上的不同——无非网速快了很多。

为什么整个科技圈似乎把5G看的无比重要,甚至有人将之称为“第四次工业革命”?但好像它距离普通用户还有很漫长的距离。

虽然我自己并不认为5G是第四次工业革命(原因我会写到另一篇文章中),但它的重要性毋庸置疑,它将会是下一次技术革命来临前的重要节点和基础技术之一。

所以对于朋友的问题,我只能试着从某一个很小的场景切入,比如衣食住行里的“行”,我将应用场景设定在城市,试着说明在5G的加持下,城市智能交通系统会变成什么样,进而如何影响我们的日常生活。

1、交通失控:信息大爆炸的必然结果

交通是什么?

从普通人的视角来看,交通就是道路、道路上的人、各类车以及红绿灯等设施所共同构成的系统。

而从专业角度来讲,交通是个变量众多的数学模型,道路、人、各类车、气候条件、突发事件、红绿灯……等各类信息都属于一道数学公式里的不同变量,而众多数学公式相互联系,构成一个庞大的数据系统。

在过去的许多年里,因为交通系统中各类影响因子(变量)的发展都是可预见的,人类的交通系统基本上都处于可控范围内。

但自从汽车工业跨入上世纪后半叶,尤其是这二十年来,各种自动化组装流水线的高效运转,以及全球供应链的成熟(这里边做出巨大贡献的毫无疑问是中国),汽车的制造成本被大幅压缩,加上全球经济环境的稳定与活跃,全球GDP在这半个世纪里基本上稳步上升,人们的生活水平获得实质提升,所以汽车的消费高涨也就顺理成章。

需要指出的是发展中国家如我国出现的交通问题,在西方国家发展初期也都出现过,但由于西方发达国家人口密度普遍偏低,且道路网络发达,所以一直都处于可控范围内。

全球各国的城市化步骤也一直在推动,人流汇聚,财富汇聚,交通需求也呈现出集中化趋势,于是交通变量开始呈现出指数级增长。

这种情况下,城市做出的对策一般是修建更多的道路,包括用于疏解交通压力的高架、快速路、立交桥、轨道交通等设施,同时根据车流量增设红绿灯,扩大交通管制队伍。

但是人们还是会发现,即便做出了如此多的举措,在理论上也不应该再出现如此多的交通问题,为什么事实却截然不同?

其实答案很简单,因为我们处理交通状况的能力有上限。

在以前,在车辆比较少的年代里,人们的交通出行方式比较单一,那个时候的交通问题基本归咎于人们掌握的信息不够多;而现代的交通系统中依然存在着很多问题,其原因在于人们处理信息的滞后性,时间会放大整个交通系统恶化的程度,这里边缺乏足够的交通信息也是一个重要原因;而放到今天,信息化手段的运用,基本上能够让我们看到城市的每一个角落,但依然无法解决交通问题,这里的根本原因在于我们的处理能力不足。

这不是个人或者制度原因,它是个技术原因。

在今天,每一个玩着手机的路人,每一辆共享单车或电动自行车,各种类型的汽车,气候条件,公共安全/卫生事件,路况信息,信号灯……等等所有一切的能够影响交通系统的人事物都是一个数据包,这个数据包每时每刻都在更新数据,这些动态数据构成整个交通系统。

当海量的交通相关信息来到控制中心,我们就需要同时处理这些数据并将结果回传,以维持整个系统的有效运转。

而真实情况是,我们现在依然沿用一个世纪前的处理方式,所以很多交通影响因子都处于失控状态,最终导致了整个系统的失控。

而如果有更多的交通设施(比如无人驾驶类设备)进入这个交通系统,整个交通系统又不做出对应改变的话,交通必然进一步失控。

但现在看来,低时延、高数据速率传输已经不算什么难题,看来我们的交通终于有特效药吃了。

2、5G如何构建新交通系统?

上边说过,交通系统存在数据量巨大、变化快、瞬时高并发等特点,如果这些特点能够被一种技术针对性解决,整个社会的运转必然会更加高效。

幸运的是,5G的特点就像是为交通量身打造的。

5G的特点我们说过:低时延、高数据传输速率、大规模设备连接等。

现在我们知道5G将会帮助人们构建新交通系统,但应该如何构建?这是个问题。

在对于交通的终极规划方案里,人工智能是最终选择也是最优选择,而遗憾的是,人工智能仅靠5G技术的发展无法实现。

在这里,有必要引申一句老祖宗的话——“天之道,损有余而补不足;人之道,损不足而益有余”。意思大家应该都懂,在我看来,5G构建新交通系统的中心思想就在这句话里。

首先,我们需要搭建许多5G基站。这些基站将为交通系统中的所有状态极其不稳定的变量提供一个稳定的信息传输环境。比如说车载系统可以将车辆异常信息标注后传送回控制中心,人们对于交通状况的实时反馈也能迅速进入大数据分析系统中。

其次,所有交通影响因子都需要连接到5G网络——可以保证数据的低时延传输,这里需要一定的硬件支持。比如说机器用5G芯片,这类芯片功能单一,但拥有基本的控制单元,它可以应用于汽车,也能应用于电动自行车,甚至可以内置于平衡车、自行车等简易交通工具中。

再次,要建立大数据分析中心和交通系统的云计算平台。前者的作用在于梳理复杂多变的交通状况,并给出可行的标准管理方案,同时能够迅速罗列交通事故的重要信息。这个大数据分析中心的数据来源于第二条里所讲到的各类设备,这些数据可能包含事故人员信息(是否有伤病)、周边路况信息等,这些信息帮助交通管理人员迅速处理事情,恢复交通的正常运转。而这些评估,需要云计算平台提供算力。

最后,无人驾驶与交通预测系统的结合。

这个算是很重要的过渡。当前的无人驾驶技术,基本上依赖的还是汽车本身系统对于交通实况的处理能力。换句话来说,驾驶员换成了汽车上的人工智能系统,这个系统需要许多的传感器来辅助驾驶,这些传感器就如同人的感官一样,它们收集各类路况信息,然后迅速处理并形成决策,汽车随之做出改变。

从本质上来说,它改变的是人们的驾驶方式,而并非交通系统。甚至可以说,无人驾驶也可能对于整个交通系统来说是一个重大缺陷。

因为它无法预测路况,它是基于现状进行处理的,而真实的交通事故一般都起源于瞬时信息量暴增,它是概率学中小概率的叠加产物。

所以我们需要汽车与汽车之间信息共享,汽车与系统之间信息共享,这样就可以在事故发生前进行有效规避。

这种预测系统中,汽车要充当的角色在我看来是执行者,而非决策者,因为它无法“看”到所有的情况,而决策者需要拥有“上帝视角”。

在不远的将来,5G加持的新交通系统将拥有自己的传感系统,比如说卫星——天基传感系统、摄像头——地基传感系统,以及内置于各类设备上的传感器、芯片等电子元件。

它们与交通设备自身的传感器进行交通信息交换和比对,这样的话,人们将得到最大的交通视野。

3、我们距离新交通系统还有多远?

说实话,需要解决的问题还有很多,这里边不仅包含技术问题,比如L4(无人驾驶最高等级)能否满足交通系统对于交通设备运行的要求,如何实现不同设备传输数据的标准化等;还包含法理问题,比如说很简单的一个场景——如果你驾驶一辆具有无人驾驶功能的汽车在路上撞了人,那么事故责任如何划分。

在罗列这些困难之前,我们可以先看看,在人工智能时代没有真正到来前,新交通系统会给我们的生活带来哪些改变。

我们可以设定一个生活场景,比如一位城市里的5G用户。

首先说明一下,你在将来办理的5G卡可能会有一些附属卡,这些卡片基本跟5G手机卡一样,不过它们的使用者并非人类,而是机器,比如说汽车、电动自行车等,插上卡后,这些设备在网络世界中就相当于有了真实的身份证,可以持证上路,同时成为交通系统能“看”到的交通工具。

好了,你的卡都插在了对应的位置后,可以开始你的一天。

清晨你开车上班,那么汽车在启动时,你可能就会得到路线信息和车辆信息,同时你的手机和智能家居系统进行“沟通”后,会告知你的状态,然后启动车子,出发。

如果无人驾驶还没有那么发达,大概这时候你还是要自己开车,但汽车系统会拥有一定的权限,比如说紧急制动等等,这个时候,汽车系统会与交通系统的大数据分析中心连接,在正常情况下,它会以绿色数据包(安全状态)的形式存在于数据库中,而如果在前方十字路口处,在你看不到的地方有一辆汽车涉嫌危险驾驶,并可能会对你的驾驶状况产生威胁时,在大数据分析中心,你的数据包会变成红色,大数据在分析状况后马上回传信息给你的汽车,以及危险驾驶的车辆。

危机渡过后,数据包再次恢复绿色状态,你继续前行。

到公司后,汽车会根据摄像头及传感器回传信息自行泊车。

中午的时候,你要步行去两条街以外吃饭,这个时候,手机将会成为你跟交通系统的连接点,你甚至可以玩着手机过马路,因为交通系统在你过马路前,就会将指令发送给计划从这里经过的汽车上,当然,还是要以小心为上。

晚上下班,晚高峰,你可以设置成自动驾驶模式,汇入车流往家赶。这些距离很近的车辆将共享所有信息,比如说路况、速度等,就像车辆与车辆聊天一样,汽车可以精准地避免追尾等事件的发生,甚至于不会出现堵车现象——因为汽车之间存在高度的协调性。

你可以尽情设想一下,这种智能化能给人类生活带来的巨大改善,以及对于时间效率的巨大提升。

那我们顺着这个过程找找问题。

第一,系统适应性问题。

我们知道这样的系统比较依赖5G基站以及大数据、云计算等,问题在于极端天气条件或突发事态状况下,这些设施能否继续工作。

新交通系统对于5G网络的要求很高,不仅是强度、覆盖面积、密度,还包含三维空间中数据传输能力。

当然,以后可能会有天基系统支持5G,但在大雾或极端雨雪天气,5G对于系统的支撑强度还是个疑问。

第二,数据隐私性问题。

这个之前谈过,这也是阿里达摩院2020年重点研究方向之一,它不仅存在于交通领域,对于金融领域和民生领域同样重要。

因为连接设备的数目将远超过如今,同时各类设备的连接也前所未有地紧密,那么如果这里边某一个点出现了BUG,对于整个系统来说,也就存在了巨大的威胁。

第三,AI权限问题。

大数据分析中心实质上类似于初级的人工智能,如前所述,人工智能将是整个系统里唯一拥有“上帝视角”的存在,那么它的权限包含哪些就需要我们仔细斟酌。

尽管在这个系统中,每一种交通情况的对应处理方式我们都会以程序的形式罗列进去,但我们无法预测真实交通事故发生时,AI在复杂情况下所做的决定是否合理。

代码在逻辑自洽时还好说,如果代码自相矛盾,那么会不会出现意料之外的情况,这是需要我们在设计之初就去思考的问题。

第四,法理问题。

这个其实已经说过了,在真正推出无人驾驶之前,就存在这种在法律上很难界定责任的情形。那么在退出以AI为核心的新交通系统之前,我们该怎么判定事故责任。

因为新交通系统存在预判模块,那么在理论上来说,接受指令的汽车不应该出现事故,但实际情况中我们无法避免意外的发生,当意外发生时,责任该由谁来负担?

人工智能?汽车系统?还是驾驶者角色与乘坐者角色有些模糊的车辆拥有者?这是个问题。

当然,这些是我们在通向智能交通系统道路上所要面对的问题,而不是去回避以及停下来的理由。

总结

其实5G的发展跟我们每一个人息息相关,跟我们的生活也息息相关,它不是股票市场里一个浮沉的概念,也不是科技圈来展示自己智商和见识的优秀工具,它是一种还未被证实的必需品——就像电话之于电报时代,智能手机之于互联网。

迟早有一天,我们会发现5G沉入底层,成为这个世界的“基础设施”。

而且要着重说明的是,中国的5G在世界行列中第一次来到了“引领者”的位置,而很可能,我们新的腾飞机会也在于此,这也是我们强调“新基建”的意义所在。

愿我们有更好的明天。

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