我記得我從德克薩斯州圣安東尼奧市（San Antonio）到亞利桑那州尤馬（Yuma）的第一次飛機飛行中最細小的細節(jié)。那時，我們從旅行社購買了機票，并攜帶了旅行支票，而不是現(xiàn)金或信用卡。我經(jīng)過了鳳凰城，在那里對我的錢包進行了手動安全檢查，發(fā)現(xiàn)了胡椒噴霧-我知道我會留下來的。每天只有幾趟航班可以將Phoenix飛往尤馬，而我的聯(lián)系信息是從代理商那里獲得的，該代理商提供時間表和登機口號碼的打印輸出。但是即使在那時，那些時間表和登機口也是在大多數(shù)事情都不是這個時代的計算機生成的。

運輸業(yè)利用最新技術來提供更好的出行體驗和服務的悠久歷史。今天也不例外：行業(yè)正在經(jīng)歷全面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以實現(xiàn)新的出行方式-從互聯(lián)和自動駕駛汽車到按使用付費和移動即服務模型。

即使對于行業(yè)中最先進的組織而言，啟用這些新的移動性模型也可能會面臨挑戰(zhàn)，這通常是由于缺乏設想和實施新的數(shù)據(jù)驅(qū)動方式來解決古老問題的技能。但是回報是巨大的：

制造商可以制造更安全的車輛，以減少致命事故的機會。

公交運營商可以按計劃保持地鐵，火車和公共汽車的正常運行。

航空公司可以確保更高的安全性，并提供個性化的服務來緩解疲倦的旅客。

市政當局可以減少街道和高速公路的擁擠狀況，以保持交通流量以更可預測的速率流動，并減少交通擁堵帶來的污染。

通過將大量數(shù)據(jù)放入人工智能（AI）驅(qū)動的系統(tǒng)中，所有這些用例成為可能。從汽車設計店到城市規(guī)劃辦公室，人工智能都是互聯(lián)交通新時代的基礎。

人工智能用例

也許我們聽說過的最常見的用例是在自動駕駛汽車和高級駕駛員輔助系統(tǒng)中做出瞬間決策的AI。這些進步融合了廣泛的AI技術，例如深度學習，自然語言處理，計算機視覺和手勢控制功能，從而為車輛安全運行提供了“智能”。

如今，道路上的許多車輛都是“智能”的。它們包括諸如緊急制動，交叉交通檢測器，盲點監(jiān)控和駕駛員輔助轉(zhuǎn)向等功能。這些車輛位于下圖中的“第2級”。同時，在整個行業(yè)中，3-4級實例在受控環(huán)境中迅速上升。