气候变化的影响似乎无处不在。几乎每天都有记录到创纪录的湿度、干旱和极端温度。即使是怀疑论者也开始接受我们的气候正在以有害的方式变化。剩下的唯一问题是它是自然循环的结果还是由于人类污染我们的大气。智能交通控制和监控是减少碳影响的一种方法。
是时候实施智能交通控制系统了。数十亿美元被用于减少每天排放到大气中的二氧化碳。白炽灯正在被 LED 取代，燃煤发电厂正在退役，森林正在重新种植，以减少我们人类的碳足迹。不幸的是，十字路口怠速车辆尾气等温室气体的重要来源仍然没有得到解决。汽车工程师在提高汽车效率方面取得了重大进展，但在停车灯时制动至停止、怠速和加速会浪费燃料并增加污染。
使用人工智能升级交通控制和管理系统可能会显著减少我们造成的大气超载。减少驾驶员在红绿灯前不必要地等待的时间也可以降低似乎正在上升的挫败感和路怒症。
美国自动交通控制的起源可以追溯到 1914 年，当时俄亥俄州克利夫兰安装了第一盏电动交通灯。据估计，今天使用的交通信号灯中超过 90% 仍然使用相同的基本时钟技术来计时其运行。我们似乎被另一个时代的技术所困。基于 clock 的技术持续存在有许多实际原因，包括：
简单性和久经考验的可靠性，软件几乎不需要技术专业知识
与交通控制系统的安装基础的兼容性和熟悉度
成本相对较低
车流较低且交通模式可预测的交叉路口与时钟管理配合得很好。随着车流的增加，需要更新的技术来优化流量。
这个行业的变化速度似乎可以用冰河来形容。1980 年，Split Cycle Offset Optimization Technology （SCOOT） 引入了根据当地交通状况自动调整时序周期的功能。1987 年，美国交通部下成立了国家合作公路研究计划。其目标是研究缓解城市交通拥堵的方法。最近，智能交通系统 （ITS） 软件平台结合了计算、传感和通信技术的强大功能，以更有效地管理交通。高级交通管理系统 （ATMS） 通过将来自摄像头、速度传感器和体积流量的实时交通数据发送到可以调整信号周期的运输管理中心来增强控制能力。自适应交通信号控制和信号优先功能是智能交通系统的一部分。这些进步的实施受到限制。
高级交通传感器可以实时生成优化交通流量所需的数据。感应回路、红外、雷达、摄像机和多普勒传感器能够报告当前状况，包括交通计数、车速、天气状况、应急车辆、行人、骑自行车的人和道路事故。
许多十字路口都由实时闭路视频监控，以允许人工管理人员评估交通状况并记录事故。数据被传输到交通控制中心，在那里进行分析、保存并用于驱动数字高速公路警报标志。一些单独的十字路口利用传感器输出来检测等待的交叉路口并相应地调整周期时间。在其他情况下，城市街道每个角落的交通信号灯都经过协调，以允许交通阻塞不间断地流动。如今，真正使用这些数据来自动主动实时管理城市交通的系统相对较少。
人工智能和机器学习的应用以实现交通模式识别，为提高道路效率引入了全新的功能。 由 AI 驱动的系统可以在瞬间做出交通管理决策，通过分析从每个方向接近的车辆总数和类型，自适应地修改信号灯时间，以促进最大交通流量。动态交通信号控制使用持续监控和计算最佳绿灯灯时间的算法，以最大限度地提高通过十字路口的车辆数量。其他因素包括历史交通数据、工作日高峰时段、应急车辆、道路危险、当地事件、道路施工和天气状况。收集的大量数据可以让 AI 系统预测未来的交通负载，从而进一步优化交通流量。内置了硬性限制，以确保不会忽略低流量转弯或交叉车道上的车辆。它提供了额外的功能，从确定何时何地进行道路维修到评估车祸历史。使用实时数据，AI 交通控制系统可以抢先将高水平的流量重定向到备用路线。闯红灯的车辆数量可以解释为由于过度拥堵而导致的挫败感程度。
大多数传统的嵌入式道路传感器可检测 1 到 4 辆汽车，并且通常只在转弯车道上检测。强大的微波传感器不仅可以在十字路口收集数据，还可以在多条车道上收集数千英尺的数据，以考虑接近车辆的数量。电流传感器能够在最远 500 米的距离内进行检测。先进的计算机视觉和前射雷达系统能够在雨、雪和雾等不利条件下可靠地检测和识别多达数百辆车辆。
从历史上看，城市一直不愿意实施新的交通控制设备和软件，通常更愿意使用与已安装基础设施兼容的熟悉的旧系统。创建 AI 模型并对其进行训练是一个昂贵的过程，需要具有新技能的经验丰富的人员。当前的 AI 迭代偶尔会出现“幻觉”，从而引入潜在的可靠性问题。尽管减少交通拥堵可以产生积极的经济影响，但城市对新技术进行重大投资的经济激励可能有限，除了获得市民的赞赏之外，没有任何好处。
似乎所有元素——包括访问 AI 计算能力、坚固耐用的传感器、高清摄像机、铜缆或光纤网络通信链路以及定制的 AI 算法——都可用。现在只剩下利用它们的意愿。
添加和升级现有的高性能传感器和相机将为高级传感器和多种类型的相关互连产品（包括坚固耐用的环境密封连接器）创造一个不断扩大的市场。与 AI 计算资源的光纤链路可能成为当前光纤到户建设的另一个方面。第 5 代和未来的第 6 代蜂窝通信协议可以提供高速安全链接，并提供另一个通道，远程交通传感器可以通过该通道传输数据和接收交通信号灯变化。随着在主要城市道路上安装广泛的传感器网络，数据收集和分析将演变为基于云的计算架构，需要最少的人工干预。
所有这些进步将导致对具有更大容量、速度、可靠性、安全性和低延迟网络资源的计算和通信系统的需求。在未来的某个时候，车辆将直接与道路基础设施以及其他汽车通信，以管理自动驾驶运输。消除人为错误是最大限度地减少汽车事故的最终解决方案。
利用 AI 的交通管理系统可以减少燃料浪费、空气污染、旅行时间、挫败感和碰撞，同时使汽车旅行更加愉快。对我来说似乎是轻而易举的事。