當今世界各大城市普遍面臨交通擠塞、交通事故頻繁等難題，這些“城市交通病”不僅影響居民出行體驗，更造成巨大的經濟損失。據統計，交通擠塞帶來的損失佔城市居民可支配收入的20%，每年約合2,500億元人民幣，約相當於城市GDP的5%～8%1。如何緩解擠塞、提升交通效率已然成為提升人民收入，提高生活體驗的重要話題。在此背景下，人工智能（AI）技術迅速崛起，並逐步影響交通運輸領域。智能交通系統利用AI、大數據、物聯網等新技術，以實現減少擠塞、提高安全、節能減排，並為自動駕駛等創新提供支持。對於企業而言，AI驅動的智能交通不僅將改變城市交通運行方式，也將重塑相關產業格局，帶來新的機遇。
AI在智能交通系統中的應用
借助AI的強大數據分析能力，交通管理部門可以對攝像頭、測速儀等收集的海量數據進行即時分析，從而預測未來的交通流量走勢和幫助提前疏導，避免或減少擁堵點的出現。比如，通過對攝像頭、感測器採集的即時車流資訊進行分析，AI賦能的智能交通信號燈管理系統能夠自動調整紅綠燈時長，以匹配當前交通需求。此外，神經網路等演算法能利用歷史數據預測短時交通狀態，幫助管理者提前採取措施疏導交通。例如，通過機器學習持續優化交通模型，城市可以動態調整交通策略，實現交通流量的整體優化。這些模型為交通管理部門提供了高效、精準的預測與優化演算法，幫助其制定更加合理的信號配時和調度決策。
此外，自動駕駛汽車是AI在交通領域最引人注目的應用之一。通過計算機視覺、深度學習和傳感融合，自動駕駛車輛能夠感知周圍環境並自主決策路線和速度燈一系列駕駛行為。在輔助駕駛方面，AI賦能的高級駕駛輔助系統（ADAS）已廣泛用於車輛的碰撞預警、智駕領航等功能，一定程度上提高了行車安全性，提升了駕駛舒適度。隨著技術成熟，全球自動駕駛汽車市場正迅猛增長，預計將從2023年的約19,211億美元增至2030年的約136,324億美元，年複合增長率高達32.3%2。這顯示出自動駕駛技術巨大的商業潛力，吸引了大量企業投入研發。從美國的Tesla到中國市場湧現的一批造車新勢力，越來越多汽車廠商將自動駕駛和輔助駕駛技術融入產品設計，並作為核心賣點之一。這一趨勢不僅反映了行業技術升級的方向，也顯著影響了消費者的購車偏好，使輔助駕駛逐步成為影響購車決策的重要因素。華為ADAS賦能的問界品牌，更是助力賽力斯的股價在一年內從不到30元人民幣暴漲至120元人民幣。從各個方面來看，AI賦能駕駛輔助系統，的確引領了當代汽車產業的發展方向，並且為全自動駕駛的實現提供了方向。
數碼轉型的機遇
運營效率的大幅提升無疑是數碼轉型帶給相關企業最直接的好處之一。通過對業務流程的數碼化改造和對海量運營數據的AI分析，企業管理者能夠發現流程瓶頸並進行優化決策。例如，在物流和公共交通調度中，引入AI的路線規劃系統可同時考慮即時路況、天氣和歷史情況等因素，計算出最優行駛路徑與配送順序。在共享出行領域，AI同樣可以帶來效率的革新。出行服務平台可以利用機器學習預測供求變化，並通過智能調度演算法實現車輛與乘客的高效匹配，儘量減少車輛空駛和乘客等待時間，同時提升司機接單效率，進而提升司機的收入。這些數據驅動的決策優化，使企業能夠用更少的資源完成更多的業務，提升服務水平的同時降低時間和人力浪費，有效控制和降低企業的成本，進而提升收入，創造更高的商業價值。在數碼經濟時代，“用數據說話”成為企業制勝的關鍵，善用AI從數據中提煉洞見，將使中小企業在運營效率上顯著領先於傳統同行。
AI輔助的智能交通還為企業履行社會責任、實現可持續發展提供了機遇。在安全性方面，AI驅動的駕駛輔助和交通監測系統可以顯著降低事故率。車輛上的攝像頭、雷射雷達、毫米波雷達和智能駕駛系統能夠即時識別危險、發出預警，主動干預刹車3，甚至進行主動變道，以避免碰撞。據統計，這類AI安全系統可將交通事故發生率降低20%～30%，有效保障司機、乘客和行人的安全。此外， AI優化交通信號和路徑規劃後，車輛在路上的平均停留時間和不必要繞行顯著減少。例如，新加坡等採用AI交通管理系統的城市據報導交通擠塞降低了約25%4，城市車輛廢氣排放隨之下降。
綜上所述，AI賦能的數碼轉型並不只是帶來商業利益，也讓企業有機會通過科技創新改善交通安全、減少對環境的破壞。這對於注重社會責任和長期可持續發展的企業來說，是難能可貴的。
挑戰以及新的發展
儘管AI賦能智能交通前景誘人，但在數碼轉型過程中也將面臨諸多挑戰。對於許多中小企業而言，引入AI意味著不菲的投入，包括軟件開發、硬件設備升級以及專業人才引進等。自ChatGPT 爆火以來，AI的發展似乎越來越依賴於算力的提升。從大語言模型到高階輔助駕駛系統，越來越多的企業把宣傳點放在花了多少成本，使用了多少算力訓練模型，大有一種“算力為王”的趨勢。然而，高昂的算力成本是絕大部分企業都難以承受的。幸運的是，除了算力的提升，我們還可以選擇演算法效率提升這一條道路。最近刷遍社交網路的Deepseek最吸引人的便是開源以及低廉的部署成本。據開發者的嘗試，在本地部署基礎的Deepseek 7B5模型只需要4,000元人民幣左右的硬件成本，而部署能滿足企業服務的Deepseek 70B模型的硬件成本不到100,000元人民幣，同時本地部署還能保證企業數據的隱私性。可以說，演算法效率的提升以及開源共享，極大程度提高了中小企業引入AI的可行性。即使只考慮已有演算法和模型的應用，不考慮研究更高效的演算法，引進AI方面的專業人才、對開源模型和演算法進行針對性地調參調優，也可以讓AI對企業進行有效的賦能。
另一方面，AI的高速發展也使得法律法規的制定出現了一定的滯後性，這也是企業不得不考慮的問題。例如，儘管自動駕駛汽車的概念已經火熱了超過5年，汽車自動駕駛能力的等級劃分標準仍不明確，責任歸屬和法律地位尚不明晰，需要等待完善。面對這種不確定性，中小企業管理者可能擔心投入技術研發後，由於政策障礙無法順利商業化。據一項針對小企業的調查顯示，有50%的業者將政府監管的不確定性視為採用AI的主要顧慮之一6。對於這樣的政策和監管挑戰，企業應及時跟進行業動態和政策動向，積極參與行業協會和標準制定討論，發出自身聲音。同時，也可設立相關團隊或諮詢顧問，確保產品和服務設計滿足當前法規要求，並預留彈性以適應未來政策調整。
綜上所述，AI賦能正成為智能交通系統發展的強勁驅動力。對於企業而言，擁抱這一數碼轉型趨勢將帶來多種可能：通過AI緩解交通痛點，可以創造巨大的社會和經濟效益，運營效率提升、成本下降、安全與可持續水準的提高都為企業提供了前所未有的機遇。同時，我們也必須清醒地認識到其中伴隨的技術投入，政策合規等方面可能存在一些挑戰。
參考文獻：
[1] 王卉彤, & 劉傳明. (2020). 中國100個城市交通擁堵的空間格局研究. 財經研究, (1), 62–72.
[2] Keymakr. The Future of Mobility: AI in Automotive & Transportation, 2023
[3] Bipartisan Policy Center. Small Business and AI: 2023 Poll Results, 2023
在此感謝InnoHK、香港特別行政區政府及人工智能金融科技實驗室（AIFT）對本文的支持。
（AIFT竭力但不能保證內容之準確和可靠，亦不會承擔因任何不準確或遺漏而引起的任何損失或損害。 )
- 王卉彤, & 劉傳明. (2020). 中國100個城市交通擁堵的空間格局研究. 財經研究, (1), 62–72. ↩︎
- https://www.fortunebusinessinsights.com/zh/autonomous-vehicle-market-109045 ↩︎
- 智能駕駛系統和相關設備，使得汽車自動緊急刹車系統（AEB）的準確性和可用範圍大幅度提高。 ↩︎
- Keymakr. The Future of Mobility: AI in Automotive & Transportation, 2023 ↩︎
- 參數規模（B = Billion/十億）代表模型的複雜度和學習能力，參數越多，通常理解和生成能力越強。 ↩︎
- Bipartisan Policy Center. Small Business and AI: 2023 Poll Results, 2023 ↩︎
