很多過去認為遙不可及的未來，正在變成理所當然的現在。不久前，自動駕駛沖上熱搜，再次成為全民關注的焦點。立足數據為核心生產要素的新時代，在“車”交通領域，得益于這幾年智慧交通快速發展，部分城市路側智能感知設備成熟應用，道路精準感知能力不斷增強，算力提升突破，算法創新優化，“聰明的路”“智慧的車”“車路協同”逐步走進現實，自動駕駛呼之欲出，并開始重新定義城市治理與居民的生活方式。

毋庸置疑，要想獲得更安全、更易獲得的自動駕駛體驗，車路協同技術是關鍵。實現車路協同的核心在于將感知設備部署于道路，以獲得駕駛位以外的視野，消除視覺盲區。在車路協同的環境下，讓“路看車”，“路告訴車”周邊的情況，輔助車輛“決策”。

有業內人士表示，自動駕駛的普及，不能只依賴單車智能，道路基礎設施的智能化也很重要。如今，市面上已有通過單純依靠路側傳感器感知，而車輛系統依然可以進行自動駕駛的實踐。

清華大學人工智能研究院視覺智能研究中心主任鄧志東教授曾在接受媒體采訪時談到，自動駕駛發展存在嚴重短板，人工智能尤其是視覺智能存在較大缺陷，感知是個巨大瓶頸。他認為，自動駕駛最終會走向多傳感器融合，既有激光雷達的主動視覺，也有攝像頭的被動視覺。多傳感器一定要解決信息融合的問題，而信息融合往往是自動駕駛核心的關鍵技術之一。

數字化是交通運輸業高質量發展的關鍵要素，交通基礎設施在加快建設的同時，數字轉型、智能升級也在同步加速，人們的出行更便捷。

正在建設的京雄高速北京段將于今年年底主體建成，目前全線控制性工程永定河特大橋首個主墩承臺順利封底。京雄高速在國內首次設置智慧高速專用車道，實現智慧車道作用的，是處于云端、路側、車端的一系列科技裝備。北斗高精度定位、高精度數字地圖、可變信息標志和車路通信系統等數字化、智能型貫穿設計建設和運營全過程。

智慧交通方面，京雄高速項目在最內側車道預留好作為智慧駕駛專用車道的條件，逐步實現不同等級的自動駕駛。初期準備做車路協同應用場景測試，實現無人駕駛公交、物聯車隊的上路運行;遠期實現全路段所有車道的車路協同，也就是無人駕駛。

在上海，車站電子顯示屏上滾動告知下一班車的到站時間，當地全面聯網接入全市4700個經營性停車場(庫)和收費道路停車場、100萬個公共泊位的信息數據。

人工智能在交通領域的應用基本上已經觸及到了方方面面。我們要分析的問題就是人工智能技術如何對紅綠燈進行智能調控。

首先我們需要確定對紅綠燈要調控到哪一種程度才算是我們的最終目標。比如讓紅綠燈可以根據車流量的大小來自動調整時長，也可以根據斑馬線兩端等待過馬路的人數來調整，還可以根據綜合路況來調整紅綠燈的時長，所以我們首先要做的就是確定目標，我們暫且就以綜合路況情況調整作為目標，那么我們就需要這個路段的實時圖像，比如路段是否暢通、路段是否有故障車輛或者遺落物體擋路，或者路段出現塌陷等其他因素，還要統計該路段路過的車輛數量，以及斑馬線兩端等候的行人數量等。

我們在項目開始之前，一般會建立一個思維導圖，將這些情況逐一分析，看看是否還有遺漏的問題。然后再去思考，如何使用AI的方式來解決這些問題。

首先對于車流量和人流量的統計，可以使用目前工業界比較常用的檢測模型來實現，比如像YOLO系列中的v5版本或者YOLOX，算是目前在工業界比較通用的模型了。

其次就是對實時路況監控的實現，這一塊主要有三個問題構成，第一個問題是對路段本身的狀況監控，比如路面塌陷、裂縫、表面損壞等;第二個問題是對路面上的障礙物的監控，比如行駛的車輛掉落的雜物，或者其他影響車輛正常行駛的雜物;第三個問題是對路段上的車輛是否正常行駛的監控，比如突然有車輛拋錨，這會影響到其他車輛的安全行駛。