大数据赋能交通安全：从风险预测到智能管理
大数据赋能交通安全：从风险预测到智能管理
2024年，北京交通工程学会理事长荣建在中国道路交通安全峰会上分享了《基于大数据的道路交通安全风险分析与应用》的研究成果。该研究由北京工业大学赵晓华教授等人共同完成，通过大数据分析，能够更准确地识别和评估交通安全风险，从而采取相应的预防措施。这些研究成果不仅可应用于公路交通动态安全风险评估系统，还能帮助公安交管部门提前做好交通管控，最大限度减少交通事故的发生。
大数据驱动的交通安全管理创新
随着城市化进程的加快，交通安全管理面临着前所未有的挑战。传统的交通管理模式已经难以满足日益复杂的交通需求。在此背景下，大数据技术的出现为交通安全管理带来了新的机遇。
大数据技术支持交通管理部门通过各种传感器、摄像头和移动设备实时采集交通数据，包括车流量、车速、拥堵情况、事故发生等。这些数据可以汇聚到一个集中的平台上，为交通管理人员提供全面、实时的交通状况视图。利用大数据分析技术，交通管理部门可以深入分析实时的交通数据，识别拥堵热点区域、预测拥堵趋势和分析拥堵原因。例如，通过对历史交通数据和实时交通数据的关联分析，可以发现特定路段在某些时间段容易发生拥堵，从而帮助交通管理部门采取预防措施。
基于对交通流的实时监测和分析，交通管理部门可以制定科学的交通管理措施，优化交通流量并缓解拥堵。这些措施包括：红绿灯配时优化、道路交通管制、停车管理等。大数据技术使交通管理部门能够利用历史交通数据构建预测模型，预测未来特定时间段特定路段的交通状况。这些模型可以考虑多种因素，例如：历史交通模式、天气条件、重大活动和交通事故。通过对实时交通流的机器学习和深度学习分析，可以预测短期内的交通状况变化，为交通管理人员提供预警和决策支持。
AI技术在交通事故分析中的突破
在交通事故分析领域，美国佐治亚大学的研究团队开创性地将大型语言模型（LLMs）应用于交通事故严重程度分析。研究团队通过链式思维（CoT）和领域知识提示工程技术，深入挖掘交通事故背后的信息。
研究团队评估了三种先进的LLMs（GPT-3.5-turbo、LLaMA3-8B和LLaMA3-70B）在交通事故严重程度分析中的能力，将此任务视作一个分类问题。通过比较提示工程和链式思维对模型推理效果的提升，研究团队探寻LLMs在该任务中的最佳表现。实验关注了LLMs在零样本和少样本学习场景下的适应能力，这对于评估模型在缺乏大量标注数据情况下的表现至关重要。
研究结果显示，LLMs在交通事故分析中展现出强大的能力。通过链式思维生成的推理过程，研究团队能够深入理解模型在推理过程中考虑的各类因素，如环境条件、驾驶员行为和车辆特征等。审稿人对这项研究的评价非常积极，认为这项研究首次将先进的LLMs应用于交通事故严重程度分析，成功结合了AI前沿技术与传统交通安全研究，开辟了新的研究方向。
这项研究的成果具有广泛的应用前景。首先，在事故分析与研究方面，交通研究机构可以通过这一技术对历史交通事故数据进行深入分析，从中提炼出影响事故严重程度的关键因素，推动交通安全研究进展。其次，结合LLMs与交通管理平台，可以实现交通事故报告和数据的实时分析，识别高风险路段及事故诱因，协助交通管理部门采取预防措施，以减少事故的发生。此外，保险行业同样能从中受益，保险公司可以利用LLMs分析事故报告，自动评估事故严重程度，快速判定理赔金额，从而提高理赔效率。
国际视野下的交通安全创新实践
2024年7月，同济大学主办的第九届国际交通安全学术研讨会汇聚了17位国内外专家，围绕“变革中的交通安全”主题展开深入研讨。研讨会聚焦道路交通安全政策制定、大数据和人工智能技术在道路交通安全管理方面的应用、国内外治理经验对比等议题。
美国华盛顿州交通厅厅长Roger Millar介绍了新兴技术在改善道路交通安全中的应用。华盛顿大学王印海教授分享了边缘计算在交通感知与监测方面的实践经验。普渡大学Kumares Sinha院士探讨了自动驾驶技术对于提升道路安全的潜力。佛罗里达州交通厅交通安全部门主任Rupert Giroux博士提出了研究与实践相结合的“计划-执行-检查-行动”技术路线。
在具体应用层面，德克萨斯州交通厅交通管理部门主任马建明博士介绍了美国MUTCD第11版更新内容。威斯康星大学李小鹏教授探讨了自动驾驶跟车控制过程中安全性与稳定性的影响因素及控制方法。交通运输部公路科学研究院周荣贵博士介绍了国内iRAP星级评估方法和数据驱动的风险评估技术。公安部交通管理科学研究所陆文杰博士分享了自动驾驶车路云协同运行安全的顶层设计和实践经验。
这些研究成果和实践经验表明，大数据和人工智能技术正在深刻改变交通安全领域的研究和实践。通过实时监测、预测分析和智能决策，这些技术不仅能够优化交通管理效率，还能够显著提升道路安全水平，为构建更加安全、高效的交通系统提供了新的可能。
未来展望：数据驱动的交通安全新生态
大数据和人工智能技术在交通安全领域的应用前景广阔。随着技术的不断进步，我们可以期待以下几方面的突破：
更精准的风险预测：通过深度学习和大数据分析，能够更准确地预测交通事故风险，实现提前预警和预防。
智能化交通管理：AI技术将助力交通管理部门实现更精细化、智能化的交通管控，优化交通流量分配，减少拥堵和事故。
个性化安全教育：基于大数据分析，可以为不同群体提供更具针对性的交通安全教育，提升公众安全意识。
跨部门协同：大数据平台将促进交通、公安、保险等部门的数据共享和协同工作，形成交通安全治理的新生态。
总之，大数据和人工智能技术正在为交通安全领域带来革命性的变化。通过持续的技术创新和跨领域合作，我们有望构建一个更加安全、智能的交通系统，为公众出行提供更好的保障。