AI支持分流管理：货物大流量少堵车！

AI支持分流管理：货物大流量少堵车！

Edgar Schneider 是一名通信工程师，在 IT 和生产物流方面拥有丰富的经验，他开发了一种改进交通管理的创新概念。受到 Hochdorf 附近新建 B30 大桥的一份报告的启发，他意识到交通管理和生产物流在很多方面都是可比的。订单过多而剂量不适当导致交通拥堵，这也是道路交通亟待解决的问题。施耐德批评了国家交通运输部目前的分流计划，该计划没有提供数字交通控制，并提出了他的想法。

施耐德开发的“人工智能分流管理”针对重载货物交通，利用“路票系统”。货运公司可以使用该系统提前向德国交通中心（VZD）报告其改道路线的行程。这使得预定剂量和对重型货物运输的控制成为可能。利用人工智能技术，系统可以实时搜索替代路线并有效分配交通。这可能会导致交通量大幅缓解高达 30%，预计试点项目可能会在 2028 年 B30 改道期间启动。

人工智能与交通管理

人工智能 (AI) 在交通管理中的集成是提高道路交通效率的核心方面。使用智能交通流控制系统来减少交通延误变得越来越重要。基于动态交通灯控制的系统实时分析数据，以调整交通灯相位并优化交通流量。据 Techzeitgeist 称，此类系统不仅可以使交通更加顺畅，还有助于减少二氧化碳排放。

新加坡是成功实施智能交通系统的一个例子，该国使用传感器和摄像头网络来实时监控和控制交通。洛杉矶还开发了一个系统，该系统结合了来自 4,500 多个交通信号灯和众多传感器的数据，以更有效地管理交通。然而，实施这些技术的挑战，例如数据保护和高投资成本，需要政治意愿和投资数字基础设施的意愿。

挑战与机遇

埃德加·施奈德指出，针对遵循推荐路线的货运代理的奖励制度对于接受他的概念至关重要。虽然他认为该州的通行费收入损失很小，但他认为收集足够的数据来优化人工智能是一个中心点。显然，人工智能在交通管理中的应用不仅可以帮助避免交通拥堵，还可以主动解决交通问题。

鉴于交通量的不断增长和相关的挑战，城市交通的未来与智能交通流量控制密切相关。施耐德为感兴趣的各方提供通过电子邮件请求他的概念的机会。这些系统的成功最终取决于主管当局的承诺和政治意愿。

施耐德和众多国际案例表明，人工智能在交通领域的应用不仅仅是理论上的讨论；这是一种务实的方法，可以为未来的运输解决方案奠定基础。来自 [Schwäbische] 和 [Techzeitgeist] 的信息支持了这一观点，并表明数字技术可用于可持续缓解交通并避免交通拥堵。