ITS International & Hikvision survey highlights the growing role of AIoT in traffic management

Global

Global - English

Asia

Europe

Oceania

ANZ - English

Latin America

North America

Middle East and Africa

Cancel

Reset

Submit

ארגוני ניהול תנועה מחפשים את הטכנולוגיות הדיגיטליות העדכניות ביותר כדי לעזור להתגבר על אתגרי הגודש ופליטת המזהמים ההולכים וגדלים. אז איזה תפקיד ממלאות טכנולוגיות כמו AIoT? מדוע מצלמות רב תכליתיות הן צו היום? ומדוע נחוצים תקנים ופלטפורמות פתוחות כדי להאיץ את הפריסה? תובנות חשובות לגבי שאלות אלו עלו בסקר, ומתמצות כאן.

גדילת העיור, הפעילות הכלכלית ובעלות המכוניות מגדילה את העומס על מערכות התנועה העירוניות ויוצרת בעיות זיהום אוויר מרכזיות ברחבי העולם. כתוצאה מכך, ארגוני ניהול תנועה וכבישים מהירים נמצאים תחת לחץ עצום לשפר את יכולות ניהול התנועה שלהם, ולהתגבר על אתגרי הגודש ופליטות המזהמים שלהם.

כדי להשיג מטרות אלו, רבים פונים לטכנולוגיות דיגיטליות חדשניות, כולל מצלמות חכמות AIoT, שיכולות לספק תצוגה ברורה של תנאי התנועה בזמן אמת, ולחזות במדויק מגמות עתידיות.

תובנות טכניות ממקורבי התעשייה

כדי לגלות עוד על המגמות האחרונות בניהול תעבורה דיגיטלי, מגזין ITS International ו-Hikvision סקרו 150 אנשי מקצוע העובדים בתחומים קשורים. המשיבים נתנו את דעתם על האתגרים המרכזיים העומדים בפני ארגוני ניהול תעבורה, המניעים לפריסות טכנולוגיה חדשה - כולל פריסת מצלמות חכמות AIoT - וכיצד נעשה שימוש בטכנולוגיות הדיגיטליות העדכניות ביותר כדי לסייע בניהול תעבורה בדרכים חדשות ויעילות יותר.

תוצאות הסקר חושפות 6 תובנות מרכזיות.

1) התפקיד ההולך וגדל של AIoT בניהול תעבורה

כשמדובר בשיפור ניהול זרימת התנועה וקבלת ראייה ברורה של תנאי התנועה בזמן אמת, 85% מהמשיבים בסקר אמרו כי ל-AI יש תפקיד מפתח.

בינה מלאכותית נתפסה גם כטכנולוגיה מרכזית לבטיחות בדרכים ולנהגים, בהתבסס על יכולתה לזהות עצמים שנפלו בכבישים, החלפת נתיב לא חוקית, עשן במנהרות וסכנות אחרות בכביש.

בנוסף למקרי שימוש אלו, AI נתפס ככלי חשוב לזיהוי והימנעות של עומסי תנועה, ולאיתור וענישה של עבירות תנועה.

אבל יש גם כמה מחסומים משמעותיים לפריסת התקני AI ו-AIoT על פי המשיבים בסקר. אלה כוללים חוסר בסטנדרטים לטכנולוגיית AI ונתונים (62%), מורכבות אינטגרציה של מערכות, היעדר אסטרטגיית AI והיעדר מימון (54%, 53% ו-51% בהתאמה).

2) דרישה חזקה למצלמות דרך חדשניות

המשיבים בסקר הביעו תמיכה חזקה במצלמות רב תכליתיות בצד הדרך שמבצעות יותר מתפקוד אחד במכשיר/שלדה בודדים. זה דורש אלגוריתמי AI מובנה שיכולים להתריע בפני רשויות במקרה של סוגים ספציפיים של תקריות, כגון מהירות מופרזת של כלי רכב, זיהוי עבירות, אורך תור ועוד רבים אחרים.

בנוסף להביע את הצורך בסוגים אלה של מכשירי AIoT רב תפקודיים, המשיבים בסקר אמרו שהם צריכים להציע אמינות גבוהה במיוחד, פתיחות לאינטגרציה קלה עם מגוון מערכות ניהול תעבורה, ומחיר וביצועים מצוינים.

3) הערך של ניהול תעבורה דיגיטלי

בכל הנוגע ליתרונות הצפויים ממערכות ניהול תעבורה דיגיטליות, ומכשירי AIoT, היכולת להשיג נתונים נוספים וטובים יותר הייתה חשובה לרוב המשיבים בסקר (51% ו-67% בהתאמה). יעילות משופרת בניהול התעבורה נתפסה גם כיתרון מרכזי של ניהול תעבורה דיגיטלי על ידי 66% מהנשאלים, מה שמראה את ההבטחה של AI להפחתת תהליכי ניהול תעבורה ידניים ועלויות נלוות.

עם זאת, מספר רב של יתרונות נוספים נתפסו כחשובים וניתנים להשגה עם ניהול תעבורה דיגיטלי. אלה שצוטטו על ידי יותר מ-50% מהמשיבים כוללים הפחתת עומס, חיזוי מדויק של מגמות תנועה עתידיות ושיפור תכנון התנועה. האמונה בפתרונות דיגיטליים לצמצום תאונות הדרכים הייתה משמעותית אף היא (49%).

4) אתגרי מערכות ושילוב נתונים

חלק גדול מהמשיבים בסקר סבור כי חיבור מערכות ומקורות נתונים מרובים לניהול תעבורה דיגיטלית הוא אתגר גדול. המכשול הבודד הגדול ביותר נתפס כמורכבות טכנית, הקשורה במיוחד לשילוב של מערכות תנועה שונות, כגון מערכות זיהוי מהירות ורכב, מערכות רמזורים ואחרות (67%). גם מחסור בתקנים משותפים נתפס כבעיה (62%), והעדר פלטפורמת ניהול חזקה, פתוחה וריכוזית לחומרה ותוכנה הגיע למקום השלישי (57%).

כאשר אינטגרטורי מערכות משתמשים בדרך כלל בפלטפורמות קנייניות או ספציפיות לשילוב מערכות ניהול תעבורה שונות ומכשירי AIoT, הרשויות נמצאות בסיכון של נעילת ספקים. זה מדגיש את הצורך בשיתוף פעולה כלל-תעשייתי כדי להבטיח שכל המערכות פתוחות ומסוגלות להשתלב בצורה חלקה לטובת הרשויות ומשתמשי הדרך.

5) מגמות אחרונות בהשקעות בטכנולוגיית תעבורה

הסקר זיהה מספר תחומים מרכזיים שבהם הרשויות ממקדות כיום את ההשקעות שלהן בניהול התעבורה. שלושת העדיפויות העליונה הן עניין מיוחד בנתיבי אופניים (53%), התמקדות רבה יותר באזורי הולכי רגל (43%), והתמקדות רבה יותר בבקרת פליטות מזהמים (40%).

כשמדובר באספקת שיפורים בתחומי מפתח אלו, פתרונות AIoT יהיו טכנולוגיית מפתח המבוססת על יכולתם לזהות כלי רכב הפולשים לשבילי אופניים או אזורים שמורים אחרים בכביש. באותו אופן, אלגוריתמי בינה מלאכותית המובנים במכשירים חכמים מסוגלים לזהות ולסווג כלי רכב לאזורי פליטות נמוכות וסכמות דומות.

6) AI והעתיד של ניהול תעבורה

באופן לא מפתיע, המשיבים בסקר רואים בינה מלאכותית ממשיכה לשפר את הנראות של תנאי התנועה בזמן אמת בעתיד (71%). בנוסף, המשיבים הדגישו הזדמנויות חדשות לניתוח נתונים שימשיכו לשפר את ההבנה שלהם לגבי ביקוש לתנועה עתידית, ותתמוך בתכנון יעיל יותר (69%). היכולת ליצור תאומים דיגיטליים של רשתות כבישים לשיפור התכנון וניתוח ההשפעה הוזכרה גם על ידי מיעוט משמעותי מהנשאלים (42%).

פועלים לפי התובנות

סוג זה של סקר ממחיש כיצד Hikvision עוקבת באופן פעיל אחר מגמות נוכחיות ועתידיות בניהול תעבורה דיגיטלית. התובנות יאפשרו לנו לבנות את הדור הבא של פתרונות AIoT חכמים המספקים את התועלת הגדולה ביותר לרשויות.

בפרט, אנו משפרים את תיק הטכנולוגיה שלנו כדי לספק בטיחות ויעילות רבה עוד יותר של התנועה; להפחית את דרישות התשתית בצד הדרך המבוססות על תפיסה 'רב מימדית' ואלגוריתמים ותכונות AI מרובות במארז מכשיר אחד; ולהפוך תהליכי ניהול תנועה לאוטומטיים, החל מזיהוי רכב, ניהול עבירות, ניהול חניה ועוד הרבה הרבה יותר.

למידע נוסף על הסקר, או כיצד פתרונות ה-AIoT של Hikvision ופתרונות טכנולוגיים אחרים עוזרים לשנות את הדיוק והיעילות של ניהול התעבורה, אנא בקרו באתר. אתם יכולים גם ליצור איתנו קשר כדי לדון באתגרי ניהול התנועה הספציפיים שלכם.

AIoT Traffic