人工智能這股技術(shù)浪潮

正以前所未有的力度涌入交通行業(yè)

恰逢高考志愿季、畢業(yè)求職季

我們邀請到幾位

在千方科技從事交通行業(yè)多年的博士

來和年輕人分享一下自己的故事

01

請介紹一下自己的學(xué)校和專業(yè)，在校學(xué)習(xí)的主要內(nèi)容或負責(zé)的課題組項目是什么？

郭博士：我是06年北航計算機本科畢業(yè)，同年升學(xué)讀計算機應(yīng)用碩士，09年碩士畢業(yè)就參加工作了，工作期間又回北航拿到了計算機軟件與理論的博士學(xué)位。碩士期間我主要在呂衛(wèi)鋒副校長的課題組做動態(tài)交通信息服務(wù)的研究，這是交通與信息的交叉學(xué)科，參與了浮動車系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)，也是大家現(xiàn)在用的導(dǎo)航服務(wù)的底層技術(shù)之一。博士課題主要是結(jié)合我工作中遇到的一些問題和思考，做極端場景對交通網(wǎng)絡(luò)的運行影響分析，屬于大數(shù)據(jù)、交通工程和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的交叉研究方向。

曹博士：我本科畢業(yè)于北京理工大學(xué)交通工程專業(yè)，直博畢業(yè)于北京理工大學(xué)載運工具運用工程專業(yè)。在本科學(xué)習(xí)期間曾參與國家863項目“駕駛?cè)税踩珷顟B(tài)監(jiān)測及預(yù)警技術(shù)”課題組工作。博士期間主要負責(zé)交通部重大專項課題——公路網(wǎng)傳感設(shè)備在線診斷與檢定技術(shù)研究及設(shè)備研制項目，研究內(nèi)容作為國家標準制訂的參考依據(jù)；負責(zé)了教育部科技發(fā)展中心博士點基金項目——車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的車輛軌跡預(yù)測方法研究，完成了車路協(xié)同狀態(tài)下高速公路實時安全預(yù)警模型與算法研究。

02

您是什么時候、什么契機進入交通行業(yè)工作的？目前在千方科技的工作是什么？

郭博士：碩士畢業(yè)的時候，我拿到幾個不錯的互聯(lián)網(wǎng)offer，但老師們覺得我在碩士課題上的積累丟掉太可惜，建議我在行業(yè)內(nèi)發(fā)展，給我推薦了許多頭部企業(yè)，其中就包括千方。我在千方干了15個年，目前負責(zé)千方交通大數(shù)據(jù)事業(yè)部的研發(fā)管理工作。我們團隊凝練出“數(shù)據(jù)化—知識化—智慧化”的技術(shù)路線，從知識賦能和流程重構(gòu)著手，研發(fā)數(shù)據(jù)驅(qū)動的系列關(guān)鍵技術(shù)和平臺產(chǎn)品矩陣，在路網(wǎng)運行監(jiān)測管理、智慧高速建設(shè)等業(yè)務(wù)領(lǐng)域形成了領(lǐng)先的綜合解決方案，在交通部、遼寧等省取得了顯著的應(yīng)用示范效果。我們團隊先后獲得國家技術(shù)發(fā)明二等獎、北京市科學(xué)技術(shù)一等獎、教育部科技進步一等獎等高等級獎項。

曹博士：從本科開始，我就對交通行業(yè)比較感興趣，覺得交通行業(yè)是一個融合性特別強的綜合性學(xué)科，不僅需要學(xué)習(xí)本專業(yè)的知識，還需要學(xué)習(xí)控制學(xué)、系統(tǒng)工程學(xué)等很多領(lǐng)域的相關(guān)理論，對于拓寬自身的視野很有好處。此外，由于交通屬于綜合性學(xué)科，各學(xué)科最新的前沿技術(shù)都可以應(yīng)用到這個領(lǐng)域，因此可以說交通行業(yè)也是一個發(fā)展非?？?、不會被淘汰的行業(yè)。因興趣使然，我一直懷有從事本專業(yè)的打算，所以進入交通行業(yè)也算是一個水到渠成的過程。我在交通行業(yè)干了7年，目前在千方科技負責(zé)的主要工作內(nèi)容是多傳感器感知、融合、控制算法研究以及“鯤巢”雙智路口云邊端一體化平臺的設(shè)計和研發(fā)等。

03

您所學(xué)專業(yè)與實際工作匹配度如何？您認為學(xué)生應(yīng)如何彌補理論到實踐的差距？

郭博士：我認為學(xué)校教會我們的不僅是知識本身，更重要的是快速獲取知識解決實際問題的意志力、決策力和行動力。工作以后，專業(yè)領(lǐng)域的知識不斷更新，需求也時刻在變化，技術(shù)管理者是團隊的“底線”，時刻清空自己、持續(xù)保持學(xué)習(xí)，同時能夠賦予團隊知識升級，調(diào)動團隊學(xué)習(xí)的積極性，整個團隊才能一起前進。另外，技術(shù)積累的過程中要提升認知。底層的技術(shù)迭代很快，讓人目不暇接，但技術(shù)發(fā)展的方向、脈絡(luò)在更高的認知上是有跡可循的，掌握起來反而更容易些。要形成這種更高的認知，要多實踐、多思考、多總結(jié)，總能等到柳暗花明的那一天。

曹博士：由于我學(xué)習(xí)的專業(yè)即是我從事的專業(yè)，因此我所學(xué)的專業(yè)與實際工作匹配度較高，不過理論和實踐肯定還是有不同的。我認為彌補這個差距首先在態(tài)度方面需要保持持續(xù)學(xué)習(xí)的心態(tài)，積極向同事請教，利用業(yè)余時間閱讀行業(yè)相關(guān)的書籍、文章，觀看專業(yè)講座，不斷充實自己。其次是在實踐方面，工作中盡可能多地參與項目實踐，無論是小任務(wù)還是大項目，都應(yīng)視為提升自我的機會，通過實踐更好地理解理論知識的應(yīng)用場景，也能在解決問題的過程中鍛煉自己的思維和技能。每次項目完成之后進行一個復(fù)盤總結(jié)也很關(guān)鍵，通過不斷的反思和總結(jié)避免重蹈覆轍。

04

人工智能正引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革，談?wù)勀惺艿降娜斯ぶ悄茉诮煌ㄐ袠I(yè)的應(yīng)用及其帶來的影響。

郭博士：對于交通這樣的專業(yè)領(lǐng)域而言，人工智能是工具箱，它所帶來的變化讓人眼花繚亂，但人工智能本身不構(gòu)成業(yè)務(wù)，必須與大數(shù)據(jù)、與交通業(yè)務(wù)深度融合才能釋放其巨大的潛力。

以交通業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三個階段為例。在數(shù)據(jù)化階段，圖像識別、語音識別、語義理解等技術(shù)的進步帶來了全新的感知手段，使我們對交通環(huán)境、交通需求、交通供給的側(cè)寫更加精準、更加多維，初步實現(xiàn)交通運行的全息感知；在知識化階段，高維的數(shù)據(jù)表達需要用深度學(xué)習(xí)工具來分析，我們可以用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建模不同交通傳感器間的時空相關(guān)性，實現(xiàn)對交通環(huán)境、需求和供給更精準的發(fā)展趨勢研判，進一步推動差距分析、競爭分析、風(fēng)險分析等知識的提煉。在智慧化階段，我們能夠基于深度強化學(xué)習(xí)、大模型等人工智能技術(shù)，統(tǒng)籌差距、競爭、風(fēng)險等全局性知識，推理生成最優(yōu)化的行動方案，實現(xiàn)交通環(huán)境約束下的交通需求和供給的最優(yōu)匹配。此外，大模型、機器人等人工智能新業(yè)態(tài)也給交通行業(yè)的服務(wù)形態(tài)帶來新的升級，如個性化的服務(wù)、伴隨式的體驗等等。

曹博士：據(jù)我感受，人工智能在交通行業(yè)掀起了新一波浪潮。首先是在我研究比較多的交通信號控制方面，傳統(tǒng)的交通信號燈控制往往基于固定的時間表，無法實時適應(yīng)交通流量變化。而引入AI技術(shù)后，通過分析實時交通數(shù)據(jù)，智能交通信號系統(tǒng)能夠動態(tài)調(diào)整紅綠燈時間，實現(xiàn)交通流量的最優(yōu)分配，有效緩解交通擁堵。在自動駕駛技術(shù)方面，人工智能的進入使得自動駕駛技術(shù)不斷成熟。其次在智能停車系統(tǒng)的更新迭代方面，人工智能也發(fā)揮了重要作用。通過圖像識別和數(shù)據(jù)分析，可以實現(xiàn)自動車牌識別、車位引導(dǎo)和無人收費等功能，極大提高了停車效率。

此外，在當下流行的車路云一體化智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動駕駛體系中，人工智能技術(shù)將深入智能網(wǎng)聯(lián)汽車的協(xié)同感知與決策，通過車輛的傳感器、路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施以及云平臺的數(shù)據(jù)處理能力，實現(xiàn)對交通環(huán)境的全面感知和智能決策，提高交通安全性、提升交通效率，同時促進節(jié)能減排。最后，近兩年非?；鸨拇竽Ｐ图夹g(shù)，可能對傳統(tǒng)交通行業(yè)的業(yè)務(wù)流程產(chǎn)生顛覆性的影響，交通垂類大模型的應(yīng)用和落地讓人非常期待。

05

人工智能飛速發(fā)展的時代，您認為未來交通行業(yè)需要哪些人才？有什么想對進入交通行業(yè)工作的年輕人說的？

郭博士：在人工智能時代，數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)雙向認知都很高的人會有比較大的空間，有這樣能力的人，能夠凝練出別人看不到、想不到的業(yè)務(wù)痛點問題，也知道用什么樣的數(shù)據(jù)能夠解決這些業(yè)務(wù)問題，而人工智能技術(shù)會加速構(gòu)建數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)之間的橋梁，推動問題的解決。

但是，數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)認知的積累沒有什么捷徑，來源于長期的實踐、思考和總結(jié)，是一個認知提升的過程。對于新入行的年輕人，我覺得什么樣的背景都不怕，數(shù)據(jù)智能賽道是一個前途光明、道路曲折的賽道，管理好自己的預(yù)期，保持學(xué)習(xí)的心態(tài)，看到每天積累的價值，積小勝為大勝，一定能夠有所收獲。

曹博士：未來交通行業(yè)需要更多大數(shù)據(jù)分析師，負責(zé)收集、清洗、分析海量交通數(shù)據(jù)；需要強化訓(xùn)練工程師，專注于構(gòu)建和優(yōu)化算法，使車輛和交通系統(tǒng)能自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)環(huán)境變化；需要軟件與嵌入式系統(tǒng)工程師，負責(zé)開發(fā)和維護支持智能交通基礎(chǔ)設(shè)施的軟件；需要交通規(guī)劃師，運用AI工具進行交通模擬和預(yù)測，規(guī)劃更高效的路線和交通布局。

結(jié)合從業(yè)多年的經(jīng)驗和當今時代發(fā)展的大勢，我想對進入交通行業(yè)工作的年輕人說：要深刻學(xué)習(xí)和理解自己專業(yè)知識內(nèi)容，擁抱時代變化，拓寬知識領(lǐng)域，敢于提出創(chuàng)新的解決方案，也要注重團隊合作、強化溝通互助。