伴随社会发展和科技的不断进步,城市化水平不断在提升,智能交通已经成为全球都在关注和研究的一个重点话题。那么大数据与云计算究竟能为北京的交通行业带来什么样的变革?
智能交通需求来自交通,面对不堪重负的交通压力,通过现今科技手段提升服务能力成为缓解交通的必要选择,同时也为IT技术带来了广阔空间。
北京市交通运行监测调度中心副主任张可在《北京市综合交通运行监测服务体系建设与应用实践》这一演讲中提到一体化综合交通信息服务这一话题。
全路网多方式的一体化综合交通运行监测与动态信息服务体系中主要体现在一下几个方面:
一.三大路网覆盖
实现包括城市道路、高速公路、国省干线三大路网覆盖。并通过全路网交通运行监测与服务拓展实现高速公路交通运行状态监测、高速公路设施安全监测以及国省干线公路网监测管理等服务。
二.覆盖三大市内交与对外交通方式
实现轨道交通、地面公交、出租汽车等三大市内交通方式的覆盖,通过轨道交通动态运行监测服务实现动态客流全方面的监测、发布区间段面客流拥挤状态、实现基础设施与客流实时信息的动态运营组织。节省乘客在出行时所花费的时间,提升换成便捷度和乘车舒适性,同时也让乘客在方便出行的同时做好路径的规划。
地面公交运行监测服务通过公交运送速度与客流动态监测,将公交车进展情况以及乘车拥挤度等信息发送至站内的电子站牌或是手机应用之上,让出行服务变得更加实时。
出租车运行监测能够很好地监测出车率、空驶率、违章率、投诉率、电召成功率和聚集区域,并通过协同联动的电召服务,让机场铁路客站等重点区域的出租车实现连续运输协调联动服务。
三.停车资源整合与信息服务
公交出行与自驾出行均衡协调,静态交通与慢行交通重点突破,交通枢纽与停车换乘良好衔接。
市区两级联动,实现全市静态停车资源的整合服务,面向具备条件的路侧停车、公关停车场、小区停车场、小区停车场、重点区域停车场的停车诱导服务。
现今一体化综合交通信息服务正通过网站、微博、车载终端、移动终端、路侧设施、公共媒体等多样化的方式,向公众提供一个完整的出行链的门到门无缝隙一体化综合出行信息服务。
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想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。
想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。
想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。
想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务,比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考",一步一步写下大量推理过程,最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断,但同时也带来了一个明显的问题:它太"啰嗦"了,消耗了大量的计算资源和时间。