سازمان‌های مدیریت حمل‌ونقل به یاری فناوری‌های حمل و نقل هوشمند مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، می‌توانند مشکلات ترافیکی بالقوه را پیش‌بینی و واکنش مناسب نشان دهند. بستر ابری نیز واحد پردازش و خدمات ذخیره‌سازی امنی را فراهم می‌کند که به کار پیش‌بینی ترافیک کمک می‌کند. فناوری‌هایی مانند 5G و رایانش لبه‌ای (Edge) برای واکنش فوری در کاربردهایی که در آنها زمان از حساسیت بالایی برخوردار است و نیاز شدیدی به ارتباطات قابل اتکا وجود دارد راهگشا خواهند بود.
کلان داده، رکن مهمی از فناوری‌های حمل و نقل هوشمند
دستیابی به حمل و نقل هوشمند مستلزم استفاده از میلیون‌ها دستگاه است که حجم انبوهی داده تولید می‌کنند. با رشد تحلیل کلان‌داده، مدیریت و کنترل حمل و نقل بیش از پیش در حال داده محور شدن است. با کلان‌داده می‌توان از خودروها، زیرساخت‌های حمل و نقل، تلفن‌های هوشمند و ایستگاه‌های هواشناسی و تجهیزات دیگر اطلاعات فراوانی را به دست آورد. داده‌کاوی روی کلان‌داده‌های به دست آمده از اطلاعات حمل و نقل خودروها، تصمیم‌گیری بهینه برای مدیریت کلان ترافیک را مؤثرتر می‌کند.
رایانش ابری
با در دسترس قرار گرفتن حجم زیادی از داده‌های حمل و نقل، چالش‌هایی برای استفاده از این داده‌ها برای کاربردهای عملی مانند تصمیم‌گیری‌های حمل و نقل به وجود می‌آِید. این چالش‌ها در ارتباط با حجم، تنوع و سرعت (پردازش داده) و امنیت سایبری هستند. رایانش ابری کلید حل مشکل حجم، سرعت تولید و تنوع داده‌هاست. به جای ذخیره داخلی داده‌ها در سازمان‌ها، داده‌ها در ابر با امنیت کافی ذخیره می‌شوند.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر فناوری‌های حمل و نقل هوشمند
نرم‌افزارهای هوش مصنوعی برای پردازش حجم عظیم داده که از طریق اتصال 5G و دیگر انواع شبکه‌ها از حسگرهای اینترنت اشیا ارسال می‌شوند لازم هستند. هوش مصنوعی می‌تواند این مجموعه داده‌ها را بگیرد و از آنها اطلاعات کاربردی بسازد. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین طراحی خودروهای خودران را ممکن ساخته‌اند. این خودروها می‌توانند با قابلیت بینایی رایانه‌ای از داده‌های بصری استفاده کنند و اقدامات لازم رانندگی را انجام بدهند. مثلا قابلیت تشخیص چراغ راهنمایی و رنگ آن یا تشخیص عابران پیاده. هوش مصنوعی تحلیل جریان ترافیک و روان‌سازی آن را امکان‌پذیر می‌کند، تشخیص خودکار شماره پلاک، مدیریت جای پارک خودروها، پایش وضع جاده‌ها و تشخیص دست‌اندازهایی که نیاز به ترمیم دارند و همچنین تشخیص سوانح جاده‌ای از دیگر دستاوردهای هوش مصنوعی در حمل و نقل هستند.
اینترنت اشیا (IoT)
اینترنت اشیا شامل اجسام متصل به شبکه اینترنت است که در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند عبارتند از خودروها، معابر، زیرساخت‌های معابر، دوچرخه‌ها، عابران پیاده، دوربین‌ها و مانند آنها. حسگرهای بیشتر اینترنت اشیا به داده‌های بیشتر و داده‌های بیشتر به نتایج بهتر منجر می‌شوند. به کمک اینترنت اشیا، اجزای بیشتری می‌توانند در سیستم حمل و نقل هوشمند به هم مرتبط و متصل شوند و می‌توانند موقعیت و وضعیت خود را به طور خودکار گزارش کنند.
فناوری 5G
اتصال 5G که جدیدترین نسل اتصال سیار است، توان عملیاتی و اتکاپذیری بسیار بالا و تاخیر (Latency) خیلی پایین دارد و قادر است از تعداد عظیمی از دستگاه‌های متصلIoT پشتیبانی کند. در مواردی مثل ایمنی عابر پیاده، هر میلی ثانیه اهمیت دارد. اتصال 5G سرعت‌هایی را به صورت بی‌سیم ارائه خواهد داد که قبلا جز با فیبر نوری قابل دستیابی نبود.
رایانش مرزی (Edge)
به رایانش و ذخیره‌سازی غیرمتمرکزی اطلاق می‌شود که برای عمل کردن سیستم‌های هوش مصنوعی و دریافت و پردازش سریع داده‌ها لازم است تا مزایای زمانی 5G معنادار باشد. حسگرها می‌توانند با رایانش مرزی اطلاعاتی را در لحظه درباره حمل و نقل فراهم کنند.
تفاوت دوربین‌های کنترل ترافیک و پلاک خوان
برای پایش ترافیک در کشورمان از سالن‌های مانیتورینگ ترافیک در مراکز کنترل ترافیک استفاده می‌شود. در این سالن‌ها تصاویر دوربین‌های معمولی (غیر هوشمند) از معابر مختلف شهر دریافت می‌شود و اپراتورها کار نظارت بر این تصاویر را بر عهده دارند تا تصمیمات ترافیکی اتخاذ شود و اطلاع رسانی از وضعیت عبور ومرور و ازدحام و سوانح به مردم و نهادها صورت بگیرد.
دوربین‌های کنترل ترافیک مدار بسته و غیرهوشمند برای کارکرد خود نیاز به وجود اپراتور و عوامل انسانی دارند و صرفا تصاویر مناطق مختلف شهر را در اختیار کارمندان مرکز کنترل ترافیک قرار می‌دهند. از سوی دیگر دوربین‌های هوشمند و پلاک‌خوان از عملکرد خودکار برخوردارند و متکی به نیروی انسانی نیستند. این دوربین‌ها با استفاده از هوش مصنوعی می‌توانند کار ترددشماری و تشخیص تخلفات را بر عهده بگیرند و با خواندن شماره پلاک خودروها به ثبت تخلفات صورت گرفته بپردازند.
در حمل و نقل هوشمند داده‌های جمع‌آوری شده از دوربین‌های پلاک خوان و سایر تجهیزات هوشمند، بسیاری از فرایندهای کنترل حمل و نقل مانند مدیریت ازدحام، سوانح و تخلفات رانندگی را خودکارسازی می‌کنند.
مشتریان فناوری‌های حمل و نقل هوشمند
بسیاری از نهادها و شرکت‌ها را می‌توان از مشتریان بالقوه سیستم‌های حمل و نقل هوشمند دانست مانند پلیس راهور، شهرداری‌ها، وزارت راه و شهرسازی، آزادراه‌ها، فرودگاه‌ها، شرکت های حمل و نقل ریلی، اتوبوسرانی، تاکسیرانی، بنادر، اورژانس، آتش‌نشانی، آمبولانس‌های خصوصی و کلیه شرکت‌هایی که ناوگان حمل و نقل دارند.
