人工智能 | 高速公路相关的人工智能基础知识普及：模型特点及常见数据分析方法

作为计算机科学的重要分支，人工智能（AI）与计算智能（CI）从不同的角度演进。AI注重模拟人类认知，通过不断学习符号系统与知识图谱来构建工程决策框架；但是CI更关注自然启发式算法，在神经网络、模糊逻辑等技术支持下突破传统算法的局限。

一、 人工智能模型的功能与特点

深度学习的崛起标志着从“人工设计特征”到“数据驱动特征”的范式转变，数据大爆发推动了许多通用模型的诞生。多层神经网络可以从数据中自动提取高阶抽象特征，减少人工干预。

卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer架构推动了计算机视觉、自然语言处理（NLP）等领域的革命，如AlphaGo、ChatGPT和DeepSeek。

新一代AI技术以多模态学习、强化学习、可解释性AI为核心，并融合了多学科技术。

物理引导AI（Physics-Informed AI），将物理理论、物理模型与AI技术相融合，利用AI模型的高效、低成本的特点获取符合物理事实的可解释性结果。

物理感知神经网络（PINN）在学习过程中利用物理法则对模型进行指导，提高模型泛化能力。

人工智能模型的功能与特点如下【1】：

二、以事故风险感知与预警为例

随着智能道路关键应用技术的发展，融合AI、计算机视觉和MEC技术的智能感知设备，通过基于深度学习的在线视频处理、图像精准处理、大数据分析等技术，可为远程交通状态监测、异常事件检测和安全风险预测提供了强大的技术支撑。

常见的数据类型与分析方法如下：

一般多以高速公路路段区域为研究场景，对桥梁、隧道等特殊路段的事故检测和预测研究较少，而这些交通场景往往更为复杂，事故易发多发，事后救援困难，且引发二次事故和交通堵塞的可能性更大。

因此，这些区域对事故动态检测和实时预判研究的必要性和迫切性更强， 对检测和预测的精准度和时效性要求更高，这是当前研究的难点和弱点，也是智能高速公路落地应用 的主要挑战之一【2】。

引用：

【1】钟剑 , 温佳年 , 王晓伟 , 魏凯 , 韩强. 人工智能在桥梁抗震中的研究进展与展望[J]. 中国公路学报, 2025, 38(7): 5-17

【2】杨晓光，胡仕星月，张梦雅.智能高速公路交通应用技术发展综述[J].中国公路学报, 2023, 36(10): 142-143

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