交通运输业是一个多式联运的全球人员与货物运输网络体系，总价值高达10万亿美元。但现如今，该行业正面临一系列外部与自身内部挑战：补贴、网络碎片化、运输方式竞争，以及日益严重的拥堵、排放、安全等等。过时的政府政策导致效率低下，传统的技术方法虽在特定地区取得了渐进式发展，但仍未实现广泛转变。这在一定程度上源自交通运输行业的固有局限，同时在很大程度上也受到公众观点及行为模式转变带来的冲击。
整个交通运输行业当前可谓是一团乱麻——从兴奋到沮丧，再由便捷到成本，竟让人不知该如何下手。因此，引导政策变化与技术进步已经构成严峻挑战，要求决策者和从业企业在努力缓解公众交通成本负担的同时(事实证明，交通成本往往在家庭总支出中位列第二)，还须应对行业内一系列彼此冲突的愿景、控制迅速上涨的交通成本并遵循严格的审查要求。
另一个令人振奋的消息是，新一轮创新浪潮可能会弥合这一差距。生成式人工智能有望有效结合政策和技术，从而重塑和优化我们的客货运输方式。
与专注于分析封闭系统中现有数据的传统预测技术不同，生成式AI能够深入研究思维与创造层面，让实时可视化成为可能，而后以多种方式在不同的时间和地点提供支持。生成式AI还能为不同背景的不同用户群体提供更好的可及性，包括面向车辆设计师、城市规划者、社区倡导者、政策制定者和商界从业者等。这种良好的可及性，让信息、访问与协作提升到了前所未有的新高度。
大多数人对政策文件和专业术语并不熟悉，也不知道如何解读二维设计、建筑或施工计划、场地规划或按颜色区分的社区地图。然而，人们更容易通过图像或配有语音的视频来理解信息。借助强大的算法和生成式人工智能，能够分析少量数据集并生成全新真实数据，实现实时图像和视频的展示，向各种层次的人展示周围环境和相关感知。
简单对着两、三个潜在场景搞设计的日子已经一去不复返了。很快，不同团队和社群就将聚集在一起，根据各自认同的共同价值观与期望，携手规划街区、运输车辆、服务或站点的数十种运行场景。这样的设计成果与人们的最初设想有很大不同，新方案也往往会涉及大量人们根本没想到过的重要变量。
设想一下，AI不仅能够处理交通模式下的数据，还可以根据历史数据、天气预报、个人及文化偏好以及实时趋势，建立起对未来状况的模拟系统。这种从周遭现有事物中创造新事物的能力，正是让生成式AI在交通运输行业大放异彩的前提与根本。
生成式人工智能正在不同领域得到广泛应用，展示了它的多功能性和潜力。交通运输行业很可能成为这一技术的下一个重要应用领域。
企业正在使用生成式AI，通过可视化与视频形式改善设计方案的可读性。
考虑到生成式AI自身的独特功能属性，这项技术也有望给交通体系带来前所未有的新颖应用：
生成式AI已经在交通运输行业中的各个领域生根发芽。
这还只是众多潜在应用中的几个示例。我们可以设想一套交通体系，它既能无缝调整交通流量、也能在故障发生之前做出预测性维护，更可以为每位出行者提供定制化的通勤体验。生成式AI就是这样一项强大的新兴技术，在优化客运与货运方面已经表现出巨大的潜力。虽然尚处于早期发展阶段，但这也意味着我们刚刚接触到生成式AI那最为浅表的可能性。除了优化日常运营之外，相信生成式AI也将成为塑造未来交通运输面貌的游戏规则改变者。
但发挥这方面潜能所需要的不仅仅是技术本身，更需要以人为本的新方法。我们既需要了解生成式AI的“效果”(如何优化交通路线)，更需要理解这背后的“理由”(将如何影响我们的生活)。为了更好地驾驭这波即将到来的AI浪潮，我们应当从以下几个角度入手，为生成式AI在交通运输领域的应用做好准备：
交通领域的生成式AI普及已经开始——你准备好了吗?
本文讨论的种种潜在用例和场景，还只是生成式AI在交通运输领域可能应用的一抹剪影。随着这项新兴技术的发展成熟，将有更多实践方案与大家见面。尽管仍有一些挑战亟待解决，但生成式AI在打造更绿色、更公平的交通新形态方面确实表现出巨大潜力，只等我们将这一切转化为现实。
通过积极接纳生成式AI所固有的局限性和应用潜力，相信我们能够相互配合、引导其发挥最大价值。我们也应当以负责任的方式驾驭这股即将席卷全球的力量，确保生成式AI在交通运输领域成为积极变革的因素。只要能够抛开分歧、共同塑造起以信任和责任为基础的发展观念，我们就一定能够运用好AI工具，为建设美好明天这一共同愿景填上交通运输这块重要的拼图。
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