Trong một thế giới ngày càng đô thị hóa, quản lý giao thông trở thành một thách thức quan trọng. Sự gia tăng nhanh chóng của dân số và phương tiện dẫn đến tình trạng tắc nghẽn giao thông ở nhiều trung tâm đô thị, tác động đáng kể đến đời sống xã hội và năng suất kinh tế.
Theo một đánh giá gần đây của Mạng lưới Quản lý giao thông châu Âu, phát triển đô thị nhanh chóng là nguyên nhân trực tiếp dẫn đến tình trạng tắc nghẽn giao thông ngày càng gia tăng. Báo cáo thống kê năm 2024 của Ngân hàng Thế giới cho thấy, 56% dân số toàn cầu đang sinh sống tại các đô thị và con số được dự báo đạt 70% vào năm 2050.
Quản lý giao thông hiệu quả không chỉ có ý nghĩa quan trọng để giảm thời gian đi lại, mà còn đảm bảo sự di chuyển thông suốt của con người và hàng hóa trên khắp các khu vực đô thị. Tuy nhiên, các phương pháp truyền thống thường gặp khó khăn trong việc cung cấp khả năng phản hồi nhanh chóng, kịp thời theo thời gian thực.
Ngày nay, xu hướng ứng dụng các mô hình dự đoán từ AI nổi lên như một công cụ thay đổi cuộc chơi trong quản lý giao thông. Công nghệ AI đang chuyển đổi quản lý giao thông thông qua các kỹ thuật tiên tiến như thị giác máy tính, học máy (machine learning) và học sâu (deep learning).
Theo Juniper Research, đầu tư toàn cầu vào các hệ thống quản lý giao thông thông minh dự kiến khoảng 277 tỷ USD vào cuối năm 2025. Không chỉ giám sát tình trạng giao thông hiện tại, AI đã chứng minh giá trị trong việc dự báo các mô hình giao thông, nâng cao chức năng của các phương tiện được kết nối và thậm chí tối ưu hóa quản lý không lưu.
Đơn cử như hệ thống RD Analytics được phát triển bởi nhóm nghiên cứu tại Trung tâm Yen Sheng (Hồng Kông) với tính năng thống kê lưu lượng, khảo sát giao thông, phân tích video, thiết lập báo cáo và dự báo xu hướng giao thông dựa trên công nghệ AI.
Cụ thể, RD Analytics đếm các phương tiện được phát hiện bằng cách vẽ một hoặc nhiều đường ảo. Khi một phương tiện vượt qua vạch, RD Analytics sẽ thêm phương tiện đó vào số liệu thống kê. Bên cạnh đó, RD Analytic cung cấp phân tích dữ liệu từ video quay bằng máy bay không người lái, cũng như giá trị trung bình về lưu lượng giao thông cho từng đoạn đường.
Ngoài ra, hệ thống còn theo dõi số lượng phương tiện tại mỗi thời điểm. Hệ thống tiến hành đo tốc độ riêng lẻ của các đối tượng tham gia thông qua nhận dạng người đi bộ và các phương tiện di chuyển. Theo công bố, RD Analytics có khả năng nhận dạng riêng biệt với 11 loại xe, bao gồm xe máy, ô tô, xe bán tải, xe tải nhỏ, xe tải nhẹ, xe tải tiêu chuẩn, xe tải dài, xe buýt nhỏ, xe buýt tiêu chuẩn, máy kéo và các loại xe đặc biệt như cần cẩu.
Báo cáo sau cùng được liệt kê và cập nhật tất cả các tuyến đường, hiển thị số lượng phương tiện đã đi qua từng tuyến đường trong khoảng thời gian xác định. Để trực quan hóa các tuyến đường, RD Analytics tiến hành hợp nhất tất cả các đường đi đã phát hiện với nhau và đưa chúng vào một bản đồ luồng đầy màu sắc. Thông qua đó, đưa ra đánh giá xu hướng và cảnh báo về lưu lượng giao thông theo thời gian thực.
Nhiều trung tâm đô thị đã triển khai các giải pháp quản lý giao thông hỗ trợ AI. Tại Mỹ, công nghệ AI đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng các mô hình dự đoán với kỳ vọng phát hiện sớm tai nạn giao thông, giảm thiểu các yếu tố rủi ro và thực hiện các biện pháp phòng ngừa hiệu quả để cải thiện an toàn đô thị.
Chính phủ Singapore chủ động sử dụng ITS để dự báo giao thông, hỗ trợ lịch trình giao thông công cộng và quản lý tình trạng tắc nghẽn đường bộ. Thành phố cũng cung cấp thông tin chi tiết về giao thông cho các công ty vận tải thương mại, giúp giảm bớt tình trạng tắc nghẽn.
Tại London (Vương quốc Anh), hệ thống quản lý giao thông đã triển khai ITS. Hệ thống sử dụng AI để điều chỉnh tín hiệu giao thông thích ứng, giảm tắc nghẽn tùy thuộc vào dữ liệu thời gian thực.
Chính quyền thành phố Lisbon (Bồ Đào Nha) đã hợp tác với công ty công nghệ Siemens triển khai các giải pháp quản lý giao thông do AI điều khiển tại 260 giao lộ để khắc phục tình trạng giao thông ách tắc giờ cao điểm. Thời gian di chuyển theo đó được cải thiện từ 20% đến 70%, trong khi số lần dừng đèn đỏ giảm 30%.
