蓋世汽車訊 人類在道路方面取得很多成就，例如憑借地圖應用，我們可以使用GPS發射更少的神經元，而攝像頭還可以發出提醒以避免剮蹭，降低自動駕駛汽車的燃料成本。但相應的安全措施卻還不到位，我們仍然依靠穩定的交通信號和周圍建筑才能實現安全出行。

據外媒報道，為了避免碰撞，麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）和卡塔爾人工智能中心（Qatar Center for Artificial Intelligence）的科學家們開發一種深度學習模型，可以生成超高分辨率的碰撞風險圖。結合歷史碰撞數據、路線圖、衛星圖像和GPS軌跡，該風險圖可以預測未來一段時間內的預期碰撞次數，以識別高風險區域并預測碰撞。

（圖片來源：麻省理工學院）

通常，此類風險地圖通常分辨率較低，約為數百米，因此道路顯示很模糊，很容易忽略關鍵細節。但網格單元為5×5米地圖的分辨率超高，清晰度也更高，例如科學家發現高速公路比住宅區附近道路的風險更高，并且與其他道路相比，高速公路入口匝道匯合和出口的風險也更高。

麻省理工學院CSAIL博士生Songtao He表示：“通過捕捉所有地區未來發生碰撞概率的潛在風險分布，無需任何歷史數據，我們就可以找到更安全的路線，使車險公司能夠根據客戶的駕駛軌跡定制保險計劃，幫助城市規劃者設計更安全的道路，甚至預測未來碰撞。”

該研究團隊通過部署更廣的網絡獲取關鍵數據，并使用GPS軌跡模式識別高風險位置，提供有關密度、速度和交通方向的信息，以及描述道路結構的衛星圖像，例如車道數量、是否有路肩或大量行人。然后，即使高風險區域沒有碰撞事故記錄，僅根據其交通模式和拓撲結構，該方法仍然可以將其識別為高風險區域。

為評估該模型，科學家們使用了2017年和2018年的撞車事故和數據，并進行測試，以預測2019年和2020年撞車事故。許多地點即使沒有事故記錄，也被標記為高風險區域，而且之后這些區域確實發生了撞車事故。

卡塔爾計算研究所（QCRI）的首席科學家、該論文的作者Amin Sadeghi表示：“通過結合來自看似無關的數據源的多個線索，我們的模型可以從一個城市推廣到另一個城市。這是邁向通用人工智能的一步，因為我們的模型可以預測未知領域的碰撞地圖。即使沒有歷史碰撞數據，該模型也可用于推斷有用的碰撞地圖，通過比較虛擬場景，可用于城市規劃和政策制定。”

該數據集覆蓋了來自洛杉磯、紐約市、芝加哥和波士頓約7,500平方公里的區域。在這四個城市中，洛杉磯最不安全，因為它的碰撞密度最高，其次是紐約市、芝加哥和波士頓。

He表示：“如果人們可以使用風險地圖來識別潛在的高風險路段，他們就可以提前采取措施來降低出行風險。雖然Waze和Apple Maps等應用程序具有事件功能工具，但我們致力于在碰撞發生前做好準備。”

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