访谈
Tal Kreisler，NoTraffic 的 CEO 和联合创始人 – 采访系列
Tal Kreisler 是 NoTraffic 的 CEO 和联合创始人，NoTraffic 是一个数字化道路基础设施管理平台，允许城市通过按一下按钮来管理整个交通网。
NoTraffic 将交叉路口转化为能够实时管理交通的智能枢纽。他们的 AI 驱动平台利用边缘计算来处理数据，确保对不断变化的交通条件做出快速响应。该技术包括 V2X 功能，用于连接和自动驾驶汽车，并适应非连接车辆和弱势道路使用者（VRUs），提供对交通动态的全面了解。 NoTraffic 目前在 25 多个美国州和加拿大运营，每天为数百万司机提供服务。
您能否给我们一个关于 NoTraffic 的简要概述，以及是什么启发您开发了一个 AI 驱动的移动平台？
NoTraffic 是一种首屈一指的 AI 驱动的移动平台，它将过时的交叉路口转化为智能的、云连接的枢纽。该平台利用 AI、边缘计算技术和 V2X 通信来优化交通流、减少拥堵和提高道路安全，同时显著降低碳排放。
NoTraffic 的想法源于我们的一位联合创始人 Uriel Katz 的一个简单但令人沮丧的经历，他晚上被困在一个空旷的交叉路口的红灯前。这种不必要的等待使他意识到传统的交通管理系统已经过时且效率低下，依赖于不适应实时条件的固定时序计划。这激发了我们创建一个更现代的解决方案的想法，即利用 AI 根据实际道路使用和条件动态管理交通。
为了解决这个问题，我们于 2017 年创立了 NoTraffic，目标是革新城市移动和交通管理。尽管我们没有交通管理的背景，但我们的新鲜视角使我们能够创造性地思考并以非传统的解决方案来解决这个问题。快进到今天，NoTraffic 正在引领城市移动的重新定义，未来将我们的城市打造为更智能、更高效的生态系统。
NoTraffic 的 AI 驱动平台如何将传统交叉路口转化为智能枢纽？
NoTraffic 的平台通过将 AI 驱动的传感器和边缘计算能力无缝集成到现有基础设施中，将传统交叉路口转化为智能连接枢纽，利用先进的雷达和摄像头技术实现 99% 的检测准确率，无论天气条件如何。这些传感器实时检测和识别所有类型的道路使用者，从车辆到微型移动用户，启用该平台动态调整交通信号，优化交通流和提高道路安全。
该平台的实时通信与基于云的系统确保持续学习和更新，允许交叉路口响应实时变化的条件，显著提高城市地区交通的效率、安全性和整体流动性。
该平台由四个核心组件组成：
- 移动操作系统（Operating system）：一个云端仪表盘，允许实时调整和优化，对于管理现代城市移动至关重要。
- AI 驱动的边缘设备：这些设备确保持续连接，检测道路使用者，并将交叉路口连接到云端，通过边缘计算和高级分析实现实时决策。
- 移动商店：一种首创功能，类似于应用商店，允许操作员远程添加和更新移动应用程序，确保在无需昂贵硬件升级的情况下适应变化。
- 24/7 支持：保证连续可靠的运行，并提供及时的问题解决，以维护安全和效率。
您能否解释边缘计算在您的平台中的作用以及它如何增强实时交通管理？
边缘计算在 NoTraffic 的平台中发挥着至关重要的作用，通过在交叉路口直接处理数据，而无需先将数据上传到云端。这使系统能够做出即时的决定，使交通管理更加快速和高效。这确保交通信号和系统可以快速适应不断变化的条件，例如突然增加的行人活动或为紧急车辆提供优先权。通过在本地处理数据，边缘计算加快了决策速度，同时降低了运营成本，减少了对云端资源和额外硬件的需求。这对于管理动态的城市交通环境至关重要，在这种环境中，快速反应对于优化交通流和提高安全性至关重要。
NoTraffic 如何提高交叉路口的安全性，特别是对于弱势道路使用者，如行人和骑行者？
每年，超过 700 人因闯红灯而丧生，包括行人、骑行者和机动车驾驶员在内的各类道路使用者。
NoTraffic 通过使用 AI 驱动的摄像头和雷达检测来提高交叉路口的安全性，准确识别和区分所有类型的道路使用者，包括行人、骑行者和滑板车。识别后，该平台可以调整交通信号以优先考虑这些弱势群体的安全。例如，它可以延长绿灯时间或仅在有人等待时激活行人过街信号。该系统还主动预防潜在的事故，例如车辆闯红灯，通过实时调整信号相位。这些措施不仅减少事故，还创造了更安全的交叉路口，缓解了道路、人行道和自行车道上的拥堵。
NoTraffic 的交叉路口安全洞察（ISI）是一款面向安全的 AI 软件应用程序，旨在通过关联交通信号相位与车辆在停止线上的运动来增强安全性，实现对闯红灯的精确跟踪。该技术在亚利桑那州图森市三个主要城市交通走廊的 55 个交叉路口进行了部署，并能够显著减少闯红灯的违法行为。在 3 个月的时间里，ISI 使图森市在这些走廊上减少了 42% 的闯红灯违法行为，相当于每年挽救 294 条生命。
您的平台如何减少 CO2 排放和缓解城市地区的交通拥堵？
随着道路变得越来越拥挤，混合了汽车、自行车和行人，拥堵正在增加——每年增长 12%。由此产生的交通堵塞导致了有害的 CO2 排放和交通事故增加 10.5%，使我们的道路变得不那么安全。
NoTraffic 通过优化交叉路口的交通流来解决这些挑战，通过将 AI 驱动的实时交通分析与边缘计算启用的本地传感器相结合，使得能够做出即时的决定。该易于安装的软件定义 SaaS 平台根据实时条件调整交通信号，最大限度地减少空闲时间，减少不必要的停车和启动。通过提高交通信号的效率，NoTraffic 减少了车辆在红灯处等待的时间，从而降低了燃料消耗和排放。NoTraffic 启用了交通部和其他利益相关者高效管理不断增加的交通量，减少拥堵和 CO2 排放，促进了更高效和环保的城市移动系统的发展。
NoTraffic 的移动商店上一个关键功能是优化模式，它利用预测来实时评估成千上万的潜在交通场景，优化交通流，减少拥堵，提高整体安全性。在英国哥伦比亚大学部署该解决方案时，缓解了校园交通，改善了交叉路口的流动，导致温室气体排放量减少。通过使用基于边缘的计算，NoTraffic 能够通过计算每个道路使用者的成千上万种可能的场景，并确定最合适的场景来优化交通流。该解决方案的实施使 NoTraffic 每年减少了 75 吨的碳排放。
NoTraffic 如何通过 V2X 技术与连接和自动驾驶汽车集成？
NoTraffic 的平台旨在完全支持 V2X（车辆到一切）通信，实现与连接和自动驾驶汽车的无缝集成。通过 V2X，NoTraffic 配备的交叉路口可以与车辆交换实时数据，实现更高效和更安全的交通管理。
NoTraffic 已经商业化了两种针对连接和自动驾驶汽车的 V2X 技术套件：安全套件和效率套件。这些套件为车辆提供了一组使用 C-V2X 或 DSRC 协议的消息，补充了 NoTraffic 传感器的 V2X 功能，并提供了外部盲点信息、信号相位和时序（SPaT）增强的驾驶决策、红灯跑红者（RLR）检测和其他安全功能。
通过集成 V2X 通信，NoTraffic 的平台融合和共享由其专有智能边缘传感器生成的数据，以及连接和自动驾驶汽车的数据和其他数据源，以实时管理交通流并防止潜在的碰撞。该系统为车辆提供了关键信息，例如 SPaT、碰撞警告和最佳速度推荐。这种实时的连接确保了交通流的平稳、减少了冲突，并提高了自动驾驶汽车的安全和高效运行。
您的平台如何确保也能适应非连接车辆和道路使用者？
NoTraffic 的平台旨在适应所有道路使用者，从汽车和自行车到行人和紧急车辆，甚至在恶劣的天气条件下。其先进的传感器使得市政当局能够优化所有通勤者的交通流，同时减少道路、人行道和自行车道上的拥堵。
该平台的先进 AI 传感器可以检测和分析每个道路使用者的行为，无论其连接状态如何。这确保了非连接车辆和行人在实时交通决策中始终被考虑在内。
您在跨不同地区部署您的平台时面临了哪些挑战？
跨不同地区部署 NoTraffic 平台带来了重大的挑战，特别是由于将基于云的接口（我们称之为移动操作系统）与每个交叉路口的边缘设备集成的复杂性所致。
一个主要挑战是适应基于云的移动操作系统和边缘设备，以满足不同地区的各种技术标准和基础设施能力。每个地区都有其自己的规则、法规和要求，因此该平台必须被个性化和适应以满足每个地区的需求，并确保与现有的交通系统无缝集成。另外，管理与云和边缘设备之间的实时通信所需的高带宽也带来了挑战。为了解决这个问题，NoTraffic 在其硬件中实现了边缘计算，使得大量分析可以在本地处理，然后将结果发送到云端进行进一步分析。这减少了带宽使用，同时使解决方案对 NoTraffic 和其客户来说更加划算。
另一个挑战是需要更新、升级和维护成千上万个设备的软件，分布在各个位置。为了应对这一点，NoTraffic 开发了强大的空中机制，以实现对设备的快速更新，无论其位置如何。这些机制确保更新可以在所有设备上无缝分发和安装，最大限度地减少停机时间，并保持性能和可靠性的一致性。
安全性也是一个关键问题，特别是在处理像交通管理这样关键的基础设施时。NoTraffic 实施了针对每个地区量身定制的严格安全协议，确保其数据保持隔离和保护，防止任何潜在的重叠或干扰。通过利用先进的云安全措施，该公司确保能够保持数据的完整性和保密性，同时遵守当地法规。
通过这些策略，NoTraffic 成功地应对了开发和扩展一个将硬件和软件结合的平台的复杂性，最终在不同地区交付了一个可靠、安全、划算的移动解决方案。
您如何看待未来十年交通管理和城市基础设施的演变？
交通管理和城市基础设施的未来将由软件启用设备的广泛采用所驱动，这些设备提高了城市的可持续性和效率。与特斯拉重新发明汽车一样，这些设备将重新发明整个移动生态系统的其余部分。具有内置通信功能、强大的计算能力和分析大量数据能力的先进传感器将成为标准。这些传感器将提供一系列可以远程更新、调整和修复的服务，确保持续改进并最大限度地减少对物理干预的需求。向这些智能、软件驱动设备的转变将简化基础设施的现代化，减少浪费，并降低对广泛硬件的需求。交通设备和系统将像智能手机一样运行，功能可以远程个性化、激活、更新或修复，使基础设施升级更加顺畅、经济和不那么令人生畏，对于市政当局来说。
这种技术的一个主要优势是能够聚合数据并量化各种参数，如交通改善、安全增强和排放减少。它还可以实现趋势识别和预测分析，提供对特定政策实施的潜在结果的洞察。例如，可以衡量交通延误的经济影响，或者进行前后对比研究，以评估交通管理策略的有效性——这些都是当前系统无法做到的。
通过重新想象交通系统并采用这些策略，未来城市可以实现增强的安全性和改善的移动性，同时显著降低其环境足迹，创造出更加可持续和宜居的城市。
您认为 AI 将在未来智能城市和移动解决方案中扮演什么角色？
AI 将通过数据聚合和决策在未来智能城市和移动解决方案中发挥重要作用。由于 AI 驱动的技术被用于交通管理，城市现在可以使用数据来量化各种参数，如交通改善、安全增强和排放减少。这种数据提供了对不同交通管理策略有效性的清晰图景，使城市能够做出最有影响力和最有益的决策，根据每个地区的具体需求量身定制。
AI 还支持趋势识别和预测分析，提供对特定政策实施的潜在结果的洞察。例如，使用 AI，城市现在可以衡量交通延误的经济影响，或者进行前后对比研究，以衡量新举措的有效性和成功性。通过用数据支持决策，城市能够找出问题并实施有针对性的解决方案，这些都是以前无法实现的。
感谢您接受这次精彩的采访，希望了解更多信息的读者可以访问 NoTraffic。
