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，允许城市通过一个按钮来管理整个网格。

NoTraffic 将交叉路口转化为实时交通管理的智能中心。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状况的快速响应。该技术包括 V2X 能力，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视图。 NoTraffic 目前在 25 多个美国州和加拿大运营，服务于每天数百万司机。

您能否简要介绍 NoTraffic 和是什么启发您开发了一个 AI 驱动的移动平台？

NoTraffic 是一种首创的 AI 驱动的移动平台，它将过时的交叉路口转化为智能、云连接的中心。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 的想法源自我们联合创始人 Uriel Katz 的一个简单但令人沮丧的经历，他晚上在一个空旷的交叉路口被困在红灯前。这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，依赖于固定的时间计划，而不是实时条件。这种情况激发了我们创造一个更现代的解决方案的想法，这个解决方案利用 AI 根据实际道路使用和条件来动态管理交通。

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，但我们新鲜的视角使我们能够创造性地思考并提出一个非传统的解决方案。快进到今天，NoTraffic 正在引领城市移动的重新定义，未来城市将变得更加智能和高效。

NoTraffic 的 AI 驱动平台如何将传统交叉路口转化为智能中心？

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的基础设施中，将传统交叉路口转化为智能、连接的中心。这些传感器使用先进的雷达和摄像头技术来实现 99% 的检测精度，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，启用平台动态调整交通信号，优化交通流和提高道路安全性。

平台的实时通信与基于云的系统确保持续学习和更新，允许交叉路口智能响应实时变化的条件，显著提高交通效率、安全性和流动性。该平台由四个核心组件组成：

1. 移动操作系统（Operating system）: 一个基于云的仪表板，允许实时调整和优化，对于管理现代城市移动至关重要。
2. 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，通过边缘计算和高级分析启用实时决策。
3. 移动商店: 一个首创的功能，类似于应用商店，允许操作员远程添加和更新移动应用，确保在无需昂贵硬件升级的情况下适应性。
4. 24/7 支持: 持续可靠的操作得到保证，问题得到及时解决，以维护安全性和效率。

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，使系统能够做出瞬间的决定，使交通管理更加快速和高效。这种本地化的数据处理加速了决策，同时降低了运营成本，通过最小化对云资源和额外硬件的需求。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，能够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。检测到这些使用者后，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。该系统还可以预防潜在的事故，例如车辆闯红灯，通过实时调整信号相位。这些措施不仅减少了事故的发生，还可以创造更安全的交叉路口，缓解道路、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，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，实现对闯红灯驾驶者的精确跟踪。该技术已在亚利桑那州图森市的三个主要城市交通走廊的 55 个交叉路口部署，并显著降低了闯红灯违法行为。在三个月的时间内，ISI 使图森市能够在这些走廊上将闯红灯违法行为减少 42%，相当于每年挽救 294 条生命。

NoTraffic 的平台如何与连接和自动驾驶汽车通过 V2X 技术进行集成？

NoTraffic 的平台旨在完全支持 V2X（车辆与一切）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 已经将 V2X 技术商业化，推出了两个针对连接和自动驾驶汽车的专用套件: 安全套件和效率套件。这些套件为车辆提供了一组消息，使用 C-V2X 或 DSRC 协议，补充了 NoTraffic 传感器的数据，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、红灯闯越检测等安全功能。

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顺畅、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，即使在具有挑战性的天气条件下。其先进的传感器使得市政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。

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界面（我们的移动操作系统）与每个交叉路口的边缘设备集成的复杂性所致。

一个主要的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的无缝集成。此外，管理实时通信所需的高带宽需求之间的云和边缘设备也是一个挑战。为了解决这个问题，NoTraffic 在其硬件中实施了边缘计算，使得大量分析可以在发送结果到云进行进一步分析之前在本地处理。这减少了带宽使用，同时也使解决方案对 NoTraffic 和其客户来说更加具有成本效益。

另一个挑战是更新、升级和维护数十万个设备的软件，分布在各个位置。为了应对这一挑战，NoTraffic 开发了强大的空中机制，以实现更新的快速部署，无论位置如何。这些机制确保更新可以在所有设备上无缝分发和安装，尽量减少停机时间并保持性能和可靠性的连贯性。

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，该公司确保能够维护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、安全和具有成本效益的移动解决方案。

您如何看待未来十年交通管理和城市基础设施的发展？

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推动，这些设备可以提高城市的可持续性和效率。与特斯拉重新定义汽车一样，这些设备将重新定义整个移动生态系统。具有内置通信能力、强大的计算能力和分析大量数据的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，确保持续的改进和最小化对物理干预的需求。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，并降低对广泛硬件需求的需求。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。

这种技术的一个关键优势是能够汇总数据并量化诸如交通改善、安全增强和排放减少等参数。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，交通延误的经济影响可以被测量，或者可以进行前后研究来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。通过重新构想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、改善的移动性和显著降低的环境足迹，从而实现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？ (TSLA )

AI 将通过数据汇总和决策在智能城市和移动解决方案的未来中发挥重要作用。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诸如交通改善、安全增强和排放减少等参数。这些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定，量身定制每个地区的具体需求。

AI 还使得趋势识别和预测分析成为可能，提供了对特定政策实施的潜在结果的洞察。例如，使用 AI，城市现在可以测量交通延误的经济影响，或者进行前后研究来评估新举措的有效性和成功性。通过能够用具体数据支持决策，城市能够找出问题并实施有针对性的解决方案，这些解决方案以前不可能实现。