There are more than 7,000 public transit agencies in the U.S. (and many more private agencies), and together, they are responsible for serving 60 billion passenger miles each year. A well-functioning transit system fosters the growth and expansion of businesses, distributes social and economic benefits, and links the capabilities of community members, thereby enhancing what they can accomplish as a society. Since affordable public transit services are the backbones of many communities, this work investigates ways in which Artificial Intelligence (AI) can improve efficiency and increase utilization from the perspective of transit agencies. This book chapter discusses the primary requirements, objectives, and challenges related to the design of AI-driven smart transportation systems. We focus on three major topics. First, we discuss data sources and data. Second, we provide an overview of how AI can aid decision-making with a focus on transportation. Lastly, we discuss computational problems in the transportation domain and AI approaches to these problems.


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智慧交通的前身是智能交通(Intelligent Transport System,简称ITS),ITS是20世纪90年代初美国提出的理念。到了2009年,IBM提出了智慧交通的理念。是将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术及计算机技术等有效率地集成运用于整个交通运输管理体系,而创建起的一种在大范围内及全方位发挥作用的,实时、准确及高效率的综合的运输和管理系统。美国、日本、欧洲率先展开相应的研究并成为ITS发展的三强,此外加拿大、中国、韩国、新加坡、澳大利亚等国家的研究也具有相当规模。智能交通系统由多个系统构成,其中包括出行者信息系统(ATIS)、先进交通管理系统(ATMS)、先进公共交通系统(APTS)、先进车辆控制系统(AVCS)、电子不停车收费系统(ETC)、商用车辆运营系统(CVOS)等
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