在交通擁堵控制和預測方面，基于交通歷史數據，實時路況數據，手機基站信令數據，視頻監(jiān)控數據，信號燈運行數據等多數據源的整合，使用人工智能中的機器學習算法，可以實現交通擁堵的提前預測，并提醒管理者提前采取相應措施，同時也能幫助交通管理部門進行道路的更合理規(guī)劃設計和對交通信號裝置等相關因素進行調整，降低路況擁堵率。比如，為了解決擁堵難題，廣州市交警近日引入人工智能技術阿里云ET搭建了“互聯網+信號燈”控制優(yōu)化平臺。據了解，ET可對路口車輛運行情況進行分析，并輸出對紅綠燈時間的調整建議。試點結果顯示，部分路段擁堵指數下降超25%。
同時，大數據與機器學習能力的結合還能夠幫助出行者實現更優(yōu)質的智能出行決策，可以根據用戶地域、距離、時長、工具等不同場景學習不同的出行決策，形成出行決策模型;根據用戶的定位數據、出行數據、反饋數據，也可以為用戶提供省時、省力以及舒適性的偏好決策模型。比如，高德推出高德地圖AI引擎，該引擎將基于高德出行大數據和機器學習能力，面向不同環(huán)境和需求，為用戶提供“千人千面”的位置出行服務。
5.人工智能解放速記員和書記員？
根據Gartner預測，到2018年，客戶數字助手將能跨渠道和合作伙伴識別人臉和聲音：機器在傾聽指令和告訴我們該做什么上比真人表現更好。語音識別和自然語言處理技術基礎上的人工智能應用場景非常豐富，速記員和書記員的未來可能被智能機器人替代。
比如，在今年的阿里云2016年會上，阿里云ET的速記能力就曾在準確率方面以0.67%的微弱優(yōu)勢戰(zhàn)勝第50屆國際速聯速記大賽全球速記亞軍姜毅。9月13日，浙江省高級人民法院對外宣布，將在全省105家法院全面上線智能語音識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)由阿里云人工智能ET提供技術支持，能夠快速、準確的完成庭審記錄，承擔起“書記員”的角色。3個月前，系統(tǒng)曾在西湖區(qū)人民法院試點，準確率高達96%。這些都是阿里人工智能技術與行業(yè)應用場景落地的案例。