新南威尔士州政府已与思科合作，试用人工智能、物联网和边缘计算技术来提高悉尼和纽卡斯尔公共交通的可靠性。
作为试验的一部分，新南威尔士州交通局 (TfNSW) 正在使用物联网使物理对象能够“数字化”并通过传感器连接到传输网络，同时将利用边缘计算从连接的对象中获取实时数据以实现 更快的决策。 与此同时，人工智能将用于帮助理解数据和自动化流程。
州政府表示，这些技术将连接到这两个城市的多辆公共汽车、渡轮和轻轨车辆。
“我们与思科合作，研究实时了解车辆供应和客户需求以及性能如何指导未来的网络决策，并监控道路状况以确定需要维修的地方，”运输和道路部长 Rob 斯托克斯说。
“我们在中央车站附近的皮特街使用人工智能、Wi-Fi 和边缘计算来捕获实时数据并识别高风险事件。
“随着 COVID-19 限制的继续放松，越来越多的通勤者和行人返回悉尼最繁忙的交通枢纽，我们将能够密切关注车辆的动向。”
州政府补充说，捕获的数据还将用于监控资产并实时了解客户旅程的舒适度。
据思科澳大利亚和新西兰运输和基础设施总经理西蒙杨称，TfNSW 是世界上唯一一家试用该公司 AI 系统的机构。
他说：“这些试验代表了思科与新南威尔士州交通局之间的合作伙伴关系的力量，以共同创新和使用技术来解决交通机构面临的一些最紧迫和最具挑战性的问题。”
然而，这些试验并不是 TfNSW 第一次涉足人工智能和数据分析。 9 月，该机构表示正在使用人工智能开发预测算法，以帮助国家、州和地方政府管理其道路安全绩效。
TfNSW 与 iMove 合作研究中心 (CRC)、悉尼科技大学、国际道路评估计划 (iRAP) 和地理空间数据公司 Anditi 合作，开发一种更快、更自动化的方法来提取原始道路数据。
作为该计划的一部分，该计划被称为加速和智能道路评估程序数据收集 (AiRAP) 项目，该小组计划使用 TomTom 的 MN-R 下一代地图数据为新南威尔士州 20,000 公里的道路提供所谓的可用数据， 以及激光雷达数据的提取技术和机器学习。 还将对当地、州和国家高速公路的样本进行试点评估，以证明这些方法。
去年年底，TfNSW 与微软合作开发了一个概念验证，该概念使用数据和机器学习来标记潜在危险的十字路口并减少道路交通事故。
作为概念验证的一部分，新南威尔士州交通局在卧龙岗进行了一项试验，以发现五个具有潜在风险的十字路口。 在使用 Databricks 和 Azure 管理、摄取和解释数据之前，它涉及 50 辆汽车在 10 个月内生成了超过 10 亿行数据。
远程信息处理数据用于识别十字路口前的速度、急刹车、急加速和横向移动。 然后将其与现有碰撞调查数据的模式进行比较。
自试行以来，五个十字路口中的两个已计划进行改造。
