本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）
AI研究如火如荼，我们在不经意间就会发现它已经渗透进生活中的方方面面。在这篇文章中，作者Brandon展示了一项小众但实用的研究——用AI减少自行车车祸的发生。我们跟随他的脚步看看这项新研究的进展。
我很喜欢骑自行车。
几乎每次出差，我都会把骑行作为通勤和锻炼的方式，还在明尼苏达州附近报名参与了很多自行车露营旅行。
有一次在山景城，我目睹了一次自行车事故。虽然这场事故不严重，但骑车时被撞通常很危险，我对此一直心有余悸。
之后，我注意到一家叫Tome Software的底特律公司，当时它在准备一项试验，想用AI减少自行车事故。
这引起了我的注意。虽然机器学习很火，但大部分研究都集中在如智能家居、无人车、聊天机器人等应用上，用AI预防自行车车祸确实很小众，但每天骑行者众多，我认为这项研究非常实用。
我开始了解Tome，CEO Jake Sigal表示，他们最关注的是最常见的事故形式——汽车从侧面或后面撞上自行车。Tome想建立能同时提醒骑行者和汽车司机的系统，当自行车在危险区域时，系统会发出警报。
△ CEO Jake Sigal（左）和董事长Massimo Baldini（右）
这就是机器学习的切入点。系统会关联几个最常见的自行车危险区数据集，AI通过识别一些环境因素，判断危险区的范围。这些因素包括时间（如清晨还是傍晚）、道路特征(如是否限速限高)和特定路段之前发生过的事故。
Sigal讲述了目前遭遇的技术瓶颈。“计算机和射频（RF）技术的难点是判断骑行者是在路旁的林荫道还是在公路上。密歇根东南部许多社区都有自行车道，这对车辆和自行车都很安全，”Sigal说，“此外，我们的系统不能谎报军情，AI与机器学习能帮助减少错误警报。”
— 完 —
本文作者：安妮
原文发布时间：2017-09-09
