أثاث المدينة الذكية المدعوم بالذكاء الاصطناعي

يمكن للأثاث العام بالفعل عرض أوقات الحافلات المباشرة وتحديث الرسائل الرقمية والاستجابة لقواعد الاستشعار الأساسية. السؤال الأصعب هو متى يجعل الذكاء الاصطناعي هذه الأنظمة أكثر فائدة؟ أثاث المدينة الذكية بالذكاء الاصطناعي تصبح أكثر قيمة عندما يقدم شخص أو كاميرا أو جهاز استشعار مدخلات تحتاج إلى تفسير قبل أن يتمكن النظام من الاستجابة - طلب الاتجاه، أو تغيير تدفق الركاب، أو إشارة تشغيل غير عادية. وهذا التمييز مهم عندما تستكشف المدن الذكاء الاصطناعي في مجال التنقل والخدمات العامة. يمكن للقراء استخدام اختبار الإدخال → التفسير → الاستجابة → القيمة للحكم على المكان يضيف أثاث الشوارع الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي قيمة عملية.

 

متى يحتاج أثاث الشوارع المتصل فعليًا إلى الذكاء الاصطناعي؟

ليست كل ميزة 'ذكية' هي إحدى ميزات الذكاء الاصطناعي

غالبًا ما تُستخدم كلمة 'ذكي' للإشارة إلى أي تجهيزات شوارع ذات وظائف رقمية. وهذا يجعل من السهل الخلط بين الاتصال والأتمتة والذكاء الاصطناعي. يتم توصيل المأوى الذي يستقبل أوقات الحافلات الحية. يتم تشغيل الضوء الذي يتم تشغيله بعد أن يكتشف المستشعر الظلام. قد تكون الشاشة التي تقوم بتنزيل الإشعارات العامة الجديدة من نظام مركزي متصلة وآلية، ولكن لا يتطلب أي من هذه الإجراءات بالضرورة الذكاء الاصطناعي.

يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر أهمية عندما يتعين على النظام تفسير شيء ما قبل اختيار الاستجابة. بدلاً من اتباع تعليمات ثابتة فقط، يمكنه العمل مع المدخلات وتحديد المخرجات الأكثر فائدة للمهمة. وهذا التمييز مهم بالنسبة لمشاريع المدن لأنه يلفت الانتباه إلى ما تفعله التكنولوجيا بالفعل.

النقطة المهمة ليست أن الذكاء الاصطناعي هو الأفضل دائمًا. غالبًا ما يكون تشغيل النظام البسيط أسهل عندما تكون المهمة نفسها بسيطة.

ابدأ بالسؤال عما يتلقاه الأثاث

قبل اختيار التكنولوجيا، انظر إلى المدخلات. قد يتلقى الأثاث العام معلومات مباشرة من الأشخاص من خلال الكلام أو إجراءات شاشة اللمس. يمكن لأجهزة الاستشعار والكاميرات توفير معلومات حول الحركة أو النشاط حول الجهاز. قد توفر أنظمة المدينة أيضًا بيانات الطريق أو معلومات الموقع أو تحديثات الخدمة أو حالة المعدات.

هذه المدخلات لها احتياجات مختلفة. تم بالفعل تنظيم وقت الوصول المباشر وجاهز للعرض. السؤال المنطوق مثل 'كيف يمكنني الوصول إلى المكتبة دون استخدام السلالم؟' يكون أقل تنظيمًا. قد يتطلب الإدخال الثاني من النظام تحديد الوجهة، وفهم احتياجات إمكانية الوصول، وربط كلا المعلومات ببيانات المسار المتاحة قبل تقديم إجابة.

هذا هو المكان الذي يبدأ فيه أثاث الشوارع الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي في الاختلاف عن شاشة العرض المتصلة العادية. القيمة المضافة تأتي من خطوة التفسير، وليس من الاتصال في حد ذاته.

استخدم اختبارًا واحدًا بسيطًا: هل يحتاج النظام إلى حل شيء ما؟

لا تحتاج فرق المشتريات إلى فهم بنية النموذج لإصدار حكم أولي مفيد. يمكنهم أن يسألوا ما إذا كان الأثاث يتلقى معلومات تخبره بالفعل بما يجب فعله.

يمكن التعامل مع 'إظهار الحافلة التالية خلال ست دقائق' من خلال موجز البيانات. 'قم بتشغيل الضوء عندما يحل الظلام' يمكن التعامل معه من خلال قاعدة الاستشعار. 'العثور على طريق مناسب إلى City Hall لشخص لا يستطيع استخدام السلالم' يتطلب المزيد من العمل لأن الطلب يحتوي على عدة أجزاء من المعنى.

إذا كانت القاعدة الثابتة تتعامل مع المهمة بوضوح، فإن إضافة الذكاء الاصطناعي قد يؤدي فقط إلى زيادة التكلفة والتعقيد. عندما يجب أولاً فهم المدخلات أو مقارنتها أو تصنيفها، فإن الذكاء الاصطناعي لديه سبب أكثر عملية لوجوده.

 

كيف يحول الذكاء الاصطناعي المدخلات الأولية إلى شيء مفيد

يتحول السؤال إلى طلب معلومات يمكن للنظام التصرف بناءً عليه

خذ بعين الاعتبار راكبًا يقف أمام سيارة مأوى الحافلات الذكي بالذكاء الاصطناعي . يسأل الشخص: 'ما هو الطريق الذي يأخذني إلى أقرب متحف؟' الكلام هو المدخلات، ولكن الصوت نفسه ليس مفيدا للمسافر. يجب على النظام أولاً معرفة ما يطلبه الشخص، وتحديد الوجهة، وربط هذا الطلب بالمعلومات المتاحة له، ثم إعادة الإجابة.

يمكن أن تظهر الاستجابة كنص أو رسم طريق أو كلام. تحويل النص إلى كلام، والذي غالبًا ما يتم اختصاره إلى TTS، يقوم ببساطة بتحويل المعلومات المكتوبة إلى مخرجات منطوقة. وهذا يمكن أن يجعل الواجهة العامة أسهل في الاستخدام عندما يفضل شخص ما التوجيه الصوتي أو لا يريد البحث من خلال شاشات القائمة المتعددة.

يساعد مثال المنتج الحقيقي في إظهار كيف يمكن لطرق الإدخال والاستجابة المتعددة أن تتواجد في أداة واحدة. تقوم شركة Shanghai Zemso Urban Furniture Technology Co., Ltd. بدمج تحليل الصور وTTS وإحصائيات تدفق الركاب والأسئلة والأجوبة الرقمية والتفاعل مع شاشة اللمس والتفاعل الصوتي في مأوى الحافلات الذكية ZEMSO-HCT-0001. الدرس المفيد ليس عدد الميزات. وهي أن بيانات الكلام واللمس والصور والحركة يمكن أن تدخل في نفس التركيب العام ولكنها تتطلب أشكالًا مختلفة من المعالجة قبل أن تنتج نتيجة مفيدة.

تحتاج الصور وأعداد الركاب إلى سياق قبل أن تصبح مفيدة

وينطبق نفس المنطق عندما تأتي المدخلات من البيئة المحيطة وليس من الشخص. يمكن للكاميرا أو المستشعر التقاط النشاط بالقرب من الملجأ، لكن جمع الصورة ليس مثل فهم ما يحدث فيه. كما أن عدد الركاب الأولي له قيمة محدودة حتى يتم وضعه في السياق.

على سبيل المثال، قد يحتاج المشغل إلى معرفة ما إذا كان النشاط في موقع ما طبيعيًا في ذلك الوقت من اليوم أو ما إذا كان هناك تغيير واضح يحدث. قد يساعد تحليل الصور المعتمد على الذكاء الاصطناعي أو التعرف على الأنماط في تحويل كميات كبيرة من بيانات النشاط الأولية إلى إشارة أبسط يمكن للموظفين مراجعتها. في نظام HCT-0001، يعمل تحليل الصور وتحليلات تدفق الركاب جنبًا إلى جنب مع الوظائف التفاعلية الأخرى لدعم هذا النوع من معالجة المدخلات.

هذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي يعرف تلقائيًا سبب انشغال محطة التوقف. قد يأتي الارتفاع في أعداد الركاب من حدث ما، أو انقطاع الخدمة، أو الطقس، أو سبب آخر خارج الأثاث نفسه. يمكن للنظام أن يساعد في تحديد النمط؛ لا يزال الناس بحاجة إلى تفسير الوضع الأوسع وتحديد الإجراء المنطقي.

 

من شأن الاستجابة الجيدة للذكاء الاصطناعي أن تجعل الخطوة التالية أسهل

في محطة الحافلات، يكون الناتج المفيد هو اتخاذ قرار سفر أكثر وضوحًا

بالنسبة للركاب، غالبًا ما يكون الناتج الأكثر قيمة بسيطًا: معرفة ما يجب فعله بعد ذلك. تخيل أن زائرًا يسأل، 'ما هي الحافلة التي ستوصلني إلى المتحف؟' الإدخال عبارة عن سؤال باللغة الطبيعية. يقوم النظام بتفسير الوجهة والتحقق من معلومات السفر المتوفرة لها. قد تُظهر الاستجابة طريقًا، أو تحدد محطة، أو تنطق التعليمات التالية.

يعد هذا مقياسًا أكثر أهمية للقيمة من التساؤل عما إذا كان الملجأ يحتوي على الذكاء الاصطناعي. إذا وصل المستخدمون إلى المعلومات التي يحتاجونها بخطوات أقل، فقد تحسن التفاعل. يمكن أن يدعم النهج نفسه الأسئلة المتعلقة بعمليات النقل أو المحطات القريبة أو إشعارات الخدمة أو المسارات التي يمكن الوصول إليها عند توفر البيانات المطلوبة.

لا ينبغي أن يُنسب إلى الذكاء الاصطناعي فوائد لا يخلقها بشكل مباشر. ملجأ المحادثة لا يجعل الحافلة تصل عاجلا. لا يزيل الازدحام المروري. وظيفتها أضيق: تقليل الجهد المبذول بين طرح سؤال السفر والحصول على المعلومات التي تساعد في اتخاذ القرار التالي.

يمكن للافتات الرقمية الرد بدلاً من البث فقط

الشاشات الخارجية التقليدية هي في الأساس أدوات اتصال أحادية الاتجاه. يمكنهم عرض الخرائط أو الإشعارات العامة أو التحذيرات أو الجداول الزمنية أو الإعلانات أو الموجزات المباشرة. تعمل إدارة المحتوى عن بعد على تسهيل تشغيل هذه الشاشات، لكن النشر عن بعد لا يزال مختلفًا عن الذكاء الاصطناعي.

تضيف اللافتات الرقمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي للمدن الذكية قيمة عندما يجب أن تستجيب الشاشة لطلب بدلاً من مجرد بث محتوى محدد مسبقًا. قد يسأل الزائر عن طريق، أو يبحث عن وجهة، أو يطلب معلومات قد تكون مخفية داخل مستويات القائمة المتعددة.

يجمع نظام BS-0005 الخاص بشانغهاي ZEMSO بين تخطيط الطريق وتحليل الصور وتحويل النص إلى كلام وتحليلات تدفق الركاب والتفاعل مع شاشة اللمس والأسئلة والأجوبة الصوتية. تشكل إدارة المحتوى السحابي والنشر عن بعد والمراقبة وتحديثات برامج OTA طبقة إدارة منفصلة. تتضمن المجموعة الأولى وظائف يمكن أن يكون للتفسير فيها أهمية. المجموعة الثانية تتعلق بشكل أساسي بالاتصال وتشغيل النظام.

إن إبقاء هذه الطبقات منفصلة يجعل المواصفات أكثر وضوحًا. يمكن للمدينة بعد ذلك أن تقرر الوظائف التي تحتاج إلى الذكاء الاصطناعي وأيها يمكن أن تظل خدمات رقمية بسيطة ويمكن التنبؤ بها.

يمكن للكشك التفاعلي تقديم المساعدة دون جعل كل مهمة محادثة

يتبع كشك المدينة الذكية التفاعلي نفس المبدأ ولكن بشكل مختلف. قد يساعد الكشك الموجود في مركز النقل أو المتنزه أو الساحة المدنية أو منطقة الخدمة العامة الأشخاص في العثور على الاتجاهات أو المعلومات المحلية الأساسية. تكون بعض الطلبات بسيطة بدرجة كافية للحصول على زر كبير أو خريطة واضحة أو قائمة قصيرة.

يصبح التفاعل الصوتي أكثر فائدة عندما لا يتناسب الطلب مع تلك الاختيارات الثابتة. قد يسأل الزائر عن مكان العثور على خدمة معينة أو يصف وجهة ما باللغة اليومية بدلاً من معرفة فئة القائمة الرسمية الخاصة بها.

يجمع ZEMSO-FWT-0002 بين المساعد الصوتي AI مع المراقبة عن بعد القائمة على التطبيق ووظائف التحكم الذكية الأخرى. يوضح هذا المزيج كيف يمكن أن يتواجد الذكاء الاصطناعي وعناصر التحكم العادية المتصلة جنبًا إلى جنب. لا تعني إضافة واجهة الذكاء الاصطناعي أن كل وظيفة داخل الكشك يجب أن تصبح محادثة. يجب أن تستمر الواجهة الأبسط في التعامل مع أبسط المهام.

 

نفس حلقة الإدخال إلى الاستجابة يمكن أن تساعد فرق المدينة

يمكن لأنماط تدفق الركاب أن تدعم قرارات تشغيل أفضل

التفاعل العام ليس سوى جانب واحد من أثاث المدينة الذكية المدعم بالذكاء الاصطناعي. ومن الممكن أن يساعد نموذج المدخلات والاستجابة نفسه الأشخاص المسؤولين عن إدارة الأماكن العامة.

لنفترض أن نشاط الركاب يتغير بشكل حاد في مكان ما. توفر أجهزة الاستشعار أو أنظمة الصور المدخلات. قد تحدد التحليلات نمطًا عبر الوقت أو تقارن النشاط الحالي بالاستخدام العادي. يتلقى الموظفون بعد ذلك إشارة أكثر فائدة من تدفق الأعداد الأولية.

يمكن أن تدعم هذه المعلومات القرارات المتعلقة بالمكان الذي يجب وضع معلومات الخدمة فيه، أو متى قد يحتاج التوظيف إلى مراجعة، أو كيفية استخدام المنطقة العامة، أو الموقع الذي يستحق اهتمامًا أكبر. الكلمة المهمة هي 'الدعم'. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تنظيم الأدلة، لكنه لا يعرف تلقائيًا سبب التغيير أو يقرر أي استجابة السياسة العامة هي الصحيحة.

وبالتالي، فإن المزيد من البيانات ليس دائمًا أفضل. يجب أن يكون الهدف عبارة عن معلومات ترتبط بالقرار الذي يكون الشخص مسؤولاً فعليًا عن اتخاذه. يجب أن يركز التقييم على ما إذا كان أداء النظام جيدًا للمستخدمين المقصودين والغرض وبيئة التشغيل الحقيقية.

توضح مراقبة المعدات سبب ضرورة بقاء الذكاء الاصطناعي والاتصال منفصلين

تقدم الصيانة اختبارًا مفيدًا آخر. يمكن للعلامة المتصلة الإبلاغ عن أن الشاشة غير متصلة بالإنترنت. يمكن لوحدة التحكم تبديل أوضاع التشغيل في حالة فشل الاتصال المركزي. يمكن تحديث البرنامج عن بعد. هذه وظائف قيمة، لكن وصفها جميعًا بالذكاء الاصطناعي يجعل من الصعب فهم ما يحتاجه النظام حقًا.

تجمع اللافتات الرقمية الخارجية GG-0009 من Shanghai ZEMSO بين الإدارة المركزية والتحديثات عن بعد عبر OTA وتخطيط المسار والواجهات المفتوحة وشاشة اللمس والتفاعل الصوتي، إلى جانب وظائف الذكاء الاصطناعي مثل تحليل الصور وTTS وتحليلات تدفق الركاب. يمكن للمدينة التي تراجع هذا النوع من النظام أن تفصل ميزات الإدارة عن الوظائف التي تفسر المعلومات الأقل تنظيمًا.

قد يصبح الذكاء الاصطناعي مفيدًا عندما يتعين مقارنة العديد من إشارات التشغيل ووضع علامة على الأنماط غير العادية للموظفين. وهذا يختلف عن الادعاء بأن أي تنبيه عن بعد هو صيانة تنبؤية. يعتمد التنبؤ الموثوق به على البيانات التاريخية المناسبة والاختبارات والأدلة على أن النظام يعمل بشكل جيد في ظل ظروف التشغيل الحقيقية.

 

خاتمة

يعد أثاث المدينة الذكية المدعم بالذكاء الاصطناعي أكثر فائدة عندما يحول الأسئلة أو نشاط الركاب أو الصور أو بيانات النظام إلى استجابات يمكن للأشخاص التصرف بناءً عليها. ولذلك، يجب أن تظل قيمة أثاث الشوارع الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي مرتبطة باحتياجات عامة واضحة، مثل التوجيه الأسهل للطريق، أو الوصول بشكل أسرع إلى المعلومات، أو الوعي التشغيلي الأفضل.

تطبق شركة Shanghai Zemso Urban Furniture Technology Co., Ltd. هذا النهج عبر ملاجئ الحافلات الذكية، واللافتات الرقمية، والأكشاك التفاعلية، التي تجمع بين تفاعل الذكاء الاصطناعي ووظائف الإدارة المتصلة. يمكن لهذه الأدوات أن تساعد المدن على تحسين خدمات المعلومات العامة مع الحفاظ على تركيز التكنولوجيا على المهام العملية.