我们在印度有全面的道路安全紧急情况。在2023年，在道路事故中丧生了近17.3万人。每天有474人，大约每三分钟。去年，事故的总数比2023年多48万。两轮车骑手，尤其是那些没有头盔的车手，占受害者的44％，而行人占五分之一。最大的杀手是速度。超速导致所有死亡人数的三分之二以上。这是一个叫醒电话。新兴技术可以帮助阻止这一趋势。
人工智能（AI）悄悄地滑入乘客座椅，并注视着道路。在浦那等城市，公共交通系统已经开始使用智能摄像机，这些智能摄像机跟踪驾驶员是昏昏欲睡，分心还是通过信号超速。他们从摄像头，转向模式，制动压力，甚至驾驶员闪烁的频率中收集数据，然后将点连接到旗帜危险行为。汽车漂流太频繁吗？驾驶员在红灯下点头吗？那是警报启动的时候，有时会发出轻柔的哔哔声，而其他时候则是振动的方向盘。
全球研究表明一种令人鼓舞的趋势：AI正在帮助减少道路事故。在美国和德国等国家，使用基于AI的监控系统的商业车队的数据显示，碰撞率急剧下降，有时增长了30％以上。即使在印度，在公共汽车上使用AI辅助驾驶员疲劳警报的飞行员计划也报告了深夜不幸。当然，人为因素 – 驾驶员如何应对警报或教练的响应 – 一切都会有所不同。尽管如此，证据仍在堆积。当AI工具被深思熟虑地集成到运输系统中时，道路似乎会稍微更安全。
AI正在改变车队运营商对道路安全的看法，而不是通过替换驾驶员，而是通过帮助他们智能驾驶。现代车队管理系统跟踪制动，加速，车道变速，甚至驾驶员检查镜子的频率。当似乎有些问题时，系统可以标记它。 AI可能会成为印度商业司机急需的副驾驶，其中许多人在旅途中度过了艰苦的时光。想象一个系统不仅会跟踪开车数小时，而且知道您的眼睛何时下垂或反应时间滑倒 – 然后轻推您在灾难袭击之前休息一下。对于跨州拖运商品的卡车司机，或者准时进行交通拥挤的工人，AI可以帮助满足人类的基本需求：休息。
随着时间的流逝，此数据不仅可以阻止崩溃。它为车队建立了一种记忆，帮助管理人员发现了冒险的习惯并尽早进行干预。技术会为驾驶员服务还是成为挤压生产力的另一种工具？这就是我们需要领先的政策十字路口。
当前的AI系统仍然与不可预测性搏斗 – 天气变化，不稳定的人类行为和斑驳的基础设施可以使他们失去平衡。许多型号在受控设置中效果很好，但是如果他们进入混乱的果酱或一条光线不佳的乡村道路，它们的可靠性就会开始摆动。人工智能经常努力解释经验丰富的驾驶员本能地抓住的细微人类线索。因此，有意义的进步取决于现场研究，在文化和地理上扎根的数据集，以及对道路上人机相互作用的细微理解。
AI可能会成为印度的学校运输监护人。使用简单的基于相机的系统，可以实时捕获过载。当然，学校和承包商是否将投资于这种系统是政策制定者现在必须面对的问题。
AI驱动的仪表板和移动应用程序不必是为高级汽车保留的豪华技术。如果它们像Autorickshaw中的电话充电器一样常见怎么办？基本AI模型现在可以在预算智能手机上平稳运行，标记不安全的转弯或不燃烧数据的速度不稳定。在技术和经济上可行，可以将其带入两轮车和当地的送货机队。对于一个大多数道路伤亡的国家，涉及不高端的车辆，使AI负担得起的不仅仅是技术挑战，而是公共安全的命令。
车辆中的AI在副驾驶和后座驾驶员之间走了一条细线，巧妙地重塑了人们在方向盘上的看法。一方面，诸如巷道辅助或自适应巡航控制之类的功能可以减轻疲劳并增强注意力，直到驾驶员变得太舒适和收听为止。重要的问题出现。当AI驾驶系统失败时，谁承担责任：驾驶员或算法？对自动化的依赖增加是否会降低驱动因素的情境意识和本能反应能力？未来的道路需要仔细的校准 – 设计支持而不是取代的人类判断力的AI。
我们可以通过监视驾驶员行为来减少事故，但提出了道德问题。安全结束和监视从哪里开始？谁拥有数据？车辆应警察您的行为多远？根据《 2023年数字个人数据保护法》，任何跟踪驾驶员目光，电话使用或警觉性的AI系统都必须明确，知情同意并坚持其既定目的。这意味着没有任何数据可以无限期地存储或没有法律依据传递给第三方，也没有掩盖模糊的条款。
随着人工智能在印度的道路上不断地成为人们的地位，我们必须确保它在不损害人类尊严，代理或信任的情况下为公共利益提供服务。
