人工智能（AI）是一种广泛应用的工具，使人们能够重新思考如何整合信息、分析数据，并利用由此产生的洞察来改善决策——而且它已经在改变生活的方方面面。在一份最近的布鲁金斯报告中，治理研究主任兼副总裁达雷尔·韦斯特（Darrell West）和布鲁金斯学会主席约翰·R·艾伦（John R. Allen）讨论了人工智能在包括交通在内的各个部门的应用，分析了其发展中的问题，并提出了在保护重要人类价值观的同时充分利用人工智能的建议。
据该报告称，大多数人对该概念并不熟悉。2017 年对美国 1,500 名高级商业领袖的一项调查显示，只有 17% 的人表示他们熟悉这一概念，许多人不确定它是什么或它将如何影响他们的公司。
本质上，人工智能系统具有学习和适应以做出决策的能力。在交通领域，半自动驾驶车辆配备了让驾驶员和车辆了解拥堵、坑洼和施工等状况的工具。车辆可以在没有人为参与的情况下利用道路上其他车辆的经验，并且这种共享经验可以立即转移到其他配备人工智能的车辆上。“先进的算法、传感器和摄像头将当前运营的经验纳入其中，并使用仪表盘和视觉显示实时呈现信息，以便人类驾驶员能够理解正在进行的交通和车辆状况，”报告称。
在完全自动驾驶汽车的情况下，“先进系统可以完全控制汽车或卡车，并做出所有导航决策，”报告指出。
人工智能和机器学习正在交通领域带来重大创新。布鲁金斯的研究发现，2014 年 8 月至 2017 年 6 月期间，自动驾驶技术投资超过 800 亿美元。
自动驾驶汽车具备诸如自动车辆引导和制动、变道系统、使用摄像头和传感器进行碰撞避免，以及使用人工智能实时分析信息等特性。
光探测和测距系统（LIDAR）和人工智能是导航和碰撞避免的关键。LIDAR 技术最早于 20 世纪 90 年代初开发，使用 1.064 纳米波长的激光脉冲，通过测量脉冲发射与反射信号检测之间的时间延迟来测定距离。更近期的计算进步使得处理 LIDAR 的大量数据集成为可能，同时也有软件工具促进对这些数据的可视化和利用。
LIDAR 系统安装在车辆顶部，并与放置在车辆周围的其他传感器一起，提供信息以保持汽车和卡车在自己的车道内行驶，帮助它们避免与其他车辆相撞，并在必要时施加制动和转向以避免事故。
“先进的软件使汽车能够从道路上其他车辆的经验中学习，并根据天气、驾驶或道路条件的变化调整其引导系统，”报告指出。“这意味着软件是关键——而不是物理上的汽车或卡车本身。”
2018 年 3 月，一辆Uber自动驾驶汽车在亚利桑那州撞死一名行人，这使得向自动驾驶汽车的推进遭遇挫折。“行业和消费者都希望得到 reassurance，即该技术是安全的，并能够实现其公开承诺的目标，”报告总结道。“除非有令人信服的答案，否则这起事故可能会减缓交通领域的人工智能进展。”