我给某厂商做过一个行人预判识别的一个demo，就是根据两侧行人运动轨迹和神态动作，预测是否会进入车道的倾向，这个演示系统可以支持同时跟踪30+目标，我想预判可能速度不好比较，但是同时跟踪的目标数量远胜人类吧。当然，这是demo，要工程化需要时间和大量的测试、调优。
我有个同行，做过一个根据交通路况播报来引导规划路线的算法，可以识别交通广播电台的路况播报信息，经过语音转文字和NLP处理后，形成可识别和量化的数据，结合当前车辆的目的地和导航路径，智能预判路径是否有堵车的风险
现在大家还是在发力解决一些基础的问题，这种功能可能还处在实验室阶段。以上说这些随着计算能力的发展，是可以同步进行的，将来超过人类，问题应该不大。

【 在 perfectfan 的大作中提到: 】
: 你们都认识不到最大的一个问题，人可以根据环境上下文提早几个数量级预判，而机器只能通过已经发生的做出反应。你那时候反应快已经没毛用了，车的惯性摆在那里
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: - 来自「最水木 for iPhone X」
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