伦敦正在试行一项道路救援服务的预测技术，这项技术将帮助安省南部汽车养护中心（CAA South Central Ontario，简称为CAA SCO）更快地将拖车送至故障汽车滞留的地点。

加拿大汽车协会在声明中宣称这项在伦敦开发的预测技术能帮助他们“在汽车抛锚前就将拖车送至目的地。"

CAA发言人Tony Psai表示，这项技术并不完全属于人工智能，而只是一种智能的辅助系统。在这项技术的帮助下，今年夏季，CAA平均出动救援服务的时间比去年夏季减少了11分钟。

工作人员通过计算机，对近115年中的道路救援服务的数据进行统计和分析，从而得出规律。之后，他们再根据实际情况，对预测的数据进行排序。

Psai表示，这个系统可以对一个区域中车辆抛锚的情况进行预测，并根据车辆发生故障的原因进行分类，如电池没电、车胎漏气等。不仅如此，该系统在处理数据时，它还会考虑到汽车的品牌和型号。

通过这种方式，这项技术可以预测到道路救援服务的需求高峰期。

CAA在其声明中表示，这项技术可以根据天气和湿度指数、实时交通路况和GPS信息来预测路边救援服务的需求量。

Psai表示，这能够帮助他们及时将拖车准确地送到救援现场。

这个系统将与拖车驾驶员使用的智能设备进行数字连接。

Psai 称他们其实把这个系统称为控制中心。

但是，由于该系统的复杂性，实际情况中仍然可能有许多原因导致故障车辆需要等待较长的时间。

另外，这项技术也不会使救援拖车的数量有所增加。据此，Psai表示，救援拖车仍然属于固定资产，拖车数量不足对提高救援服务的质量造成了限制。

虽然 Psai目前还不清楚这项技术在未来如何发展，但他对此抱有乐观的态度。

他很肯定的是，CAA能够收集的数据越多，计算机的预测结果就越准确。

Psai相信，在一定程度上，这项技术将会发展得更完善，帮助他们更清楚地了解情况。

（伦敦华人网Celia原创）