公共交通 AI：先连接数据，再自动化决策
实用的交通助手应帮助运营人员理解故障并决定下一步。这需要可靠的网络信息、清晰的时间标记，以及传达决定的可行渠道。
G-ATAI 分析
先明确一个运营问题：服务延误时，调度人员需要哪些信息？为每项信息记录来源、更新频率和负责人。区分观测与预测，不能把预计到达时间显示成已确认的车辆位置。界面应暴露信息缺口，而不是用自信的语言填补。
我们建议以少量可信数据源和只读助手开展试点。允许执行操作前，先将故障摘要与人员判断对比，衡量理解事件所需时间、修正频率，以及乘客通知的一致性。只有当团队能够追溯建议、人工覆盖决定，并在数据停止更新时恢复工作，才扩大自动化范围。
部署前应确认的问题
- 谁负责检查各数据源的时效性？
- 运营人员能否查看建议的证据？
- 试点是否改善了真实中断期间的决策？
根据 MIT News 撰写的独立评论，不代表与 MIT 存在合作关系或获得其认可。
