如何在AIoT時代搶占智能交通制高點(diǎn).doc

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1、如何在AIoT時代搶占智能交通制高點(diǎn)　　我國智能交通行業(yè)發(fā)展經(jīng)歷了80、90年代以信號控制技術(shù)為代表的起步期，2000年到2015年以視頻分析技術(shù)為代表的成熟期，而當(dāng)前階段可以用智慧交通時代命名。在當(dāng)前階段行業(yè)并不以某一項(xiàng)技術(shù)為代表，AI技術(shù)、汽車電子標(biāo)識技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、云技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、車路協(xié)同技術(shù)井噴式發(fā)展，各類交通大數(shù)據(jù)系統(tǒng)、城市大腦系統(tǒng)落地建設(shè)?！　∪绾卧贏IoT時代搶占智能交通制高點(diǎn)　　我國智能交通行業(yè)發(fā)展經(jīng)歷了80、90年代以信號控制技術(shù)為代表的起步期，2000年到2015年以視頻分析技術(shù)為代表的成熟期，而當(dāng)前階段可以用智慧交通時代命名。在當(dāng)前階段行業(yè)并不以某一項(xiàng)

2、技術(shù)為代表，AI技術(shù)、汽車電子標(biāo)識技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、云技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、車路協(xié)同技術(shù)井噴式發(fā)展，各類交通大數(shù)據(jù)系統(tǒng)、城市大腦系統(tǒng)落地建設(shè)。　　　　AIoT時代智能交通新需求　　在新技術(shù)逐步成熟后行業(yè)面臨的主要問題包括信息共享問題、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合、海量數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)分析問題等等。為了解決這些問題，對智能交通體系的更新和完善，宏觀上有三層需求：　　在感知交互層上，　　多種技術(shù)成熟，新的智能交通體系需要融合各類交通相關(guān)系統(tǒng)，感知層同時存在視頻監(jiān)控系統(tǒng)、卡口電警系統(tǒng)、信號控制系統(tǒng)、浮點(diǎn)車系統(tǒng)等多源異構(gòu)系統(tǒng)；　　在數(shù)據(jù)層上，　　構(gòu)建信息化系統(tǒng)的云支撐系統(tǒng)，同時多源異構(gòu)系統(tǒng)以統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)融合

3、。這里就需要行業(yè)主管部門制定統(tǒng)一的信息共享標(biāo)準(zhǔn)，比如已經(jīng)發(fā)布的《安全防范視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)信息傳輸、交換、控制技術(shù)要求》、《公安視頻圖像信息應(yīng)用系統(tǒng)》等；　　在應(yīng)用層上，　　基于云設(shè)施支撐系統(tǒng)，構(gòu)建交通云應(yīng)用系統(tǒng)，例如交通態(tài)勢系統(tǒng)、交通信號優(yōu)化系統(tǒng)、交通輔助決策系統(tǒng)等?！　】傮w來看，人工智能和物聯(lián)感知一方面改變了數(shù)據(jù)的獲取方式（感知智能），傳統(tǒng)市場獲取的信息以視頻和圖片為主，智能感知方面以車牌為主，隨著人工智能和物聯(lián)感知技術(shù)的發(fā)展，可以更深層次的挖掘數(shù)據(jù)，智能感知車牌、車輛特征、車輛行為、人臉、人體、非機(jī)動車、交通信息，另一方面改變了數(shù)據(jù)的認(rèn)知方式（認(rèn)知智能），人、車、行為等多維數(shù)據(jù)的

4、碰撞，讓信息系統(tǒng)的認(rèn)知更智能。　　最終體現(xiàn)在細(xì)分領(lǐng)域的應(yīng)用，　　一是對管理維度提升，傳統(tǒng)的車輛違法管理、緝查布控將擴(kuò)展到出行者管理，例如駕駛?cè)斯芾?、非機(jī)動車、行人管理等。　　二是管理層次的提升，借助多源數(shù)據(jù)分析提升交通分析評價能力，提高城市綜合管理能力。例如更成熟的交通態(tài)勢的分析以及輔助決策系統(tǒng)的加速發(fā)展，城市級停車業(yè)務(wù)的加速發(fā)展?！　屨贾悄芙煌ㄊ袌鲋聘唿c(diǎn)　　現(xiàn)階段的智能交通行業(yè)有很多機(jī)會點(diǎn)，每個企業(yè)都有自己擅長的領(lǐng)域，有適合企業(yè)自身的發(fā)展方向。企業(yè)投入的重點(diǎn)主要是源于行業(yè)、客戶需求。對于當(dāng)前的智能交通行業(yè)，一套完整的具有創(chuàng)新技術(shù)的解決方案更吸引客戶。就比如前面提到的人車大數(shù)據(jù)系統(tǒng)

5、，需要感知層具備邊緣計(jì)算能力，也需要中心大數(shù)據(jù)分析能力，完善的體系架構(gòu)、軟件硬件支持缺一不可?！　≡谑袌龈偁幹?，企業(yè)要取得制高點(diǎn)，必須在技術(shù)、產(chǎn)品、解決方案、服務(wù)等形成核心競爭力，僅就技術(shù)層面來講，當(dāng)前比較看重的是AI技術(shù)，AI技術(shù)是對傳統(tǒng)技術(shù)從本質(zhì)上進(jìn)行轉(zhuǎn)變，形成新的感知智能以及認(rèn)知智能，我們都在講數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、大數(shù)據(jù)分析，都是跟AI緊密集合的。AI技術(shù)可以貫穿多個行業(yè)，貫穿信息系統(tǒng)各層次。不是提倡每個企業(yè)橫向鋪開，而是抓緊符合自身客戶需求的關(guān)鍵AI技術(shù)，縱向挖掘業(yè)務(wù)，為客戶提供有價值的產(chǎn)品或者解決方案?！　　　≈悄芙煌ㄎ磥碲厔荨　?shù)據(jù)是推動智能交通發(fā)展的基礎(chǔ)，人、車、行為識別都是獲

6、取數(shù)據(jù)的工具，是感知智能的提升。感知是基礎(chǔ)，從感知智能到認(rèn)知智能，最終改變的是業(yè)務(wù)架構(gòu)，達(dá)到更深層次的業(yè)務(wù)應(yīng)用?！　≌麄€交通數(shù)據(jù)生態(tài)的組成因素有人、車、路、場站樞紐四大因素。當(dāng)前已經(jīng)可以通過固定式檢測設(shè)備感知車號牌、車流量、車特征等信息。通過場站樞紐的視頻監(jiān)控、出入口車輛識別、車位檢測設(shè)備獲取車輛進(jìn)出數(shù)據(jù)。隨著車路協(xié)同、輔助駕駛、無人駕駛技術(shù)的提升，可通過車載智能終端感知車輛相關(guān)移動數(shù)據(jù)，包括位置、行為等。我們也可以通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，以移動終端（手機(jī)）感知出行者信息。未來、隨著技術(shù)的發(fā)展和成熟，以及政策的支持，這四類信息將被全面感知，形成人車路場協(xié)同，提高整體交通通行效率?！　∧壳皣鴥?nèi)

7、各地智慧城市建設(shè)的重點(diǎn)和發(fā)展方向各不相同。智能交通是智慧城市發(fā)展中的重要組成部分，而且是相對成熟的部分，智慧城市建設(shè)將大幅推動智能交通市場發(fā)展?！　《腔鄢鞘薪ㄔO(shè)帶動的市場發(fā)展以分為兩部分：　　一部分是沿海及部分重點(diǎn)城市的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)向三、四線城市復(fù)制，這部分市場份額較大，因?yàn)榧夹g(shù)相對成熟，可復(fù)制性強(qiáng)；　　另一部分是一、二線城市進(jìn)行新技術(shù)試點(diǎn)，比如城市大腦相關(guān)項(xiàng)目會越來越多。此類項(xiàng)目對傳統(tǒng)企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、IT企業(yè)、政府都提出了新的要求，會加速企業(yè)技術(shù)融合轉(zhuǎn)型