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[導(dǎo)讀] 我國(guó)智能交通行業(yè)發(fā)展經(jīng)歷了80、90年代以信號(hào)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(shí)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,

我國(guó)智能交通行業(yè)發(fā)展經(jīng)歷了80、90年代以信號(hào)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(shí)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(chē)電子標(biāo)識(shí)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(chē)路協(xié)同技術(shù)井噴式發(fā)展,各類(lèi)交通大數(shù)據(jù)系統(tǒng)、城市大腦系統(tǒng)落地建設(shè)。

AIoT時(shí)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(wèn)題包括信息共享問(wèn)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(wèn)題等等。為了解決這些問(wèn)題,對(duì)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(lèi)交通相關(guān)系統(tǒng),感知層同時(shí)存在視頻監(jiān)控系統(tǒng)、卡口電警系統(tǒng)、信號(hào)控制系統(tǒng)、浮點(diǎn)車(chē)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(shí)多源異構(gòu)系統(tǒng)以統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)融合。這里就需要行業(yè)主管部門(mén)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(shì)系統(tǒng)、交通信號(hào)優(yōu)化系統(tǒng)、交通輔助決策系統(tǒng)等。

總體來(lái)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(chǎng)獲取的信息以視頻和圖片為主,智能感知方面以車(chē)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(chē)牌、車(chē)輛特征、車(chē)輛行為、人臉、人體、非機(jī)動(dòng)車(chē)、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(chē)、行為等多維數(shù)據(jù)的碰撞,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(duì)管理維度提升,傳統(tǒng)的車(chē)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(dòng)車(chē)、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(píng)價(jià)能力,提高城市綜合管理能力。例如更成熟的交通態(tài)勢(shì)的分析以及輔助決策系統(tǒng)的加速發(fā)展,城市級(jí)停車(chē)業(yè)務(wù)的加速發(fā)展。

搶占智能交通市場(chǎng)制高點(diǎn)

現(xiàn)階段的智能交通行業(yè)有很多機(jī)會(huì)點(diǎn),每個(gè)企業(yè)都有自己擅長(zhǎng)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(hù)需求。對(duì)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(hù)。就比如前面提到的人車(chē)大數(shù)據(jù)系統(tǒng),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。

在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中,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(jìng)爭(zhēng)力,僅就技術(shù)層面來(lái)講,當(dāng)前比較看重的是AI技術(shù),AI技術(shù)是對(duì)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(gè)行業(yè),貫穿信息系統(tǒng)各層次。不是提倡每個(gè)企業(yè)橫向鋪開(kāi),而是抓緊符合自身客戶(hù)需求的關(guān)鍵AI技術(shù),縱向挖掘業(yè)務(wù),為客戶(hù)提供有價(jià)值的產(chǎn)品或者解決方案。

智能交通未來(lái)趨勢(shì)

數(shù)據(jù)是推動(dòng)智能交通發(fā)展的基礎(chǔ),人、車(chē)、行為識(shí)別都是獲取數(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。

整個(gè)交通數(shù)據(jù)生態(tài)的組成因素有人、車(chē)、路、場(chǎng)站樞紐四大因素。當(dāng)前已經(jīng)可以通過(guò)固定式檢測(cè)設(shè)備感知車(chē)號(hào)牌、車(chē)流量、車(chē)特征等信息。通過(guò)場(chǎng)站樞紐的視頻監(jiān)控、出入口車(chē)輛識(shí)別、車(chē)位檢測(cè)設(shè)備獲取車(chē)輛進(jìn)出數(shù)據(jù)。隨著車(chē)路協(xié)同、輔助駕駛、無(wú)人駕駛技術(shù)的提升,可通過(guò)車(chē)載智能終端感知車(chē)輛相關(guān)移動(dòng)數(shù)據(jù),包括位置、行為等。我們也可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),以移動(dòng)終端(手機(jī))感知出行者信息。未來(lái)、隨著技術(shù)的發(fā)展和成熟,以及政策的支持,這四類(lèi)信息將被全面感知,形成人車(chē)路場(chǎng)協(xié)同,提高整體交通通行效率。

目前國(guó)內(nèi)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(duì)成熟的部分,智慧城市建設(shè)將大幅推動(dòng)智能交通市場(chǎng)發(fā)展。而智慧城市建設(shè)帶動(dòng)的市場(chǎng)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(chǎng)份額較大,因?yàn)榧夹g(shù)相對(duì)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(huì)越來(lái)越多。此類(lèi)項(xiàng)目對(duì)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(huì)加速企業(yè)技術(shù)融合轉(zhuǎn)型。

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