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    AIoT时代 如何抢占智能交通制高点

    2018-07-09 亿欧网

    智能交通系统作为交通现代化建设的重要内容,“十三五”期间仍将是我国交通科技领域重点支持和发展的战略方向,在AIoT时代下,市场正迎来新的转变。

    我国智能交通行业发展经历了80、90年代以信号控制技术为代表的起步期,2000年到2015年以视频分析技术为代表的成熟期,而当前阶段可以用智慧交通时代命名。在当前阶段行业并不以某一项技术为代表,AI技术、汽车电子标识技术、大数据分析技术、云技术、互联网技术、车路协同技术井喷式发展,各类交通大数据系统、城市大脑系统落地建设。

    AIoT时代智能交通新需求

    在新技术逐步成熟后行业面临的主要问题包括信息共享问题、多源异构数据融合、海量数据处理、大数据分析问题等等。为了解决这些问题,对智能交通体系的更新和完善,宏观上有三层需求:

    在感知交互层上,多种技术成熟,新的智能交通体系需要融合各类交通相关系统,感知层同时存在视频监控系统、卡口电警系统、信号控制系统、浮点车系统等多源异构系统;

    在数据层上,构建信息化系统的云支撑系统,同时多源异构系统以统一标准融合。这里就需要行业主管部门制定统一的信息共享标准,比如已经发布的《安全防范视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》、《公安视频图像信息应用系统》等;

    在应用层上,基于云设施支撑系统,构建交通云应用系统,例如交通态势系统、交通信号优化系统、交通辅助决策系统等。

    总体来看,人工智能和物联感知一方面改变了数据的获取方式(感知智能),传统市场获取的信息以视频和图片为主,智能感知方面以车牌为主,随着人工智能和物联感知技术的发展,可以更深层次的挖掘数据,智能感知车牌、车辆特征、车辆行为、人脸、人体、非机动车、交通信息,另一方面改变了数据的认知方式(认知智能),人、车、行为等多维数据的碰撞,让信息系统的认知更智能。

    最终体现在细分领域的应用,一是对管理维度提升,传统的车辆违法管理、缉查布控将扩展到出行者管理,例如驾驶人管理、非机动车、行人管理等。二是管理层次的提升,借助多源数据分析提升交通分析评价能力,提高城市综合管理能力。例如更成熟的交通态势的分析以及辅助决策系统的加速发展,城市级停车业务的加速发展。

    抢占智能交通市场制高点

    现阶段的智能交通行业有很多机会点,每个企业都有自己擅长的领域,有适合企业自身的发展方向。企业投入的重点主要是源于行业、客户需求。对于当前的智能交通行业,一套完整的具有创新技术的解决方案更吸引客户。就比如前面提到的人车大数据系统,需要感知层具备边缘计算能力,也需要中心大数据分析能力,完善的体系架构、软件硬件支持缺一不可。

    在市场竞争中,企业要取得制高点,必须在技术、产品、解决方案、服务等形成核心竞争力,仅就技术层面来讲,当前比较看重的是AI技术,AI技术是对传统技术从本质上进行转变,形成新的感知智能以及认知智能,我们都在讲数据结构化、大数据分析,都是跟AI紧密集合的。AI技术可以贯穿多个行业,贯穿信息系统各层次。不是提倡每个企业横向铺开,而是抓紧符合自身客户需求的关键AI技术,纵向挖掘业务,为客户提供有价值的产品或者解决方案。

    智能交通未来趋势

    数据是推动智能交通发展的基础,人、车、行为识别都是获取数据的工具,是感知智能的提升。感知是基础,从感知智能到认知智能,最终改变的是业务架构,达到更深层次的业务应用。

    整个交通数据生态的组成因素有人、车、路、场站枢纽四大因素。当前已经可以通过固定式检测设备感知车号牌、车流量、车特征等信息。通过场站枢纽的视频监控、出入口车辆识别、车位检测设备获取车辆进出数据。随着车路协同、辅助驾驶、无人驾驶技术的提升,可通过车载智能终端感知车辆相关移动数据,包括位置、行为等。我们也可以通过互联网技术,以移动终端(手机)感知出行者信息。未来、随着技术的发展和成熟,以及政策的支持,这四类信息将被全面感知,形成人车路场协同,提高整体交通通行效率。

    目前国内各地智慧城市建设的重点和发展方向各不相同。智能交通是智慧城市发展中的重要组成部分,而且是相对成熟的部分,智慧城市建设将大幅推动智能交通市场发展。而智慧城市建设带动的市场发展以分为两部分:一部分是沿海及部分重点城市的先进经验向三、四线城市复制,这部分市场份额较大,因为技术相对成熟,可复制性强;另一部分是一、二线城市进行新技术试点,比如城市大脑相关项目会越来越多。此类项目对传统企业、互联网企业、IT企业、政府都提出了新的要求,会加速企业技术融合转型。

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