为交通大脑打CALL

　　4月12日，由北京千方科技股份有限公司承办的“中国人工智能+交通发展论坛”上，行业专家围绕“人工智能与智慧交通”的话题进行了探讨。那么，在人工智能时代即将来临的当下，传统交通将会发生怎样的改变?它的前景又如何?

AI技术可以解决哪些交通问题?

　　据与会专家介绍，目前在智能交通领域，人工智能分析及深度学习比较成熟的应用技术主要体现在车牌识别、车辆厂商标志识别、无牌车检测、非机动车检测与分类、车头车尾判断、车辆检索、人脸识别、交通信号系统、大数据分析、无人驾驶和汽车辅助驾驶等方面。

　　正因如此，从事自动化研究的中国科学院高级工程师朱凤华说：“人工智能正在把城市交通带入更加高效、安全的新时代。”

　　记者了解到，在杭州，人工智能已经开始应用于城市整体交通治理中。早在2016年10月，阿里云公司启动了“城市大脑”计划试点。“城市大脑”利用摄像头分析实时交通流量，让交通信号灯根据即时流量做出调整，优化路口的时间分配，提高交通效率。数据显示，杭州推行“城市大脑”后，试点区域高峰期平均行车速度提升15%，区域平均拥堵时间下降9.2%。

　　当然，这只是人工智能给交通管理带来便捷的一个例子。

智能视觉芯是预警交通事故的关键

　　公安部交通管理科学研究所领域首席研究员、国家工程实验室副主任姜良维指出，在人工智能处理器芯片及算法风云突起的当下,如何实现高速公路等复杂交通场景下的路况全息感知、行为智能识别、隐患精准预警等功能是业界各方的期望。姜良维根据高速公路事故频发的原因，指出在市场的强劲需求下，国产自主可控的人工智能视觉处理器成为构建重大交通事故的综合评估、提前预警、即时干预与快速处置技术体系的关键。“在监控设备里嵌入人工智能芯片后，不仅对视频感知，还可以智能分析交通环境等，从而提前进行预警，最终实现事故多发路段的管控。”姜良维说。

　　具体说来，目前，人工智能视觉芯在交通领域的应用主要体现在以下四个方面：

　　第一，可以对高速公路行车环境全息感知。利用具有人工智能处理特性的智能芯片与交通视频监控设备集成，基于嵌入式环境下高度优化的深度学习算法，可以解决高速公路大场景和低照度环境下，全天候感知高速运动目标和高清晰场景的成像问题，这可以获取稳定可靠的车辆行为特征。

　　第二，可以对机动车行为精准识别。基于深度学习算法可以提炼车辆的辨识特征和运动特征，并利用这些特征对车辆的通行行为进行分类识别。利用海量交通视频数据，针对违法变道、超车等具有交通隐患的通行行为进行学习和训练，实现对此类型交通行为的精准识别。

　　第三，可以预警交通隐患。在车流感知的基础上，基于车流状态、车流中车辆的通行行为等，对车流的交通安全风险进行分级分类，根据交通隐患轻重等级对其进行预测定位，在特殊交通路段、交通事故现场或灾害性天气路段的前后方，以声光电等形式进行定向预警和告知。

　　第四，可以对交通事故预警预测技术集成。对基于人工智能视觉芯的高速公路行车环境全息感知设备、基于深度学习的通行机动车交通行为精准识别软件、基于声光电的交通隐患即时预警设备进行集成，形成完整的具有高速公路交通事故预警预测的新型交通监控设备，进而构建基于视觉人工智能的高速公路交通事故预警预测技术体系。

　　据姜良维介绍，在人工智能视觉芯方面，中国首款全球领先的嵌入式人工智能视觉芯已经实现量产，实时处理1080P30帧视频，每帧中同时对行人、机动车、非机动车、车道线、交通标志牌、红绿灯等200多个目标进行检测、跟踪、识别典型功耗1.5W，每帧延时小于30ms。

智能道钉是路网的神经元

　　哈尔滨工业大学交通科学与工程学院交通信息与控制工程系主任、教授王华则认为，对于庞大的道路网络和复杂的交通系统不能完全依赖一个庞大的数据汇聚中心和中心AI的处理、决策，应该拥有遍布交通网络的感知神经元和底层的AI分布处理能力，来解决和处理突发性的、时效性高的事件和信息。智能道钉作为物联网感知的神经元，自身外形看上去很简单，但当把他们大面积布设到道路的表面，就可以利用智能道钉的高密度、大规模、多样性的检测等优势，形成道路网的最根本的感知能力。

　　具体说来，智能道钉能够对道路网进行感知、通讯、思考，具备交通信息检测、行车路线诱导、行车安全距离提示、道路前方异常提示、交叉路口行驶辅助、停车场停车诱导、高精度位置导航等功能。“比如行车安全距离提示功能，车辆在行驶的时候不自觉同前车距离过近，在高速公路上由于安全距离过近，反应不及时则容易造成交通事故。如果道路上铺设智能道钉，它作为一个神经元，可以感受到每辆车在道路上的具体位置和速度，当后面车辆与前车距离过近时，可以通过车灯提醒驾驶员，也可以通过无线通信方式提示驾驶员，进而减少交通事故。” 王华举例说。

　　王华指出，由于城市道路的遮挡和信号衰减、多路径现象，使得目前的定位导航达不到更精确的定位。而智能道钉结合蓝牙5.0的优势则可以实现更精确的定位，其定位方式是通过对感知到的车辆位置的数据分析实现对车辆的定位。“在某一个车道上，当车辆进行变道操作，完全可以利用智能道钉进行智能定位，即使在地下车库没有GPS信号的情况下，也可以利用此神经元细胞进行处理。”王华说道。

　　总体而言，通过AI技术可以实时掌握城市道路上通行车辆的轨迹信息、停车场的车辆信息以及小区的停车信息，能提前半个小时预测交通流量变化和停车位数量变化，对于拥堵、违停、事故等能在实时发现后触发机制进行智能处理。

170亿投资涌入

　　正是有了上述优势，目前，“人工智能+交通”已经成为资本市场的热点。来自腾讯研究院的报告显示，在我国人工智能企业中，辅助驾驶、自动驾驶领域的融资总金额排名第三位，达170亿元，仅次于计算机视觉图像和自然语音处理领域。该报告分析认为，由于我国在辅助驾驶、自动驾驶领域的企业仅有31家左右，却拥有排名第三的融资额，意味着投资者十分看好这一领域。

　　投资者的信心来自于我国具有的独特优势。目前，我国各大城市有丰富的交通场景，有海量的交通数据，为无人驾驶算法的训练提供了得天独厚的条件。

　　资本纷纷涌入的背后，新一轮的探索在国内已经开始。日前，科技部决定，依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台，而“城市大脑”国家新一代人工智能开放创新平台的工作则由阿里云公司承担。