智能交通市场调研

2021年3月24日，由赛文网主办的第十届中国智能交通市场年会于南京举办。作为国内智慧交通领域资深会议，论坛从市场投资、技术发展、项目建设、企业经营等多维度进行内容策划和嘉宾邀请，贴近一线实战场景。闪马智能副总裁&智慧城市创新院副院长邵钦豪受邀发表演讲，以下为演讲内容。首先介绍一下我们闪马智能，我们是一家围绕视觉智能和数据智能进行城市空间管理的AI中台公司，智能管理范围包括道路交通、工作学习、生活娱乐、互联网信息、城市环境等城市运行五大空间。我们通常会接入城市现有的视频流配合AI算法来进行充分利旧，截至目前我们已储备300+算法，在200+城市落地应用。同时，我们也接入如雷达等多样数据源，通过结合场景进行数据智能分析来支持管理者的决策。我们在智慧高速的创新应用，主要有三大领域：路网监测、收费稽核、预测仿真。智能感知体系 监测路网异常用户与我们接触后，最先开始应用的往往是智能感知体系，归属于路网监测模块。我们将感知对象分解为三个“异”，异常事、异常车、异常环境，结合场景配置算法。场景对视觉算法的影响是很大的，比如说同一套算法在大路、在隧道，由于光线条件不同，精度也不相同。所以我们根据场景调整算法，过程中往往会做过拟合。面对新场景、使用新数据训练新版本，然后用新版本去满足特定场景的需要。我们的感知体系包括交通事件、交通违法感知和交通参数采集。有些事件影响不大，有些会很严重，我们就根据影响程度和用户需求分优先级上报。在感知交通违法时，我们会采集违法图像合成证据链，推送相关管理部门，尤其是还针对一些危险驾驶行为进行二次识别和预警动态。交通参数，比如车流量、车速、时空占有率这些要做到分车道、车型级的精确。我们在采集后还会把所有这些数据放入时空数据库，为后续预测仿真提供数据来源.这就是第一个阶段，全域感知。客户一般还有更高的需求，他们希望把AI整体嵌入流程中，整体性提高效率。按人工模式，交通事故处置流程包括：报警巡查-确定位置-事故分类-安排就近警力处理-记录等一长套，中间过程很繁琐。仅仅依赖感知单一环节提升的效率有限，我们参与了更多流程，把其中50%的环节自动化，解放人力，帮助客户把有限的资源投送到需要的领域。接下来，由于高速运营公司管理体系越来越趋向于统合，所以我们也将数据打通，建立一体化的运营管理系统。它就像是晴雨表一样通过一张图来去纵览全局，主动预警、快速确认警情，同时也可以通过小程序和其他的一些手段来去进行查看处理，智能派单，发布公告，以提高指挥调度效率。大数据稽核系统 保障颗粒归仓第二部分是收费稽核，自从全面ETC收费后，收费稽核是所有运营公司都面临的一个难点。目前逃费现象是很严重的。我们和一家运营公司稽核组一起工作了半年，这半年里面，他们是通过人工来去做的。从发现到收集证据，耗时有90人日，效率十分低下。所以我们根据调研总结了十余种偷逃费异常行为，据此建立一套AI稽核体系。通过视觉感知检测判断车型，同时用大数据技战法来去判断路径正常与否，集合指标异常车辆，发现逃费行为。逃费是一块，另一块是漏费，有时etc会出现检测不到的情况，造成漏费。如果依赖于省结算中心对账，那需要7天左右的周期。对于运营公司来讲，很难了解当天流水的情况，信息的滞后不利于有效运营。我们用大数据结合视觉，检测相应的车型搭配数据分析来自动化生成每天流水报表，来帮助客户更好地了解业务情况。在发现车辆偷逃费行为后，我们关联通行数据和抓拍照片，以还原车辆通行路径，为收费站追收补缴款提供证据。最终，各项数据集合建立成高速流水费用的一本账，极大程度提高运营效率，保障应收尽收。预测仿真系统 防患于未然第三部分是预测仿真。预测，主要针对路况和交通流量，比如说判断拥堵的成因以及拥堵的影响范围。我们会结合历史同期时空数据（车流量、路段等）、节假日、不同天气情况，来进行一个综合判断。判断一个是短时判断，预测未来半个小时内该地的交通状况。另一个是长期判断，预测周期是未来七天。这种预测配合实时前端感知，现状和历史数据结合分析，提供未来预期车流量等数据，可以给管理者提供智能化的道路预案。有了这个预案，我们就可以去进行提前干预来解决道路交通问题。总结一下，我们从以下几个角度助推管理升级：1、看得清：事故发现时间缩短50%2、提效快：大幅度提升收费复核、数据分析等环节效率3、有远见：通过预测仿真，提供预案，提升33%通行能力系统根基 高效的AI中台体系这套高速运营体系基于我们的AI中台。其中包含几个方面，一个方面，就是我们充分利旧，所以基本会利用现有的监控设备，不加装摄像头，直接赋能。第二个方面，我们也可以帮助用户定制一套一体化运营管理系统。但是如果我们用户有自己的运营管理系统，不想改动，也没问题，我们可以以输出API的形式，直接对接现有的运营系统来提升运行效率。另一个方面，我们是采用云边融合的架构，对于网络条件不太好的地方，我们建议布设星边缘智能盒子，以解决网络延时问题。视频流效果比较好的建议使用云端计算进行更深入的分析，根据不同环境提供不同配置，相互结合。这里再谈一下我们的三大类核心算法，第一种是多目标检测-分类-跟踪，感知人、车等目标对象情况。第二种是背景建模，其中的典型是抛洒物检测算法，抛洒物不能用分类算法做，因为不知道抛下的会是什么物体。所以我们剥离移动物体，把一条道路实时建模，来发现预警抛洒物。第三种是相似度对比算法，就像“找不同”游戏，前后对比发现环境内的变动。这几种算法结合，就能把高速上的移动目标，比如说车，静态物体，比如说路设，都检测到，来做一个全面的感知。我们的AI中台核心是ATOM深度学习平台和VisionMind视频分析平台。借由ATOM，我们的算法可以进行持续的训练升级迭代。现在我们也与复旦、华东师大等几所高校合作，他们的学生会使用ATOM来进行模型训练。训练好的模型进入VisionMind，这个平台包揽视频接流、截帧、算法调度、上线、任务分配、结果消息推送等职能，来支持我们在各行业领域的应用。我们也希望通过今天的介绍，能和各位领导各位同仁一起，把AI更多应用到新基建建设中，让高速更聪明，谢谢大家。

分食者接连进场，智能交通市场“战火”越烧越烈。过去的2020年，百度、阿里、腾讯、华为、滴滴等科技巨头们频频释放出深耕智能交通领域的信号。这一年里，更是有大大小小5136家企业参与了全国14860个城市的智能交通市场项目。令很多人意外的是，行业权威机构赛文研究院发布的数据显示，2020年及过去十年中国城市智能交通最终用户订单总规模，两个榜单头名都由海信包揽。这些项目涵盖缓堵保畅、车路协同、智能网联、大型活动交通警卫保障等等。这不由让人好奇，海信是如何在日趋激烈的战事中占据头把交椅的?海信工程师们从不同切面给出了答案。》》“高标准 良心活儿”联系海信网络科技智能交通事业部总经理王雯雯采访并不容易。她不是在出差跑项目，就是在拜访客户，风风火火，说话习惯用极快的语速。她是公司管理层里少有的女性，入职7年，从研发一线干起，始终保持着能拼能抢、不服输的劲头。在她的逻辑里，做项目就像打仗，一定要打赢。“没有这股劲，怎么能把产品做到最好呢?”做行业里头最好的产品，是团队的共识。在公司内部，至今流传着海信集团高级副总裁陈维强说过的一句话——永远不跟平庸的人同流合污。坚持与他们斗争到底，才能不让低标准影响我们前进的步伐。执行高标准是困难的，那是一种自我折磨、一种苛刻，意味着不能去造假，不能搞歪门邪道，在质量上玩手段、偷工减料。行业里一些企业拿到项目会再转包给当地的小企业开发，结果是控制不了产品质量，甚至出现同一厂家的产品在不同的城市品质参差不齐的情况。海信从不允许这种行为，“我们宁愿不去赚那个钱。”在王雯雯眼里，研发是个良心活儿，任何困难都不能降低对产品质量的要求，否则自己这一关首先就过不了。无论青岛胶东新机场交通枢纽项目，还是上合峰会交通保障系统，这些行业内叫得响的项目，都是她和团队实打实做出来的。时间的打磨和项目的累积，让高标准成为海信研发团队的代名词。就像珠海的一个业主对王雯雯的评价——你这个人特点很明显，事情交给你们就不用管了。》》“一旦信任 一直打动”“智能交通是一个很苦的行业，海信能做到第一，很不容易”。王雯雯说，这个行业的特性是产品做好才是第一步，最终让客户把产品用起来的工程化是第二步。产品再好，信号机再好，软件再好，都要现场工程化，最后在客户工作实践中产生价值。所以，以客户为中心从来不是一句空话，它贯穿在研发设计的各个环节。和ToC行业可以通过大量的消费者调研收集产品需求不同，智能交通是典型的ToB行业，研发团队需要不断和用户沟通了解业务需求。对于重点客户，王雯雯基本每周都要过去沟通一次，这是精准捕获用户需求的过程。很多时候，客户的需求都是聊天聊出来的，比正式的拜访要管用。她说， “一旦和用户建立起信任，就要一直打动。”但这并不意味着要一味讨好客户。有时候，客户对于行业趋势判断不清楚，王雯雯不让步，也因此挨过骂。“我接触的客户到最后都能做到朋友，原因很简单，虽然过程中有争执，做到最后，他们会发现，我们真心为他好——支撑他在行业里做到最好。”》》“自虐”海信网络科技评测部总经理廖常斌有一项特殊的权力：公司所有立项项目最终能否结项，都要他亲自去项目上看效果、听取客户意见，最终形成一页纸的邮件，发送给公司高层。和行业内通行的做法不同，评测部是完全独立于研发部门的存在，以对项目和产品起到质量监督和约束的作用。“我们不光听研发说，一定要到现场亲自去用、听、看。” 廖常斌说，去年12月，他10天跑了6个地方。到贵阳去体验乘客信息系统、智能运维系统、地铁2号线等项目;在长沙，体验智能网联项目;到东莞去听智能公交汇报;去江门，看应急大数据系统;然后去深圳，体验交通运输行业监管平台。“我们不管项目进度，一定会坚持自己的原则，如果有些产品确实有问题，跟领导该怎么说就怎么说。” 廖常斌说，遇到求情的情况，他从没松过口。 “我们就是干这个活的。领导可能就是看准了我不怕得罪人的性格。”此外，海信把工程实施建成了4个阶段、12个里程碑、45个关键任务的监控管理体系。在每一个里程碑关键任务里，都设有质控点，去把控项目实施质量。同时，要求事业部和分公司领导每周抠产品，“领导必须去现场、见到实际客户、实际产品，亲自体验”，双向逼产品质量。在智能交通行业，海信还少有的每个月进行一次NPS调查，专款专人支持这项工作。海信质量调查人员不通过销售、不通过现场人员，直接到现场找客户、各级人员交流。比如说你是局长，或者是处长、科长，还有包括出租车司机、公交车司机都要问，海信的产品质量怎么样，工程质量怎么样。正是这些看似“自虐”的做法，积累起海信的品质和口碑。一次内部座谈会上，北京市交管部门表示，海信信号机在行业内建立起来的口碑就是“皮实”。》》“没有一个烂尾项目”说起海信在智能交通行业的第一，工程师们不约而同谈到一个观点——这不能归结于某个人，而是一套沉淀出来的机制，并且传承了下去。从2005年，成功中标北京数字奥运工程智能交通项目开始，海信就注意沉淀技术标准规范化等方法论，并且每年都进行迭代。售前、销售、研发、实施、服务……每一个环节都有科学的方法论支撑，每一个步骤都严格按照标准执行。“平时大家都在项目上聚不齐，就抽春节假期回青岛的时间梳理讨论，有一年大年初三大家就聚到了一起。”海信网络科技公司质量推进部总经理陈祥满举例说，智能交通行业始终没有一个工程实施标准，海信结合自身实践，参考高速公路施工标准化技术指南，做了一套自己的技术标准，在落地过程中严格执行，这支撑了海信的项目交付率能达到100%，并成为独特的技术优势。而现在，进军智能交通行业的科技巨头们都普遍面临着在工程建设领域极度欠缺的交付能力。正如赛文交通网CEO徐赫所说，阿里以及其他科技巨头们越来越意识到基础工作的重要性、交通工程的重要性。未来的智能交通发展模式，理应是“IT+交通工程”的模式。智能交通战事日趋激烈，海信在软硬件层面构建的壁垒，成为互联网企业难以达成的核心竞争力。“智能交通固然要有好的理念、好的技术，但交付更是一个硬活，交付是真正把价值转移给我们的客户。到今天为止，我非常自豪地讲，海信网络科技在全国没有一个烂尾项目，没有一个项目没有完成交付，也没有一个项目因为交付问题没拿到钱。”3月24日，在南京举行的第十届中国智能交通市场年会上，海信网络科技公司总裁张四海受邀发表主题演讲时表示。

中商情报网讯：2020年将全面建成小康社会，实现第一个百年奋斗目标，从此将全面开启建设社会主义现代化强国的新征程，同时持续推进交通强国建设。交通强国战略之下，智慧交通行业发展持续看好。智慧交通是指在智能交通的基础上运用物联网、云计算、互联网、人工智能、自动控制、移动互联网等技术进一步提升交通系统运行效率和管理水平，确保通畅的公众出行。交通运输，是国民经济的基础性、先导性、战略性产业和重要服务性行业。在产业数字化、智能化的背景下，新型智慧交通业务不断涌现，智能驾驶发展日新月异，智慧道路建设需求迫切。从产业链来看，目前智慧交通各产业链均已成熟，涉及到通信芯片、通信模组、终端设备、整车制造、软件开发、数据和算法提供以及高精度定位和地图等，在各方面都已形成一定规模的竞争与合作共存的态势。资料来源：中商产业研究院整理一、智慧交通行业关键技术发展智慧交通的关键技术主要包括物联网技术、大数据技术、云计算技术和移动互联网技术，这些技术为智慧交通行业的发展提供强大的技术支撑。（一）物联网物联网可以全面感知交通运输基础设施、交通运充分挖提和利用信息数据的价值，盘载工具的建设情况，同时监控整个交活现存数据，进行应用和评价，服务通的运行情况。物联网技术是支撑“网络强国”和“中国制造2025”等国家战略的重要基础，在推动国家产业结构升级和优化过程中发挥重要作用。物联网是新一代信息技术的高度集成和综合运用，对新一轮产业变革和经济社会绿色、智能、可持续发展具有重要意义。近几年来，物联网概念加快与产业应用融合，成为智慧交通行业主导性技术思维。从产业规模来看，全国物联网近几年保持较高的增长速度。“十二五”期间年复合增长率达到25％，截止到2015年底，随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展，中国物联网产业规模增至7500亿元。十三五以来，我国物联网市场规模稳步增长，到2018年中国物联网市场规模达到1.43万亿元。根据工信部数据显示，截至2018年6月底，全国物联网终端用户已达4.65亿户。未来物联网市场上涨空间可观。预计2020年中国物联网市场规模将突破2万亿。数据来源：中商产业研究院整理（二）大数据大数据可以充分挖掘和利用信息数据的价值，盘活现存数据，进行应用和评价，服务于交通部门的管理与决策。在智慧城市产业中大数据平台十分重要，大数据产业是对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。随着移动互联网、物联网、云计算产业的深入发展，大数据国家战略的加速落地，2019年大数据体量呈现爆发式增长态势。据数据显示，2018年我国大数据产业规模突破6000亿元；随着大数据在各行业的融合应用不断深化，2019年中国大数据市场产值达到8500亿元。2019年包括数据挖掘、机器学习、产业转型、数据资产管理、信息安全等大数据技术及应用领域都将面临新的发展突破，成为推动经济高质量发展的新动力。未来，大数据技术应用将进一步加深，2020年产业规模有望突破10000亿元。（三）云计算云计算为各类交通数据的存储提供新模式，“交通云”的建立打破“信息孤岛”，彻底实现信息资源共享、系统互联互通。云计算自2006年提出至今，大致经历了形成阶段、发展阶段和应用阶段。过去十年是云计算突飞猛进的十年，全球云计算市场规模增长数倍，我国云计算市场从最初的十几亿增长到现在的千亿规模，全球各国政府纷纷制推出“云优先”策略，我国云计算政策环境日趋完善，云计算技术不断发展成熟，云计算应用从互联网行业向政务、金融、工业、医疗等传统行业加速渗透。根据中国信通院最新发布《云计算白皮书（2020年）》，我国公有云市场规模首次超过私有云。2019年我国云计算整体市场规模达1334亿元，增速38.6%。数据显示，2019年公有云市场规模达到689亿元，相比2018年增长57.6%，预计2020-2022年仍将处于快速增长阶段，到2023年市场规模将超过2300亿元。厂商市场份额方面。据中国信息通信研究院调查统计，阿里云、天翼云、腾讯云占据公有云IaaS市场份额前三，华为云、光环新网（排名不分先后）处于第二集团；阿里云、腾讯云、百度云、华为云位于公有云PaaS市场前列。数据来源：中国信通院、中商产业研究院整理2019年，我国私有云市场规模达645亿元，较2018年增长22.8%，预计未来几年将保持稳定增长，到2023年市场规模将接近1500亿元。二、智慧交通行业发展现状及前景分析智慧交通对于提高交通管理效率、缓解交通拥挤、减少环境污染、确保交通安全起到了非常重要的作用，符合国家建设“智慧城市”要求，得到政策面的大力支持，同时政府和企业加大了投资规模。2016年中国智慧交通总投资规模超过1200亿元，按照20%的速度增长，预计2020年投资规模逼近2800亿元。巨大的市场、面前，众多互联网企业、金融、科技企业纷纷抢滩入驻，并且在头部已经诞生了几家巨头，如阿里、腾讯、百度、华为、平安、高德等。在国家政策的大力支持，以及社会需求、技术的大力推动下，近年来我国智慧交通行业发展迅速。2010行业市场规模仅百亿元，2017年增至500多亿。智慧交通与各种新技术的结合愈加紧密，产生出多项具有显着社会和经济效益的产品，未来市场潜力巨大。预计2023年行业市场规模有望超1400亿元。新技术的发展和应用，为出行者提供更加精细、准确、完善和智能的服务，将是智能交通系统面向公众服务的重要方向。这些服务的提供将加速交通产业生态圈的跨界融合，汽车制造业、汽车服务业、交通运营服务、互联网、信息服务、智能交通等行业的融合发展将是大趋势。为了更好的了解我国智慧交通发展情况，中商产业研究院特整理相关概念股名单：三、智慧交通应用场景分析智慧交通应用于公路、水路、轨道、航空四大立体交通体系，目前，智慧交通主要应用场景为城市轨道交通、城市道路交通与城市高速公路。（一）城市轨道交通2020年3月12日，《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》正式发布实施。在交通强国建设进程中，智慧城轨建设将成为主要战场之一。城轨行业以“交通强国，城轨担当”的强烈使命感，在智慧城轨建设战略突破口充分发挥引领作用。新基建热浪之下，大力发展城市公共交通智能化成为共识，智慧城轨全面升级重构正当其时。经过50年发展，我国城市轨道交通行业正步入成熟发展期，行业顶层设计不断完善，技术进步显著，不仅成为实施“制造强国”战略的重要抓手，也是推动“一带一路”基础设施互联互通的重要力量。2020年我国轨道交通批复的城市将达到50座，运营里程超过6000公里的规模，轨交市场步入黄金发展期，在5G、AI、Io T等新技术驱动之下，基于大数据、人工智能、人脸识别、视频应用、融合通信等创新型解决方案的应用，万亿市场空间值得期待。据统计，2015年-2020年全球轨道交通车辆需求为530-610亿欧元，年复合增长率为3.30%，2021年-2025年需求为630-730亿欧元，年复合增长率为3.75%。国家正强有力推动“一带一路”战略实施，“一带一路”沿线及辐射区域互联互通工程建设将为我国轨道交通装备制造业带来可观的市场需求。资料来源：中国城市轨道交通协会随着移动互联网、云计算、大数据、新一代通信技术等的应用与发展，城市轨道交通也在不断与时俱进，朝着智慧化道路大步前行。一批新IT产业变革发展的引领者，一直着力轨道交通智慧系统的建设，智能技术在高速发展的城市轨道交通建设进程中发挥出巨大价值。（二）城市道路交通智慧公交是智慧交通的一个细分行业，运用GPS或者北斗定位技术、4G/5G通信技术、GIS地理信息系统技术，结合公交车辆的运行特点，建设公交智能调度系统，对线路、车辆进行规划调度，实现智能排班、提高公交车辆的利用率；同时通过建设完善的视频监控系统实现对公交车内、站点及站场的监控管理。（三）城市高速公路近年来，中国高速公路发展迅速，高速公路主干线已初具规模，但在便捷性和通畅性方面，与世界发达国家尚有一定的差距。高速公路智能化技术应用取得突破，运用包括智能收费等新技术。据统计，截至2019年末全国公路总里程501.25万公里，比上年增加16.60万公里。公路密度52.21公里/百平方公里，增加1.73公里/百平方公里。公路养护里程495.31万公里，占公路总里程98.8%。2019年，高速公路里程14.96万公里，增加0.70万公里；高速公路车道里程66.94万公里，增加3.61万公里。国家高速公路里程10.86万公里，增加0.31万公里。数据来源：交通运输部、中商产业研究院整理2018年2月交通部发出了《关于加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点的通知》，决定在北京、河北、吉林、江苏、浙江、福建、江西、河南、广东省九省份加速智慧公路试点。在国家政策的大力推动下，地方政府加速推进智慧公路建设。深圳——首条智慧公路主体部分完工：侨香路是深圳首条智慧道路，主体部分于2019年6月30日顺利完工！侨香路，在建设中采用了物联网、大数据以及人工智能等新技术，让交通运行情况可以全息感知，提高道路交通运行效率和安全性。其中，人工智能技术深度运用于交通管理，不仅可进行人车识别，还可根据各个方向的实时交通情况来调整红绿灯时间，这样车辆和人的排队时间都能达到最短，在过街路段实现车多放车、人多放人。浙江——已开始建设全国首条“超级高速”：同样是在今年年初，浙江省证实正计划建设国内首条智能高速公路，预计将于2022年杭州亚运会前完工。据悉，该高速公路为司机、乘客及道路管理方开发出一个协同和完全集成的智能交通系统，并建立有一个完整的道路监管网络监测和预警系统。海南——将运用多类技术建设风景道：根据日前出台的，《海南环岛旅游公路及驿站概念规划》，环岛旅游公路的发展定位为“国家海岸一号风景道”。据悉，该道路将基于5G技术、GPS定位、大数据、物联网等手段，打造自动驾驶、无极充电、智能管理、实时监控等试点的现代化智慧公路。婺城——“互联网+”模式下显成效：近年来，金华市婺城区交通运输局为适应常态化管理，将互联网技术运用到实际工作中，用互联网思维打造交通管理服务创新。目前其智慧公路建设已集视频全覆盖、事件自动检测预警、信号灯自适应、环境气候指示信息自动发布等功能。据统计，2014年智慧公路市场规模仅265亿元，2018年市场规模增至488亿元。随着我国公路智能化、信息化的大力建设，公路总里程的不断增加以及维护、升级改造的不断实施，预计，未来我国高速公路智能化行业市场规模将不断增大。预计2020年中国智慧公路市场规模将达641亿元。ETC不停车收费系统是高速公路或桥梁自动收费。近年来，我国大力推行ETC，通行效率大大提高。2019年，ETC全国覆盖任务全面完成，全国高速已启动货车高速入口称重。2019年12月31日晚，交通运输部宣部全国高速公路取消省界收费站工程并网切换如期进行。从2020年1月1日零时起，全国29个联网省份的487个省界收费站全部取消，圆满完成了《政府工作报告》提出的目标。截至到2019年底，全国改造完成了48211条ETC车道。从用户规模来看，2019年ETC推广任务、发展目标明确，ETC用户快速增长。截至2019年底，全国ETC推广发行了1.23亿户，累计用户达到2.04亿。此外，小客车ETC覆盖安装率也超目标完成。截至2020年5月17日，64.09%的车辆使用ETC在出入口收费站不停车快捷通行，ETC使用率比去年同期提高了21.89个百分点。日均拥堵缓行500米以上收费站数量比2019年同期下降了16.68%，拥堵缓行1000米以上路段比2019年同期下降了13.92%，通行效率进一步提高。以上信息仅供参考，如有遗漏与不足，欢迎指正！更多资料请参考中商产业研究院发布的《中国智慧交通产业市场前景及投资机会研究报告》，同时中商产业研究院还提供产业大数据、产业情报、产业研究报告、产业规划、园区规划、十四五规划、产业招商引资等服务。

3月24日,千方科技受邀出席第十届(2021)中国智能交通市场年会。总裁潘璠介绍了Omni-T全域交通的最新实践与多场景落地案例,以及全域交通核心能力的升级——交通智能体2.0。当前,交通行业数字化转型进入加速上升期,中国交通体量规模日趋庞大,交通治理问题不断涌现、日益复杂,“相比其他国家我们没有可以借鉴模仿的对象。”而千方科技认为,有经验、懂场景的 “行业Know How”、云-边-端全栈式技术融合创新、to B、to C、to G兼备的商业模式是包括交通行业在内的各个行业数字化转型的必备要素。顺应技术趋势与行业发展背景,千方科技在去年11月提出行业首个全域交通解决方案。全域交通解决方案理念全面落地,成果持续验证千方科技Omni-T全域交通行业SaaS平台以云化服务化方式,将客户原有多个分散子系统整合进入统一云平台,打破内部壁垒,帮助行业客户实现快速业务线上化部署及应用,持续获得业界最佳实践。“交通行业SaaS平台让过去‘一个需求造一套系统的建设方式’走向‘可软件定义的交通基础设施建设’。”潘璠说。千方科技交通行业SaaS平台在城际公路交通场景中已逐步落地。在黑龙江省智慧公路管控(服务)平台上,20多个业务系统互相融合赋能、17个不同业务平台的数据被横向拉通,实现了数据资源的统一整合,从而可面向多个领域的客户提供19余项业务应用。目前,黑龙江省内数据资源得到了持续的优化开发与应用,交管、交运等部门管理效率、服务效率持续提升,运营成本进一步下降,也为黑龙江省接下来的智慧路网发展提供了重要的平台依据。成都市交通运行协调中心(TOCC)的建成,意味着千方科技交通行业SaaS平台在城市交通场景下的成功应用。成都市TOCC同时拉通了14类交通数据、接入 800亿条数据,接入交通数据的深度、广度、规模在国内同类平台中遥遥领先,能够面向交管和交运部门提供30余类业务应用,服务于成都市总体交通运行监测、综合资源调度、交通政策调整以及公众出行服务,也为成都市举办大运会等大规模活动提供了重要后盾。千方科技交通行业SaaS平台的持续落地,也为千方科技持续为客户提供全价值链服务给予了重要支撑。在杭州市滨江区委区政府和杭州市交警局联合千方科技等企业展开的大数据+杭州市滨江区全域交通综合治理项目中,依托交通行业SaaS平台和千方科技大数据优势,千方科技遵循“前期调研、中期重治理、后期重评估”的原则,在项目全程持续对客户展开基于不同业务需求的价值交付。前期,千方科技 “以数感知,找准病因”,专家团队和技术团队长期实地入驻,对滨江区出行结构失衡、公交分担率低等真实病因进行综合问诊;中期,千方科技通过优化内外部组织、挖掘停车资源等方式实现“综合治理,对症下药”;项目结束后,通过“对比评价,确认疗效”,评估项目效果,千方科技对治理结果持续负责。其中滨江区互联网产业园经治理后,园区核心道路延误指数预计下降5%,全可变潮汐单行车道通行能力提升20%,公交分担率提升5%。全域交通解决方案能力升级——千方交通智能体2.0此次大会上,千方科技交通智能体2.0作为Omni-T全域交通解决方案的核心能力支撑,从实践维度进一步阐明了千方科技全域交通的实现路径。从数据来源上看,千方交通智能体2.0充分发挥千方科技的大数据优势,融合并打通了千方科技自有大数据,当地交通行业数据,及交通行业外社会基础数据和互联网个体时空等数据资源。从业务范围和服务对象上看,交通智能体2.0突破了过去对交通行业内单业务域和跨业务域的服务,解决交通行业综合治理需求的同时,也以交通为“支点”服务于城市综合治理。目前,千方科技交通智能体2.0的前瞻性与适用性在苏州“知行”交通大数据资源服务平台中得到充分体现。“知行”平台以“出行即服务”为理念,融合了包括城市交通业务数据、社会基础数据和互联网个体时空数据在内的155类、共4173亿条数据,可为交通部门、公安局、城管局、文广旅局、大数据局、卫健委、资规局等多个政府职能部门提供大数据决策支持和服务。千方科技提到,“交通智能体发展到2.0阶段,来自于交通行业及行业外多个业务领域的数据资源得到了更优整合,基于AI算法模型的不断增强,数据价值得到最大化释放,提升交通行业数字化治理能力的同时,也使城市综合治理做到‘心中有数,手里有‘术’。”当下,国家政策持续推动行业数字化转型升级,“一体化”、“综合立体交通网络”、“数字化”、“网联化”等词汇频频出现也持续验证着千方科技“全域交通”的准确性与适用性。未来,千方科技不光要在交通行业内发挥“专家智慧”,提出新理念,新思路,更要在应用实践中形成新方法,新模式,助力打造真正符合行业、技术发展规律,高效响应交通乃至城市综合治理需求的解决方案。

随着智能汽车技术的发展和市场推广，我国汽车产业形成了独特的智能汽车品牌，成为有别于传统燃油车品牌和电动汽车品牌的新类型。12月26日，在第二届中国智能汽车品牌高峰论坛暨第二届“地平线杯”中国年度智能汽车评选颁奖典礼活动上，中国汽车品牌集群主席、汽车评价研究院院长李庆文发布了《2020年中国智能汽车品牌白皮书》（以下简称“白皮书”）。这次业内首次正式提出智能汽车品牌的概念，并从品牌角度全面梳理我国智能汽车行业发展现状，总结出我国智能汽车品牌发展的六大趋势。李庆文表示：“中国智能汽车品牌不是规划出来的，要靠企业创新、技术创新产生。未来中国智能汽车品牌势必会成长起来，并且成为世界级的智能汽车品牌。”汽车评价研究院院长李庆文发布《2020年中国智能汽车品牌白皮书》什么是中国智能汽车品牌“白皮书”显示，我国汽车产业目前已经开始孕育独立的智能汽车品牌，这并不是偶然，而是与我国近几年来蓬勃发展的移动互联网经济有着密切的关联。从某种程度上说，是我国 ICT 产业与汽车产业的结合，推动着智能汽车品牌的发展。对于智能汽车品牌而言，在技术层面，它随着智能汽车技术进步而发展提升，因此只会出现在移动互联网时代；但在品牌塑造层面，是因为移动互联网时代才会实现用户与产品创新、品牌传播的互动，培养了用户对新一类汽车品牌的需求。中国智能汽车品牌是扎根于本土市场的汽车品牌。我国出现的本土智能汽车品牌，是享受过移动互联网便利性的普通用户对汽车提出了新的要求，这种需求侧的变化，被一些敏锐的本土企业捕捉到了并给出了反馈，是需求侧对供给侧的拉动。不仅如此，智能汽车品牌还会在 5G+AI 的万物互联时代成熟，从移动互联网中汲取能量，了解用户偏好，再与汽车平台结合，为汽车赋能，使它兼具移动终端和代步工具的双重身份。另一方面，随着智能汽车的普及，它运营过程中产生的海量数据将会成为训练人工智能最好的“养料”，从而带动智能交通、智慧城市的发展。这反过来，又将进一步扩大智能汽车的应用场景，使智能汽车品牌成为主流。李庆文强调：“培育中国智能汽车品牌，对提升我国汽车产业的国际竞争力、扩大我国汽车品牌在国际市场的影响力、建立国际汽车品牌新秩序具有重要意义。”智能车型爆发式增长，燃油车仍占主流为组织中国智能汽车年度车型评选活动，汽车评价研究院每年都会全面梳理我国市场上搭载智能网联技术的量产车型。在2020年的评选活动中，共有40个汽车品牌的 103 款车入围。相比于2019年首届评选活动的37家汽车品牌的38 款入围车型，今年入围的智能汽车品牌和车型范围进一步扩大，基本涵盖了国内市场上所有主流企业、品牌的产品。从车型发布时间看，入围的 103 款车型中，2020年之前的智能汽车数量为 20 款，2020 年上市的智能汽车数量为 83 款，呈现爆发式增长态势。从具体品牌看，中国品牌车型数量为48 款，占比最高，达47%；日本品牌车型数量为 19 款，占 18%；德国品牌车型数量为 15 款，所占比例为15%；美国品牌车型数量为 12 款，所占比例为 12%。从动力类型看，燃油车仍是主要动力平台，燃油车和混动车型的数量为 80 款，占比78%；纯电动、增程式以及插电混动车型数量为 23 款，仅占22%。“白皮书”显示，截至目前，已有约10家中国品牌汽车厂商发布了专门的智能汽车战略。例如 2018 年 8 月，长安汽车发布了“北斗天枢”智能化战略；2020 年 7 月，长城汽车发布了自己的整车智能化品牌“咖啡智能”。同时，智能汽车市场上已经涌现了长安 UNI-T、红旗H9、蔚来ES6、小鹏P7等一批中国品牌的明星车型。智能汽车品牌发展的六大趋势在全面梳理中国智能汽车品牌发展现状的基础上，“白皮书”提出了未来发展的六大趋势。第一，L2级的辅助驾驶配置逐渐成为标配。今年参评的 103 款智能车型中，AEB、车道偏离预警、车道保持辅助、智能泊车等 L2 等级的辅助驾驶配置已基本成为标配，智能座舱已经开始普遍应用，有部分企业的车型已支持 FOTA 升级。第二，外资品牌市场占有率占优，但中国品牌增速更快。中国品牌厂商更接近本国消费者，了解他们的需求，从而能够设计出更符合本国用户需求的产品，并能够以更快的速度进行产品的迭代更新，实现差异化竞争。合资和外资品牌目前在市场占有率上具有一定优势，但在产品更新速度方面较本土品牌略慢。总体上看，中外企业之间还处于激烈的竞争阶段。第三，中国品牌中新势力表现抢眼。就中国品牌内部而言，一汽、长安、长城等头部企业处于领跑位置，造车新势力表现抢眼。以蔚来汽车、小鹏汽车、理想汽车等为代表的造车新势力，更是将智能汽车作为立身之本，从产品定义阶段就全面向智能汽车看齐，它们的新车都采用了支持 FOTA 的电子电气架构，这也给它们后续的发展带来了更多的可能。第四，中国品牌智能汽车的人机交互用户体验更好。相对于外资企业投放的智能汽车，中国品牌的智能汽车在用户体验方面的表现更加出色，这一点在人机交互领域表现得尤为明显。目前的智能汽车大都通过中控大屏提供各种人机交互，相较于外国同行，中国品牌车型的操作便利性，对驾乘人员意图的识别准确性等方面，都略胜一筹。第五，中国品牌开启向上攻势。这两年，新造车势力异军突起，理想、小鹏的车型都突破了 30 万的门槛，蔚来汽车更是突破了 40 万的门槛，成为自主品牌向上突破的先锋队，这种趋势在今后几年有望持续加强，更多的中国品牌将有机会向上实现跃升。第六，美、日、德系智能化水平高，法系受经营状况影响大。从合资和外资品牌方面看，美国、日本和德国厂商推出的车型的智能化水平相对较高，法系厂商的表现只能算是差强人意，或许与其经营状况不佳有关。李庆文指出：“总体而言，中国品牌汽车的智能化水平还较低，中国智能汽车品牌还需要大力培育和发展。智能汽车企业需要持续强化技术创新、商业模式创新和企业文化创新，进而持续提升智能汽车品牌价值和品牌影响力。”———— 完 ————

随着全球经济的发展和城市化、现代化进程的推动，交通运输行业将保持稳步发展状态。在政策上，各国均积极推进智能交通系统建设。在技术上，使用人工智能等高新技术实现智能交通。在产业上，加速交通产业生态圈的跨界融合，为出行者提供更加准确、完善和智能的服务。人工智能技术的出现为提升运输效率、保障运输安全和降低运输成本，最终实现智能交通带来了新的思路，在交通运输行业绽放光彩。作为行业中的领头羊，交通运输行业中多数世界500强企业已经着手部署相应的人工智能解决方案。作者 | 解双羽、陆少游一、交通运输行业市场规模据统计，2017年全球交通运输行业总收入为4.8万亿美元，占全球GDP的6%。与此同时，交通运输行业基础设施投资也在逐年增加。PwC预测，从2014年至2025年，全球交通运输行业基础设施投资将以平均每年约5％的速度增长。二、人工智能技术在交通运输行业的应用深度学习：机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。通过对大量历史数据（如图像、文本和声音）进行识别与分析，从而替代人力完成自动化操作。主要用于路况识别，高级驾驶辅助系统（ADAS），路线规划等。语音识别与自然语言处理：指机器理解并解释人类写作、说话方式的能力，是人工智能技术的核心组成部分。从语音识别到文本分析，再到信息检索、信息抽取，自然语言处理涉及到处理文字、语音的各个方面。主要应用于服务领域，如车载娱乐系统、货物追踪系统等。计算机视觉：基于图像处理的计算机视觉技术是通过摄像机获取场景图像，并借助于计算机软件构建一个自动化或半自动化的图像/视频理解和分析系统，从而模仿人的视觉功能以提供及时准确的图像/视频处理结果。在交通运输行业中，计算机视觉技术主要应用于路况检测，安检扫描，流量监控，值机登记等。机器人技术：在交通运输行业，智能机器人可以代替传统人力完成重复琐碎的货物分拣、搬运、包装等工作，极大地减轻了人类繁重的体力劳动，提高了运输效率。根据不同的应用场景，具体可以分为AGV机器人、码垛机器人、分拣机器人。大数据分析：大数据分析技术主要通过对大量非结构化或结构化数据进行分析，利用算法探索数据间的未知联系和隐藏信息，从而帮助决策和判断。从运输设备的维护预测到运输过程中的路线优化、时间预测，这些服务或功能都离不开大数据技术的支持。三、人工智能技术在交通运输行业的应用分布四、500强公司人工智能技术落地案例简述马士基航运：通过在冰级集装箱船（Winter Palace ice-class container ship）上使用人工智能情景感知技术，提高船舶的安全性、效率和可靠性的同时帮助海员消除来自船桥的视线限制，为未来的自动防撞系统提供研究基础。美国联合航空公司：通过使用霍尼韦尔提供的IntuVue RDR-4000 三维气象雷达系统、SmartRunway智能跑道系统和SmartLanding智能着陆系统，向飞行员及时提供飞行环境信息，同时增强飞行员在滑行、起飞和着陆过程中的情景感知能力。DHL：全面部署物流机器人系统。Sawyer协作机器人可以通过高分辨率摄像机、压力传感器和自学习功能帮助仓库工作人员自动化操作重复性任务。LocusBots机器人可以通过机器学习算法自助规划最佳行驶路径，代替工作人员将货物运送到指定位置，减少了工作人员的走动距离。PostBOT机器人内置传感器，可以在城市周围避开障碍物，并能沿着路线安全地跟着快递员完成送货服务。达美航空：通过使用空客提供的智慧天空开放性数据平台及相关预测性维护服务，达美航空可以预测飞机部件的故障概率，在部件出现问题前进行维护。从2013年到2017年，达美航空全年免于因维护而取消航班总计从169天升至324天，成功率高达95%。美国邮政署：通过采用协调优化技术（COTs），综合利用数据分析、物联网、云端数据库、机器学习等技术或软件平台优化投递路线，预测潜在问题，实现部份平日投递路线上的当日寄送，使包裹递送更加高效、灵活。五、人工智能技术在交通运输行业的发展局限1. 投入收益不确定性：使用人工智能技术解决方案往往需要较长时间才能获得明显受益，巨额的前期投入导致转换应用成本高昂。2. 流程架构重建风险性：交通运输行业属于劳动密集型行业，人工智能技术的应用在提升行业自动化的同时也不可避免地增添了相关从业人员失业的风险。3. 科技融合差异性：交通运输行业涉及客运货运、水陆空多种运输场景，针对某一场景或企业的人工智能技术解决方案往往不能通用。六、人工智能技术在交通运输行业的发展趋势1. 全面无人化：在仓储环节，机器人取代传统人力完成货物分拣、搬运等操作；在运输环节，使用无人驾驶技术实现交通运输自动化；在服务环节，自助值机、安检、过关成为可能。2. 出行服务化：在深刻理解公众出行需求的基础上，通过将各种交通模式全部整合在统一的服务体系与平台中，从而充分利用大数据决策，调配最优资源，为用户规划包括多种交通模式实时信息在内的无缝衔接出行路径，并以统一的APP来对外提供服务。特别鸣谢菜鸟网络 高级算法专家 本华* 本文为「智周」系列报告「核心版」，相应「深度版」的推出计划将在后续公布，敬请大家关注。针对「交通运输行业人工智能应用现状及展望」这一主题，有哪些方向或主题，你希望在报告深度版中读到更详细的阐述与分析，欢迎留言，这将成为我们制作报告深度版的重要参考。

中国智能交通最具影响力企业评选是由赛文交通网倾力打造，至今已连续评选了九年。评选以赛文交通网智能交通产业数据库为基础，以多年市场研究成果和经验作为支撑，将企业业绩作为主要的评价指标。最终筛选，由赛文交通网评选的“2020年中国智能交通管理规划设计行业十大优秀企业”终于出炉。3月24日，在第十届中国智能交通市场年会上，赛文交通网将同期举行第十届中国智能交通最具影响力企业评选颁奖典礼，敬请期待！荣获“2020年中国智能交通管理规划设计行业十大优秀企业”的是（按公司首字母排序）：广东省电信规划设计院有限公司华设设计集团股份有限公司交通运输部科学研究院清华大学交通研究所上海济安交通工程咨询有限公司上海市城市建设设计研究总院（集团）有限公司上海市政工程设计研究总院（集团）有限公司深圳市城市交通规划设计研究中心苏交科集团股份有限公司中国市政工程华北设计研究总院有限公司广东省电信规划设计院有限公司广东省电信规划设计院有限公司成立于1984年，系中国通信服务股份有限公司旗下专门从事通信网络设计、规划与咨询、IT服务与软件开发、信息化管理咨询、通信建设总包、ICT/ITT/IDT集成总包等业务的龙头企业。业务遍及国内31省、市、自治区及香港、澳门地区，以及马来西亚、文莱、印尼等海外地区。华设设计集团股份有限公司华设集团是一家有着六十年悠久发展历史的综合性工程咨询集团，前身为始建于1960年的江苏省交通规划设计院，2014年在上海证券交易所整体上市，成为中国首家获得工程设计综合甲级资质并在主板上市的工程咨询公司，2016年更名为中设设计集团。2020年9月，更名为华设设计集团。历经多年积淀与发展，华设集团成功实现从传统院所结构向集团管控型组织架构的战略转型，可提供从战略规划、工程咨询、勘察设计到科研开发、检测监测、项目管理、专业施工、后期运营等全寿命周期的一体化解决方案。交通运输部科学研究院交通运输部科学研究院成立于1960年，是交通运输部直属综合性科研事业单位，长期开展交通运输发展战略规划、政策法规、标准、信息化等方面的研究与战略咨询服务工作，在城市交通与交通信息化方面建有城市公共交通智能化、综合交通大数据技术2个交通运输行业重点实验室。清华大学交通研究所清华大学交通研究所成立于1995年，主要研究方向为：交通规划与管理、智能交通系统、道路工程、桥梁工程以及城市策划与规划。专业覆盖交通运输规划与管理，道路与铁路工程，交通信息与控制3个领域。上海济安交通工程咨询有限公司济安交通由多位交通行业专业人士于2007年发起创办，致力于交通系统工程科技的开发与应用，与国内外多所高校优秀学术团队及产业进行产学研合作，主营业务包括交通系统（道路交通、公共交通、慢行交通、停车交通、交通语言、交通管理、交通安全等）规划与设计、智能交通系统规划与设计、交通系统评价与影响分析、特殊事件及大型活动交通组织、交通政策与投资咨询；交通设计计算机辅助系统软件、交通仿真平台、智能公交监管与信息服务系统等开发。2020年代表项目有：佛山市智能交通发展规划，2960000万元；西昌市编制道路交通管理有关规划，2188000万元。上海市城市建设设计研究总院（集团）有限公司上海城建院成立于1963年，是从事基础设施建设的勘察、设计、总承包为主的综合性设计咨询研究单位，具有国家工程设计综合甲级、国家工程勘察综合甲级、工程咨询甲级等资质，为工程建设提供全行业、全过程服务。2020年典型项目：天津市经开区智慧交通规划，项目围绕交通问题、需求，以“资源整合、功能实用、技术先进、基础扎实、持续发展”为目标，形成“1个中心、1个平台、5大应用体系、20个应用系统”（1·1·5·20）的智慧交通框架体系，按照“一年有改观、三年出效果、五年成体系”的实施步骤稳步推进经开区智慧交通建设。黑龙江省黑河市自动驾驶测试场项目，涵盖快速路测试区+城市道路测试区+乡村道路测试区+轮式车测试区4大交通场景，可为高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶车辆和车路协同、产品设备高寒环境下的性能等提供测试环境。上海奉贤区智能网联汽车测试示范区，该项目在上海市奉贤区南桥园区构建自动驾驶全出行链测试环境，覆盖社区、园区、商区、景区、城区、校区六大日常生活范围，集自动驾驶汽车+智慧交通路口诱导/控制+公共交通短途接驳+园区示范运营+大型地下车库自泊车等场景的自动驾驶汽车全出行链研发、验证、测试、考核、示范、运营综合能力，实现“车路协同”、“车网融合”的智慧交通综合测试。上海市政工程设计研究总院（集团）有限公司通过多年的智能交通业务的发展，上海市政总院已经由传统的智能交通设计咨询模式向智能交通全方位全过程服务供应商进行转变，承接了许多总承包类型的项目，例如上海高速公路视频上云EPC、机电改造/整治类型的EPC项目、高速公路/城市快速路的交通监控运管平台开发项目等。同时，其业务领域也不局限于传统智能交通本身，正在逐渐向智慧化、平台化方向发展，开发无人驾驶/车路协同、智慧高速等项目。此外也在探索与其他专业的融合，例如智能交通与智慧公安、智慧化道路、智慧景观等专业如何产生新的火花。深圳市城市交通规划设计研究中心深圳市城市交通规划设计研究中心创建于1996年，致力于提供最先进的城市交通技术与服务，提供以大数据分析为基础、以协同规划为引领、以品质设计为支撑、以集成建设为实践、以智慧运维为反馈的城市交通整体解决方案。经过20多年发展，目前业务范围已经覆盖全国30多个省市，100余座城市，影响2亿人出行。苏交科集团股份有限公司苏交科是基础设施领域综合解决方案提供商，业务涉及公路、市政、水运、铁路、城市轨道、环境、航空和水利、建筑、电力等行业，提供包括投融资、项 目投资分析、规划咨询、勘察设计、施工监理、工程检测、项目管理、运营养护、新材料研发的全产业链服务。目前已拥有90家子公司，在全球30多个地区设立分支机构，50多个国家开展项目。中国市政工程华北设计研究总院有限公司中国市政华北总院成立于1952年，在2000年前是国家建设部直属设计院。2000年后隶属国务院国资委下属的“中国建筑设计研究院”，是集工程规划、工程咨询、工程设计、工程总承包、运营等多项业务于一体的综合甲级设计院。

以前，在高速公路领域的智能交通，基本都是指的高速公路机电三大系统，监控系统、收费系统、通信系统，已经做了很多智能化的工作，例如：ETC，自主发卡，自动车牌识别等等。此外，视频自动识别交通事件、基于BIM的建设养护管理、自由流收费、手机智能导航APP等新技术也在不断丰富完善，为高速建设、管理、养护、服务、收费的全面智慧化提供技术基础。近年来，各地方已陆续开展了“智慧高速公路”的试点建设，侧重的建设内容也不尽相同。2012年，浙江省率先探索“智慧高速公路”技术应用……2017年，江西省首条“智慧高速公路”建成试运营……2018年，广西首个高速公路物联网智慧警示系统在合那高速公路装备……2019年，甘肃省开展自动驾驶车路协同测试及试验运营、自动驾驶及智慧交通商业化模式试验……2020年，浙江省交通运输厅发布了《智慧高速公路建设指南（暂行）》……何为智慧高速？如今，我国高速公路正朝数字化、网络化、智能化、智慧化等方向发展，逐步形成了“智慧高速公路”的科技理念，“智慧高速公路”的建设已经成为我国交通发展的首要任务。“智慧高速公路”的建设引入了互联网思维和技术，对传统高速公路机电系统和管理服务进行重构再造，利用物联网、云计算、大数据、人工智能等先进信息技术，与高速公路管理、运营服务等传统理念进行深度融合。云计算、大数据等技术提供了必要的计算资源、网络资源、存储资源，提高了数据的分析能力，物联网借助微传感和控制技术，将人、车、路、环境联合成一个实时网络，使智慧高速建设有了技术支撑。多项交通部针对智慧高速的政策指导文件，明确要在基础设施数字化、路运一体化车路协同、北斗高精度定位综合应用、基于大数据的路网综合管理、互联网+路网综合服务、新一代国家交通控制等多个方向全面深入发展，使智慧高速建设有了政策保障和方向指导。智慧高速公路的发展获得前所未有的良好环境，在实践中不断发展、不断完善的，随着技术进步和认识提升, 智慧高速公路的内涵也会更加丰富，即持续利用新理念、新技术、新机制、新模式, 实现管理和服务更加智慧的高速公路。结合以上的理解，应当结合智慧高速的发展趋势，提升方向包括：1、基础设施数字化；2、交通工具智能化；3、交通出行幸福化；4、交通管理智慧化；5、交通运输一体化。智慧高速的整体框架 智慧高速应当是以云控平台为核心中枢，实现构建以数据驱动的云-边-端高速公路协同管控与创新体系，探索新基建背景下智慧高速建设、收费和运营模式，不断夯实云控平台的数据底盘和技术底座的基础上，能针对新的业务场景需求快速实现应用创新，同时支撑智慧高速向车路协同和自动驾驶的平滑过渡。具体框架上，智慧高速将采集高速基础数据、行业业务数据、外场监测检测数据，同时构建面向主题及综合分析需求的数据资源体系，构建交通管理、资产管理、信息服务、应急管理、综合监测的基础业务应用，以及车路协同、智慧隧道、智慧服务区、准全天候通行的创新特色应用，各系统之间协同工作，形成面向交通不同层级和不同应用的控制决策，对高速公路本地、通道以及网络不同层级交通运行系统实施精准控制，能有效提高智慧高速通行效率和安全保障。此外，建设高精度定位和地图，未来可以支持车路协同更多应用场景，自动驾驶车辆安全稳定运行和切换，以及人工驾驶车辆车道级的管控和服务。云控平台 传统高速运营管理系统，基本每个系统都是孤立数据体系和业务系统，存在重复建设，标准不统一，数据孤岛等情况，数据资产没有充分利用，无法很好支撑智慧高速创新应用的快速落地。随着高速公路快速发展，前端感知设备越来越多，接入数据量级越来越大，系统智慧化水平要求越来越高，需要有成熟的云计算和大数据能力作为底层技术保障，主要技术需求有云资源虚拟化管理需求、大数据平台支撑需求和数据中台应用需求，具体业务需求有交通安全保障需求、管理效率提升需求、服务水平加强需求。基于机电系统发展需求的理解，阿里在高速公路领域依托云计算、大数据、人工智能、物联网等新数字基建技术，并引入阿里的互联网思维，构建以数据中台为核心的高速公路协同管控与创新服务体系，实现高速公路的管理科学化、运行高效化和服务品质化。在这个过程中，阿里不断迭代和丰富云控平台的内涵，形成了人-车-路-云协同的云控平台3.0。目前阿里云控平台3.0已可以提供5大智能引擎，分别是视觉智能引擎、融合感知引擎、决策分析引擎、服务触达引擎以及控制执行引擎。通过这五大引擎能力，有效的在高速交通态势、事件处置闭环、公众信息服务诱导、在线收费稽查、车路协同等高速应用场景实现智慧云控。收费系统上云 在撤销省界站的大背景下，传统清分结算业务系统负荷急剧增大，需要处理的交易数据增量约为原有交易数的10倍，需要对原有传统方案进行改造，将收费系统推动上云，存在以下挑战：满足同时处理大量离线与在线数据的清分业务需求、安全的数据传输需求（公安部三级等保）、安全的数据存储需求。建立IaaS平台、PaaS平台、安全防护平台、管理运维平台后，将具备以下优势：1、先进的技术落地，用云计算的可弹性伸缩扩展特性，应对交易笔数的激增；用多副本备份技术与加密的数据传输技术，实现了云上云下数据库的副本实时同步；2、安全的系统架构，为了实现数据安全传输、数据稳定存储、应用的安全访问，运用了数据库的加密传输技术、云存储的一主两备份技术、应用缓存技术、访问权限统一控制、堡垒机统一控制等技术手段与策略，从数据传输、存储与业务应用安全的三个层面，保证了清分结算系统的整体安全、稳固、可用；3、合理的功能设计，为保证业务可靠性、连续性，如何与原有系统打通、利旧，平滑实现新旧替换，不冗余，不缺失，合理利用了一站式数据迁移与同步组件产品与良好的分布式技术，并且在业务层做了良好的分库分表，保证了原有系统与云上的传输能高效、平稳地进行。自由流AI稽核 大数据AI稽查是通过大数据和AI等先进技术为传统的稽查收费赋能，解决自由流收费中的偷逃、遗漏、错收等异常行为，构建以数据为核心的高速公路协同管控与创新服务新模式。高速自由流收费稽核解决方案是基于强大的云计算底座、业界领先的大数据和人工智能的能力，助力高速公路由传统模式向云端一体化模式转型，实现不停车自由通行、业务管理的实时审计、对大量车辆交通记录和应收费率的实时准确核算，让每辆车的每个行程每笔费用都不遗漏。该方案包含了感知层、决策层、业务层等三层业务架构。具备以下优势：1、利用人工智能和大数据技术对高速公路偷漏逃费行为进行稽核分析；2、云边一体、全局协同。路段布设了边缘计算能力，同时在联网中心布设了中心技术节点，实时获取信息，进行相应的处理；3、多源推理，轨迹还原。融合路段RSU数据、视频图像数据、互联网地图数据，还原车辆行驶轨迹；4、以图搜图。融合车辆特征识别、车辆通行行为识别等多种技术，实现车辆身份的准确推理；5、特征档案。建立基于路网车辆特征的档案库，一车一档案，一行一轨迹，自动、准确识别各类通行异常行为；6、一键稽查。准确高效。通过多源推理还原车辆行驶，形成证据链，高效协助通行费稽查补缴。自由流在线计费 通过搭建部级在线计费服务平台、省级在线计费服务平台，一方面，可以实现精准路径识别和费率在线计算的功能，在线还原门架计费过程，与车辆通行时的计费过程保持一致，提高出口收费的准确性；另一方面，出口混合车道还可依托各级在线计费服务平台的有效支撑，建立出口车道-省中心-部中心的联动通讯机制和计费整合能力，提高出口车道获得车辆通行全程精准路径与计费结果的响应速度，实现出口特情高效处理，完成最终车辆的放行和收费处理工作。在线计费平台主要依托现有收费系统天线感应的通行和教数据，牌识数据，云计算大数据架构实现在线计费的基本功能，必选组件主要由数据接入子系统、路径还原子系统、计费服务子系统及特情App构成。在线计费平台方案由两部分组成：在线计费功能平台和在线计费交互平台，在线计费功能平台是从算法和数据角度解决精准计费的问题，但算法和数据不能解决百分之百的问题，特别是在路径点丢失严重，导致二义性路径的时候就需要在线计费交互平台通过可视化的方式把可能的路径展示给司机，通过收费员与司机的交互确认最终的精准路径，通过两种方式结合，保障完成部里面要求99.99%的业务目标。未来的智慧高速公路 智慧高速公路，需要加快推动大数据、移动互联网、人工智能、区块链、IOT等新技术与交通行业深度融合，对交通传统基建进行数字化、智能化改造和升级，实现人、车、路、环境信息互联互通。未来的高速公路，将支持车路协同更多应用场景，自动驾驶车辆安全稳定运行和切换，以及人工驾驶车辆车道级的管控和服务，其中核心支撑能力包含云平台、数据中台、AI中台、AIOT中台四大块内容。1、云平台：过去是按照单项业务目标去匹配算力，容易造成极大的资源浪费，发展趋势将基于云计算平台，统一部署运筹算力基础设施，提供计算、存储、网络、安全、数据库、大数据等服务能力，保证数据的高可用、高容灾。2、AIOT中台：过去是面对各种标准不统一，系统封闭的设备，接入耗费巨大的定制开发工作量，发展趋势将基于AI+IOT技术，实现对多种类设备的自动接入和管控，从通讯规则、协议适配、控制策略、跨系统连锁等全过程进行调度、监控与执行。3、数据中台：过去各系统独立部署，互不关联，数据都是孤岛，发展趋势将基于高精度地图底盘，多源静态和动态的交通数据的汇聚、管理和调度以数据资源池的形式构造，保证数据集中管理、深度融合，以及统一对外服务。4、AI中台：过去数据只为单一业务系统服务，大量有用信息没有挖掘利用，发展趋势将基于AI智能算法，从视频画面中提取更丰富多维的人、车、路、环境的结构化信息，同时提供宏微观一体，以真实数据做自动标定的仿真引擎，嵌入到交通管理控制的各个业务环节中提供场景还原与预测能力。结语 2020年，智慧交通正在迈入新阶段。作为数字基建的重要组成部分，交通强国战略的主要发力点，中国智慧交通建设驶入快车道，加快推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业深度融合，对交通运输传统基建进行数字化、智能化改造和升级。智慧高速云控平台发展以及自由流稽核全面感知的技术，必将带领智慧高速向着基础设施数字化、交通工具智能化、交通出行幸福化、物流运输一体化、交通治理智慧化五个方面的推进，为“交通强国”助力。以上内容摘自赛文研究院和阿里云联合发布的《2020智慧高速市场观察报告》，关注【赛文交通网】微信公众号后，回复“2020智慧高速”即可下载完整版。

三年酝酿，终于出炉。昨日（2月21日），国家发改委、公安部、交通运输部、工信部等11个国家部委联合下发了“关于印发《智能汽车创新发展战略》的通知”，这是我国智能汽车（也被称为智能网联汽车、自动驾驶汽车、无人驾驶汽车等）、未来智能交通发展的纲领性文件，重中之重。通知中提出到2025年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系基本形成。智能交通和智慧城市相关设施建设取得积极进展。相比较之前的征求意见稿，正式文件更加理性的修改了关于未来发展的展望。从意见稿的到2035年的阶段发展目标，修改成了2035~2050年，中国标准智能汽车体系全面建成的目标。作为我国自动驾驶发展的纲领性文件，虽然是以“智能汽车”的口径去发布，但是文件内容不单是汽车范畴内的智能化，也包括了智能交通、车路协同方向，针对路侧的智能化建设要求和目标。《战略》智能交通内容梳理与市场解读突破复杂环境感知、车路交互、网络安全、等基础前瞻技术的研发，重点突破多源传感信息融合感知、智能计算平台、云控基础平台等共性交叉技术。关于自动驾驶、车路协同的场景中，云控基础平台是一个非常核心的功能性平台，赛文研究院研究发现，就云控平台的基础定义并不统一，各大公司从自己理解的角度对其功能进行解析和描述。《战略》的征求意见稿中对云控基础平台也提出了一个较为宽泛的定义，我们可以称为云控平台的广义定义：是指为智能汽车用户、管理机构等提供车辆运行、基础设施、交通环境、交通管理等基础数据，开展云计算、数据存储、大数据分析和信息安全等公共服务的基础平台。完善道路测试等技术和验证工具，以及多层次测试评价系统。开展特定区域智能汽车测试运行及示范应用，开展人-车-路-云系统协同性的应用示范试点。在文件的征求意见稿中，对人-车-路-云系统也进行了定义：是指车辆与行人等其他交通参与者、车辆与车辆、车辆与道路基础设施、车辆与云服务平台的协同系统。云控平台作为基础平台与人-车-路-云的协同系统之间有哪些差异，就目前定义而言并没有完全分割清晰，都会有人、车、路、云信息的交换，后续还需要演变确认。这两个平台后面都蕴含着巨大的市场空间，面向产业链中的不同类型企业，也是一块比较完整的市场进入机会。推动有条件的城市开展城市级智能汽车大规模、综合性应用试点，支持优势地区创建国家车联网先导区。目前，我国已经创建了两个国家车联网先导区。2019年5月，工信部正式复函江苏省，支持创建江苏（无锡）车联网先导区。9月，国家级江苏（无锡）车联网先导区创建实施方案正式对外发布，这标志着全国首个国家级先导区建设正式启动实施。无锡车联网先导区随后相继引入了奥迪、福特、丰田、上汽大通、标致雪铁龙、丰疆智能、东南大学、博世、电装、四维图新、高德、航天大为、赛康、江苏智行等14家产业链战略合作伙伴，吸引物联网创新中心、华为Open Lab、奥迪研发中心、南山/博世集团锡山商务区小镇、省级汽车零部件产业基地等多家产学研机构落地无锡。2019年12月20日，工信部复函天津市人民政府，支持天津（西青）创建国家级车联网先导区。西青称为第二个国家级车联网先导区。中汽研智能网联技术（天津）有限公司，负责先导区建设实施和后期运营。鼓励人工智能、互联网企业发展成为自动驾驶系统解决方案领军企业，鼓励信息通讯等企业发展成为智能汽车数据服务商和无线通讯网络运营商，鼓励交通基础设施相关企业发展成为智慧城市交通系统方案提供商。文件初步梳理了我国自动驾驶产业集群以及其主要功能，这汇集了我国科技发展最前沿的人工智能技术企业、互联网企业，通讯企业以及传统智能交通企业，每一个产业集群后都有更细致的产业链分工，都是未来瓜分这个万亿市场的参与者。积极培育道路智能设施、高精度时空基准服务和智能汽车基础地图、车联网、网络安全、智能出行等新业态。加强智能汽车复杂使用场景的大数据应用，重点在数据增值、出行服务、金融保险等领域，培育新商业模式。优先在封闭区域探索开展智能汽车出行服务。自动驾驶离不开道路端的支持，道路侧的智能设施是怎样的功能定位，如何的产品形态，如何的建设安装设计都还是巨大的空白，而这些定义无疑是决定车路协同路侧端的玩家，传统智能交通企业在自动驾驶领域的业务发展与生存，如何能在金山中挖到属于自己的金矿，也还有很多市场机会。文件还对自动驾驶的延申场景发展方向进行了说明。出行服务和金融保险商业模式的探索，鼓励了这些产业方向中的企业积极参与到自动驾驶的未来发展中，这也会是未来资本追逐的方向。推进智能化道路基础设施规划建设。制定智能交通发展规划，建设智慧道路及新一代国家控制网。分阶段、分区域推进道路基础设施的信息化、智能化、标准化建设。结合5G商用部署，推动5G与车联网协同建设。统一通讯接口和协议，推动道路基础设施、智能汽车、运营服务、交通安全管理系统、交通管理指挥系统等信息互联互通。在文件的征求意见稿中，对车联网进行了定义：是指按照约定的通信协议和数据交互标准，在人-车-路-云之间进行信息交换的网络。相比较一直以来的，适应市场发展需要的车联网定义，征求意见稿实际给出了一个相对狭义的车联网定义。自动驾驶离不开道路侧设施建设，“智能化道路基础设施”第三次作为重点内容，在文件中进行了发展描述。智能化设施将在“智慧道路及新一代国家控制网”建设中，分阶段分区域去推进建设。除此之外，道路基础设施、智能汽车、交通安全管理系统、交通管理指挥系统等传统智能交通企业的经营范畴，公安交通管理范畴内的工作中，要统一通讯接口和协议。这也是自动驾驶路侧工作中非常核心和重要的工作之一。充分利用现有设施和数据资源，统筹建设智能汽车大数据云控基础平台。重点开发建设逻辑协同、物理分散的云计算中心，标准统一、开发共享的基础数据中心，风险可控、安全可靠的云控基础软件，逐步实现车辆、基础设施、交通环境等领域的基础数据融合应用。自动驾驶中的云控基础平台类似公安交通管理中的交通指挥管控平台，有数据采集、数据处理以及指挥调度功能，未来大概率是互联网企业，传统智能交通企业在自动驾驶市场中的经营范围。一直以来，对于汽车企业，要实现自动驾驶、车路协同，一直整合不了道路侧的设施、环境信息；对于传统智能交通企业而言，空有道路侧的设施、环境、交通管理信息，却无法将信息与车辆进行充分整合，谁能同时整合两个领域的信息和资源，谁就有可能在这个产业链角色中占据重要位置。颁布智能汽车标识管理办法，强化智能汽车的身份认证、实时跟踪和事件溯源。建立公开透明的智能汽车监管和事故报告机制，完善多方联动，信息共享，实时精准的运行监管体系。加强道路基础设施领域联网通讯设备进网许可管理。智能汽车的单车身份识别可控，公安部主导的汽车电子标识写进了自动驾驶的未来发展中。2020年智能交通市场展望《战略》中关于路侧端、车路协同的发展描述是非常积极的。尽管其中一些诸如云控平台、路侧设施的功能定位和需求还需要更多细致描述，但对于关注路侧市场、交通管理市场的互联网企业、传统智能交通企业而言，这份《战略》看上去仍然是满眼市场机会。单车智能与车路协同被视为实现自动驾驶的两条路径，2019年自动驾驶发展特征之一就是从之前的单车智能发展到了单车智能与车路协同并重的局面。赛文研究院数据显示，2019年智能网联汽车、车路协同细分市场投资显得比较活跃，多个城市多个过亿、多个千万级项目发生。在2019年的智能交通市场采购中，有两类建设需求比较多。2019年，交通运输部“新一代国家交通控制网和智慧公路项目”已经开始陆续招标，这构成自动驾驶市场投资的主要部分。2018年交通运输部办公厅发布《关于加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点的通知》，决定在北京、河北、吉林、江苏、浙江、福建、江西、河南、广东等九省份加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点，其中车路协同是试点建设的重要内容。投资比较集中的第二类是基于车路协同的自动驾驶测试区的建设。湖北武汉、湖南长沙、河北沧州、深圳福田、莆田湄洲岛、苏州工业园区、萍乡市安源区工业园区、重庆金凤园、浙江德清等都有项目发生。此外，国内高校相关科研实验室以及行业科研院所的软性研究类项目也比较多。赛文研究院认为2020年自动驾驶云控平台、路侧端的投资仍将延续2019年的特点，主要集中在新一代国家交通控制网和智慧公路试点建设项目以及各地方城市的自动驾驶测试区建设。2019年车路协同市场投资明显上扬，无论是基于交通信号控制、路侧RSU设备和车载OBU设备的传统智能交通市场，还是车路协同的核心平台-云控平台为代表的相关软件市场，包括测试环境需要的法规规程的制定等软性研究，都存在大量的需求和市场机会。受制于整体宏观经济压力，云控平台、路侧端市场的新增玩家不会太多，主要仍旧是阿里云、百度、华为、千方科技、海康、金溢科技等企业的持续跟进。