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作者：李溪
編輯：余快
總要去趟紹興，感受江南水鄉(xiāng)。
是各大社交媒體中對紹興最多的描述。其實紹興不只有水鄉(xiāng)柔情，還有柔中帶剛的士人風(fēng)骨，如今，更有科技的硬朗。
這個已有2500多年建城史的東亞文化之都，近些年開始了一系列的更新城市行動計劃。
而智能交通，是城市數(shù)字化中的核心。
正如著名建筑學(xué)家梁思成所言：“城市是一門科學(xué)，它像人體一樣有經(jīng)絡(luò)、脈搏、肌理，如果你不科學(xué)地對待它，它會生病的?！?/p>
城市聚集了40%以上的人口，就交通擁堵而言，城市已經(jīng)病了許久。
紹興作為一個地級市，也困擾于此，尤其將承接的大型國際賽事，對交通等城市綜合條件要求更高。在建設(shè)“立體、高效、綠色、智能”的現(xiàn)代綜合交通體系目標(biāo)下，紹興選擇與商湯牽手。
商湯又為什么選擇紹興？
三線城市、超500萬常住人口，路網(wǎng)規(guī)模幾百個路口。
紹興的城市素描極為典型，全國該類規(guī)模的城市數(shù)量最多，達(dá)幾百個。
紹興交通路口拓?fù)鋱D
就交通路網(wǎng)條件而言，與北上廣深以及省會千萬級城市相比，受社會層面影響因素相對較少，易于改造升級，與此同時，紹興的交通攝像頭布設(shè)密度適中。
紹興相當(dāng)于一個大型交通樣本，落地成功后可在全國大范圍內(nèi)復(fù)制。
但千年古城升級換新并非易事。
首先，一直以來，重建設(shè)，輕應(yīng)用，是交通領(lǐng)域過去長期面臨的處境。
建設(shè)先行、軟件為后。首先保障系統(tǒng)的業(yè)務(wù)可行，其次是系統(tǒng)的效率性，甚至沒有“其次”。
也因此，缺乏體系化地規(guī)劃、部署，缺乏系統(tǒng)地培養(yǎng)交通軟件體系管理人才，缺乏設(shè)備接入網(wǎng)絡(luò)流程和制度。這使得信息化和交通軟實力發(fā)展脫節(jié)。
其次，交通感知能力不足。
目前城市以利舊為主，意味著解析現(xiàn)有視頻后將結(jié)果與信號機進行閉環(huán)，對攝像頭的部署密度和點位要求較高。
紹興在內(nèi)的大多數(shù)城市存在幾個問題。一是城市建設(shè)初期，交通項目分多期部署，攝像頭的機型、視頻分辨率等都不同。二是點位和密度，攝像頭布設(shè)密度不均勻。
有些路口只有一個方向有攝像頭，缺乏將視頻轉(zhuǎn)化為更多更豐富的交通數(shù)據(jù)支撐交通分析、警情發(fā)現(xiàn)與交通控制的能力。
再者，紹興攝像頭的覆蓋率和路口信號燈的系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)率較高，但交通智能化程度低。攝像頭僅是用于違法抓拍，并不能提供交通流量等用于交通智能化運營管理所需的數(shù)據(jù)信息。換句話說，交通部門連整個紹興每天路上有多少輛車都無法統(tǒng)計。
由于缺乏感知數(shù)據(jù)支撐，交通信號方案大多依靠人力和專家經(jīng)驗。
每個路口都需要事先通過人工調(diào)研路口交通流時段規(guī)律，然后為不同時段制定相對可靠的方案，最后人工植入信號控制系統(tǒng)。以一二線城市為例，需配置300-500人規(guī)模。
商湯在調(diào)研中還發(fā)現(xiàn)，很多城市在安裝信號機后，廠商會給每個路口配時參數(shù)初始化，多年來交通需求在不斷變化，但路口信號燈方案上，有的依靠人工設(shè)置，有的甚至停留在廠商初始化參數(shù)階段，從未做過調(diào)整。
“可能一周、一個月甚至一年都不變，而全國有80-90%城市處于這個狀態(tài)?！鄙虦萍贾悄芙煌óa(chǎn)品線總經(jīng)理郭海鋒表示。
如此一來，不僅每個路口全天候采取時段方案固化，而且交通信號基礎(chǔ)方案精細(xì)化程度不足，三四線城市中平均每個路口的配時方案數(shù)量少于4套。
此外，路口信息（渠化、交通設(shè)施、信號燈設(shè)置等）缺乏臺賬管理，最多以手工表格化加以記錄，更新不及時管理難以持續(xù)，導(dǎo)致路口隱形資產(chǎn)無法有效刻畫。
這些都導(dǎo)致智能交通發(fā)展幾十年，至今仍無法輸出可靠的路口流量，完善的交通控制理論在現(xiàn)實交通環(huán)境中難以落地。
這些問題其實并非紹興獨有，紹興等城市在過去幾十年的交通信息化建設(shè)中，解決了從無到有的問題，但從有到優(yōu)的問題一直在起步階段。
交通上一次承受外界熱切的目光，是在2016年左右，互聯(lián)網(wǎng)大廠來勢洶洶，跨界躋身交通，最早以信控為切入口，以探索互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)優(yōu)化信號配置方案為核心。
彼時他們均以各自旗下地圖軟件數(shù)據(jù)為依托，但因C端數(shù)據(jù)不同城市路網(wǎng)車輛覆蓋差別大，數(shù)據(jù)樣本量不足。
此外，不同系統(tǒng)和部門難以打通。交通部門使用該數(shù)據(jù)涉及外網(wǎng)與內(nèi)網(wǎng)切換，不僅存在數(shù)據(jù)時延問題，還有數(shù)據(jù)安全、隱私保護隱患。
因此，C端互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)模式難以全面評估交通情況，只能得到偏宏觀的配時方案，與信號機、信號系統(tǒng)之間無法形成閉環(huán)，落地效果遠(yuǎn)低于預(yù)期。
歸根結(jié)底，這一波的交通升級只是信息化，而非智能化，沒有大規(guī)模應(yīng)用AI技術(shù)。
6年前AI爆火后，還支撐不起交通智慧化巨輪，自2018年開始，AI歷經(jīng)大坑終得突破性進展，技術(shù)成熟度、可用性皆達(dá)到了一個恰當(dāng)節(jié)點。
而在這期間，AI技術(shù)儲備上，商湯也已攢下不少經(jīng)驗。
來得早不如來得巧，商湯雖2019年進入交通領(lǐng)域，恰到時機。
交通是AI如排山倒海般涌向千行萬業(yè)中一個極為特殊的市場：動力有多足，阻力就有多大。
按理說，有政策支持、有場景潛力、有升級需求，基本盤是沒錯，但近20年來，不僅沒誕生巨頭，亦無絕對領(lǐng)先的企業(yè)。
智能交通體系極其復(fù)雜，涉及層面多維，在這里就談兩個問題。
技術(shù)維度，決策型智能的技術(shù)高峰。
城市計算的全感知，由感知智能、認(rèn)知智能、決策智能組成。
目前應(yīng)用最廣泛的AI，如圖像識別、語言識別和計算機視覺識別等屬于感知型，核心邏輯是輸入輸出函數(shù)，邏輯較為單一，尚且有諸多未解之題。
而以智能交通、AI游戲競技為例的應(yīng)用則屬于決策型，核心是基于大量知識，不斷地重新判斷和推理，并作出決策，更加動態(tài)和靈活，也更加復(fù)雜。
要實現(xiàn)交通系統(tǒng)閉環(huán)，AI可能需要考慮組合爆炸帶來的無窮無盡的問題：
如何協(xié)調(diào)一個路口的信號燈？
如何確定協(xié)同范圍，是一個街區(qū)、片區(qū)或整個城市？
交通突發(fā)狀況，如何及時找到原因、及時疏散并事后預(yù)防？
長期擁堵路面根源在哪里，如何解決？
城市舉辦大型活動，如何在短時間內(nèi)的制定城市交通方案？
以上問題，需要更加精細(xì)的地圖、物理感知，都需要強任務(wù)智能的決策型AI解決。
業(yè)務(wù)維度，交通需求龐大且碎片化程度高、邊際成本高。
業(yè)內(nèi)專家告訴AI掘金志，未來智慧城市會有10萬種以上的算法，交通是需求大戶，據(jù)悉，目前交通領(lǐng)域需求就超100種算法。
這技術(shù)高峰，商湯想攀一攀。
2019年，商湯布局了感知智能，今年進一步打通感知智能、認(rèn)知和決策智能之間的溝壑，為決策智能的技術(shù)爆點加把火。
這業(yè)務(wù)溝壑，商湯也想填一填。
交通領(lǐng)域有海量的場景數(shù)據(jù)，它碎片化、項目規(guī)模小，營收小，但數(shù)量多，定制化、交付效率低成為行業(yè)痛點，解決長尾場景，就解決了碎片化問題。
碎片化本質(zhì)在于AI模型通用性低，“手工作坊式”的模型生產(chǎn)，AI項目開發(fā)流程繁瑣，數(shù)據(jù)和訓(xùn)練占用時間長，模型定制化高，復(fù)用率低，不同場景重復(fù)造輪子。
這，是底層基礎(chǔ)設(shè)施的任務(wù)。
商湯的AI大裝置，試圖讓AI模型實現(xiàn)流水線生產(chǎn)模式，減少重復(fù)研發(fā)。
算法生產(chǎn)上，一邊積累大量模型，沉淀可復(fù)用的算法底層模塊，模塊化生產(chǎn)，一邊通用大模型+小模型模式，減少定制化，提高AI通用性，降低進入新場景的邊際成本。
研發(fā)流程上，AutoML自動執(zhí)行部分工程性任務(wù)降低機器學(xué)習(xí)門檻，減少對AI專家的需求。
從底層上對各種場景的算法模型進行抽象，使用各種算法工具模塊，通過組合算法套件模塊化的進行新場景的定制，以很低的邊際成本規(guī)?；a(chǎn)、部署AI模型。
我們以信控為例，深入交通細(xì)枝末節(jié)，來看紹興交通智能化升級。
在郭海鋒看來，紅綠燈本質(zhì)是第一警察維護交叉口秩序，解決的是秩序問題，而非效率問題。
在交通矛盾突顯、空間資源有限的前提下，讓路網(wǎng)承載更多交通流量，是交通的核心之一，同時在系統(tǒng)運行最優(yōu)狀態(tài)下，保證管理需求、出行需求、駕駛體驗。
此前的產(chǎn)品以設(shè)備為核心，生產(chǎn)的是“物質(zhì)產(chǎn)品”，解放人力，未來要在數(shù)據(jù)上創(chuàng)造產(chǎn)品，要生產(chǎn)“智力產(chǎn)品”，解放腦力。
“像當(dāng)年的智能手機時代，功能機升級到智能機，不僅僅是軟件系統(tǒng)升級，是手機等整個產(chǎn)業(yè)軟硬一體的升級。”郭海鋒比喻道。
這是商湯進入交通領(lǐng)域以來一直思考的問題，并找到了「信號控制」的核心入口。
“某種程度可以認(rèn)為信控是交通的核心。在路面基礎(chǔ)條件不變、交規(guī)不變的情況下，信控是能提高的上限的唯一變量?！庇袑＜以嬖VAI掘金志。
根據(jù)商湯內(nèi)部模擬和部分城市實測，信號控制系統(tǒng)性能可以提升10%-20%。10%的提升，理論上可以將1小時的通勤時間降到54分鐘，這將影響一個城市幾百萬到幾千萬人口所產(chǎn)生的勞動價值和經(jīng)濟價值。
換句話說，如果交通路網(wǎng)是一個城市的毛細(xì)血管，晝夜24小時閃爍的紅綠燈，就如同一個城市的時鐘、脈搏。整個城市的人、車、物流動都隨著脈搏跳動而流動。
這種模式下的城市交通，不再是被動式響應(yīng)的管理式思維，而是系統(tǒng)性運營思維。
商湯在交通數(shù)字化運營體系的標(biāo)準(zhǔn)有三：利舊、降本、提效。
前端，商湯兩個動作，一是利舊，基于領(lǐng)先的AI分析能力，識別多維交通事件、交通違法，解析交通參數(shù)，并盤活存量視頻，二是降本，解放人力，從感知AI到認(rèn)知AI。前者依托感知AI能力幫助用戶以最低的投入建立最完整的交通運行數(shù)據(jù)采集支撐系統(tǒng)，后者通過AI在在信號優(yōu)化領(lǐng)域全流程替代大量人力資源，實現(xiàn)信號優(yōu)化服務(wù)從人力密集型向智能化升級。
后端，以城市路網(wǎng)數(shù)字化為基礎(chǔ)，結(jié)合交通運行數(shù)據(jù)動態(tài)數(shù)據(jù)完成城市全域交通聯(lián)網(wǎng)控制，真正提升城市運行效率。
實現(xiàn)這個目標(biāo)，商湯有幾大法寶。
1個AI平臺，SenseFoundry Tran商湯方舟交通開放平臺為交通行業(yè)智能監(jiān)控提供平臺層解決方案，打造交通視圖智能解析和視圖大數(shù)據(jù)分析底座，從多層級全方位向上賦能城市交通管控業(yè)務(wù)。
1個交通數(shù)字底座，實現(xiàn)城市交通靜態(tài)路網(wǎng)設(shè)備設(shè)施和資源、交通參數(shù)、交通事件、信息發(fā)布、交通狀態(tài)等動態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)字化管理。紹興主城區(qū)225個信號燈路口得以形成數(shù)字化路口檔案，大幅提升設(shè)備運維效率。
對于交通領(lǐng)域的細(xì)分場景，商湯通過N+業(yè)務(wù)系統(tǒng)來一一滿足。
面向交通安全治理，商湯的睿途系列產(chǎn)品，為交通預(yù)警和精細(xì)化執(zhí)法提供依據(jù)，同時對交通安全風(fēng)險進行預(yù)判。通過實時檢測及大數(shù)據(jù)分析，對交通事故和交通隱患事件主動預(yù)警，實時聯(lián)動交管處置，增強警情主動發(fā)現(xiàn)與快速處理能力。
面向交通緩堵保暢，商湯認(rèn)為首先要保證具備優(yōu)良的調(diào)優(yōu)工具，其?？叵盗挟a(chǎn)品主攻交通信號調(diào)優(yōu)，針對交通場景的交通數(shù)據(jù)條件制定控制策略，分層、分級的控制策略和控制方案，具體到實際操作來看，分為AI自動控制、AI輔助控制與基礎(chǔ)控制三類，根據(jù)不同路口條件情況選擇人工介入程度。
其次要保障有因可尋，而商湯智庫產(chǎn)品，結(jié)合了AI技術(shù)、機器視覺技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、交通咨詢案例庫以及交通專家經(jīng)驗，實現(xiàn)AI咨詢代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工咨詢，極大解放交通人力，通過交通數(shù)據(jù)的利舊感知，多維交通體系的搭建、交管知識圖譜建立，實現(xiàn)了秒級發(fā)現(xiàn)問題、全面診斷堵因、系統(tǒng)確定方法以及長效評估效果。
紹興在部署了商湯大規(guī)模視頻解析系統(tǒng)后，不僅得到了109個信控路口24H的交通運行狀況，還能獲得各進口道各轉(zhuǎn)向的流量、通行能力、飽和度，這些是對路口細(xì)化分析的前提。
高質(zhì)量交通數(shù)據(jù)信息到位后，商湯的交通底座與紹興信控平臺一起，除了實時感知、關(guān)聯(lián)交通事件與交流變化，及時預(yù)警外，幫助交警進行交通智能決策與控制，
以此實現(xiàn)視頻和信控0距離。
圖注：方案優(yōu)化智能推薦（周期與相位時長單位為秒）
最終，商湯在紹興數(shù)字路網(wǎng)的基礎(chǔ)上以最低的投入建立了全息交通數(shù)字底座，完成了紹興大規(guī)模交通參數(shù)解析從0-1的突破。
圖注：行程車速顯著提升
紹興只是中國數(shù)百個城市的縮影，在郭海鋒看來，一款好的工業(yè)級軟件產(chǎn)品應(yīng)該滿足四大條件：安全、穩(wěn)定、魯棒性、用戶體驗。
交通領(lǐng)域，安全永遠(yuǎn)是第一位；信控系統(tǒng)，尤其是大規(guī)模工程側(cè)軟件對穩(wěn)定性要求非常高；而因為數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不起、階段性缺失等數(shù)據(jù)異常問題永遠(yuǎn)都存在，這就要求算法魯棒性高，否則生成的方案發(fā)生偏差，信控系統(tǒng)落地難以經(jīng)得起長時間考驗；而用戶體驗則要求系統(tǒng)操作靈活。
這也是商湯數(shù)字化產(chǎn)品的基本要求，同時，商湯一整套數(shù)字化運營產(chǎn)品矩陣之間互通互聯(lián)，系統(tǒng)性提高交通運營效率。
運籌帷幄于帳中，決勝于千里之外。
千年來，世人想象諸葛亮靜坐帳中，輕搖羽毛扇，氣定神閑，談彈指一揮間決定千里之外的戰(zhàn)爭走向，決定天下的興亡，好不痛快，好不妙哉。
但事實果真全然如此嗎？我們有意無意中忽略了歷史中諸多細(xì)節(jié)，“運籌帷幄”背后，是諸多綜合因素的結(jié)果。
以史為鑒，精彩絕倫的故事中，諸葛亮能在帳中沉著分析，應(yīng)對策略，不外乎情報、策略、人才。
交通系統(tǒng)真正提高效率，也需要海量的數(shù)據(jù)實時的匯聚、AI能力、平臺能力。
過去的交通數(shù)字化建設(shè)本質(zhì)是IT建設(shè)，缺乏運營思維，這也是為何技術(shù)的紅利似乎并沒有為交通帶來質(zhì)的提升。
運營體系背后，交通領(lǐng)域真正缺乏的是“智能操作系統(tǒng)”和“交通專業(yè)級軟件供應(yīng)商”，基于實際交通情況量體裁衣，真正喚醒設(shè)備，降本增效。
這是商湯正在做也將一直堅持的事情。
在這套理論之下，商湯智能交通已經(jīng)滲入城市肌理。
在地鐵領(lǐng)域，商湯進出站無感通行產(chǎn)品，已落地全國30多個線路；高鐵行業(yè)，商湯AI安全巡檢產(chǎn)品累計分析了50+線路共計約2萬公里；交管領(lǐng)域，商湯的交管集指產(chǎn)品也落地了20多個城市，其中交通AI平臺累計接入近10000路視頻；高速領(lǐng)域，商湯AI稽核產(chǎn)品部署了30+收費站。
智能交通難點雖多，卻并不影響其被寄予厚望，因本身體量驚人。
據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院預(yù)測，未來5年，中國智能交通市場將繼續(xù)保持高速增長態(tài)勢。
2010智能交通行業(yè)市場規(guī)模僅209.2億元，2017年達(dá)到515.9億元，預(yù)計2023年市場規(guī)模將達(dá)到1450億元。
2019年，中共中央、國務(wù)院發(fā)布《交通強國建設(shè)綱要》，大力推進智能交通。中國的新基建、雙碳戰(zhàn)略，交通建設(shè)都將作為首要建設(shè)任務(wù)之一。
千古百業(yè)興，先行在交通。交通成為未來之星已經(jīng)是不爭之事。
商湯等AI企業(yè)將如何促進交通數(shù)字化升級，我們拭目以待。雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))雷峰網(wǎng)
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