减碳、治堵、抓安全，AI如何助推城市交通治理？
admin 2022-04-05 07:06:57 人看过 字号：[
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2020年9月，中国在联合国大会上做出了“2030年实现碳达峰，2060年实现碳中和”的庄严承诺。减碳，成为了全行业的共同命题。
降低碳排放，究竟该如何下手？国际能源署数据指出，交通运输行业在全球碳排放中的占比达到了25%，已经成为引发全球气候变化的主要因素。而在国内，清华大学牵头的中国长期低碳发展战略与转型路径研究课题组指出，中国交通运输业碳排放量占比由2005年的6.4%增长到了2019年的11.8%。其中，公路运输碳排放量在交通运输业中的占比极高，达到了85%以上。发达国家过去的发展经验显示，当国家发展程度达到一定水平后，去工业化的趋势不可避免，而交通领域的碳排放量占比则会进一步升高。一个可以预见的趋势是，未来，中国交通运输行业的碳排放量规模仍然不容小觑。减碳，也将成为中国交通运输从业者的新目标。智慧交通大脑，推动城市感知进化
放眼全球，在不影响交通运输总量的前提下，若想在交通运输业实现减碳，大致有两条解决路线：其一，是在“车”本身入手，推广新能源汽车，提高汽车减排准入标准；其二，则是在“路”上投入，通过改扩建道路、发展公共交通、提升道路治理能力等方式，改善道路的通畅水平，从而降低社会车辆的全局碳排放量。在这两条解决路线中，“车”的升级需要新科技的出现与汽车工业的产业升级，而“路”的投入则有赖于各地政府的推动。相比之下，对后者进行投入的回报更加迅速可靠，例如，一条新快速路的通车，就可以迅速改善道路周边地区的交通拥堵现象。而如今，城市交通基础设施建设的概念正在不断外延。在道路、桥梁、交通枢纽工程等硬件基础设施之外，城市交通规划、交通事故处置管理水平、道路维护保养程度等软实力也影响着一个城市的交通通畅程度。随着中国城市交通硬件基础设施的不断完善，软实力则开始取代硬件，成为衡量一座城市交通管理水平的重要因素。在这一过程中，越来越多的城市开始加速普及监控摄像头。搭载车辆识别功能的监控摄像头大多具备机动车交通违法行为检测及城市安防功能，可以有效提升城市管理部门的工作效率。然而，传统监控摄像头大多仅支持记录闯红灯等基础交通违法信息以及识别车牌号、人脸等功能。面对一些相对复杂的交通违法行为，如机动车未礼让行人、非机动车驾驶员未佩戴头盔，传统监控摄像头就显得无能为力。更重要的是，这些监控摄像头记录下的海量数据，其实并没有得到充分挖掘。例如，城市道路上各个时间段、各个方向、各个车道的车流量、占用率、排队时间等等，都会被监控探头一一记录，但仅仅是记录而已。随着我国道路摄像头的数量进一步增加，这些海量数据的处理工作早已超出了人力能解决的范畴。现如今，通过AI、大数据等新技术，每一个城市都在建立起自己的“城市交通大脑”，通过挖掘监控视频中的数据信息，指导城市交通系统的迭代升级。从电子警察、城市安防系统到“城市交通大脑”，这一升级的顺利进行离不开智慧交通管理平台。通过赋能传统监控摄像头，智慧交通管理平台直接丰富了城市交通感知的维度，也进一步推动了城市交通治理水平的升级。
以闪马智能的VisionMind视频智能分析平台为例，其非机动车违法行为治理功能，可以对非机动车闯红灯、占用机动车道、逆行、不戴头盔、非机动车载人等8种违法行为进行感知，并联合交警部门形成整治态势，督促非机动车驾驶员安全驾驶。
在部分城市，闪马智能联合城市管理部门及外卖送餐企业，为外卖骑手发放带有唯一识别编号的反光马甲，实行“一人一档”，联动企业形成管理闭环。外卖骑手如发生交通违法行为，系统会自动扣分；扣满一定分数后，外卖骑手就需要参与脱岗学习，学习结束后才能重新上路。根据企业官方数据显示，闪马智能的非机动车治理项目在嘉兴平湖上线之后，当地某事故多发路口的外卖骑手死亡人数下降了92.5%。智慧交通管理平台有效降低了外卖骑手群体的交通事故发生率。300+算法支持，软迭代助力城市出行畅通
现在，城市智慧交通管理系统不仅仅关注道路交通违法行为，还增加了对交通拥堵、交通事故、道路破损等异常事件的感知与处置模块，并通过数据分析为城市交通设施建设提供参考方案。毫无疑问，与传统的城市安防及电子警察系统相比，智慧交通管理平台是一种本质上的升级。前者更侧重对个体的识别，而后者则可以感知更复杂、更多维度的交通数据，实现了对群体和空间的把握，能够在更高维度上分析和研判信息流动的态势，供城市管理者实现更智能的数据分析、更迅速的事故处置、更智慧的交通决策。而这些技术能力的背后，则离不开智慧交通管理平台服务商的支持。以闪马智能为例，其核心优势在于具备针对各类交通信息的视频识别算法。例如，闪马智能的视频算法，支持各类清晰度、各类视角下的摄像头画面识别。“不挑摄像头”带来的普适性，让闪马智能的城市端客户们无需再次采购监控硬件，就可以迅速搭建起一个全新的智慧交通管理平台。这既节省了城市客户的成本，也降低了无谓的硬件支出。为了实现对各类交通信息的准确识别，闪马智能自主研发了“ATOM深度学习平台”，为算法科学家、高校师生提供AI模型开发工具。官方数据显示，ATOM深度学习平台目前已经累计训练了300余个算法模型，并覆盖了智慧交通、岗位规范管理、大客流管理、城市环境治理、互联网内容安全等多个领域。丰富的算法支持，让闪马智能的前端产品可以应对现代城市复杂的交通问题和挑战。闪马智能创始人兼CEO彭垚表示，VisionMind视频智能分析平台最大的特色在于对软迭代的支持——服务器等硬件平台完成部署后，闪马智能可以在后期对算法及功能模块进行升级迭代，以满足城市管理者的进阶需求。对于用户而言，VisionMind视频智能分析平台的升级过程，就像手机App更新一样简单。这意味着，VisionMind平台不仅更容易运维，还可以不断地丰富和完善自身功能。例如，近年来，越来越多的城市开始在“两道并一道”的拥堵路口推广“交替通行”模式，即左右车道各汇入一辆车辆，避免争抢或单车道长期拥堵。而VisionMind视频智能分析平台则可以通过软迭代的方式，上线“交替通行”违法行为识别模块，通过既有的监控摄像头及算力平台资源，识别出不遵守“交替通行”规则的交通违法车辆。在某种程度上，闪马智能的VisionMind视频智能分析平台已经实现了SaaS化的产品交付模式。官方数据显示，闪马智能的智慧交通管理平台已经在全国200多个城市实现了产品落地，既保障了交通安全，也帮助城市提升了通行效率。例如，在杭州绕城高速项目中，闪马智能搭建的交通事件感知系统、智慧高速运营管理系统以及智慧高速收费稽核系统，三套管理系统通过多环节配合联动，实现了重要事件发现率提升400%、道路通行效率提升14%，同比去年每月多追缴高速费超60万元。智慧交通只是开始，城市感知维度将再扩张
保护市民出行安全，改善城市交通拥堵，助力世界环境减碳……AI支撑的智慧交通管理平台，在未来又将如何为市民及城市管理者带来更多可能？
在彭垚看来，道路是城市的硬件基础设施，而对道路信息的感知，则是城市感知的基础设施。在道路交通数据感知的基础上，未来城市将陆续完善对各类城市底层数据的感知，如水电煤供应、污染治理等等。这些智慧工程的推进，也将进一步提升市民幸福感与城市运行效率。
而在城市管理部门之外，闪马智能也在智慧交通领域探索更多合作模式。例如，闪马智能已经开始与货运服务公司对接，为卡车司机提供交通事故预警信息，让卡车司机了解到前方的交通事故地点，提前变道，避免因刹车、变道不及时而引发二次事故。在未来，彭垚希望通过闪马智能的行动集结更多人的力量，进一步挖掘人工智能的落地价值，让城市和地球更有序、更美好，在保持高效运作效率的同时实现可持续发展，让科技进步的成果真正惠及更多人：“科技是工具，方向在人手上，将其引导向善才是科创企业的责任。作为一家高速发展的公司，我们的节奏很快，但同时也不能沉浸于琐事，应时刻反思自己的目的和方向。我们需要在正确的时间做出缜密而理智的选择，同时这件事还要对整个社会具有积极的价值，我们要做一些真正推动社会进步的事。”来源 | 36氪
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