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文安智能陶海:智慧交通将是AI落地最重要场景

发布时间:2019.09.27 分享:

——每一次科学和技术的迅猛发展,都会让人们对现实,乃至可预见未来产生超乎寻常的想象,或者说是对“技术乌托邦”的高度期待。


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1900年代,人们对2000年的想象 

点对科技树,找对应用场景,可真不那么容易

这一轮兴起于2015年左右的AI浪潮,同样引发了一场从技术、传媒、资本到公众的全民狂欢,似乎我们正处在迈向未来世界的门槛之上。但4年后的今天,大浪淘沙之下,我们还是需要静下心来,不仅仅是思考,而是为了生存去证明,目前的AI技术到底能干什么、适合干什么。 
2019年5月阿里高调宣布36亿入股千方科技,这件事作为一个标志性事件,让一个长久以来,并没有被AI主流舆论圈关注的领域——智慧交通,进入了大众视野。事实上智慧交通是AI技术,尤其是AI视觉技术规模化落地应用最早的一个领域,也远早于这一波AI的风口的来临。从2005年到现在,计算机视觉技术在智慧交通中的应用已经走过14个年头,这是一个植根于智慧城市建设刚需,经历了充分竞争的领域。过去人们不关注它,很难说是由于它过于简单,缺乏想象空间,还是因为看不透它,或者兼而有之,因人而异? 
也许身在其中,方知其味。

往前十年,看交通

文安智能是AI视觉领域的资深玩家,也是为数不多在智慧交通行业深耕多年,并将其当作重要应用场景的企业之一。
对于上面的话题,文安智能董事长陶海博士谈到:“道路交通既是整个城市的骨骼肌理,又是城市建设的命脉要穴,它管理的事情具有高发性、某些领域的治理可以立竿见影等特点,因此它是智慧城市建设真正刚需之一。所以即便在十几年前技术不那么完善的情况下,智慧交通也一直是视觉技术落地的主战场,AI视觉落地,往前十年看交通是说得过去的。”
智慧交通有着非常丰富的范畴,高度关系着人们的福祉。交通管理需要考虑三个相互影响的维度:安全、秩序、和效率。安全是交通管理的第一准则;秩序关注行车规范,它也是保证交通安全和效率提升的重要前提;效率关注道路状况、信控系统与市民出行信息不对称,减少道路拥堵。
陶海提到:“智慧交通首先要解决交通秩序问题,所有的违法抓拍(如电子警察相机)等都是对秩序的维护;其次是交通治堵,这需要确保实时精确地获取和处理交通流量信息,需要前端视频和车联网系统的协同;而安全问题则是解决秩序与效率问题,再加上相关诱导与警示系统后的综合目标。”
截至今日,电警相机在智慧交通领域应用,依然是AI智能前端设备发展的巅峰。比如文安智能“星辰”系列电警相机,从早期的单一功能发展到“五合一”,再到目前的“十六合一”,可做到4车道全覆盖,对十六种动态违法行为进行研判;除交通执法功能外,亦支持多种交通信息采集功能,如人脸抠图、车流量统计、车辆属性识别(车辆类型/颜色/品牌标识等)。强大的AI功能,让电子警擦成为目前AI视频建设最成熟的落地应用。


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强大的十六合一多功能电警相机


随着我国城市化进程的推进和机动车数量的快速增长,城市道路交通量不断增加,要将城市交通管理水平维持在较高的状态,政府相关主管部门面临着越来越高的挑战。
陶海提到,尽管这些年各类交通相机的覆盖率已经显著提升,但其高昂的建设成本和以年计算的建设周期,使相机的覆盖率仍远远跟不上城市交通的发展速度。同时新的需求不断涌现,未来大规模的视频流量整合进信控系统将是一种热门方式,结合流量分析、排队长度分析、车速识别等,结合道路现场情况实现信号灯动态调节,提高通行效率。除了信控,在交通诱导、智慧交通设施等方面也未来智慧交通的深耕领域。这些都需要从供需两端进行相应变革,而供给端尤其需要能够提供新的技术思路。新的需求与新的商业模式,将重塑行业竞争格局,打开一扇通向创新蓝海的大门。

智慧城市的三大智能视频应用方向

事实上智慧城市建设中智能视频应用的刚需方向包括三个:按照出现的时间先后,其一是本文重点谈到的智慧交通,肇端于2005年,以电子警察、交通大脑为主线,关注人、车、非机动车等各种交通元素;其二是近年最热门的智慧安防,兴起时间与人脸识别技术的发展同步,其场景主要为雪亮工程等公安应用,以人脸识别为技术主线;其三则是在2018-2019年之交刚刚出现的城市精细化运营业务,主要围绕城管、环卫、安监等跨部门的城市综合管理应用,以各种城市管理功能的定制化AI算法为技术主线。如果是说智慧安防解决的民众的安全诉求,智慧交通和城市精细化运营则更着眼于为大家的生活与工作提供一个更和谐的环境。

就规模而言,国内外市场可能会表现出不同的特点。从全球市场来看,智慧交通方向,由于其技术和方案主线不涉及复杂的个人隐私和社会伦理问题,有望在未来几年成为全球智慧城市,乃至全行业AI落地速度最快、规模最大的市场。


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 智慧城市视频应用的三个方向、两个趋势、一个目标

近年全国大规模铺开的 “雪亮工程”让国内各种类型的前端摄像头安装数量快速上升。据统计,迄今全国已安装了 1.76 亿个监控摄像头,这些视频设施遍布道路、社区、大街小巷,那么这些视频能否用在交通上呢?


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统计数据显示近年监控市场快速上升增长


趋势一:视频大融合与云端AI赋能

陶海说到,摄像头可以像眼睛一样去看。如球机摄像头可以实现360°全方位识别,并且可以放大30倍,所有细节都可以看到。如果给它一个“思考”的能力,它们是不是能做更多的事情呢?其实这也是未来智慧城市建设发展的一大趋势:
趋势一:视频大融合与云端AI赋能,前端视频资源打破部门区隔成为城市的资产,实现跨部门复用;端云协同方案将成为趋势,强大的云端AI算法与前端设备结合,解决智慧城市更加复杂的应用问题。
回归到智慧交通行业,通过云端AI算法的赋能,就可以让包括公安部门建设的安防相机在内的各种非交通相机成为交管部门的第二双“眼睛”。文安智能已通过“繁星智能分析集群”,在中心端对“雪亮工程”、“天网工程”等现有视频资源进行分析复用,在多个城市实现了“雪亮变交警的“的落地,极大丰富了智慧交通落地新场景。它让智慧交通传统的重前端模式,转变为端云协同的模式。


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雪亮变交警概念图


不仅仅是交通,新兴的“城市精细化运营”也将得益于这一新模式。公安、交管部门之外的其他政府职能部门并不拥有大量的摄像头,通过复用公安、交管部门的摄像头,将大大相关部门的管理部门。城市精细化运营方案针对城市综合治理的具体应用实现自动化的人、车、物及行为的检测、识别、研判;涵盖城管、环卫、安监、环保等多个政府管理部门的综合应用。他们需要关注的场景可能包括交通路网、社区、交通枢纽、商业区等,大部分场景下都涉及道路,从一定程度上,也可以理解成智慧交通场景的衍生,只不过它关心的管理功能和管理元素更加的丰富多样化。这一方向也是文安智能未来重点发展的战略方向,目前在国内若干城市已有规模化项目应用。

趋势二, AIoT低功耗前端智能

但正如前面提到的,新的模式并不是云端代替了前端,而是要实现端云协同。尽管目前城市内实现了一定程度的视频覆盖度,但受限于成本、能源、网络与工程等各类因素,离理想状态的城市智能(视频)物联网全域覆盖,仍然有着遥远的距离。没有智能视频物联网全域覆盖,我们将很难做到完整的信息采集,实现真正意义上的做到交通大脑与城市的精细化管理。这就预示着智慧城市AI视频建设的第二个趋势:
趋势二,前端AIoT低功耗智能相机,免施工快速布控,实现城市全覆盖、全智能。
近期文安智能发布了“星尘”AIoT低功耗太阳能相机,这是定位于打造轻量级智能视频前端系列产品的第一款。该相机平均功耗低至1W,仅需35CM*35CM的太阳能板即可实现全天候工作。在实际应用场景中,产品可实现“无杆、无电、无线”无施工部署,未来将助力政府以合理成本解决城市大脑全覆盖快速部署难题。“但1W远非终点,结合算法、硬件的优化,以及联合开发低功耗专用芯片,我们未来的目标是打造出0.3-0.5W的低功耗智能相机,让城市的眼睛无处不在,让它服务城市管理的更多诉求”,陶海说到。


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AIoT低功耗智能相机,让AI的“眼睛”无处不在


真正的智慧城市是“从感知层(摄像头),到数据分析层(标准通用软件),再到决策层”,形成闭环的场景方可完美落地。“智慧交通是文安智能沉淀多年的强势业务,城市精细化运营则是我们重点开拓的战略新业务”,陶海谈到,“我们认为,未来十年智慧交通仍将大有可为,两者的未来都在于持续创新。”竞争将从前端硬件竞争转为端云协同的竞争,更考验企业的技术积淀、算法快速开发与迭代能力、以及前后端智能硬件创新能力。而竞争的市场,也会从国内走向全球。
相信这个领域内,像文安智能这样潜心修行的公司会迎来新的蓝海,给大家一个不一样的故事。