昇腾智行：场景驱动，创新先行，为智慧交通按下“加速键”( 二 ) 众所周知

从应用场景看，智慧化创新已深入到公路、铁路、城轨、民航、水运、综合交通治理等各个领域，如在公路领域，包括高速公路自由流、视频云联网、车路协同等交通AI应用典型场景也得到了快速的发展。从这个角度来说，未来进一步借助AI技术，在这些领域打造智慧交通，使人悦其行、物优其流，加速交通行业领域的数字化、智慧化转型可谓是大势所趋。
由此可见，随着人工智能等新技术的不断发展，其技术和应用未来也会延伸到智慧交通更加广阔的领域，为智慧交通按下“加速键” ，同时智慧交通也将能够借此机会实现新一轮跨越式发展。
场景驱动打造解决方案
在此背景下，去年华为联合合作伙伴发布的“昇腾智行”解决方案就是为此“应运而生”的，该方案着重从高速公路自由流、收费稽核、高速事件检测、视频云联网、车路协同等场景入手，希望进一步提升全天候通行能力，服务美好智慧交通，帮助交通行业用户实现数字化和智能化的变革与升级。

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在收费稽核领域，目前我国高速公路网每天车流量超过3000万，每天的交易记录超过2亿条，而在全国高速取消省界收费站后，高速公路运营公司稽核的路网里程也从本省变成全国，面对激增的数据量，叠加通行里程变长所带来的各种新难题，也让高速收费稽核难度增加，追逃追缴难度升级，成为当前高速公路收费、稽核业务的亟待解决的问题。
为此， “昇腾智行”高速收费AI稽核方案，基于多流水融合路径、大数据、AI、边缘计算等智能化技术，不仅确保了通行费用的“颗粒归仓” ，也实现了高速计费、收费的公平公正，更有效减少了各种收费争议，由此让高速稽核变得更简单、更高效，更精准，为高水平、高质量服务于“交通强国”建设打下基础。
昇腾智行高速收费AI稽核方案具备以下核心能力：在图片方面，方案采用深度学习算法，实现了全天候、多天气环境下的稳定高精度车纹提取，同时在无法获取车牌等关键车辆ID信息情况下，采用基于车辆特征检索的以图搜图技术，无需车辆属性输入或车牌清晰的车辆抓拍图，即可完成车辆路径的搜索，精度≥95%；在此基础上，方案还支持多流水路径融合，能够实现路径还原；而针对证据链管理方面，方案也可通过证据链生成服务、偷逃类型证据组合维护、证据单位维护这三方面，形成闭环的证据链稽查管理与校核体系。随着昇腾智行高速收费AI稽核方案的进一步迭代和优化，目前其已实现了对高速收费稽核应用全场景支持，因此方案不仅满足了高速公路收费稽核这一核心业务场景的需要，同时也大大推动了高速公路行业的数字化转型和智能化升级，加快了智慧高速建设的步伐。

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在视频云联网领域，目前高速公路建设开始由高速增长阶段转向高质量发展阶段，但在转型发展的过程中，也存在感知能力薄弱、智慧管控手段不足、资产管理手段匮乏、服务能力手段单一等问题痛点。
可以看到，尽管全国高速公路视频联网及上云工作从2019年起就开始推进，但目前仍有不少高速公路的视频停留在“看”等层面，分析、响应严重滞后；又如数据未有效利用，不少高速公路数据无法对外提供，行业AI算法厂家缺少获取数据优化训练、提升算法效果途径，导致高速公路数据资产难以转化为行业积累等；此外，实际应用效果不佳，部分路段/隧道已应用交通事件分析设备，但实际应用中存在大量误报，导致用户体验不佳。可以说，借助AI技术实现高速视频事件实时AI分析，数据持续本地训练，以及利用AI手段辅助优化路网管理运维已成为新的“刚需” 。