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智慧交通这盘大棋,该如何下?

距离智慧交通概念诞生已过去5年的时间,但是关于智慧交通的讨论一直没有停止过。近期,有相关的研究预测:未来五年我国智慧交通将保持 13% 左右的年均复合增长率,到 2024 年行业规模将超过 1.5 万亿元。那么,在这门万亿级大生意里,企业该怎样参与到其中呢?

智慧交通,其目的是保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平、促进节能减排,最终为通畅的公众出行与可持续的经济发展服务。这几年,新一波的人工智能浪潮席卷全球。如今在中国,发展智慧交通已成为国家战略。特别是城市交通方面,中国的城市化进程催生了诸多大型、特大型城市,这些城市有着丰富的智慧交通应用场景和民生需求。

自动驾驶技术的发展

行业专家学者指出,城市拥有这么多交通基础设施、地铁网络、小汽车道路网络、公交线路网络、共享经济下的各种共享交通网络,如何进行多模式交通网的运输规划蕴藏着巨大的学术探索空间和产业发展机会。如果把智慧交通拆解开,不外乎几大板块:智慧的车辆、智慧的道路、智慧的交通信息服务以及优秀的出行体验。而这些板块的背后,包括了当下最火热的自动驾驶技术,以及车路协同、5G 通信、交通大数据等技术。

自动驾驶在全球范围内正当红,Robotaxi、特定场景下的自动驾驶卡车、配送车、巴士等,自动驾驶几乎已经渗透到了关于移动的任何一个领域。但就目前的情况来看,大部分企业都还在探索阶段。每个行业都有客观规律需要遵循,特别是技术方面,不可能一蹴而就,因此,自动驾驶当前依然会存在需要长期去解决的问题存在。

目前,单纯以去掉驾驶员为目的的自动驾驶,在商业和技术上可发挥的空间较小。如何利用人工智能、5G 技术,提升驾乘人员的体验则是推动公共交通行业迈上新台阶的重要手段。在更为严苛的交通安全层面,自动驾驶技术还没有成熟到能够杜绝任何的事故。所以,我们可以退一步,在高级辅助驾驶系统、驾驶员监控系统投入更多精力,从这些子系统去切入,也不失为迈向智慧交通的好路径。

巨头扎堆车路协同领域,加速交通智能化进程

从另一个角度来看,实现无人驾驶,不单单是车辆本身的智能化问题,道路等交通基础设施的智能化也不可或缺。所以我们看到,车路协同领域开始有巨头扎堆。前不久,百度 Apollo 进行架构升级,原先的车路协同单元升级为独立部门,成为智能交通业务组。

这个业务组将专注交通基础设施智能化升级,为城市提供车路协同系统、区域智能信号优化系统等下一代智能交通解决方案。这一举措已经表明,自动驾驶的实现路径上,道路的智能化是必不可少的。统筹车、路、人以及实时交通的动态信息,实现信息的互联互通,也是智慧交通的要求。

在政策层面,十三五期间,由国务院协调,发改、交通、工信等部委相继出台了一系列推动智慧交通发展的政策。包括 2016 年的《推进"互联网+"便捷交通促进智能交通发展的实施方案》、《节能与新能源汽车发展技术路线图》以及《推进智慧交通发展行动计划》,还有 2017 年国务院印发《"十三五"现代综合交通运输体系发展规划》。

在政策的推动下,国内诸多城市已经建立起自动驾驶、车路协同测试示范区,这些示范区会对道路、交通设施、路侧设备进行建设和改造。一旦示范模式跑通,大范围推广意味着巨大的商业机会。

大数据赋能智慧交通发展

智慧交通的发展,离不开大数据技术的支持。数据是一门重要的生意,无论是交通信息服务、自动驾驶技术的测试还是车路协同车辆数据的相互传输,都包含数据这一关键词。智慧交通领域要解决的第一件事情是数据的流通。

首先是人的数据,其实就是司机的驾驶行为数据;其次是车辆数据,车辆零部件的状态数据;最后是道路数据,很多企业会通过车载传感器进行道路数据采集。这些数据可以很好地加以利用,在安全和脱敏的前提下,通过大数据处理技术,可以为智慧交通的发展所用。

那么,想要科学合理的使用这些数据,必须由专业的大数据技术研究公司通过成熟的大数据建模分析技术,来为智慧交通提供技术支持。

其中,评驾科技这家致力于大数据技术研究的企业,深耕大数据与人工智能技术研发应用,在技术研发方面不断加大投入,与多所高校合作开展前瞻性研究,成立了"城市智能交通大数据技术实验室"。评驾大数据风控平台从数据源头着手,具备完善的数据处理能力,为保险公司提供精细化、专业化的车辆风险评估。

评驾将自身定位成大数据基础设施和生态服务商,但并不以数据拥有为目的。评驾数据处理量与日俱增,但评驾始终保持只处理数据,不应用甚至接触敏感信息,对外也只在具有授权的情况下输出数据处理结果,而评驾的数据处理模式包括了在数据源处部署模型、通过数据应用云端进行数据交换、数据传输过程全脱敏等一系列方式,充分保证了数据安全性。

总之,无论是自动驾驶、车路协同、交通大数据还是个性化交通出行,都是智慧交通大发展战略的重要组成部分,需要更多类似于评驾科技这样的大数据公司,不断加大对于技术研发的投入,完善大数据处理技术,从而为智慧交通的发展赋能,促进城市交通智能化发展。

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