城市大交通，掀開智慧那一頁
交通運輸部總工程師周偉在 2018 年 10 月 23 日的首屆中國智慧交通大會上表示，交通部將以智慧交通爲行業發展主攻方向，推動實現交通數字化、網絡化、智能化，加快先進信息技術與交通運輸融合應用；加強跨界協調，明確政企定位。
新時代交通，由智慧交通引領
這是一個大數據時代，所有的感受都可以被量化、被數據化。
百度地圖在發佈的《2018 第二季度中國城市交通研究報告》中提到，城市擁堵成爲了第一關鍵詞，出行中的時間成本也成爲了熱議話題。在汽車保有量超過 300 萬輛的城市中，北京、上海、重慶三地的居民單程平均通勤時間最長，分別達到 46.7、43.6 以及 38.7 分鐘。
交通的數據化常常帶來一些思考：
1、城市規模擴大，交通運輸壓力增大
隨着經濟的發展和城市人口的不斷擴大，機動車增長速度過快，物資運輸也面臨着巨大的壓力。如今道路、交通、基礎設施的擴建等已經有了較快發展，但仍趕不上城市交通量年均 20% 的增長速度。
2、公共交通萎縮，出行結構不合理
雖然公共交通車輛和路線都有所發展，鐵路、城軌、地鐵建設發展有很大的提升，但是目前公共交通系統建設仍舊落後，加上私家車、共享車輛的涌現，公共交通受到衝擊。
3、城市交通帶來了環境問題
交通運輸對環境產生嚴重的影響，機動車的廢氣排放及噪聲問題日趨嚴重。城市人口、車輛和建築過於密集，加劇了污染的危害性。
4、停車難的問題突出
城市“停車難、亂停車”等問題日益突出，同時，還引發了一系列城市管理問題，比如加重交通擁堵，引發公共糾紛等。
5、交通事故頻發
據國家安全監管總局、交通運輸部發布的《道路交通運輸安全發展報告 (2017)》顯示，2016 年我國道路交通事故 864.3 萬起，死亡 6 萬餘人。
BATJ 們的爭奪戰
當前，以互聯網爲代表的信息技術正與交通運輸領域深度結合，自動駕駛、智慧機場、數字鐵路等等正在成爲各個企業入局的切點，新模式、新業態、新產業煥發出前所未有的活力。曾有媒體分析過 BATJ 們在智慧大交通上的技術和佈局：
1、阿里巴巴的“雙核”
作爲城市大腦下的交通小腦，“雙核”在應用過程中解決了交通問題。在杭州進行的一項實驗結果顯示，在最複雜的一座高架上，車輛通行速度最多提高了 50%，其他高架提高了約 20%，車流量提高了 15% 左右。而在這過程中，沒有多修一條道路。
2、騰訊：爆款應用 + 天眼智能交通平臺
騰訊給自己的戰略定位是“連接一切”，在技術層面，騰訊推出了優圖天眼智能交通平臺。此外，騰訊地圖的位置服務提供了專業的 LBS 能力支持。
3、百度交通大腦 + 百度地圖
百度在佈局智慧交通上有兩套邏輯：一套是基於本身的 AI 系統，把 Apollo 自動駕駛開放平臺、車路協同、百度智能雲等核心技術植入各個領域之中；另一套基於百度地圖的交通大腦系統，爲城市交通量身打造的一整套行業解決方案。
4、京東城市城市計算 + 京東物流
對於城市計算平臺而言，基礎是雲計算，時空索引等技術跟雲計算與分佈式計算結合，形成了計算平臺的核心技術。京東在物流方面結合自身特點出發，在機器人和自動駕駛層面都有所發力。
技術的佈局離不開人才的招募和建設，阿里達摩院、百度地圖的 AI 實驗室、騰訊的“數字廣東”、京東的城市計算事業部等等的設立，都在搶佔人才市場，都在爲進入智慧大交通領域裝糧備草。
城市大交通的發展，掀開了智慧的那一頁。
智慧大交通：新技術與行業落地
新技術如何賦能智慧大交通
科技改變一切。
近年來，隨着智慧交通蓬勃發展，基礎設施和裝備智能化水平大幅躍升。智慧交通區別於傳統交通的地方在於，智慧交通是用新技術手段解決城市交通的問題，AI、雲計算、大數據、物聯網等新技術已加速融入在交通運輸中，使得大交通實現真正的“智慧”。
從探索和落地層面上來說，各家都已經邁開了第一步。
在 2018 年 10 月 10 日— 12 日舉辦的華爲全聯接大會上，華爲副董事長、輪值董事長徐直軍發佈了兩款芯片，也介紹了華爲與深圳機場在打造智慧大交通上的合作案例。同時，華爲也發佈了智慧鐵路、智慧城軌、智慧機場等創新解決方案，通過 AI、雲計算、大數據、物聯網、敏捷網絡、eLTE 等新 ICT 技術提升行業信息化水平。這一舉動，被媒體和業界解讀爲擁抱時代變化，加入時代的浪潮中。
那麼，在各家舉措的背後，幾個重點的新技術如何賦能智慧大交通？
1、車聯網
車聯網是物聯網在汽車領域的一個細分應用，使用無線通訊、傳感器探測等技術收集車輛、道路、環境等信息，通過車 - 車（V2V）、車 - 路（V2R）、車 - 人（V2P）等之間的信息交互和共享，使車和基礎設施之間實現智能協同與配合，從而實現智能交通管理控制、車輛智能化控制和智能動態信息服務的一體化網絡。車聯網的應用十分廣泛，比如爲司機提供即時警告，提高駕駛的安全性，通過路徑規劃提高道路的通行效率。
2018 HC 大會期間，車聯網展區展示了一套基於 C-V2X 端到端車路協同解決方案。車路協同包含了幾大非常重要因素：首先要有車，這是必須有的工具，但是隻有車不夠，還需要把車連起來，所以要有網。智能的車、智能的網、智能的路，再加上信息技術，這四者融合才形成了完整的車路協同。
透過華爲全球首款雙模 C-V2X 路側設備 RSU，配合應科院 C-V2X 軟件系統和演算法，利用 C-V2X Uu、PC5 通信把信號燈，交通狀態等廣播資訊傳遞汽車上，實現了車與車、車與行人、車與路、車與網之間的低時延高可靠感知資訊交換，針對輔助駕駛、城市交通管理、車與行人在道路安全和出行效率方面帶來顯著的提升。
此外，針對車隊管理和整體的運營，華爲也做了相應的解決方案。首先，針對司機端建立了安全駕駛輔助系統，利用人臉識別技術和邊緣計算技術，對車周圍的電子圍欄和異常軌跡實現了檢索功能。
其次針對車隊管理，華爲結合了圖引擎平臺技術，規劃了比如物流城配車隊和運輸車隊的配送路線，從原來規劃幾十輛車需要幾個小時時間，到現在只需要幾分鐘就能完成，這無疑提高了整體的效率。
然後利用時空數據庫的方式，對車隊進行軌跡檢索。優化之前只能通過條件篩選來檢索，這些條件可能是時間、位置；而現在，是把整體信息搭建一個立體的數據庫。這樣就可以直接找到想要的數據，提高了整體檢索的速度。
最後，結合了雲上的智能管理平臺，通過硬件終端設備採集車輛的行駛數據和司機的數據，將數據上傳到雲上的智能管理平臺，然後提供給管理員，從而讓管理員能夠對車隊進行管理。
2、大數據、雲計算、機器學習及人工智能
大數據應用，就是從海量的數據中，抓取出有價值的內容或想要的數據。 深圳交警採用了華爲大數據平臺，包括數據資源池和深度學習系統，組建城市“交通大腦”，實現全城交通流量感知，自適應控制交通信號燈。也就是說，過去是車看燈，現在是燈看車。結果整體平均車速提升了 15%，節約了十分鐘。
雲計算就是讓計算、存儲、網絡、數據、算法、應用等軟硬件資源像電一樣，隨時隨地、即插即用。機器學習就是設計一些能夠讓計算機可以自動學習的算法，當學習的數據量達到一定程度，就具有了一定的“思考能力”，可以理解爲具備了“智能”。人工智能（AI）依靠計算機，用大數據在代替人腦來思考，結果可能比人腦思考地更快速更全面。而這幾種技術之間，並不是非此即彼的關係，而是相互組合、相輔相成。
華爲的數字平臺，集成了大數據、物聯網、AI 和視頻雲的能力，通過對數據資源的整合，發掘數據價值，以服務形式爲業務提供相應的能力支持，從而讓各個體系融合在一起，建立統一的體系，逐漸智能化。
在 2018 HC 大會展區內，一輛裝載無人駕駛系統的汽車和一輛自動駕駛的視頻吸引了衆多參會者的目光。據華爲車聯網平臺總監周偉濤介紹，自動駕駛的視頻是華爲在北京城區根據真實路況做的實驗，這些場景下的實驗和實現，主要依賴於自動駕駛系統中 AI 技術的賦能。“車上的雷達、攝像頭感知到周圍信息後，通過本地 AI 硬件圖像識別算法處理，就會形成一個控制決策。比如把轉向、剎車的信號傳遞到車上的執行系統，車輛就會自動執行。”
在車企合作上，華爲聯合奧迪發佈了 L4 自動駕駛聯合創新，同時推出 MDC600 數據中心，這款數據中心可搭載在汽車上，實時完成一系列計算。據介紹，這款數據中心的計算性能可達到 352TOPS，可支持 L4 級別的自動駕駛計算。具體來說，它可處理 16 個攝像頭、6 個毫米波雷達、16 個超聲波雷達和 8 個激光雷達的數據。
自動駕駛，是很多人的夢想。很多大公司也瞄準了這個市場，谷歌、百度、商湯科技等紛紛佈局，進入無人駕駛領域。就在 2018 年 7 月份的百度 AI 開發者大會現場，李彥宏宣佈，百度與金龍客車合作的全球第一款 L4 級別的量產車“阿波龍”正式量產。
未來十年，AI 主場在行業
“未來十年，AI 的主場在行業。根據預測，到 2025 年，全球 AI 市場空間將達到 3800 億美金，其中 90% 來自於企業市場。” —— 華爲公司董事、戰略 Marketing 總裁徐文偉
1. 航空市場的鉅變與趨勢
雖然華爲發佈了 AI 發展戰略和全棧 AI 解決方案，但是行業 AI 如何落地仍然存在困難和挑戰，因爲每個行業無時無刻不在面臨着巨大的變化以及無法知曉的未來。拿航空行業來說，整個行業市場發生了巨大的變化，這種變化體現在多樣性上。
首先，非傳統的航空公司像雨後春筍般出現，滿足了大量的、新興的、細分市場的需求。
其次，服務平臺的發展趨向於多樣化，主要體現在三個方面：
1、從航空公司的角度上來講，由單一的人工售票平臺（售票處 + 機票代理）向多樣化的平臺去轉移（各種手機 APP 等）。這種轉移一半是航司爲了自身成本考量，一半也是被逼無奈。
2、從旅客的角度上來講，隨着旅客市場規模的這種不斷的擴大，旅客羣體走向了多樣化。據預測，2022 年，中國的航空旅客市場將達到 9.8 億人次，超過美國的 9.5 億人次，成爲全球最大的航空旅客市場。這種多樣化帶來的結果，就是不同羣體旅客對服務平臺要求不一致。對旅客而言，更多的是以自身的方便程度、效率來作爲考量標準，希望得到更多樣化的服務平臺。
3、從機場角度來講，機場平臺實際上是在所有的環節裏面最難改變的。因爲機場物理平臺在多年前就已經被固化，這也限制了機場的改變。但是在可預見的未來，機場的流程可以再造，對於新技術，如 AI、大數據、移動互聯的技術應用是可以改變的。
國際航空運輸協會北亞地區機場、旅客、貨運及安保服務總監侯侃在談到如何看待整個行業往前發展的變革時提到，“大趨勢變了，之前大家都在說航空行業很特殊，而現在它變得越來越不特殊了，這說明說行業的界限是在逐漸模糊”。這種模糊體現在三個方面：
1、行業正由孤立變得互聯。很多行業在幾十年前都是一個獨立王國，比如說銀行、鐵路、電信、郵政等等；但是隨着 20 多年技術的更新換代，以及互聯網的廣泛應用，催生了大量新生行業。新的模式把原來獨立王國的邊界衝撞得支離破碎。現在有很多行業都已經滲透進航空行業。比如物流原來和航空行業沒有特別的關聯，但現在順豐已經上線航空了。同時，包括售票、銷售、旅客服務，不管我們願不願意，行業界限已經被打破了。
2、行業走向融合、走向互聯，那麼融合的是什麼？融合的是新技術，新模式、新產品。
3、原來大量人工操作的業務，現在已經由 IT 的系統來完成了。曾經引以爲豪的行業知識，以及複雜的流程才能完成的服務，如今已經變得不再複雜，並且跨入這個行業門檻越來越低，跨入這一行的人也越來越多。
行業只能去擁抱現有的環境，利用周圍的新技術、新環境來改變自服務流程和運營模式，這個是航空行業的必由之路，也是深圳機場正在嘗試的道路。
2. 行業落地案例：機場 +AI 成現實
華爲在擁抱變化，深圳機場也在。
深圳機場集團 CIO 張淮在“平臺 +AI 共建深圳未來機場”的主題演講中提到，2017 年，國際民航組織選擇深圳機場作爲國內唯一一家共同打造未來機場樣板的試點，安全、效率、體驗是深圳機場面向未來機場發展的三個主要目標。同年，圍繞這三個目標，深圳機場開始攜手華爲，雙方基於“平臺 + 生態”的理念構建“未來機場數字化平臺”，以華爲 ICT 基礎設施爲基礎，通過行業使能平臺整合物聯網（IoT）、大數據 +AI、視頻雲、GIS（地理信息系統）和融合通信（ICP）五大資源，並聯合合作伙伴構建平臺生態系統。
其中，AI 扮演着十分重要的角色，例如 AI 大數據，涉及知識圖譜、機器學習和自然語言處理；AI 視覺，包括人臉 / 人體識別、飛行器識別 / 追蹤、全景等。基於數字化平臺，最終讓機場實現大運控、大安防和大服務。
大運控：智能高效機場運行控制，資源智能調配。大安防：主動智能的安防保障，協同應急管理。大服務：個性、自動化全聯接服務，全流程、可視化服務。
最終，機場航班實現全程智能化及全程可視化。在這一年多的時間裏，深圳機場利用 AI 技術做了一些聯合創新的項目。
第一個是機位的智能分配。基於大數據和 AI 實現機位資源調優，以提高廊橋機位的使用效率，縮短旅客乘坐擺渡車的時間。目前，深圳機場有機會讓靠橋率至少提高 10%，這也就意味着一千個航班裏，可能有一百個航班不再需要擺渡車來輔助。
第二個也是基於人工智能的方式，對視頻實行全面的計算機視覺分析，對作業規範進行監管。相對於之前的監管靠人，視頻分析提供的監管會讓機場安全更有保障。
第三個是智慧助航燈，基於 IoT 和 AI，實現單燈控制、路徑規劃和衝突檢測，最終提高滑行速度，提升跑滑效率，減少降落後和起飛前的滑行時間。一個比較複雜的機場，從落地到靠橋，需要接近 20 分鐘，有可能會更長。如果能夠有 20% 的提升，相當於每一個航班能省下 3 到 4 分鐘，我們每天 1,000 個航班能省下 3,000~ 4,000 分鐘，不僅節省了時間，對節能環保也有非常大的幫助。
3. 智慧鐵路、智慧城軌助力交通提速
除了在機場上有佈局外，華爲還在鐵路、城軌等出行方式上下功夫，助力智慧大交通的提速。
在建設智慧鐵路時，華爲提供了鐵路運營通信、鐵路雲、鐵路物聯網等解決方案。
比如，隨着鐵路的運行速度和效率的大幅提升，傳統人工巡檢，效率低下且難度大，遠遠無法滿足鐵路高效管理運營的需求，亟待向軌、車、貨、人的全面數字化和智能化轉變。
華爲推出業界首個基於 NB-IoT 技術的鐵路軌旁物聯網解決方案：一張 NB-IoT 網絡可靠接入工務、供電、電務等物聯設備，統一的大數據處理平臺，實現數據融合；運用 GIS 技術和數據可視化技術，實現人員、物資工具定位和軌跡跟蹤，檢修過程可管可控，全面提升安全運營能力；設備管理由傳統人工週期檢測向自動巡檢實時上報轉型，通過全場景態勢感知和智能預測，提升主動預防和全局協同能力。
同時，城市軌道交通系統作爲城市重要的基礎設施，是當前最便捷安全的城市交通工具。智慧城軌發展呼喚城軌雲平臺，依託城軌雲實現數據標準化、集中化、協同化，激發大數據，從而構建智慧城軌。華爲的城軌雲解決方案，打通“重塑網絡—重構平臺—構建智慧”三個關鍵步驟，構建彈性暢通的網絡、打破煙囪式發展、應用大數據與 AI 等先進技術，促成城軌從線路運營向網絡化運營轉型。
華爲公司董事、戰略 Marketing 總裁徐文偉表示，“未來十年，AI 的主場在行業。根據預測，到 2025 年，全球 AI 市場空間將達到 3800 億美金，其中 90% 來自於企業市場”。
未來智慧大交通，機遇與挑戰並存
華爲 AI 領域首席營銷專家周延青在描述 AI 未來圖景時，曾說過“宇宙有邊界，AI 就有邊界，這片海大到你無法想象”。這句話，同樣適用於智慧大交通。
目前，各大城市智慧交通系統正在慢慢建立，各大公司也開始紛紛投入智慧大交通這片充滿着無限生機的大海里。但是城市智慧大交通在技術和管理兩大方面仍存在着問題：
1、技術層面
現狀是前端信息採集設備投入和維護成本高；可靠性與穩定性仍然無法保證，比如說數據源質量不高、缺乏有效的篩選手段，算法不完善等等，可以說技術工具和平臺的研發還存在着許多有待提升的空間；各個環節，都可能存在信息泄露、僞造、網絡攻擊等安全問題。
2、管理層面
從管理者的角度講，大型一線城市智慧大交通已經掀起了浪潮，對比之下很多中小城市對智慧交通的理解和概念還沒有完全消化；這就導致後面的一系列問題，比如地區發展不平衡、缺乏統一的規範化的標準、各部門間信息傳遞脫節、部分中小城市交通基礎設施建設滯後、交通信息服務覆蓋率和準確度有待改善。
智慧大交通 2.0 時代已經拉開帷幕。相信隨着政策制度的不斷完善，企業利用衆多新技術賦能智慧大交通，智能交通行業將會有新的突破和新的變化。智能技術距離市場成熟還有很長一段時間，而這段時間，同樣也是通往未來智能生活的必經之路。
TGO鯤鵬會，系極客邦科技旗下高端技術人聚集和交流的組織，旨在組建全球最具影響力的科技領導者社交網絡，線上線下相結合，爲會員提供專享服務。目前，TGO鯤鵬會已在北京、上海、杭州、廣州、深圳、成都、硅谷、臺灣、南京、廈門、蘇州十一個城市設立分會，武漢分會即將成立。現在全球擁有在冊會員 740 餘名，60% 爲 CTO、技術 VP、技術合夥人。
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