一、大数据AI“在路上”

2016年，烟台高速公路交警支队正式接管全市高速公路交通管辖，对辖区主要高速公路违法行为进行了重拳整治。在此背景下，安防厂商应用高速公路解决方案，成功为烟台高速交警支队构建了一套基于大数据的智能交通安全系统。道路安全护航。

在这些高速公路上，先后部署了310台智能卡口、70台星空级超低照度摄像机、60多台测速雷达，包括视频监控、智能高清卡口、收费拦截站、车速控制感应系统、路况信息管理系统、指挥调度系统、社会化信息发布系统、智能交通安全管理平台等，部分设备已投入使用。

在结合各种前端设备的部署模式下，整个系统建成后，无论白天黑夜都可以对道路交通进行实时监控，实现一系列信息采集、区间测速、卡口抓拍、信息导、查控等智能应用。

烟台高速智能交通安全系统的部署，是近年来国内交通管理信息化的一个缩影。大数据时代，基于人工智能、云计算、物联网等前沿技术的交通智能化建设正在全面铺开，苏州科达在智能交通方面的魅力也开始显现。

二、关键技术应用突破

从国家层面看，虽然数据在交通管理中的潜在价值尚未充分挖掘，但在信息感知和采集范围、数据隔离使用、分析判断、预测需求等方面都取得了一定的突破。

1、 分布式大数据架构

现阶段，智能交通正在向智能交通迈进。关键是引入大数据处理技术，实现数字信息的智能化处理。因此，来自安防、互联网等领域的智能交通行业的积极参与者在此备受关注。

市场上提供的主流智能交通大数据平台采用分布式智能分析技术。通过多节点并行处理，可以快速提取视频和图片中的结构化数据。强大的智能分析算法使平台能够从视频和图像中提取更丰富、更深入的目标特征信息，以应对更复杂的大数据应用。

智能交通大数据平台采用分布式大数据库技术，通过数据的智能分层存储技术，大大提高节点的并发处理技术，系统轻松实现百亿级数据的智能检索和分析. 以刚刚在苏州推出的交通管控大数据平台为例。支持3000亿级数据查询仅需0.2秒。

2、 车辆特征二次识别

随着大数据技术在智能交通领域的深入应用，也衍生出一些具有独特亮点的新应用，包括目前流行的车辆特征二次识别系统。

其原理是利用车辆特征识别技术对高速公路电子监控（卡口）和电子警察图片进行二次识别，通过实时采集车辆号牌、品牌型号、车身颜色、车型等信息。后台比对，准确检测假冒车辆，通过提取车辆特征信息，准确定位唯一车辆。

这从根本上克服了传统车辆检索只能根据车牌进行单一查询的功能缺陷，实现了根据车辆品牌、型号、颜色、类别和当地特点进行自定义组合查询和模糊查询的强大功能。

现阶段智能交通，业内最受关注的车辆二次分析产品是科达自主研发的“海燕”系统。根据公司发布的信息，“海燕”已在福建、苏州、牡丹江、当涂等省市成功实施。另据悉智能交通，新升级的海盐系统还将在下月初举行的“金砖国家领导人第八次会晤”上担任“重要职务”，为会议安保工作提供强有力的技术支持。

3、 人工智能感知系统

近年来，智能交通发展的另一个亮点是前端感知技术的全面突破。一方面，交通监控一直引领着超高清应用的潮流，摄像头的分辨率正从200万像素升级到500万像素、800万像素，甚至超过1000万像素。它甚至逐渐成为一个独立的人工智能单元，可以自动识别车牌号、车辆颜色、分析车辆行为、自动统计交通流量信息、判断道路拥堵情况，并在发生异常事件时自动报警。

三、能够独立提供端到端的解决方案是未来成功的关键

在政策和技术的双重推动下，智能交通产业链尤为活跃。包括安防厂商、智能集成商、互联网公司、车载算法公司、信号灯引导屏分割厂商等多方力量，纷纷加紧布局人工智能和大数据在交通领域的布局。但总的来说，整个产业链的厂商或多或少都存在缺陷。比如安防厂商虽然产品全面，但产品驱动的本质，必然存在对整体应用需求的疏忽；集成商虽然了解用户需求，但没有AI产品研发；一些细分产品的制造商，由于自身的局限性，服务范围较窄；而互联网厂商虽然满足了广义上的需求，但在专业领域仍缺乏热情。掌握车辆算法主动权，专业算法公司逐渐被边缘化……

种种迹象也表明，随着技术的成熟和应用落地，市场需要在智能视频分析能力、指挥调度等方面积累成功的实践经验，实现从算法到产品的端到端解决方案到应用程序。虽然条件苛刻，但令人欣慰的是，市场上确实有一些企业在一步步朝着这个方向努力，其特色自然能在智能交通中脱颖而出。苏州科达基于自身在解决方案和场景应用方面的优势，能够自主提供从算法到产品再到应用的端到端解决方案，在智能交通大数据领域占据领先地位。

此外，可以预见，未来几年，大数据、人工智能等关键技术在智能交通领域的应用将实现从点到面的大规模拓展，应用范围也将全面展开。(林和奎)