专访商汤科技智能交通产品线总经理郭海峰博士

在产业数字化、智能化的背景下,新型智慧交通业务不断涌现,智能交通核心技术发展日新月异,智能交通低碳、高效运营需…

在产业数字化、智能化的背景下,新型智慧交通业务不断涌现,智能交通核心技术发展日新月异,智能交通低碳、高效运营需求迫切。就安防行业与交通的融合应用而言,《中国安防行业“十四五”发展规划》着重强调,深化交通枢纽、路网、客货运载车辆安防技术应用和智能升级,完善智慧交通建设解决方案;基于智慧视觉构建新一代智慧交通管理系统。同时“十四五”期间也将持续强化运营管理意识,大力促进以“综合安全运营运维服务”为主要方向的现代安防服务业发展。支持鼓励一些实力较强的公司参与智慧城市建设与各行业深度融合发展,建设安防大数据服务管理平台,结合多元化智慧应用拓展运营业务范围,打造一批可复制、可推广的数据产业化经典服务模式。

商汤科技(SenseTime)作为全球领先的人工智能企业,以“坚持原创,让 AI引领人类进步”为使命和愿景,自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心,推出了一系列领先的人工智能技术。本期《前沿技术》栏目邀请到商汤科技智能交通产品线总经理郭海锋博士进行专访,将以技术角度为主,从行业、产业等多视角讨论低碳运营技术栈体系如何赋能交通,提高综合安全运营能力。

《中国安防》:自上世纪 90 年代中期,我国开始重视智能交通建设,请问贵企如何理解智能交通及其发展历程?

郭海锋:智能交通主要是基于现代电子信息技术面向交通运输的服务系统,以信息的收集、处理、发布、交换、分析、利用为主线,为交通参与者提供多样性的服务。

我国从上世纪 90 年代开始重视智能交通建设 , 大体上可划分为 5 个阶段:1. 萌芽阶段(1996-2000 年)。在这期间,我国通过组织专家学者积极参加国际性会议,学习先进技术与理念。同时由科技部、建设部、交通部、公安部、工信部等参与设立了“全国智能运输系统协调小组及办公室”,开展了针对中国智能交通系统标准架构体系和发展建设的研究,奠定了我国智能交通发展的重要根基。2. 培育阶段(2001-2005 年)。一方面国家“十五”科技攻关计划设立了针对智能交通关键技术研究的多个科研项目;另一方面在北京、天津、上海等 12 个城市进行了智能交通示范工程建设。这些措施有效推动了我国智能交通系统的建设发展。3. 基础阶段(2006-2010 年)。国家持续推进科技支撑计划,加强基础理论研究,并将智能交通相关技术和产品集成到北京奥运会、上海世博会、广州亚运会等重要活动的交通安全保障中,均取得良好效果。4. 提升阶段(2011-2016 年)。我国通过部署实施一系列智能化项目工程,加强智能交通核心技术的创新与应用,提升产业的核心竞争力,全面推动中国智能交通系统建设。5. 创新引领阶段(2016- 至今)。围绕大数据、人工智能、车联网、自动驾驶、车路协同等前沿技术的发展,面对多行业协同需求,引领智能交通的技术创新和产业升级。

在此发展历程中,作为交通运输安全的重要保障体系—安防系统也在智能交通领域内起到越来越重要的作用。从轨道交通安防应用情况来看,轨道交通安全防护主要分布在车站、列车内和轨道沿线。其主要以视频监控、出入口控制、安检防爆、入侵报警、实体防护等系统为主,用于保证旅客、列车运行及环境的安全;机场安全防范围主要包括建筑和周界安全、人员检测、行李及货物检测等方面,其主要集中在视频监控系统、出入口控制系统及周界防范系统;铁路安防系统主要包括客(货)运站、铁路沿线和桥隧道、车厢等领域。与传统安防的区别在于,其具有监控点分散、监控线长等特点;高速公路视频监控系统大致可以分为收费监控系统和道路监控系统两个部分:收费监控系统主要是对收费站的车道、收费广场、收费亭的收费情况以及对收费车道通过的车辆类型、收费员的操作过程和收费过程中的突发事件、特殊事件进行观察和记录,实施有效的监督;道路监控系统主要是对高速公路干线、互通立交、隧道等高速公路重点路段进行监视,以便掌握高速公路交通状况,及时发现交通阻塞路段、违章车辆,及时给予引导,从而保证高速公路的安全与通畅。

《中国安防》:商汤科技作为全球领先的人工智能公司,贵企认为智能交通在数字化转型的进程中存在哪些问题,将如何解决?

郭海锋:经过二十多年的建设发展,城市的智能交通系统已基本完成感知层、网络层和常规应用层的建设,科技创新突破了多项核心关键技术,推动了我国智能交通建设和发展实现了从跟跑到领跑的转变。从技术视角来看,智能交通可分为 L0-L3 四个等级。L0 是机电化阶段,L1 是信息化阶段。L1 阶段特点是业务流程信息化,人可以通过操控设备管理交通。比如查看监控、手动调控信号灯,这个阶段历时大概 20 年,重在外场,本质是“设备换人”;L2 是近几年推动的数字化阶段。特点是期望业务纵深数字化,机器协助人管理交通,比如视频主动发现警情,系统能推荐信号配时;L3 是预想的智能化阶段。特点是希望机器能服务于人,整个业务流程自动化,机器能自主管理交通,AI 系统能自主发现问题,自主优化解决问题。但这是一种理想,任重道远。

从产业视角来看,L0-L1阶段,我们是在生产“物质产品”,解放体力;而 L2-L3 阶段,我们要生产的是“智力产品”,解放脑力。显然,后者难度非常大。

从建设角度分析,L0 对应的是土建 + 机电建设;L1 对应的是网络 + 设备建设;L2 对应的是数据中心 + 增换设备;L3 对应的是云计算 + 大屏。从各地智能交通工程建设看,ITS 似乎已大踏步迈进 L2、L3 阶段。

从运维角度分析,L0 对应的是手工 + 纸笔;L1 对应的是手工 + 电脑;L2 对应的是数据 + 手工;L3 对应的是算法 + 机器。然而,从各地实际运维情况看,ITS运维依旧停留在L0、L1 阶段。

以运营视角来看,L0 对应的是经验 + 检查;L1 对应的是专项优化 + 专项排查;L2 对应的是人机优化 + 数据核验;L3 对应的是算法优化 + 系统迭代。很遗憾,各地智能交通的运营基本停留在 L0、L1 阶段,甚至以 L0 为主。

综上所述,从技术—> 建设—> 运维—> 运营 ,实际上在逐级衰减,技术发展的红利目前并没有为运营带来质的提升。从智能交通系统工程角度分析,建设、运维、运营应该齐头并进,尤其是运营应该给予更多的重视,因为所有的投入最终都是为了更好运营。但遗憾的是我们在运营方面投入很少,甚至误把运维当运营。

在近几年的数字化转型过程中,其实更多在弥补信息化的不足。于行业而言,如何唤醒已有设备,让其达到生产数据、增强软件、降低成本、提高运营效率的目标是当下应该重点思考的主题。当下及未来,交通领域真正缺乏的是“智能操作系统”和“交通专业级软件供应商”。为此,商汤自主研发构建了低碳运营技术栈体系—AIDO,致力于通过绿色 AI 技术做深交通行业感知智能 OS 系统 , 做精交通业务决策智能 Office 产品套件 , 全面助力交通行业向低碳、高效运营迈进。

《中国安防》:我们对商汤智能交通体系进行进一步探讨,该体系包含哪些底座支柱?各自的层级架构和原理是什么?它们相互间又有怎样的联系及作用?

郭海锋:商汤智能交通体系架构主要包括:设备层、智能计算网络层、平台层和业务层。设备层:倡导利旧已有设备,遵从奥卡姆剃刀原则,除非必要,否则不新增设备;智能计算网络层:商汤研发了绿色节能的 AIDC 计算中心,同时也研发了卧龙 AI 服务器和边缘 AI 服务器。平台层:搭载商汤方舟交通开放平台,包含全时空数字路网底座、大规模视频分析引擎(精细刻画人、车、非、路、事件、环境、人群)、多维融合分析引擎(将交通相关要素进行关联),同时构建了基础模型库和模型训练引擎。业务层:基于方舟交通平台,向上支撑了几大交通专业级软件系统,包括交通安全治理软件平台、智能决策智库平台、交通 AI 信控平台、高速运营管理以及轨道交通的安全巡检、智慧车站和智能运维。

以下将重点讲解几大 AI 软件系统平台:

1.SenseFoundry Tran 商汤方舟交通开放平台:该产品致力于为交通行业智能监控提供平台层解决方案,打造交通视图智能解析和视图大数据底座,依托商汤原创深度学习智能化算法和平台能力,通过“人 – 车 – 事 – 路 – 场”交通全要素动态及关联解析,多场景实时监管各要素及事件,并支持融合处理与分析,旨在解决交通行业安全、通畅、秩序为主的核心诉求。

2. 商汤睿途交通安全治理系统:该系统主要为交管部门打造,集成了交管通用场景专业应用和细分场景专题应用的综合性 AI 交管系统,定位于城市道路、农村公路、高速国省道公路的“交通安全治理”。一方面可以为精准预警及精细化执法提供依据;另一方面也对交通安全治理成效进行评价、对交通安全风险进行预判,实现了交通违法事件从隐患排查、预警治理、处置决策、安全评价、风险预判的全链路业务闭环,提升交通管理工作的专业化、精细化水平。

3. 商汤睿途交通数字底座:以车道、进口道、路口、路段与道路等对象构建统一路网数据模型,以及可兼容不同信号控制协议的统一信控数据模型为基础,规范化与标准化交通时空数据管理。同时将摄像机、信号机、指示牌等设备设施绑定路网对象,构建“时间 – 空间 – 设备设施”三维一体的城市静态交通数据资源池。交通数字底座,一方面通过标准化数据模型与规范化数据管理,降低数据“采集 – 维护 – 管理”的数据应用成本;另一方面以数据的交管业务应用价值为出发点,提高数据完整性、准确性与时效性,支撑多源交通数据融合、交通仿真以及交通决策等核心业务开展。

4. 商汤睿控交通信号控制系统:融合交通信号控制与 AI 算法应用的智能交通信号控制系统,基于自主设计的信号控制业务数据模型,兼容 GB 25280—2016、NTCIP 通信协议及厂家私有信控协议,实现多品牌信号机的统一接入与管控。同时充分利用前端电警、卡口设备,应用 AI 机器视觉算法提取交通参数与识别交通事件,以交通数字底座为基石,结合路口、干线、区域的交通环境特征、动态交通流规律以及采集数据条件,融合专家经验与 AI 算法决策,将其分为 AI 自动控制、AI 辅助控制与基础控制三类,实现条件良好的由数据与算法驱动的自动决策控制。

5. 商汤睿途交通智库系统:该系统是为城市交通管理部门打造的全域交通 AI 辅助决策大脑,突破性地解答了数据驱动拥堵治理工作中的“为什么堵、怎样治理、效果如何”等交管业务、交通专业属性较强的疑难问题。在技术层面,结合了 AI 技术、机器视觉技术、数据挖掘技术、大数据分析技术、交通咨询案例库以及交通专家经验,完成了各类交通参数、事件的利旧感知提取,多维交通指标体系的搭建以及交管知识图谱的构建,实现了秒级发现问题、全面诊断堵因、系统确定方法以及长效评估效果。

《中国安防》:基于当前的发展态势,商汤 AIDO 具有的价值与意义是什么?

郭海锋:智能交通运营是核心技术、场景应用达到一定发展阶段的必然产物,是新技术、新应用及新模式的综合体,将对我们的经济生活产生深远影响。智能交通运营是基础设施建设的驱动力,在相关政策的指导下,建设符合时代发展需求的智能交通基础设施,不断提升交通基础设施的运营效率。通过搭建智能交通运营平台,为用户提供有价值的服务,满足用户对安全、高效、便捷的需求。通过打造良好的运营模式促进产业链优化,孕育新的商业模式,同时推动人工智能、移动通信、车路协同、云计算、物联网等技术的创新应用,为实现“碳达峰、碳中和”贡献力量。

商汤 AIDO 低碳运营技术栈体系立足当前发展态势,结合自身技术产品优势,表达了推进交通低碳运营的决心。其中, “A”代表商汤自主研发的交通 AI 平台,利旧视频泛在感知交通要素;“I”代表多模控制技术,解决交通多模式场景控制难题;“D”代表决策智能技术,解决极具挑战的交通复杂决策问题;“O”代表交通低碳运营的目标。

《中国安防》:从产业链安全与优化的角度来看,商汤科技如何提供全链路的智能交通解决方案?

郭海锋:作为新一代的科技工作者,既要“仰望星空”掌握先进的技术、知识,在国际和国内占领科技水平的制高点,也要“脚踏实地”结合实际的工程问题进行探索,切实解决智能交通工程中的“卡脖子”问题。

围绕国家自主可控战略,商汤提供全套自研的智能计算硬件设施专业解决方案,实现从底层芯片出发(自研 STPU S100 芯片)到 AI 加速卡、AI服务器的全面覆盖。同时通过软硬一体化深度适配和面向智能交通业务场景的深度优化,实现相较国际主流 AI 计算基础设施 3 倍性能的提升。

《中国安防》:商汤在多个垂直领域的市场占有率都位居前列,未来将如何布局智能交通?

郭海锋:商汤智能交通的定位是为大交通运营提供全栈的AI 技术产品和解决方案,未来会聚焦在城市道路、城际公路、地铁和高铁,且在这几个行业都取得了不错的成果。在地铁领域中,进出站无感通行产品已落地全国 30 多个线路,累计有 640 多个地铁站在应用;在高铁领域中,京沪高铁全线应用商汤高铁 4C 产品对接触网进行 AI 安全巡检,该巡检产品在检测种类和检测精度方面都处于领先水平;在交管领域,商汤具备了大规模视频分析、交通感知、交通决策、交通控制、交通安全等几方面的专业级产品能力,其包含了两个维度,一方面是在 AI 维度的专业;另一方面是在交通工程或交通专业角度的专业。即把交通工程和AI 技术进行深度融合;在高速领域,目前在广西有 30+ 收费站部署了商汤 AI 稽核产品,同时也还有一些高速正在试点商汤其它的产品。

从大方向上来看,始终坚持原创,通过提供完整的专业级 AI 产品解决方案,帮助用户实现大交通智能运营。

在技术侧,夯实 SenseFoundry Tran 商汤交通开放平台视频解析能力,持续提升大规模交通参数解析精度。实现行业关键难点技术突破,例如 AI 球机自适应场景分割技术,实现高速场景下球机转动过程中的 AI 车道分割不准、飘移等问题。夯实 AI 感知技术,进一步在 AI 决策和 AI 控制方面进行突破,目前商汤在交通决策智能和交通信号控制方面也取得了一些成果,并在实战中得到了验证。交通是一个复杂的系统,要做好决策智能和控制智能技术难度非常大,但这两方面又是交通行业能否真正迈向智能化的关键,所以在未来会持续进行投入。

在产品侧,将持续用 AI 技术为大交通运营提供专业级的 AI 产品,聚焦到运营场景,持续为运营降本增效。打造一个方舟交通 AI 平台,分别针对交管、高速、地铁和高铁等领域打造一套产品体系,通过组合拳的形式解决好交通运营的问题。

在市场侧,以道路交通和轨道交通两大领域为主“两腿”并行发展,依靠 AI 技术领先优势和创新业务先发优势拓宽两大主力行业的覆盖范围。

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