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行业互联网|阿里云切入智慧交通跑道 技术导向成城市云竞争新趋势


随着云计算市场的进一步爆发 ， 头部云计算厂商对垂直行业的渗透速度也在加快 。

行业互联网|阿里云切入智慧交通跑道 技术导向成城市云竞争新趋势
本文插图

7月23日 ， 阿里云智能高速自由流项目负责人崔磊对第一财经采访人员表示 ， 目前阿里云智能AI稽核分析系统已经全面落地广东 ， 在114条近一万公里的高速公路体系中均部署了阿里的云边一体方案 ， 这也是全国首个高速不停车收费AI稽核项目 。
"智慧交通"一直被视为阿里云"城市大脑"最为核心的业务 。 国信证券表示 ， "交通大脑"通过城市一体化计算平台、城市数据资源平台和人工智能开放服务平台 ， 集即时、全量、全网和全视频的能力特征于一体 ， 将整个交通出行行业全连接 ， 让大数据、AI和云计算的技术价值得到体现 。 值得注意的是 ， 阿里的四款AI视觉平台 ， 天曜、天鹰、天机、天擎已经可以实现对城市里的交通事件、事故进行全方位实时感知、自动巡逻 。
广东作为全国交通大省 ， 路网构成复杂 。 据悉 ， 今年广东省高速公路通车总里程已达到9495公里 ， 连续6年位居全国第一 ， 同时广东车流量巨大 ， 全省日均车流量超过500万 。 随着省界收费站的取消 ， ETC（电子不停车收费系统）"上车"潮爆发 ， 广东省半年新增千万ETC用户 。
但收费效率、准确率急需提升 ， 也给底层技术平台带来了新的挑战 。 因为缺乏新技术支持 ， 在今年1月高速公路"撤站"后 ， 一些地区出现了错误计费、重复计费、收费时间错误等问题 。
对于阿里来说 ， 这一痛点是快速切入行业的机会 。
但从技术的角度上看 ， 海量通行数据的实时收集与处理确实是最关键 ， 也是最困难的 。 以广深高速为例 ， 日均车流量超过40万辆次 ， 节假日高峰期时 ， 车流量超过60万辆次 ， 共计80余个龙门架,每日产生上亿张图像 ， 这对网络带宽、数据存储和分析处理都是极大的挑战 。
去年年底 ， 阿里云的"高速自由流稽核项目"已在广东正式落地 ， 这也是全国首个高速不停车收费AI稽核项目 。
"这一项目引入了阿里云的云计算、AI视觉识别和数据技术 ， 能快速处理TB级的海量通行数据（相当于几千GB） ， 从上亿张图片中准确识别出车辆 ， 如果是靠人工识别 ， 需要数月时间 。 "崔磊对采访人员表示 ， "高速自由流稽核"技术保证了"撤站"后的高速收费更准确、高效 ， 而错误计费、重复计费、"大车小标"、"货车客标"、"买短跑长"等问题都得到了解决 。
2018年7月 ， 阿里云城市大脑发布大规模视觉计算平台"天擎" ， 这是继天曜、天鹰、天机后 ， ET城市大脑的第四款AI视觉产品 。 机构预测 ， 未来几年 ， 我国机器视觉产业规模将继续保持稳定增长 ， 市场规模到2020年有望达到千亿级水平 。
"达摩院在阿里云智能也算是比较全的算法产品 ， 在城市交通方面都有涉足 ， 主要是以特征识别为主 ， 除了解决高速路段收费和人工智能稽核对特征图片的识别以外 ， 在城市交通方面也有一些尝试 ， 比如公交车站 ， 或者交通拥堵的城市情况 ， 进行交通疏导和预测 ， 也是基于达摩院的图像识别获取能力 。 "崔磊对采访人员表示 。
【行业互联网|阿里云切入智慧交通跑道 技术导向成城市云竞争新趋势】"具体来说 ， 高速上的龙门架会给通过的每辆车拍照 ， 这些照片将为推理路径提供非常重要的证据 。 基于这些照片 ， 阿里云的AI视觉识别、深度学习技术能够从海量视频图像中对车辆进行检测识别 ， 得到车辆高维全局特征信息 ， 以及车牌、车型、颜色、品牌等局部特征信息 ， 再通过时间、空间位置判断 ， 可得出一条更准确的路径 ， 我们称它是多维推理路径 。 "崔磊告诉采访人员 ， 在项目中运用了阿里云的AI视觉识别技术和达摩院"天曜"算法 ， 可以更加清晰地反映车辆实际通行与收费情况 。 通常 ， 一天的图像存储总量就达到TB级（几千GB） ， 目前阿里布局了超过100台边缘节点服务器覆盖了整个广东省域范围的各路段中心 。


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