数字化|知易行难,与“懂行”人一起,践行交通“新基建”
_原题为 知易行难 , 与“懂行”人一起 , 践行交通“新基建”
华为中国政企交通业务部总经理 路海空
行业转型 , 交通“新基建”时代开启
交通运输是国民经济发展的大动脉 , 过去的几十年里 , 我国交通运输发展取得了巨大进步 , 中国高铁、中国路、中国桥、中国港已成为国家亮丽名片 , 为交通强国的发展奠定了坚实基础 。
在交通强国战略以及新一轮科技革命和产业变革的浪潮推动下 , 我国交通运输行业发展步入数字化转型的关键时期 , 以5G 、云、人工智能、大数据、物联网、机器视觉等数字技术为关键支撑的“新基建” , 将成为我国迈向交通强国的核心驱动力 , 助力智慧交通突破传统技术局限、发展模式和发展速度 , 助力提高智慧交通应用的广度和深度 , 催生交通新业态、新模式、新服务等一系列重大变革 。
然而数字化转型进入深水区后 , 对各行业来说都是知易行难 。 具体到交通行业来说 , 如何有序有效实施开展交通“新基建”?如何填补交通各个领域业务场景与数字技术之间的“鸿沟”?唯有携手“懂行”的人 , 唯有创新实践 , 才能冲出数字化转型的深水区 。
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与“懂行”人一起 , 实践创新
华为中国政企业务总裁蔡英华认为 , “懂行”需要不断深入行业的生产决策系统中 , 理解关键业务场景转型需求 , 并将数字技术与需求相融合 , 携手“内行”的合作伙伴 , 打造真正符合行业需求的解决方案 , 从而释放出数字化转型的真正价值 。 在交通领域 , 华为一直在与行业客户和合作伙伴一起 , 实践创新 。
“5G+AI”构建西安铁路局智能机务段
如何将5G、AI等融入铁路的生产领域?中国铁路西安局集团与华为一起 , 首次把5G车地高速转储和AI智能分析解决方案应用在机务日常作业中 , 实现“5G+AI”技术与铁路机务的深度融合和创新突破 。铁路机车一个“交路”产生几十个GB的行车安全、设备状态和6A视频数据 , 这些系统数据对列车安全运行和机车全生命周期管理价值巨大 , 但当前数据主要依赖人工U盘拷贝转储 , 费人(5人专职转储/机务段)、费时(40分钟转储30GB数据)、费钱(每年近百万元转储设备更换) 。 为解决这个问题 , 华为通过5G实现3分钟转储30GB数据 , 全程无须人工干预;数据转储后 , 通过人工智能和大数据 , 对6A视频进行智能分析 , 对机车乘务员进行综合评价 , 对走行部进行健康管理与故障预测 , 从而促进了机车乘务员的操作行为更加规范化 , 保障了列车运用安全 , 实现了机车关键部件全生命周期预测管理 , 也开启铁路修程修制的创新与改革 , 由计划修向状态修和预测修转变 。
云上城轨 , 深圳地铁实现智慧化
发展智慧城轨目前已经成为城轨建设的普遍共识 。 深圳地铁正携手华为 , 围绕城轨的建设、管理、运营等各个领域开展智慧城轨建设 。 深圳地铁在建施工工地较多 , 工地作业存在高空坠物、盾构施工、基坑坍塌、轨行区违规作业等安全隐患 , 通过视频+AI+大数据 , 对施工建设数据进行深度融合分析 , 实现安全隐患辅助识别、轨行区安全调度等智慧化应用 , 保障了建设安全;在运营、管理方面 , 通过对客流大数据分析与预测 , 实现智能行车编图 , 提升地铁旅客运量;基于5G、AI和大数据技术的地铁智能化运维 , 实现全车健康状态可视及状态修 。
“数字平台+AI” , 深圳机场与华为携手共建未来机场
如何将云、AI、大数据等数字技术有机融合为统一的整体 , 打造出适配未来机场建设与发展的坚实数字底座? 深圳机场携手华为首次把多种数字技术和方案应用于机场航班保障生产作业、安全管控体系构建、旅客现场服务提升等业务当中 , 打造了“运行一张图”“出行一张脸”“安全一张网”等多个场景化解决方案 。
深圳机场的“运行一张图” , 通过大数据和人工智能技术实现智能化机位分配 , 将原来需要耗费较多人工完成的机位分配业务实现智能化、自动化动态调整 , 分配结果和品质有了大幅提升 , 每年数百万旅客不必再乘坐摆渡车;“出行一张脸”则通过人工智能等技术实现旅客人脸识别自助通关 , 提高了旅客在安检、候机、登机等多个环节的效率及体验;“安全一张网”通过视频智能分析和大数据集成 , 将原有分散的安防系统实现了协同联动 , 构建了立体化机场安防体系 , 大大降低了机场安全风险 。 这些与行业业务深度融合的方案充分体现了“新基建”数字化机场运营、安全、服务的新速度与新效率 。
延崇高速车路协同 , 让自动驾驶穿越隧道
未来智慧交通出行方式是什么样?怎样借助数字技术实现公路基础设施的数字化、智能化 , 进而实现交通运输的全路网感知、全天候通行 , 甚至是自动驾驶?
【数字化|知易行难,与“懂行”人一起,践行交通“新基建”】2018年底 , 北京首发集团携手华为、车企等多方 , 在京礼高速延崇至北京段 , 按设计速度80公里/小时 , 进行了高速公路实际场景下的车路协同与自动驾驶演示 , 迈出了智慧高速落地的关键一步 。 2019年 , 再次选择延崇高速桥隧比高的道路 , 在更加复杂的道路条件下 , 利用C-V2X车路协同技术、高精度隧道定位技术和高精度地图 , 进行大、小车多类车型的L4级自动驾驶、车队编队全场景测试 。 在延崇高速进行的持续创新实践为智慧公路的转型升级、未来辅助驾驶、自动驾驶的技术标准编制、工程技术验证、商业创新运营积累了宝贵经验 。
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