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每日安全资讯TB|车载视频监控系统市场需求旺盛 却难普及？( 三 )


四、相关技术认知不足：营运企业即使配备有智能化车载设备 ， 受限于“车载监控+AI”产品的安装、使用要求多 ， 相关人员专业认知不足等因素 ， 运营企业在实际应用中没有专业人才及后端平台支撑 ， 也难以发挥好前端数据对驾驶员驾驶行为的帮助作用 。
也就是说 ， 在自上而下的推动模式下 ， 车载监控设备的部署不仅给运营企业增加了运营成本 ， 同时对于营运车辆的行车安全起到的帮助 ， 也没达到其安装的初衷 。
03 新技术迭代推动 ， 变“监控”为“服务”
随着5G网络等新一代无线通信技术的发展 ， 网络带宽更宽 ， 网络覆盖度将更加完整 ， 单位流量资费更低 ， 将进一步推动车载监控产品与新一代无线网络的融合发展 。
随着大数据云计算的快速发展 ， 相关技术应用将能有效提升企业的运营效率 ， 降低企业的运营成本及提升安全监管部门的监管效率 。
比如 ， 目前的商用车联网在保障公交安全方面 ， 技术上都能提供车辆运营基本数据以及实时动态远程视频监控 ， 可完整再现事件过程 ， 智能化分析驾驶数据 ， 实现针对性高效管理的作用 。
当前AI技术在车载领域的应用主要为智能图像分析技术 ， 人工智能深度学习技术 。 随着AI技术的不断进步 ， 将视频监控系统的功能从事后追查为主 ， 转为以事前预警和事中分析为主 ， 实时、主动发现风险 。
车载监控领域已经从管人到“人车并举”的管理模式发展 。 比如 ， 驾驶安全预警系统能分别针对车、人进行安全预警；车载视频监控应用平台 ， 其基础数据能实现车队、车辆、线路、站点等信息的管理；
此外 ， 借助AI赋能监控设备 ， 对于司机的疲劳驾驶 ， 变得有据可依 ， 新一代驾驶预警系统 ， 摄像头的图像传感器能够采集人脸诸多疲劳状态数据特征 ， 进行提取与分析处理 ， 通过先进的疲劳状态算法来准确无误判断后 ， 进行语音灯光提示 ， 来达到警示驾驶员 ， 纠正错误驾驶行为 。
商用车辆安全是一个复杂的系统问题 ， 再好的设备如果没有前后端软硬件相结合的“智能设备+智能风控平台+风控服务”的管控服务闭环 ， 也无法真正发挥效用 。
在大数据时代 ， 安装智能监管设备不应只符合安装要求 ， 还需真正领会智能设备给予行车安全带来的服务提升 。 业界需转变认知 ， 要做好服务者而不是监控者 。
同时 ， 企业也要充分认识到 ， 安全管理问题是一个复杂的系统化问题 ， 设备只是一个数据采集工具 ， 更多的是需要软、硬件结合 ， 同时辅以强大后台服务 ， 构建线上线下的安全管理服务闭环 ， 帮助车辆管理化繁为简 ， 真正地抑制风险 。
最后辅以必要的政府安全监管、引导和促进 ， 构成一个正向的安全管理改进循环 ， 不断提升企业安全管理能力、技术应用能力 ， 才能减少悲剧发生 。
结语
总体来看 ， 在技术迭代的洪流之下 ， 如今的车载监控早已脱离了早期的古板样式 ， 融合多种新技术 ， 迈向智能化阶段 。
加上政策的利好 ， 带来了市场需求的爆发 ， 成为车载监控从碎片化需求转向规模化部署的关键推力 ， 为车载监控系统的标准化建设指明了方向 ， 有望打开更多细分应用市场 。
按照现有的产业发展模式和市场格局 ， 车载监控这一细分市场有望自成一派 ， 迎来持续性的产业成长期 。


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