浩鯨科技徐曉軍：AI實現的5大基礎條件在交通領域全部具備 | CCF-GAIR 2019

雷鋒網按：7 月 12 日至 7 月 14 日，2019 第四屆全球人工智慧與機器人峰會（CCF-GAIR 2019）於深圳正式召開。峰會由中國計算機學會（CCF）主辦，雷鋒網、香港中文大學（深圳）承辦，深圳市人工智慧與機器人研究院協辦，得到了深圳市政府的大力指導，是國內人工智慧和機器人學術界、工業界及投資界三大領域的頂級交流博覽盛會，旨在打造國內人工智慧領域極具實力的跨界交流合作平台。

7 月 14 日，伴隨著議程進入到第三天，本次大會也迎來了為期一天的智慧城市專場。活動上，浩鯨科技智慧交通行業技術總監徐曉軍發表了《重塑，讓AI交通觸手可及》的演講。徐曉軍從業智能交通十餘載，在交通基礎工程、軟硬體工程等領域積累了豐富的實踐洞察，對交通信息化有著深刻的理解。

浩鯨科技智慧交通行業技術總監 徐曉軍

他介紹到，浩鯨科技前身是中興軟創，2018年，阿里注資，成為阿里旗下第二大雲計算品牌，從產品的IT廠商向雲計算使能者進行轉變，立志於成為卓越的數據智能服務提供商。

他重點提到，過去行業設計的交通產品主要是考慮傳統業務，幫助我們的管理者完成工作，現在我們要讓交通產品去懂人，知人意，遂人願。曾經行業對待數據，更多認為是一個信息記錄與傳遞，現在我們要用算力、演算法、模型、人工智慧，賦予數據靈性，讓數據主動、智能。

「人工智慧要實現的5個基礎條件，第一個是大數據，第二個就是行業內豐富的模型，第三個就是在這個領域裡面深度的持續技術打磨，第四個就是需要超大計算力，第五個就是不可忽略的科學家的智慧。我們發現其實交通領域這些都已經具備了。」

可見，AI對交通的重塑有著廣泛的技術基礎與現實基礎。

以下是徐曉軍在 CCF-GAIR 大會上的演講內容，雷鋒網對其進行了不改變原意的編輯整理：

各位領導、專家、嘉賓下午好，我是來自浩鯨科技的徐曉軍。今天很榮幸由我來給大家做一個「重塑，讓AI交通觸手可及」的專題彙報。

浩鯨科技「公司的重塑」

首先，除了我剛才看到的一些業內的像高德、銀江對我們是比較了解的，可能其他的嘉賓對我們不是很了解，首先介紹一下我們浩鯨。浩鯨科技源自中興通訊，是中興通訊最大的子公司， 2003年創立的中興軟創，前期主要是以電信運營商為主，服務全球的電信運營商客戶。然後2011年成立了政企中心，開始服務於全球的政企客戶。

接下來有一個很重要的時間點，也就是2018年，去年阿里入資，我們就成為了阿里旗下的第二大雲計算平台，跟阿里雲並列。阿里入資之後，由於阿里的賦能，我們就開始進行轉型，從產品的IT廠商向雲計算使能者進行轉變，立志於成為卓越的數據智能服務提供商。

公司的變化也是我們主題的第一個，「重塑」，其實公司的改變不單單是名字上的改變，我覺得更是融合了我們多年的行業經驗，阿里的互聯網基因，讓我們的血液的基因改變，所以我們今天講的第一個是我們公司的重塑。

AI要從自我重塑開始

第二，講一下人工智慧要從我們自我重塑開始，因為我今天介紹的是一個交通專題，所以從交通參與者來說，大家都是交通參與者，有一些可能還是交通管理者。人工智慧再智能也是由人創造出來的，我們覺得首先要從人的角度去提升、去改變。

如何自我重塑，或者是重塑怎麼樣的自我，我們提出了三個方向：第一個是目標，一個是產品，一個是數據。接下來我具體介紹一下。

第一個目標，過去我們的目標是什麼？就是為我們的交通管理者服務，去開發應用，去做系統，我們現在是以共創人人滿意的交通為使命。

第二個就是產品，以前我們產品做的就是業務流程，怎麼幫助管理者完成我們的工作，但是現在我們在做產品的時候，我們的理念發生了變化，我們覺得要讓產品去懂人，懂我們的交通參與者、管理者，能夠知人意、遂人願。

第三個就是數據，之前認為就是信息的記錄與傳遞，我們現在要用算力、演算法、模型還有我們的智慧，賦予數據靈性，讓數據更加智能、主動。

AI如果要實現，我們還需要什麼？

講完第二個重塑之後，接下來講一下AI如果要實現我們還需要什麼？其實人工智慧真正要實現並不是那麼容易，包括現在普遍的認識也是覺得，人工智慧現在是屬於一個弱AI的時代。

我們看一下人工智慧要實現的5個基礎條件：

第一個是大數據，就是我們說的大數據；

第二個就是行業內豐富的模型；

第三個就是在這個領域裡面深度的持續技術打磨，

第四個就是需要超大計算力；

第五個就是不可忽略的科學家的智慧。

我們發現其實交通領域這些都已經具備了，因此我們浩鯨科技也開始專註於人工智慧，通過挖掘人工智慧來為我們的交通提供更好的服務。

浩鯨科技的8個交通AI創新應用

炎炎夏日，人工智慧是能給我們帶來不少涼意的，今天我一共帶來了8個交通AI創新應用，給大家分享一下，一起來探索人工智慧給我們交通帶來的不一樣。

AI交通信號優化

首先介紹第一個就是信號，從交通信號來講，這個交通管理的一個核心，現在交通信號的優化來說，很多地方主要還是依靠系統，覺得有這樣的系統，就能解決問題問題。其實我們經過多年的探索，沒有那麼簡單，交通很複雜。我們經歷了不斷地嘗試和調整之後，我們提出了一個新的理念，還是人工智慧，但是這個人工智慧跟我們現在講的有一點區別，我們提倡通過人工的智慧與經驗，加上系統數據的智能，來打造一個新的交管信號優化服務模式，具體是怎麼做的？我介紹一下。

首先我們會建設一個信號台帳，它是一個基礎的知識庫，在我們的交通問題上，我們看這個圖，在你的路口交通環境裡面，我們會記錄你交通的基礎的道路環境渠化數據，交通流信息，最後還有一個我們的配套的控制方案，或者叫信號配時方案，這三種組合起來其實就是我們的交通現狀快照，可以做成後期交通治理的一個病例，就可以把原來是什麼樣的，優化之後是什麼樣的，做成一個對比，久而久之方案不斷記錄生成之後就形成了信號知識庫，再遇到相似的問題，系統就會推薦出類似的方案提供給用戶，就不再需要人工思考。

同樣在這個過程中，我們不可忽略人工的智慧，就是在決策方案生成的時候，會有交通工程師提出更高層面的一些戰略層面的優化建議進入到我們的系統裡面，再配合我們系統自身的結合數據動態的調整，這樣會達到一個更加精細的優化的效果。在方案下發之前，尤其是在一些大的方案調整之前，為了確保安全可靠，我們還會通過自己的交通模擬技術去驗證新的方案是否可靠、有效。至此，我們打造了一個全閉環的可靠的新服務模式。

「多時空副本博弈」 交通組織優化

第二個，我們帶來的應用是多時空副本博弈，就是我們的交通組織，可能大家對這個副本有一點奇怪，什麼意思？打過遊戲的應該知道，就是你認為的那個副本。通過模擬技術幫助我們搭建了一個可變化，可調整的交通基礎環境副本，來配合我們在做一些交通組織優化。我舉個例子，當你發現一個路口流量在某一個時間段激增的時候，通過增加一個可變車道，在某一個時間端，原來是直行的，系統改成左轉，系統可以先通過模擬的環境模擬評估新的交通組織方案效果，實現交通組織層面的優化。

智能誘導

第三個創新應用就是智能誘導。我希望我們的人工智慧讓我們的誘導更加的聰明、智能。我舉個突發事件誘導的例子，比如說某一個地方突然發生了一起交通事故，這個信息如果按照傳統來說，那肯定是我們指揮中心的調度員，自己去分析這個事件，馬上會產生什麼影響，他該怎麼做，該怎麼誘導。通過人工智慧之後我們做了什麼改變，首先信息的獲取，全是通過數據的對接，信息過來之後，來分析它將產生什麼影響，這個是由系統分析的，並且它知道它該把這些信息發到哪些誘導屏上，不再需要人去思考。

另外還有自動撤銷，可能大家覺得很簡單，其實我們交管部門偶爾出現一些尷尬的事情，一些信息發到誘導屏上之後，結果忘記撤了，這個事情已經處置完很久了，但是卻忘記撤了該信息。所以我們希望打造一個像機器人一樣的，它會自己去思考，會自己去執行的一個智能誘導。

信息發布的「小編助手」

第四個是我們的信息發布，或者叫小編助手，發布精靈。傳統信息發布，我們的指揮中心人員要將不同的信息來源處理成對應的格式，文案，再發給不同的渠道，針對不同的渠道，還要做調整，整個過程很煩。我們帶來的改變就是他只要看一下，審一下，點一下就結束了。怎麼做？在信息過來的時候，我們的系統會解析它們的關鍵因素，關鍵數據。比如說它的位置信息，可圖文轉換，以及它是什麼樣的事件，就會有一個對應的場景模板，同時我們還打造了一體化的發布渠道，將我們的高德、微信、支付寶等等都打通了。

效果是什麼？編輯完待發布的信息之後，通過一個發布埠，信息就會到發布到不同的渠道去。而且得益於阿里，我們目前真正實現了深度地跟高德打通了信息發布，我們能做到將我們的數據跟高德之間互動，打通，實時的傳遞。剛才我們也說到了誘導，以前傳統的都是誘導屏，但是說實話數量太少，面太窄。但是導航軟體不一樣，我相信大家都養成了一個習慣，你外出之前都會看一下地圖，尤其是去一個陌生地方會看導航，所以高德這樣的渠道，也是我們非常重要的一個能力。

AI為警情處置織起智能的「過濾網」

第5個是關於我們交通事件處理的創新應用，為警情處置織起的智能的「過濾網」。在指揮中心首先會接入全域的交通警情，這個大家都知道，這個事情做完之後，我們是不是就結束了呢？不是的，我們會做4個步驟，第一個先分類處理，是什麼類型的警情，來源於哪裡。第二個就是去重和融合，這個是非常重要的，說實話每天的交通警情可能上千，人說實話是處理不過來的。

我們來看看為什麼。其實當一個事件發生的時候，會給110打電話，會通知保險公司，如果受傷了會打120救援，對駕駛人來說可能只是一件事，但是我們的指揮中心接收到的就是多條信息，如果一條一條處理，我們的指揮中心就會比較累，所以我們要做的工作就是把這些信息智能地根據時間和空間屬性關聯，融合去重。第三個就是智能分級，這個也是非常重要的，交通警情裡面也有輕重緩急，並不是我們按照順序123456，按照排列去處理的。第四個就是誤報智能識別，這也是我們提升效率非常重要的一步，因為有時候誤報會耽誤我們很多時間。

有了這個過濾網之後，我們的情報準確了、可靠了，我們處理警情才會高效。還有我們在移動端的應用，得益於我們在阿里，釘釘為我們的警務提升了移動端的警務能力。然後大家看一下左下角的黃字，這也是去年杭州全國的公安交通管理支隊長會議上，公安部交管局的領導給杭州城市大腦的優秀應用做的一個評價。順便提一下，像杭州、上海、衢州、海口這些地方的城市大腦都是我們浩鯨深度參與，與阿里共建的。

具備意識的交通視頻監控

前面介紹的都是比較具體的應用，接下來我介紹一個比較好玩的內容，就是通過人工智慧讓交通監控具備意識。

以前看視頻是要自己找，自己去調攝像機方向，再去調焦距，現在通過人工智慧讓視頻知道該看什麼，比如說一個事故發生的時候，根據它的位置，系統會將雲台攝像機自動轉向，自動變焦，不需要人工再去調攝像機了，系統會自己去追蹤目標。這就是通過人工智慧對我們的傳統視頻應用帶來的提升。

AI打造會想會做的「交通指揮官」

第7個，通過人工智慧技術數據能力，為交通管理打造會看、會想、會做的交通指揮官，系統會根據所有來的事件的信息，智能地去分析事件產生的原因，以及如何再去處置，如何去控制優化。簡單來說就像自動巡航，但是比自動巡航更加複雜，因為自動巡航是定速的，更類似於無人駕駛，針對不同的環節有對應的解決措施，像一個虛擬的交通指揮官在整個過程中去分析、去決策、去執行。

交通設備設施的AI服務

第8個創新應用，前面我提的都是關於事情的，這裡面我提了一個關於「物」的，所以交通裡面事與物都有。大家開車都知道，這些年交警的電子警察、信號燈這些東西建設得非常多，這些設備設施對於我們的交管人員來說既是他的資產，也是他的能力，但是我發現很多地方並沒有很好地管理好，運用好，因為設備總有壞的時候，因此我們就打造了一個設備設施運維的醫生去管好這些資產。

具體會用到三個技術：

• 第一個就是高精地圖；

• 第二個就是大數據的分析技術，這個是核心，也是人工智慧的體現；

• 第三個就是二維碼，採用互聯網的技術來提高我們的運維效果。

具體如下：

第一個高精地圖，將路上看到的一些實物設備，可以搬到我們的系統裡面，這個有點類似於前面剛才介紹的BIM CIM,將交通設施矢量化。能做到的就是所有的設施在高精地圖上可帶屬性，可以去改，可以去添加，可以去刪除。基於此，還可以實現生命周期管理，比如說是什麼時候建的，報廢年限是幾年，什麼時候去更換，系統就可以智能提示，就不需要人去排查，這也是一個提升。

第二個就是大數據的應用分析，大家都在說分析，其實傳統分析就兩類，一個是在不在線，就是燈亮不亮，第二是設備本身的故障，這個是設備廠家做的。我們做的是第三種，通過業務數據本身來發現設備本身的異常。比如說一個路口闖紅燈一天大概20起，突然有一天只有1起或者是沒有，我們就會分析判斷這個異常是不是設備引起的，這就是從數據本身分析故障。

第三個就是二維碼，大家都知道運維來說，有個很麻煩的事情就是你要去上報，你要打電話溝通，以信號燈為例。在哪個路口，哪個方向，哪個燈壞了，比較麻煩，因為並不是所有人都了解交通管理的設備。有二維碼就解決了這個問題，你只要掃一掃，然後填一下什麼問題就可以了，就大大提高了我們運維的效率。

其實還有其他AI應用，今天我主要就介紹了8個。

接下來，我總結一下，人工智慧賦能交通。對我們的交通帶來的改變。總結了三點：

• 第一個是省時，原來的很多工作操作效率比較低，現在有了人工智慧後，做這些事情的時間縮短了；

• 第二個省力，原來的交通管理的工作，很多需要人工去現場，需要多步操作，需要多人處理，有了人工智慧，我們可以少跑路，多在系統執行，少點人執行，或者直接用系統執行。

• 第三個是省心，之前大多數管理是基於人工經驗，我們有了人工智慧，是以數據為基礎，用數據來協助我們判斷來決策，減少人的問題思考，這個是人工智慧帶來的非常重要的一個新體驗。

好的，我今天的彙報到這就結束了，感謝。

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