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| 本文作者： 王刚 | 2019-07-19 16:11 | 专题：CCF-GAIR 2019 |
雷锋网按：7 月 12 日至 7 月 14 日，2019 第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召开。峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，深圳市人工智能与机器人研究院协办，得到了深圳市政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流博览盛会，旨在打造国内人工智能领域极具实力的跨界交流合作平台。
7 月 14 日，伴随着议程进入到第三天，本次大会也迎来了为期一天的智慧城市专场。活动上，浩鲸科技智慧交通行业技术总监徐晓军发表了《重塑，让AI交通触手可及》的演讲。徐晓军从业智能交通十余载，在交通基础工程、软硬件工程等领域积累了丰富的实践洞察，对交通信息化有着深刻的理解。
浩鲸科技智慧交通行业技术总监 徐晓军
他介绍到，浩鲸科技前身是中兴软创，2018年，阿里注资，成为阿里旗下第二大云计算品牌，从产品的IT厂商向云计算使能者进行转变，立志于成为卓越的数据智能服务提供商。
他重点提到，过去行业设计的交通产品主要是考虑传统业务，帮助我们的管理者完成工作，现在我们要让交通产品去懂人，知人意，遂人愿。曾经行业对待数据，更多认为是一个信息记录与传递，现在我们要用算力、算法、模型、人工智慧，赋予数据灵性，让数据主动、智能。
“人工智能要实现的5个基础条件，第一个是大数据，第二个就是行业内丰富的模型，第三个就是在这个领域里面深度的持续技术打磨，第四个就是需要超大计算力，第五个就是不可忽略的科学家的智慧。我们发现其实交通领域这些都已经具备了。”
可见，AI对交通的重塑有着广泛的技术基础与现实基础。
以下是徐晓军在 CCF-GAIR 大会上的演讲内容，雷锋网对其进行了不改变原意的编辑整理：
各位领导、专家、嘉宾下午好，我是来自浩鲸科技的徐晓军。今天很荣幸由我来给大家做一个“重塑，让AI交通触手可及”的专题汇报。
浩鲸科技“公司的重塑”
首先，除了我刚才看到的一些业内的像高德、银江对我们是比较了解的，可能其他的嘉宾对我们不是很了解，首先介绍一下我们浩鲸。浩鲸科技源自中兴通讯，是中兴通讯最大的子公司， 2003年创立的中兴软创，前期主要是以电信运营商为主，服务全球的电信运营商客户。然后2011年成立了政企中心，开始服务于全球的政企客户。
接下来有一个很重要的时间点，也就是2018年，去年阿里入资，我们就成为了阿里旗下的第二大云计算平台，跟阿里云并列。阿里入资之后，由于阿里的赋能，我们就开始进行转型，从产品的IT厂商向云计算使能者进行转变，立志于成为卓越的数据智能服务提供商。
公司的变化也是我们主题的第一个，“重塑”，其实公司的改变不单单是名字上的改变，我觉得更是融合了我们多年的行业经验，阿里的互联网基因，让我们的血液的基因改变，所以我们今天讲的第一个是我们公司的重塑。
AI要从自我重塑开始
第二，讲一下人工智能要从我们自我重塑开始，因为我今天介绍的是一个交通专题，所以从交通参与者来说，大家都是交通参与者，有一些可能还是交通管理者。人工智能再智能也是由人创造出来的，我们觉得首先要从人的角度去提升、去改变。
如何自我重塑，或者是重塑怎么样的自我，我们提出了三个方向：第一个是目标，一个是产品，一个是数据。接下来我具体介绍一下。
第一个目标，过去我们的目标是什么？就是为我们的交通管理者服务，去开发应用，去做系统，我们现在是以共创人人满意的交通为使命。
第二个就是产品，以前我们产品做的就是业务流程，怎么帮助管理者完成我们的工作，但是现在我们在做产品的时候，我们的理念发生了变化，我们觉得要让产品去懂人，懂我们的交通参与者、管理者，能够知人意、遂人愿。
第三个就是数据，之前认为就是信息的记录与传递，我们现在要用算力、算法、模型还有我们的智慧，赋予数据灵性，让数据更加智能、主动。
AI如果要实现，我们还需要什么？
讲完第二个重塑之后，接下来讲一下AI如果要实现我们还需要什么？其实人工智能真正要实现并不是那么容易，包括现在普遍的认识也是觉得，人工智能现在是属于一个弱AI的时代。
我们看一下人工智能要实现的5个基础条件：
第一个是大数据，就是我们说的大数据；
第二个就是行业内丰富的模型；
第三个就是在这个领域里面深度的持续技术打磨，
第四个就是需要超大计算力；
第五个就是不可忽略的科学家的智慧。
我们发现其实交通领域这些都已经具备了，因此我们浩鲸科技也开始专注于人工智能，通过挖掘人工智能来为我们的交通提供更好的服务。
浩鲸科技的8个交通AI创新应用
炎炎夏日，人工智能是能给我们带来不少凉意的，今天我一共带来了8个交通AI创新应用，给大家分享一下，一起来探索人工智能给我们交通带来的不一样。
AI交通信号优化
首先介绍第一个就是信号，从交通信号来讲，这个交通管理的一个核心，现在交通信号的优化来说，很多地方主要还是依靠系统，觉得有这样的系统，就能解决问题问题。其实我们经过多年的探索，没有那么简单，交通很复杂。我们经历了不断地尝试和调整之后，我们提出了一个新的理念，还是人工智能，但是这个人工智能跟我们现在讲的有一点区别，我们提倡通过人工的智慧与经验，加上系统数据的智能，来打造一个新的交管信号优化服务模式，具体是怎么做的？我介绍一下。
首先我们会建设一个信号台帐，它是一个基础的知识库，在我们的交通问题上，我们看这个图，在你的路口交通环境里面，我们会记录你交通的基础的道路环境渠化数据，交通流信息，最后还有一个我们的配套的控制方案，或者叫信号配时方案，这三种组合起来其实就是我们的交通现状快照，可以做成后期交通治理的一个病例，就可以把原来是什么样的，优化之后是什么样的，做成一个对比，久而久之方案不断记录生成之后就形成了信号知识库，再遇到相似的问题，系统就会推荐出类似的方案提供给用户，就不再需要人工思考。
同样在这个过程中，我们不可忽略人工的智慧，就是在决策方案生成的时候，会有交通工程师提出更高层面的一些战略层面的优化建议进入到我们的系统里面，再配合我们系统自身的结合数据动态的调整，这样会达到一个更加精细的优化的效果。在方案下发之前，尤其是在一些大的方案调整之前，为了确保安全可靠，我们还会通过自己的交通仿真技术去验证新的方案是否可靠、有效。至此，我们打造了一个全闭环的可靠的新服务模式。
“多时空副本博弈” 交通组织优化
第二个，我们带来的应用是多时空副本博弈，就是我们的交通组织，可能大家对这个副本有一点奇怪，什么意思？打过游戏的应该知道，就是你认为的那个副本。通过仿真技术帮助我们搭建了一个可变化，可调整的交通基础环境副本，来配合我们在做一些交通组织优化。我举个例子，当你发现一个路口流量在某一个时间段激增的时候，通过增加一个可变车道，在某一个时间端，原来是直行的，系统改成左转，系统可以先通过仿真的环境仿真评估新的交通组织方案效果，实现交通组织层面的优化。
智能诱导
第三个创新应用就是智能诱导。我希望我们的人工智能让我们的诱导更加的聪明、智能。我举个突发事件诱导的例子，比如说某一个地方突然发生了一起交通事故，这个信息如果按照传统来说，那肯定是我们指挥中心的调度员，自己去分析这个事件，马上会产生什么影响，他该怎么做，该怎么诱导。通过人工智能之后我们做了什么改变，首先信息的获取，全是通过数据的对接，信息过来之后，来分析它将产生什么影响，这个是由系统分析的，并且它知道它该把这些信息发到哪些诱导屏上，不再需要人去思考。
另外还有自动撤销，可能大家觉得很简单，其实我们交管部门偶尔出现一些尴尬的事情，一些信息发到诱导屏上之后，结果忘记撤了，这个事情已经处置完很久了，但是却忘记撤了该信息。所以我们希望打造一个像机器人一样的，它会自己去思考，会自己去执行的一个智能诱导。
信息发布的“小编助手”
第四个是我们的信息发布，或者叫小编助手，发布精灵。传统信息发布，我们的指挥中心人员要将不同的信息来源处理成对应的格式，文案，再发给不同的渠道，针对不同的渠道，还要做调整，整个过程很烦。我们带来的改变就是他只要看一下，审一下，点一下就结束了。怎么做？在信息过来的时候，我们的系统会解析它们的关键因素，关键数据。比如说它的位置信息，可图文转换，以及它是什么样的事件，就会有一个对应的场景模板，同时我们还打造了一体化的发布渠道，将我们的高德、微信、支付宝等等都打通了。
效果是什么？编辑完待发布的信息之后，通过一个发布端口，信息就会到发布到不同的渠道去。而且得益于阿里，我们目前真正实现了深度地跟高德打通了信息发布，我们能做到将我们的数据跟高德之间互动，打通，实时的传递。刚才我们也说到了诱导，以前传统的都是诱导屏，但是说实话数量太少，面太窄。但是导航软件不一样，我相信大家都养成了一个习惯，你外出之前都会看一下地图，尤其是去一个陌生地方会看导航，所以高德这样的渠道，也是我们非常重要的一个能力。
AI为警情处置织起智能的“过滤网”
第5个是关于我们交通事件处理的创新应用，为警情处置织起的智能的“过滤网”。在指挥中心首先会接入全域的交通警情，这个大家都知道，这个事情做完之后，我们是不是就结束了呢？不是的，我们会做4个步骤，第一个先分类处理，是什么类型的警情，来源于哪里。第二个就是去重和融合，这个是非常重要的，说实话每天的交通警情可能上千，人说实话是处理不过来的。
我们来看看为什么。其实当一个事件发生的时候，会给110打电话，会通知保险公司，如果受伤了会打120救援，对驾驶人来说可能只是一件事，但是我们的指挥中心接收到的就是多条信息，如果一条一条处理，我们的指挥中心就会比较累，所以我们要做的工作就是把这些信息智能地根据时间和空间属性关联，融合去重。第三个就是智能分级，这个也是非常重要的，交通警情里面也有轻重缓急，并不是我们按照顺序123456，按照排列去处理的。第四个就是误报智能识别，这也是我们提升效率非常重要的一步，因为有时候误报会耽误我们很多时间。
有了这个过滤网之后，我们的情报准确了、可靠了，我们处理警情才会高效。还有我们在移动端的应用，得益于我们在阿里，钉钉为我们的警务提升了移动端的警务能力。然后大家看一下左下角的黄字，这也是去年杭州全国的公安交通管理支队长会议上，公安部交管局的领导给杭州城市大脑的优秀应用做的一个评价。顺便提一下，像杭州、上海、衢州、海口这些地方的城市大脑都是我们浩鲸深度参与，与阿里共建的。
具备意识的交通视频监控
前面介绍的都是比较具体的应用，接下来我介绍一个比较好玩的内容，就是通过人工智能让交通监控具备意识。
以前看视频是要自己找，自己去调摄像机方向，再去调焦距，现在通过人工智能让视频知道该看什么，比如说一个事故发生的时候，根据它的位置，系统会将云台摄像机自动转向，自动变焦，不需要人工再去调摄像机了，系统会自己去追踪目标。这就是通过人工智能对我们的传统视频应用带来的提升。
AI打造会想会做的“交通指挥官”
第7个，通过人工智能技术数据能力，为交通管理打造会看、会想、会做的交通指挥官，系统会根据所有来的事件的信息，智能地去分析事件产生的原因，以及如何再去处置，如何去控制优化。简单来说就像自动巡航，但是比自动巡航更加复杂，因为自动巡航是定速的，更类似于无人驾驶，针对不同的环节有对应的解决措施，像一个虚拟的交通指挥官在整个过程中去分析、去决策、去执行。
交通设备设施的AI服务
第8个创新应用，前面我提的都是关于事情的，这里面我提了一个关于“物”的，所以交通里面事与物都有。大家开车都知道，这些年交警的电子警察、信号灯这些东西建设得非常多，这些设备设施对于我们的交管人员来说既是他的资产，也是他的能力，但是我发现很多地方并没有很好地管理好，运用好，因为设备总有坏的时候，因此我们就打造了一个设备设施运维的医生去管好这些资产。
具体会用到三个技术：
第一个就是高精地图；
第二个就是大数据的分析技术，这个是核心，也是人工智能的体现；
第三个就是二维码，采用互联网的技术来提高我们的运维效果。
具体如下：
第一个高精地图，将路上看到的一些实物设备，可以搬到我们的系统里面，这个有点类似于前面刚才介绍的BIM CIM,将交通设施矢量化。能做到的就是所有的设施在高精地图上可带属性，可以去改，可以去添加，可以去删除。基于此，还可以实现生命周期管理，比如说是什么时候建的，报废年限是几年，什么时候去更换，系统就可以智能提示，就不需要人去排查，这也是一个提升。
第二个就是大数据的应用分析，大家都在说分析，其实传统分析就两类，一个是在不在线，就是灯亮不亮，第二是设备本身的故障，这个是设备厂家做的。我们做的是第三种，通过业务数据本身来发现设备本身的异常。比如说一个路口闯红灯一天大概20起，突然有一天只有1起或者是没有，我们就会分析判断这个异常是不是设备引起的，这就是从数据本身分析故障。
第三个就是二维码，大家都知道运维来说，有个很麻烦的事情就是你要去上报，你要打电话沟通，以信号灯为例。在哪个路口，哪个方向，哪个灯坏了，比较麻烦，因为并不是所有人都了解交通管理的设备。有二维码就解决了这个问题，你只要扫一扫，然后填一下什么问题就可以了，就大大提高了我们运维的效率。
其实还有其他AI应用，今天我主要就介绍了8个。
接下来，我总结一下，人工智能赋能交通。对我们的交通带来的改变。总结了三点：
第一个是省时，原来的很多工作操作效率比较低，现在有了人工智能后，做这些事情的时间缩短了；
第二个省力，原来的交通管理的工作，很多需要人工去现场，需要多步操作，需要多人处理，有了人工智能，我们可以少跑路，多在系统执行，少点人执行，或者直接用系统执行。
第三个是省心，之前大多数管理是基于人工经验，我们有了人工智能，是以数据为基础，用数据来协助我们判断来决策，减少人的问题思考，这个是人工智能带来的非常重要的一个新体验。
好的，我今天的汇报到这就结束了，感谢。
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