前言
根据交通运输部门数据统计显示，到2021年底国内公路总里程为528.07万公里，但由于早期的公路机电建设技术较低，并且在建设智能化标准方面缺乏统一的技术使用标准，导致地方公路发展水平不一，各地部门管理需求不一样，也是目前交通管理的巨大挑战。2022年1月，国务院印发
《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》， 要求“有序建设城市交通智慧管理平台，加强城市交通精细化管理”。在未来，智慧交通行业的发展和改造是一个巨大的市场需求，企业标准化的发展趋势也是必定的要求。
项目背景
随着经济的快速发展，城市道路交通基础设备能力已满足不了日益增长的交通需求。目前，智能道路交通的发展存在以下痛点：
(1)道路环境复杂：全国道路通车里程增长、机动车保有量逐年递增。车道变化以及环境等因素，都会影响出行安全。
(2)交通参与者安全意识不足：每年交通事故频发，主要原因是交通参与主体的违法违章行为， 如非法占道、逆行、闯红灯等。
(3)应急处置能力有待提升：交通应急指挥调度系统缺乏信息化的管理手段，难以实现高效统一部署和跨部门的统一协作。
(4)信息化设备能力不足：传统的雷达方案精度不够，而视频图像方案像素不够，实景查看远处车辆会出现重叠、轮廓不清晰等问题，影响预估判断。解决道路交通问题， 除了道路硬件设施无法改变，利用智慧化转型升级以提高通行效率迫在眉睫。而目前，基于IT基础硬件也存在以下痛点：
(1)设备协同工作能力的缺陷：传统设备产生的交通数据无法与相关产业上下游进行有效协作以及数据的挖掘分析，无法为后续的协同发展提供有效的数据分析。
(2)设备智能化程度不足：缺乏系统智能信息化的传播管理手段，难以实现高效的信息部署和跨地区的协同工作。
(3)传统设备的识别精准度不够：包含视频图像模糊、像素不够、查看实时远处车辆产生影像重叠，轮廓不清晰等，从而影响车辆以及行人的行为判断。
AI、大数据、5G等技术的应用，使智能硬件协同发挥更大的价值，目前我们可以通过智能平台和智能设备的协同进行监控管理、安全管理和调度管理。
用AI智能识别实现现代智能城市交通
面对智慧交通的发展需求，智微智能客户采用基于基于Intel(英特尔)11代Tiger Lake-U平台的E098边缘网关主控方案。在缓解整个系统处理巨大体量数据压力的同时，增加整个系统的运行效率，并增强边缘数据处理的准确性。客户在路口预设安装智微智能E098边缘网关设备的同时搭配高清摄像头， 通过基于智能AI识别的行车数据以及行人行为进行快速采集分析并上传至系统预警，及时有效发现违法违规行为，降低整体道路的事故发生率，另外通过提前预警系统，使事故处理效率得到有效提升，大幅提升城市交通管理水平。值得一提的是，系统通过AI 识别能有效辨别道路拥堵状况，并利用平台系统完成整个智能调度来缓解城市交通拥堵情况。
得益于第11代英特尔®酷睿™处理器，E098可为传统工作负载以及AI等新型工作负载提供高性能、高可用、高可扩展性。多路超强编解码能力，帮助系统在边缘侧实时处理数据，节省网络带宽，缩短响应时间，同时降低系统过载压力和设备部署成本，满足复杂场景的算力需求。支持M.2，可扩展AI加速卡，最大支持扩展16T算力，可实现算力扩展或级联。
E098支持4路千兆网口，可处理8-32路网络视频，满足客户每个路口多路摄像头连接需求。搭配AI 算法，可实现车牌号码识别、违停、不按导向行驶、拥堵检测、抛洒物检测、烟火检测、应急车道占用、交通事故检测、人非禁闯、特殊路况检测等。
E098边缘网关道路及车辆检测
E098整机设计小巧，支持宽温工作，方便交通路口部署，TPM/TCM加密模块，可保障数据安全，防止信息泄露。1*SODIMM，可扩展NVIDIA JETSON NX模块，E098支持4路USB，6路COM， 可帮助客户实现更多其它扩展和控制需求。Wi-Fi6， 4G/5G模块，可选支持LoRa、Zigbee、蓝牙，丰富的网络连续方式，适应不同网络环境。同时E098通过了英特尔视频AI计算盒功能和性能测试，满足客户复杂应用场景的性能和功能要求。
智能车路AI协同，让车辆通行更有保障
智微智能E098边缘网关将联网摄像头所捕捉到的信息进行分析归类处理后，将车流量、等待长度、车流速度、车型等实况数据发送至交通控制平台;车道占有率、道路拥堵情况等数据则传输至中心应用平台，这样通过系统平台整合协作，能够有效帮助当地交通管理部门提升交通安全与处理效率。
如行人在过马路时，可根据行人数量将绿灯显示时间延长，尤其是在上下班高峰期中起到重要作用;智微智能E098边缘网关主机可配合政府的车路协同调度系统、车辆缉查布控系统，结合路口监控摄像头并搭配合作伙伴的AI算法，即可根据现场的车流、人流，实时调整交通信号灯或追查违规车辆路线，充分解决繁琐的交通问题以及人力投入问题，增加城市道路安全保障。
智能交通AI识别系统主要有以下特点：
(1)路况信息数据的收集、处理、交换、分析、利用为主线，为交通行业提供稳定性的服务;
(2)融入了物联网、云计算、大数据，对交通管理、公众出行等交通领域进行管控支撑;
(3)使交通系统在更大的时空范围内，具备分析、预测、控制等能力，充分保障了交通安全、提升交通系统运行效率和管理水平;
(4)提供边缘智能服务，满足行业在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
结语
2021年“十四五”开局之年，交通领域推出的重磅文件《国家综合立体交通网规划纲要》指出，交通基础设施的数字化率要达到90%，并明确到2035 年我国基本完成泛在先进的交通信息基础设施。面向未来，智微智能将秉持“人悦于行、车畅于路”的交通建设理念，与合作伙伴一起深入布局智慧交通领域，为加快建设交通强国贡献力量。
AI驶入“高速路”：交通AI化的应用场景与实例
作者：崔雪薇
《中国交通信息化》记者 崔雪薇当前，新一代通用技术的产业革命正在兴起，为数字化、智能化生产和生活带来了颠覆性的改变。经历了新一波的发展浪潮，人工智能（AI）已无所不在地渗透到人们的生产生活中，当仁不让地成为新一代通用技术的代表。“新基建”风口下，围绕“AI+”打造的新应用、新业态、新模式不断涌现，人工智能充分发挥了“头雁”效应。
作为“新基建”大潮的重要抓手，智能交通领域备受瞩目，人工智能、5G、工业互联网等数字化技术为交通带来的发展理念、管理模式和服务体验迎来了全局“智变”。如今，各地高速公路的智慧建设如火如荼，随着全国高速公路正式迈进“一张网”运营时代，AI在高速路上的应用，驶入了高速发展阶段。本文结合第二十二届中国高速公路信息化大会上的经验分享，对人工智能在智慧高速上的融合应用进行了简单梳理。
随着撤站工作的圆满收官，全国高速公路实现了“一张网”运营。在此形势下，路段经营单位对运营管理产生了新的诉求：（1）希望在技术、服务、管控、协同等方面进一步突破，推进少人、无人化的“高效经济”收费场景实现；（2）既要实现路段的精细化管理，又要做到通行费应收尽收，确保自身权益；（3）路段海量、多元的路网设备、设施急需智能化、自动化技术的保障与支撑，确保边、端设施安全、稳定运行。为解决上述痛点问题，招商华软信息有限公司依托“AI+云”技术，构建智慧收费2.0版本，全面赋能路段的收费稽核、运营分析、运维管理、运行监测及基础收费业务。
AI+云，突破尝试
招商华软打造了统一的智慧收费云平台，将收费业务及相关运管业务迁移上云，高效实现各业务之间的多维协同管理。在该平台的赋能支撑下，还利用高智能的车道机器人为路段经营单位打造了无人收费站解决方案。
无人收费站是“AI+云”场景化应用的突破性尝试，是路段实现降本增效的实用举措，也是智慧收费发展的必经阶段。前端车道机器人的AI能力与云端智慧收费云的统筹能力相结合，极大提升了目前车道收费的服务价值。
无人收费，彰显智能
车道机器人是无人收费站的智能化前端AI设备，整机通过集成车道收费所需的多种硬件模块，辅以人机交互工程设计，借助边缘计算、智能语音、4G/5G等技术手段，实现收费站现场无人化自助收费和特情自动化处理。
无人收费站解决方案实现了前端设备智能化、现场支撑全面化、后台系统智慧化、运营投入经济化。相对于传统的无人收费模式，其具备以下突出能力：适用于多种车道应用场景的收费模式，如ETC收费、MTC收费、混合收费等，支持ETC卡、微信、支付宝、云闪付等多种非现金支付手段，未来将具备接受现金支付的能力；集成人工智能单元，支持与车主进行智能语音交互，在现场无人介入的情况下也能快速定位用户问题，为车主提供便捷有效的客户服务；同时，可大幅减少路段经营管理单位的人力成本支出。
示范应用，加速落地
目前，招商华软智慧收费云平台已经在招商公路广西桂林公司及周边路段落地应用，且运行效果良好，基本满足了日常收费、监控、稽查分析和运维工作的需要，极大提升了路段的运管工作效率。佛山一环西龙收费站北行出口收费广场已开通无人收费的机器人示范车道；哈大高速各条车道的车道机器人也已安装完成并投入使用。
在实际的车道收费应用中，95%的收费业务均可以通过车道机器人的高智慧逻辑处理能力来完成。对于不到1%的需要现场处理的问题，可通过步兵式作业工具“综合服务回控终端”提供服务。
2019年11月13日，交通运输部办公厅发布《全国高速公路视频联网监测工作实施方案》和《全国高速公路视频联网技术要求》，提出加快推进“可视、可测、可控、可服务”的高速公路运行监测体系建设，深入研究人工智能等先进技术在视频联网监测领域的应用，在2021年6月实现智慧监测。视频监控为运营管理效率和公共服务能力提升发挥了积极的作用，随着海量视频数据的不断累积，如何实现实时检测、动态监视、智能控制、及时服务、准确预测的智慧监测成为当前技术领域面临的重要挑战。山西交通职业技术学院的张海亮博士依托山西高速的视频联网建设，分享了AI技术在高速公路视频云联网中的应用。
深度学习，大显身手
从架构来看，高速公路视频联网采用云、边、端三层架构。其中，边缘智能分析系统采用新一代视频交通事件智能监测系统，具备随时接入、实时分析、实时报警、准确率高等特点。随着数据的不断积累，系统运行时间越长，识别算法越智能，检测准确率越高。基于深度学习技术，系统可实现以下功能。
交通事件及交通流检测：采用基于深度学习技术的多目标检测、目标跟踪算法，通过接入高速视频云联网的视频数据，边缘智能分析系统能够实现道路拥堵、交通事故、车辆逆行、违规停车、行人闯入、抛洒物、变道、施工、烟火、团雾、占用应急车道等交通事件，以及交通流量、交通参数等交通态势的分析。车辆结构化分析：通过智能算法，提取车辆特征数据，实现车辆结构化分析，应用于车辆研判、违法处罚、逃费检测、收费稽查等业务。视频质量诊断：通过图像识别算法，进行视频画面质量诊断分析，巡检评估外场设备状态，及时发现设备问题，快速应对。
数据分析，高效管理
省级云平台通过“AI+大数据”技术，融合路段视频数据、边缘智能分析系统的海量感知数据，通过海量数据模型训练和深度学习，进行数据计算、数据分析、数据挖掘、综合研判，实现智能监管、交通态势分析、预测预警、应急处置等智慧监测应用。同时，通过数据门户向外部系统和应用提供数据目录、API、数据应用和可视化展示。
高速公路视频联网后的大数据分析不仅能够实现行业运行态势实时监测、预测预警，还能够为行业运营管理决策提供科学依据，也能够对职能和业务流程监管、分权分域管理、可视化业务展示提供数据支撑，提高运营管理效率。在逻辑架构上，基于AI的省级智能预警平台与省级视频云平台一同部署在省中心，基于前端信息采集终端设备、路段视频上云、视频大数据智能分析应用平台，实现云联网视频数据的融合应用。
试点山西，成效显著
近些年来，山西高速一直积极开展高速公路智能运行监测相关研究，特别是对高速公路视频联网智能分析系统和平台做了大量基础性工作。基于AI的智能平台在具体实际应用中取得了理想的效果。系统平台建设以最先进的高性能GPU集群为物理载体，首创分布式深度学习算法及多任务神经网络模型，极大地提升了系统的精准性和并行效率，使系统具备极高的先进性，体现在以下4个方面。
（1）见多识广，通过对海量训练样本的深度学习，以及随着系统部署、应用的增加，系统准确性越来越高。（2）平台先进，系统采用了基于数据流的大数据计算引擎Yita，使用神经网络分布式训练平台，提高了收敛速度，缩短了训练时长，提高了模型迭代效率。（3）算法超前，研究开发了多种算法，能够实现对交通事件、车辆信息的准确识别。（4）持续进化，在具体系统应用过程中，系统检测结果通过人工确认后，不断增加正负样本，可以持续学习，不断进化。
福建省高速公路信息 科技 有限公司的黄来荣高级工程师在会上分享了福建省基于人工智能和物联网的省级联网收费运行监测系统方案。省界收费站取消后，ETC费显系统进行了优化，福建省联网收费系统整体运行平稳。联网收费对运行监测依赖度高，主要体现为在线计费、状态名单同步、全网最小费额下发、门架计费模块升级等，存在点多面广、监测内容多、设备种类复杂、运行监测要求高等难点。因此，需要有一套系统的工具对车道、门架、后端系统进行快速问题诊断，提高系统运维效率和准确性。福建省高速公路将原有的收费运维管理系统、ETC车道运行监测系统和ETC门架运行监测系统进行融合，已成功上线福建省高速公路联网收费运行监测系统，保障了联网收费各层级系统的正常运转。
目标明确，功能完备
省级联网收费运行监测系统建设主要围绕以下4个目标：提升ETC客户服务水平；保障单位和多省交易，实现“分段计费，出口统一收费”；促进厂商提升产品质量和售后服务水平；提高日常机电维护水平。
建设内容有：车道系统运行监测，包括车道设备监测、车道工控机监测、车道数据监测、车道交易监测；门架系统运行监测，包括ETC门架设备监测、门架主机监测、门架数据监测、车道交易监测；后端系统运行监测，包括后端设备监测、后端主机监测、后端应用监测、后端数据监测；系统告警，包括分级分类告警、严重告警置顶提示、告警推送；运行监测工具，包括系统升级类检查工具、参数下发类检查工具、故障诊断类检查工具。
智能分析，科学预警
系统使用NumPy、Pandas和基于机器学习的scikits-learn等组件，可通过决策树回归算法分析故障原因；通过k-means聚类算法寻找离群点，分析并预测门架或车道 健康 状态；通过朴素贝叶斯算法预测设备故障，需提前进行设备养护，从而进行如下智能分析。
1、厂商主题分析按设备厂商进行分类，统计交易成功率、捕获率、异常量等数据，促进设备厂商提供高品质产品、提升售后服务水平。2、用户主题分析（1）同行介质状态：提示OBU低电、锁死、损坏或即将超出有效期待等。（2）充值提醒：当储值卡低于用户常规形成一定比例时进行充值提醒。（3）新状态名单提醒：当用户被列入状态名单时进行提醒。（4）形成规律结合用户服务：根据用户的形成规律，提供路况信息、沿途服务（如服务区）信息等。（5）连续异常提醒：当某一OBU在车道和门架上异常交易达到某一阈值时进行用户提醒，召回检查。3、故障预测预警（1）车道系统故障预测：通行效率下降、异常交易比例提高可能预示着车道系统故障；车道车牌识别率下降可能预示着牌识故障或需要进行维护调优。（2）门架系统故障预警：门架异常交易比例提高、捕获率降低通常预示着门架系统出现故障；某一车道的RSU或牌识捕获率下降通常预示着该设备故障或需要进行及时维护。（3）设备与环境关联预警：通过聚类分析或关联因素分析，识别设备与环境的规律关系，如跳电与雷雨天气的关系、车牌识别率与天气的关系等。
隧道存在空间封闭、事故多发、处置困难、防控薄弱等痛点，亟待在现有技术基础上开发新的隧道风险防控技术与装置。在“新基建”的东风下，一套支持动态巡航、兼顾高精度与实时性的智能交通巡检系统平台应运而生。重庆交通大学的马庆禄副教授在会上对该平台进行了介绍，该平台能够实现渗水检测、裂缝检测、隧道内环境检测；实现交通事故巡检，交通运行状态、重要交通基础设施以及交通量、车速等交通参数的实时检测及分析处理。检测精度均大于80%。
融合创新，提质升级
作为该平台的前端设备，隧道云智能巡检机器人融合了人工智能、5G、虚拟现实、工业物联网技术，依托高端 科技 手段，提质升级隧道智慧管养水平，积极响应国家的“新基建”政策。
隧道云智能巡检机器人采用边缘人工智能技术，与传统的基于云的计算方式相比，该技术在计算和信息生成源的物理接近性方面带来了低延迟、能量高效、隐私保护、带宽占用减少、及时性和环境敏感性高等优势，使隧道巡检机器人感知更敏捷，风险识别与应急决策更智能。5G具有大带宽、低延时的传输能力，平台建立基于边缘设备的区域性高速容量5G传输网络，集成红外热像仪、激光/毫米波雷达、高清全景摄像机等各种尖端技术， 探索 5G网络在公路隧道中的应用示范。
智能巡检，安全高效
云智能巡检机器人助力“新基建”与“交通强国”加速推进，实现路桥隧全天候、无人值守下的智能巡检，可最大限度提高隧道安全性。相比传统人工巡检，其具有以下优势：
（1）通过云智能机器人将照明、通风、消防等机电系统网联于一体，实现自适应联控；（2）利用机器人配载激光雷达、热像仪等传感器，对裂缝、渗漏等灾害动态感知；（3）机器人可以第一时间抵达现场，实时远程交通监控、应急救援与疏散指挥。
2020年一场突如其来的疫情对“新基建”提出了非常迫切的要求。疫情的远程化、无接触、智能化应对刺激了新的市场需求，倒逼传统产业加快数字化转型的步伐，智能交通的建设也因此成为城市发展实打实的刚需。作为“新基建”的主要内容，以人工智能为代表的“云大物移智”等新技术的深度融合碰撞，形成了新一代信息基础设施的核心能力。交通AI化是大势所趋，除本文所述内容，AI在城市公共交通、自动驾驶等领域同样发挥了不容小觑的作用。在智慧高速领域，AI在云、管、边、端全面赋能，给收费、稽核、监控等应用场景带来了全新升级，驶入高速，上桥入隧，无所不在。 科技 的迭代速度令人瞠目，5G浪潮迅猛来袭，流量的爆发将带动数据处理分析能力的发展，人工智能也将迎来新的机遇和挑战。随着新一代信息技术的飞速发展，条条大路都将被赋予强大的颠覆性力量，通向无边无界的智能未来。
（原文刊载于2021年第3期《中国交通信息化》）
百度“ACE交通引擎”正式亮相 全方位助力城市智能交通新基建
车东西4月9日消息，百度今日发布了ACE交通引擎，以自动驾驶（Autonomous Driving）、车路协同（Connected Road）、高效出行（Efficient Mobility）三者为核心，为国内各大城市提供了一套涵盖智能信控、智能公交、自动驾驶、智能停车等一系列具体应用的智能交通解决方案。
随着交通强国与新基建等规划的推出，国内各大城市都在加速交通系统的数字化转型升级进程。但由于智能交通在全球范围内都是一个新的课题，缺乏统一的标准和技术体系，因此各城市的转型过程均为探索、摸索性质。
百度ACE引擎的推出，则正解决了这一难题，为各类城市提供了既包括底层技术，又包括丰富上层功能应用的完整解决方案，将进一步加速各大城市构建智能交通体系的进程，提升交通效率与城市治理水平。
▲百度“ACE交通引擎”的总体架构
智能交通是一个系统工程，AI人工智能、V2X通讯、云计算、地图等基础技术，智能信控、智能出租、智能公交等具体功能应用缺一不可，一般公司很难推出全套的解决方案。
百度AEC交通引擎背后，反映的正是其在AI、云计算、大数据等技术领域的深厚积累，以及在自动驾驶、自动泊车、车路协同等具体应用上的探索经验。目前，以百度ACE交通引擎已在北京、长沙等10多个城市展开了落地实践，并取得了一系列运行成果。
作为未来发展的关键趋势，全球不少科技公司都在觊觎智能交通这块大蛋糕，但由于缺乏技术积累和探索经验，目前很难拿出完整的解决方案。随着本次ACE交通引擎的正式发布，百度在智能交通这场科技竞赛中，其实又领先了一步。
一、百度ACE交通引擎发布 用AI助力城市交通升级
今天，在智能交通领域深耕多年的百度正式对外发布了ACE交通引擎，将其在人工智能、云计算、地图等领域的技术积累，还有在自动驾驶、车路协同、车联网等领域的探索经验全盘托出，为城市建设智能交通系统，提供了一个标准化、体系化的解决方案。
ACE三个字母分别是Autonomous Driving、Connected Road、Efficient Mobility的首字母，即自动驾驶、车路协同还有高效出行三大体系。
简单说就是，有了ACE引擎后，既可以在城市里部署自动驾驶汽车、实现停车信息智能管理，又可以根据车流情况自动调整红绿灯减少拥堵，或是根据交通路况，为导航用户推荐一条最佳的行车路线等。
甚至可以说，ACE交通引擎就是城市选择智能交通体系的一站式“购物中心”，想要实现哪一种具体的应用案例，都能找到解决方案。
▲百度“ACE交通引擎”面向智能交通七大场景
百度ACE交通引擎是由一个数字底座、两大智能引擎、N大应用生态构成。
一个数字底座指小度车载OS、飞桨深度学习框架、百度智能云、百度地图四大基础技术。
小度车载OS可以让私家车、公交车等各类车辆实现互联，收集并分享数据；飞桨可以实现高水准感知能力，让路灯、道路等基础设施可以感知交通信息；智能云是数据和信息的汇总与决策平台；地图则是智能交通的数字化基础。
通过底层数字技术实现车端和路端智能化、网联化后，即可衍生出自动驾驶和车路协同两大智能引擎，再基于这两个引擎，开发出具体应用。例如基于自动驾驶技术开发出无人出租、自动驾驶物流、自动代客泊车等应用；基于车路协同，开发智能公交、智能信控系统等。
很明显，百度ACE交通引擎是真正囊括了AI等底层技术，以及自动驾驶等上层应用的全栈方案。可以助力各大城市快速搭建起以实时感知、瞬时响应、智能决策为特征的现代化智能交通体系。
目前，百度ACE交通引擎已经在包括北京、长沙、保定等10余个城市落地。3月份百度又连续中标了重庆、阳泉、合肥的车路协同新基建项目，非常受欢迎。
二、部署快扩展性强 ACE引擎的四大优势
自2015年以来，我国陆续颁布了一系列交通强国政策，并重点引导传统交通向数字化、数字化转型。2019年，国务院、交通部等中央机构印发《交通强国建设纲要》，指出要推动大数据、互联网、人工智能、区块链等新技术与交通行业深度融合，提出到2035年基本建成交通强国，到本世纪中叶全面建成交通强国的发展目标。
近年来，不管是北上广深等一线城市，还是重庆、杭州、长沙、保定等二三线城市，都涌入到了建设智能交通的大潮之中。
但需要指明的是，智能交通虽是大势所趋，未来所指，但它毕竟是一个由AI、云计算、自动驾驶等新技术组成的新概念，在全球范围内都没有标准统一化、标准化的解决方案与案例可循。
各大城市虽然动作积极，但其实也是在一步一步地摸索前进，积累经验。
而包括了AI等底层技术，自动驾驶、车路协同等中层引擎，以及智能信控、智能出租等顶层应用的百度ACE引擎的推出，则正解决了这一难题、为各大城市构建智能交通体系提供了一套完整的综合解决方案。
即使放在全球来看，ACE交通引擎也算是一大创举。
对于城市的具体应用来说，ACE交通引擎具备四大优势。
首先，ACE交通引擎拥有智能信控、智能公交、智能出租等多种具体应用案例，可以满足不同城市的不同需求。比如有些小城市先期适合从智能信控入手提升交通效率，而北上广等大城市，则可在新区率先部署无人出租车，提升城市整体科技水准。
▲智能出租示意图
其次，ACE交通引擎的底层、中层、上层均由百度打造，在部署时会大幅减少技术供应商的数量，也就减少了联合开发和协同的时间，既提升了部署效率，又降低了后续的运维成本。
再次，ACE交通引擎上不同的功能应用基于同样的数字基座开发而来，在需要扩展功能应用的时候可以无缝衔接，比如某城市在部署了智能信控后，又想要引入无人出租车，则可快速与现有系统对接。
最后，ACE交通引擎作为一体化、全栈式的解决方案，也具备更好的迭代升级能力，在有新的更新和功能升级时，可以快速部署应用。
三、ACE引擎背后 百度已构建体系化智能交通能力
正如前文所言，智能交通是一个系统化的工程。
首先需要收集各交通主体的数据，上传至云端进行互联。然后基于交通数据，通过智能决策系统做出预判，对信号灯、导航APP，甚至是自动驾驶汽车发出指令，引导或者改变其运行状态。
而这个流程背后，又需要车载系统、车端\路端智能感知、通信模块、云计算、地图等一系列基础能力。对于全球任何一家科技公司来说，想要凑齐这些技术能力，都需要很长时间的技术积累和应用探索。
在这方面，百度此前的技术研发历程与应用探索，起到了关键作用。不管是在AI、地图、云，还是自动驾驶、自动泊车等方面，百度都已经拥有大批的技术专利和应用案例。
▲自动泊车示意图
单说最重要的AI技术和自动驾驶技术，百度各个拿得出手。
人工智能方面，百度拥有5712件专利，位居中国第一。在底层，其不仅自主开发了飞桨深度学习框架，还基于百度搜索引擎、小度语音助手等大量产品，拥有海量的文字、图片和语音数据，打造出了国内领先的AI生态——仅百度大脑就可输出240项AI能力，小度助手完成的语音交互次数已超过了50亿次。
自动驾驶方面，百度是国内起步最早、投入最大的大型科技公司。截止2019年底，其在全球专利申请超过1800余项。其拥有自动驾驶路测牌照数150张、全球累计测试里程超过300万公里。基于Apollo自动驾驶开放平台的全球开发者3.6万余名、生态合作伙伴178家。在国内，百度还是首批部署无人出租车的玩家。
▲百度无人出租车队
同时，全球几乎所有的主流汽车制造商（如宝马、戴姆勒、丰田、长城等等）、一级零部件供应商（博世、大陆集团、德尔福等等）、芯片公司、传感器公司和出行企业，都已加入百度Apollo的“朋友圈”。
在国内提及自动驾驶，百度既是一家绕不开的公司，同时又是自动驾驶“国家队”成员。
此外，百度地图也是国内两大移动地图服务提供商之一，拥有海量POI和路网数据，百度云也是国内重要的云服务提供商…
毫无疑问，正是这一系列的技术积累和应用探索，才能让百度在今日推出一体化的ACE交通引擎，为国内乃至全球城市交通体系的数字化转型，提供了一套完整的解决方案，推动智能交通体系更快落地应用。
四、智能交通争夺战愈发激烈 百度已领先一步
技术的进步不断推动着传统交通向更智能、更安全、更环保的方向发展，在交通强国国家战略的指引下，国内各地、各企业正在就智能交通展开新一轮的角逐。
对于各大入局的科技企业来说，评价胜利与否有两个指标，一个是前文提到的技术，另一个则是实际应用落地的成绩情况。
成绩方面，百度ACE交通引擎目前已在北京、长沙、保定等10余个城市落地实践。
2019年12月8日，百度Apollo和河北保定政府就保定市智能交管系统的落地实施达成合作，双方将对保定市区多个路口进行智能升级，通过增加感知设备、联网设备，实现交通流量的智能监管，并通过智能红绿灯对车流进行调整。
据悉，百度与保定签署的智能交通合作项目初期金额超过亿元，彼时这已经算是国内智能交通领域最大的单笔订单之一。
此外，百度还与河北雄安、沧州，湖南长沙等多座城市签署了智能交通技术的落地的合作协议。在刚刚过去的3月份，其还连续中标了重庆、阳泉、合肥的车路协同新基建项目。
这些正在推动的项目中，北京、长沙和保定已上线百度智能信控系统。同时，智能停车系统也已经在北京、石家庄、张家口等多城落地。
▲智能信控示意图
很明显，在智能交通这条赛道上，百度已经比其竞争对手，收获了更多的成绩。 这些成绩反过来，又说明了百度的技术能力与方案的完备性。
2019年12月，百度对旗下最重要的新兴业务团队——IDG智能驾驶事业群进行了架构升级，新设立了智能交通业务组。由此，百度内部正式地将智能交通业务提升到与自动驾驶、车联网两个核心业务一样重要的位置。
今天“ACE交通引擎”正式发布，意味着百度在智能交通领域探索的广度和深度都有了更多的扩展。
交通智能化的号角早已吹响。如今，百度基于其多年在人工智能、自动驾驶、车路协同、大数据等方面的技术积累和丰富的应用实践经验，正式对外发布ACE交通引擎，为推动实现交通服务现代化、精准化、便捷化提供了一套可控、全栈、开放的综合解决方案。
未来，随着百度“ACE交通引擎”在更多的城市落地，我国的城市交通智能化水平也将会得到进一步的提升。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
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合成音真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力，MOS评分达到业内顶级水准。
a.录音文件识别
针对已经录制完成的录音文件，进行语音识别的服务。
b.语言模型自学习工具
一键式自主优化方案，满足了各类用户对定制化场景的需求。
3、语音分析
构建语音交互场景下的口语理解和对话系统，提供给开发者自纠错能力及对话定制能力。
构建以图像视频为媒介的产品和应用，提升商业效率或创造商业新机会，广泛应用于新零售、新媒体、新制造等领域。
1、文字识别
将图片、照片上的文字内容识别出来，直接转换为可编辑文本的功能。
a.通用卡证
包含身份证正反面识别、护照识别、银行卡识别、名片识别、户口页识别。
b.通用文档
高精度识别各行业文档和表单表格，通用于各行业的通用文字识别。
2、图像识别
可精准识别图像中的视觉内容，包括上千种物体标签、数十种常见场景等。
a.票据识别
可结构化输出行业所需的各类票据关键字段内容。
b.手写识别
支持汉字、英文、数字、标点符号四类的手写体识别。
3、人脸识别
提供人脸检测定位、人脸属性识别和人脸比对等独立服务模块。
4、视频能力
通过对视频的多维理解，视频进行智能分析、主体识别、封面生成、内容检索等高效的服务。
致力于实现人与机器之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法，在客服、资讯、司法、医疗等场景有广泛的应用。
1、自然语言处理
阿里云先进的自然语义处理技术广泛应用在电商、金融、物流等行业中。
a.智能短信解析
在手机端实现智能化、富媒体的短信展现形式，增强用户体验。
b.商品评价解析
高效甄别正负面评价，当前已支持24个行业类别。
2、语义理解
为客户提供文本相似度和机器阅读理解等优质算法技术。
a.地址标准化
为企业，政府机关提供地址数据清洗，地址标准化能力。
b.NLP基础服务
为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具。
3、机器翻译
以解决全场景语言障碍为目标，覆盖全球214种语言。
a.NLP自学习平台
无需算法背景，即可通过平台快速创建算法模型并使用。
4、内容安全
帮助用户降低色情、暴恐、涉政等违规风险，大幅度降低人工审核成本。
1、智能客服
随着人工智能技术不断发展，越来越多企业开始引入阿里云语音技术来搭建自己的智能客服系统。
2、信息审核
借助AI能力，有效改变了过去仅依靠人工内容审核的低效模式,极大提升内容审核的效率和准确度。
3、智能会议
随着云视频会议的快速崛起，结合语音、视觉等AI技术能力，为企业带来全新的会议体验。
4、智慧法庭
以信息化为核心的智慧法院建设,将引领司法领域的又一次技术革新,为行业带来更多价值。
5、智慧课堂
随着AI能力的引入，更好地赋能教学，有效提升教学效率，节省大量人力成本。
6、智慧医疗
帮助用户个性化定制导诊场景，避免患者盲目就医，有效提升就医体验。
7、图片搜索
结合不同行业应用和业务场景， 帮助用户在自建图库中实现相同或相似图片搜索的以图搜图服务。
8、智慧媒体
结合阿里云AI的能力，打造从内容采集、内容制作到内容展示一体化媒体解决方案。
1、金融AI
AI是普惠金融的核心驱动力之—,A可以赋能金融企业节省大量人力成本提高效率，从而改善用户体验和减少信息不对称,助力金融客户实现智能化升级。
传统行业痛点：
√金融行业往往需要投入大星的人力，不仅使成本居高不下之外,繁复核验猃更容易使客户不满、甚至失去客户
√传统金融机构积累的大量纸质化信息的价值尚未被完全发掘，浪费大量数据资源
阿里云AI带来的价值：
Al将成为银行沟通客户、发现客户金融需求的重要手段。人工智能技术在前端可以用于服务客户，借助自然语言理解、语音识别等技术打造的客服系统,广泛应用于各类金融机构，提供24小时不间断的问答和营销服务依托计算机视觉技术主要集中在支付和金融账户登录等场景,从而助力金融客户实现智能化升级。
2、教育Al
随着AI技术的引入,教育行业正在脱离单教育辅助的角色,为受教育者提供科技赋能、内容完善、效果优良的课程,结合海量优质资源覆盖终身学习场景,实现高质量教育的可持续发展目标。
传统行业痛点：
√传统教育行业无法满足每一位终端用户的个性化学习
√批改系统、教学课堂存在大量资源浪费，并且准确性存在偏差
阿里云Al带来的价值：
以学习者为中心，借助阿里云AI能力，如语音、视觉、语义分析等AI技术，更好地赋能教学、管理、学习、考试四个重点场景，有效提升教学效率，节省大量人力成本。
3、交通Al
A智慧赋能交通行业,可助力交通信息广泛应用与服务,提升交通系统运行效率和管理水平,打造实时、准确、高效的城市交通智能体。
传统行业痛点：
√普遍存在的车辆干扰、遮挡标识等违法行为，对此需要大量人力成本去甄别辨识
√城市交通高峰期缺乏有效预测,造成大面积拥堵
阿里云AIl带来的价值：
通过借助AI的合理性、高效性,采集各种道路交通及服务信息，将深度学习、图像检测、机器视觉等技术应用在交通安全、文明出行、城市交通治理等场景中，可极大减少人工投入，大大提升工作效率，助力城市智能交通体系完善。
4、新零售AI
阿里云A技术渗透新零售领域,构建数据打通、场景贯通、深度触达的AlI+零售"体系，利用人工智能、算法等关键技术将人与货、人与场实时结合、真正打穿，全面提升运昔效率提升消费者体验,助力零售业数字化升级。
传统行业痛点：
√零售业是典型的劳动力密集型行业，在其运营、供应等环节需要大量的人力资源,通过AI辅助收银、客服、门店等场景提高效率
√随着人口红利消失，如何降低线下获客成本成为每一个零售企业必须要面对的问题
阿里云AI带来的价值：
阿里云AI航能新零售行业各环节，基于计算机视觉、语音语义及机器学习技术,赋翁能线上及线下零售商，在精准营销、商品识别分析、消费者识别分析、无人零售、智能客服等领域中广泛应用,有效降低人力成本，提升利润空间。
5、政务Al
以阿里云AI技术为基石,把人工智能技术属性和社会属性的高度融合,辅助政府在经济、治理、民生等领域的管理变得更加精细化、智慧化,整合并高效利用政务资源,助力政务数智化转型。
传统行业痛点：
√在有限的人力资源下，需要面对大量公众需求和提供完善便捷的办事服务
√海量政务信息数据，人力处理成本高、精准度低
阿里云Al带来的价值：
将人工智能技术广泛应用到政府工作中，利用文字识别、身份认证、人脸识别、智能客服等技术，加强政务信息整合和公共需求精准预测,有效提高工作效率，为政府服务工作的不断改善提供可靠保障。
6、司法Al
阿里云A正在利用大数据和人工智能推进着—场数字化、智能化革命升级，集中AI能力服务于中国司法行业,能有效提高司法效率、保证司法公开公正、提升司法公信力等作用和价值,为行业带来更多值得期待的创新。
传统行业痛点：
√存在大量繁琐的事务使法律服务效率低下,案件堆积成山
√传统法律咨询服务价格昂贵,无法有效帮助大量个体获得法律咨询
阿里云AI带来的价值：
随着阿里云AI技术的快速发展，在智慧法庭、智能庭南等领域下,需要依托智能大数据分析、语音识别、图像视预分析等多项人工智能技术，从而实现案情要素分析、庭审语音识别自动转写、庭审行为视频分析等功能，实现在减少人力投入、提高工作效率的同时,还能够比人工做得更快、更准确。
