阿里云切入智慧交通跑道 技术导向成城市云竞争新趋势

  • 作者:zccc
  • 来源:网络
  • 2020-07-24 12:13:11

外汇天眼 APP 讯 : 随着云计算市场的进一步爆发,头部云计算厂商对垂直行业的渗透速度也在加快。7 月 23 日,阿里云智能高速自由流项目负责人崔磊对第一财经记者表示,目前阿里云...

外汇天眼 APP 讯 : 随着云计算市场的进一步爆发,头部云计算厂商对垂直行业的渗透速度也在加快。

7 月 23 日,阿里云智能高速自由流项目负责人崔磊对第一财经记者表示,目前阿里云智能 AI 稽核分析系统已经全面落地广东,在 114 条近一万公里的高速公路体系中均部署了阿里的云边一体方案,这也是全国首个高速不停车收费 AI 稽核项目。

" 智慧交通 " 一直被视为阿里云 " 城市大脑 " 最为核心的业务。国信证券表示," 交通大脑 " 通过城市一体化计算平台、城市数据资源平台和人工智能开放服务平台,集即时、全量、全网和全视频的能力特征于一体,将整个交通出行行业全连接,让大数据、AI 和云计算的技术价值得到体现。值得注意的是,阿里的四款 AI 视觉平台,天曜、天鹰、天机、天擎已经可以实现对城市里的交通事件、事故进行全方位实时感知、自动巡逻。

广东作为全国交通大省,路网构成复杂。据悉,今年广东省高速公路通车总里程已达到 9495 公里,连续 6 年位居全国第一,同时广东车流量巨大,全省日均车流量超过 500 万。随着省界收费站的取消,ETC (电子不停车收费系统)" 上车 " 潮爆发,广东省半年新增千万 ETC 用户。

但收费效率、准确率急需提升,也给底层技术平台带来了新的挑战。因为缺乏新技术支持,在今年 1 月高速公路 " 撤站 " 后,一些地区出现了错误计费、重复计费、收费时间错误等问题。

对于阿里来说,这一痛点是快速切入行业的机会。

但从技术的角度上看,海量通行数据的实时收集与处理确实是最关键,也是最困难的。以广深高速为例,日均车流量超过 40 万辆次,节假日高峰期时,车流量超过 60 万辆次,共计 80 余个龙门架 , 每日产生上亿张图像,这对网络带宽、数据存储和分析处理都是极大的挑战。

去年年底,阿里云的 " 高速自由流稽核项目 " 已在广东正式落地,这也是全国首个高速不停车收费 AI 稽核项目。

" 这一项目引入了阿里云的云计算、AI 视觉识别和数据技术,能快速处理 TB 级的海量通行数据(相当于几千 GB),从上亿张图片中准确识别出车辆,如果是靠人工识别,需要数月时间。" 崔磊对记者表示," 高速自由流稽核 " 技术保证了 " 撤站 " 后的高速收费更准确、高效,而错误计费、重复计费、" 大车小标 "、" 货车客标 "、" 买短跑长 " 等问题都得到了解决。

2018 年 7 月,阿里云城市大脑发布大规模视觉计算平台 " 天擎 ",这是继天曜、天鹰、天机后,ET 城市大脑的第四款 AI 视觉产品。机构预 测,未来几年,我国机器视觉产业规模将继续保持稳定增长,市场规模到 2020 年有望达到千亿级水平。

" 达摩院在阿里云智能也算是比较全的算法产品,在城市交通方面都有涉足,主要是以特征识别为主,除了解决高速路段收费和人工智能稽核对特征图片的识别以外,在城市交通方面也有一些尝试,比如公交车站,或者交通拥堵的城市情况,进行交通疏导和预测,也是基于达摩院的图像识别获取能力。" 崔磊对记者表示。

" 具体来说,高速上的龙门架会给通过的每辆车拍照,这些照片将为推理路径提供非常重要的证据。基于这些照片,阿里云的 AI 视觉识别、深度学习技术能够从海量视频图像中对车辆进行检测识别,得到车辆高维全局特征信息,以及车牌、车型、颜色、品牌等局部特征信息,再通过时间、空间位置判断,可得出一条更准确的路径,我们称它是多维推理路径。" 崔磊告诉记者,在项目中运用了阿里云的 AI 视觉识别技术和达摩院 " 天曜 " 算法,可以更加清晰地反映车辆实际通行与收费情况。通常,一天的图像存储总量就达到 TB 级(几千 GB),目前阿里布局了超过 100 台边缘节点服务器覆盖了整个广东省域范围的各路段中心。

业内人士指出,从云计算厂商的竞争趋势来看,过去更多是 " 跑马圈地 ",多以价格战模式抢夺市场。

有机构统计,过去五年,华为、腾讯、阿里巴巴、百度等共中标 117 个智慧城市(城市大脑)项目信息,涵盖 25 个省市地区、44 个城市,涉及招标金额 102 亿元、中标金额 98 亿元,平均每个项目 8376 万元,14 个项目超过 1 亿元。

但近年来以技术为导向的产品竞争成为了新的趋势。无论是华为的昇腾和鲲鹏生态,还是腾讯的 " 星星海 " 服务器,在城市云的竞争跑道上,技术的升级成为头部厂商布局的 " 杀手锏 "。

  • 相关专题

免责声明:本文内容由互联网用户自发贡献自行上传,本网站不拥有所有权,也不承认相关法律责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,请发送邮件至:operations@xinnet.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,本站将立刻删除涉嫌侵权内容。

相关文章

免费咨询获取折扣