张四海：一个云脑+三大能力，海信智慧交通发展战略引领城市大交通产业升级

　　“海信已经形成了‘1+3+N’的智慧交通发展战略，通过构建一个交通云脑，打造大数据、视频AI、场景化积累三项能力，赋能全场景交通业务，引领并推动城市大交通产业升级！”在11月9日举行的第十七届中国智能交通年会暨2022中国智能交通大会上，海信网络科技公司总裁张四海发表了《海信云脑技术助力城市大交通产业升级》主题演讲，明确指出海信将以云脑技术擘画城市大交通，积极掌握智慧交通创新发展主动权。

　　从智能交通到智慧交通，面临四大挑战

　　交通是兴国之要、强国之基。《交通运输信息化“十三五”发展规划》明确指出，智慧化将成为交通运输系统的显著特征，对行业治理体系和服务模式产生广泛而深刻的影响。党的二十大报告明确指出，要加快建设交通强国，在政策加持、技术推动的新时代背景下，智慧交通成为我国建设交通强国的必由之路。

　　当交通智慧化走入深水区，企业应如何突破创新引领行业？海信认为，智慧交通“下一程”还面临四大挑战。“第一就是视频AI应用效果不显著的短板，”张四海明确指出，这主要表现在通用AI算法缺乏交通属性导致的事件发现不及时、检测不准确。其次，数据挖掘效果差，大量数据未被激活、应用、共享，沉睡数据难以发挥赋能交通的价值。第三，单一事件指挥模式难以应对复杂交通场景，指挥凭人工、效果靠经验。第四，交通问题牵一发动全身，依靠单一行业难以进行有效治理，跨行业、全周期的综合施策才是城市级安全畅通的必由之路。

　　一个云脑+三大能力，海信打造智慧交通发展战略

　　面对技术进步和行业挑战，海信基于多年积累形成了“1+3+N”智慧交通发展战略，构建一个交通云脑，让数据驱动代替流程驱动；打造大数据、视频AI、场景化积累三项能力，赋能全场景交通业务，引领并推动城市大交通产业升级。

　　站在智慧城市角度看，交通是拉通城市、社区和家庭的核心。“交通云脑发挥着举足轻重的作用，”张四海在发言中指出，海信交通云脑将多年沉淀的数据关系、业务关系、特定行业专家经验储存于知识图谱，辅助大数据引擎，深挖城市交通规律、交通问题根因、车流溯源、拥堵蔓延预测、事故风险预测等数据内涵。辅助视频AI引擎实现事故、态势等200多种交通专业算法。

　　技术创新只是从0到1的开端，如何实现技术落地才是技术价值的最终体现。“在深入建设过程中，我们基于各地交通特征和业务诉求，逐渐总结积累出场景化能力，实现由流程驱动转变为数据驱动。”海信云脑自发布以来已应用于城市交通管理、公交智能调度、智慧高速、智慧停车、综合交通枢纽等多场景并发挥价值，通过大数据、视频AI、场景化积累等能力为交通转型升级提供支撑。

　　打造大数据核心能力，驱动应用升级

　　大数据是海信云脑核心能力之一。目前，海信在大数据方面已构建起两大能力，其一围绕畅通、安全等7大类153个业务场景，积累了数百种业务应用模型，再者打造高效专业的建模工具，降低数据分析门槛，将建模周期由天缩短至小时。

　　“目前，海信大数据能力已在缓堵保畅、安全防控、公交降本增效、辅助领导决策等领域发挥重要作用。”缓堵保畅是交通管理的重点难点，尤其机动车保有量的增加与城市发展进一步加剧了拥堵，破“堵局”疏“动脉”，海信形成了涵盖问题识别、成因分析、策略自动推荐、效果闭环评价的信号优化闭环流程，通过自动识别5类交通问题、自动分析4大类20种问题成因，进而自动推荐控制策略，并在方案运行后通过三维评价以全城自动巡检代替人工逐个现场巡检。

　　“随着大数据不断深化应用，实现全城‘少人化’甚至‘无人化’信号自动调优指日可待。”张四海指出，以兰州市天水南路为例，过去需要17天完成的信号优化工作，如今7天即可完成，工作效率提升60%；在兰州市机动车保有量增长10%的情况下，取得高峰延时指数下降3%的效果。

　　安全是交通治理重中之重，也是海信以大数据驱动应用升级的又一典型例证。通过大数据深度挖掘，海信从时空规律和车辆行为等维度进行研判分析，结合车辆静态特征、出行时间规律、路线规律等生成可疑车辆名单并精准识别查缉，将过去靠人工不好发现、不易排查的安全隐患“一网打尽”。该功能在镇江上线后，4个月查获黑班线车156辆，同年黑班线车模型入选公安部建模大赛。

　　公交是城市交通健康发展的核心，是市民出行的主要选择。面对当下公交客流量下降、经营压力大的困境，海信以公交云脑为核心打造“客流分析-线网优化-行车计划-智能调度”完整技术体系。通过精准分析预测4种场景客流和车辆周转时长，打造支持8种约束条件和3种优化目标的行车计划优化模型，优化运力投放和排班，同时从服务水平和资源投入对优化效果进行评价并多次闭环迭代，助力公交降本增效。目前，该技术已在西宁60条主要线路应用，优化后日均减低效里程2.2万km，年节约成本6000万以上。

　　众所周知，交通是数据产生应用的典型行业，掌握数据是应用数据的基础。但目前大量数据停滞于堆砌状态，只注重展示效果能看不能用，难以支撑实战。海信以全局掌控、问题导向进行分级分层设计，形成“高层全局驾驶舱-处室业务分舱”体系，全面覆盖保畅通、护安全、守秩序3大重点目标、实战指挥与监督监管2项核心工作，实现宏观发现问题、层层钻取深挖原因、闭环处置全打通，赋能领导决策精准高效。

　　提升系统智能化水平，以视频AI驱动交通问题解决

　　视频AI是海信智慧交通发展战略另一核心能力。张四海介绍道：“海信围绕交通场景持续积累实体、事件、行为、规律4大类200多种交通专业算法，为视频AI赋能交通各行业奠定基础”，尤其在识别拥堵、事故检测、设备故障检测、车端应用等场景中，海信视频AI能力成效显著。

　　识别是交通管理的先决条件，拥堵识别、事故检测、设备故障检测等犹如建设地基，如果底层建筑不牢固，上层既做不好也做不牢。针对拥堵识别，海信突破高点监控检测目标小、目标角度旋转等难题，实现工程环境下拥堵准确率98%，让高点视频“看得清、看得远”。针对事故检测，海信抽离碰撞距离、行人逗留等8个事故核心要素，构建全要素感知模型，做到离线评测准确率90%以上，对比122警情单，事故漏检率小于5%的效果。

　　针对设备故障检测，海信复用电警设备实现17种信号灯组合、8种故障检测，支持全时段检测分析，日间准确率85%，夜间准确率70%以上。在车端应用场景，复用智能车载本身的算力，内置ADAS、DMS、BSD功能，实时检测车辆行驶安全隐患，实现碰撞预警、疲劳驾驶等安全隐患检测综合准确率90%以上，高度集成化的AI一体机，也大幅降低了企业建设成本。

　　10大类指挥场景，实现靠人指挥转向AI研判指挥

　　指挥调度是交通管理的核心业务，问题频发、场景多变是其显著特征。传统指挥调度往往依赖人工与经验，效果因人而异。突破单一指挥模式弊端，海信对早晚高峰、节假日、恶劣天气、大型活动等10大类104小类指挥场景指挥模式进行归纳总结，固化成优秀指挥方案，降低指挥难度与门槛，不仅实现精细化与高效化，更实现靠人指挥向AI研判指挥的转变，打造“人人都是优秀指挥员”的指挥效果。

　　在演讲最后，张四海表示，“随着各细分交通行业治理的逐步精细化，越来越多的交通问题需要通过综合交通协同共治。”海信将持续夯实云脑的大数据、视频AI和场景化积累三大能力，坚持以数据驱动交通问题发现、以AI驱动交通问题解决，深化交付和服务能力，探索交通运营服务模式，促进交通与环境和经济的协调发展，逐步从行业精细治理走向城市交通综合治理。