行业互联网|加速普惠AI落地，华为云让深圳出行更加美好
7月27日 ， 华为云TechWave人工智能专题日召开 。 会上 ， 多位大咖畅聊智慧城市、智慧医疗、产业升级等AI普惠的方式 ， 畅想未来美好生活 。
其中 ， 深圳市公安局交通警察局局长徐炜、华为云人工智能领域总裁贾永利重点分享了华为云EI交通智能体助力深圳交通治理的场景和案例 。
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高端对话环节（图右至左：华为云人工智能领域总裁贾永利 ， 深圳市人工智能与机器人研究院执行院长、国际欧亚科学院院士、IEEE Fellow李世鹏 ， 深圳市公安局交通警察局局长徐炜）
今年恰逢深圳经济特区设立40周年 ， 深圳市智慧交通的成果正是深圳作为国际化大都市和中国"智极"的真实写照 。 通过深圳交通治理的成果 ， 人们能看到AI使能智慧城市的实际效果 ， 也能够一窥未来智慧城市生活的样貌 。
据徐炜局长介绍 ， 深圳特区建立40周年以来 ， 交通伴随着城市的发展 ， 深圳交通水平也在不断进步 。 在科技的助力下 ， 深圳部署了全国第一个有箭头的信号灯、第一套电子警察、第一个车牌识别系统 ， 再到现在第一个智能信号控制系统 ， 深圳的交通治理水平得到了长足的进步 。
作为一个国际大都市 ， 深圳现在机动车保有量约352万辆 ， 外地车超过100万辆 ， 每天城市交通系统监测到每天上路的城市车辆有260万辆 。 从城市占地面积和机动车保有量的比率来看 ， 深圳的机动车密度在全国乃至全世界都排在前列 。
然而深圳的拥堵指数在大城市中却是是比较靠后的 。 中国社会科学院社会学研究所、未来交通与城市计算联合实验室等单位发布的《中国主要城市交通分析报告》中 ， 深圳在2010年到2014年间时有上榜 。 但在2014年后 ， 深圳已悄然退出了"中国堵城"的行列 。 这其中人工智能的作用不可忽视 。
深圳交通治理的核心难题是 ， 如何在相对狭窄的地方内 ， 保证整个城市交通运行更加安全 ， 更加畅通 ， 更加文明 ， 更加有序 。 为此 ， 深圳市联合华为云部署了华为云EI交通智能体TrafficGo 。
TrafficGo借助人工智能从超带宽交通网络、全城交通流量感知、人工智能辅助执法、大数据打击效率提升四个方面提升市民的出行体验 。
超带宽交通网络让深圳交通治理有了一个超快的大脑 。 这是深圳交警与华为合作建设的基于高快速度光纤传送的OTN网等技术 ， 支撑满足400G带宽的传输能力、超过20PB的数据存储能力、百亿级的数据处理能力 ， 数据承载能力是传统公安网络的40倍 。
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在超带宽交通网络的支撑下 ， 深圳交警建立起了交通流量感知体系 。 在华为云+AI的支持下 ， 深圳交通监控视频里的车流得以实现秒级感应识别 ， 并实时进入到大数据系统进行交通流量分析 ， 各种卡口、雷达、线圈的数据也被融合到数据湖中利用起来 。 华为云EI智慧城市还端到端地打通了深圳交通信控系统 ， 并通过将深圳交通指挥调度系统接入AI控制 ， 真正实现了从感知到决策到执行的闭环 。
通过车牌识别、油站车牌识别等系统 ， 以视频方式检测交通流量 ， 准确率达到了95%；每月采集过车数据约7亿条 ， 同时整合内、外部78个系统数据库近40TB的数据 ， 有力支持交通大数据的拥堵分析和优化方案 。
有了如此强大的交通流量感知体系 ， 深圳市可以让单个交通路口根据交通情况"随机应变" 。 因为交通治理的关键就在路口 ， 路口的关键是信号配时的自身控制 ， 保证整个路口通行能力最高 。 深圳市原先的方案是单点控制 。 即一个单点一天有20套、30套配时方案 ， 不同的时间节点运行不同的配时方案 。 但如果车流突然改变 ， 固定配时方案无法根据车流自动调整 。
TrafficGO通过监测交通流量可以自动指挥路口的交通信号灯变换 ， 而且能够机器学习 ， 根据现状与历史方案效果 ， 对车流进行最优的配时方案 。 目前 ， 深圳的智能交通路口从华为公司周边的8个发展到全市的大概200个路口 。 经过大概一年多的运行 ， 通过制定精准的交通信号管控模式、科学设置路口渠化及交通组织创新 ， 高峰时段车辆通过的平均延误时间减少了10% ， 大大缓解了交通堵塞的压力 。
接下来 ， 深圳计划未来几年要把全市2000多个路口全部接入信号控制器 ， 显著提升全市的交通路口通过能力 。 让整个城市所有路口交通流能够达到相对均衡 ， 整个城市的通行效率最大化 。
此外 ， 人工智能还有开启"生命通道"的特殊技能 。 执行任务中的救护车、应急牵引车、消防车只要对交警发出请求 ， 交通指挥系统就自动给它规划一条路线 ， 保证车辆一路绿灯 。
人工智能的能力还推动了人工智能辅助执法力度的加强和打击效率的提升 。 在AI支持下 ， 深圳交警大数据研判平台实现了对卡口数据运算的秒级响应 ， 基于对车辆外观特征识别的二次识别技术 ， 日处理图片能力达到1000万张 ， 对于违章图片的识别达到95%以上 。
而大数据建模的引入 ， 让AI能够模拟出异常驾驶行为的状态 ， 进而配合强大的道路监测能力 ， 将异常驾驶从普通驾驶中实时区分出来 ， 通报交警 。
人工智能助力深圳交通的另一个重点工程是深圳机场 。 人工智能对于飞机的停机位的调度进行了大幅度优化 。 深圳机场提供泊位是通过AI综合计算飞机的尺寸、航线、前后航路、天气情况等诸多因素 ， 在复杂的约束条件下做最优排布 ， 达到了更高的效率 。
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在未来 ， 5G、物联网、车联网、车路协同等技术将和AI一同更深入地参与交通治理之中 。 新技术的普及也为未来的智慧交通提供了更广阔的想象空间 。
深圳在新洲路搭建了全国第一条5G的示范路 。 只需一个简单的摄像头作为前端感知点 ， 就能够承担记录、监测、执法等众多职能 。 未来 ， 这样的路段会大规模普及 。 届时 ， 城市交通将能够为车辆定制出行时间 。 如果感知能力和运算能力足够 ， 甚至能为每个人的早晚高峰出行都分配一条路线 。
当然 ， 这样的能力要基于前端感知点的充分部署 ， 基于持续为城市交通投入大量灵活的算力 ， 更基于华为云TrafficGo这样的智慧交通系统更加完善 ， 更加强大 。
【行业互联网|加速普惠AI落地，华为云让深圳出行更加美好】在深圳40年之际 ， 人工智能为这座城市提供了强大的智力支持 ， 未来随着技术的发展 ， 这座城市也将呈现出人类智慧生活更多更精彩的可能 。
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