一家企業的競爭力，核心的兩個要素就是市場和技術。賽文交通網數據分析，2019年上半年市場缺乏超大型項目，項目平均規模下降，市場項目數量減少，整體處于低潮期。市場低迷，企業的注意力則更多的轉移到了技術發展上。通過觀察分析，盤點了十項智能交通領域的熱點技術。

01、信號控制統一平臺

當前很多城市都安裝了多個品牌的交通信號控制機，由于各廠家系統之間通訊協議的不兼容性，不同控制系統的信控基本概念、基本方法也存在差異，導致各廠家生產的信號機之間不能進行（區域）協調控制，交通流檢測系統無法與信號機聯動實現實時自適應交通控制，跨平臺勤務管理過于繁瑣、復雜，容易導致一座城市或區域內的交通信號控制器/系統的后續擴容和維護維修仍只能使用這個品牌的產品。

公安部交通管理科學研究所近兩年提出新方案。希望通過建設統一的大數據平臺，實現不同系統數據的互聯互通，支撐信號控制系統優化，并且能將方案下發到各家信號系統去執行。

2018年，深圳市提出將在各信號廠家平臺基礎上，上馬統一的交通信號平臺。這一想法將信號統一平臺推向了高潮。

了解到，目前海口、長沙、銀川、武漢、南寧、合肥、北京、十堰、廣州等城市已經或正在準備建設城市級的統一信控平臺。

市場方面，阿里、平安、深圳交通中心、北方工業大學、訊飛，甚至包括海信等都在尋求不同程度的開放與融合。

02、交通信用

2017年4月，公安部、中央文明辦、住房和城鄉建設部、交通運輸部四部委、辦聯合印發《城市道路交通文明暢通提升行動計劃（2017—2020）》。明確提出要推進文明交通征信體系建設，加快交通出行領域信用記錄建設，推動信用信息共享和應用，建立守信聯合激勵和失信聯合懲戒機制。

城市交通管理方面，網約車、共享單車、分時租賃等共享交通出行方式，為使用者提供信用評分，方便分類管理。

2019年9月6日，貴陽市發布了駕駛人誠信系統，其唯一載體、移動端應用斑馬信用APP同步上線。這套系統將根據駕駛人的交通違法情況，利用大數據的技術和方法建立科學立體的交通行為評價體系，為每一位駕駛人計算交通信用分。

此外，還有一些地方政府已經開始制定停車信用獎勵和聯合懲戒機制的制度，并將部分道路交通違法行為與個人信用掛鉤。

03、邊緣計算

所謂邊緣計算，是指在靠近物或數據源頭的一側，采用網絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，就近提供近端服務。

在未來的智能交通應用環境中，“云計算”就相當于智能設備的大腦，處理相對復雜的進程;而“邊緣計算”就相當于智能設備的神經末梢，進行一些“下意識”的反應。

2016年開始，深圳交警攜手華為，借助邊緣計算能力，科學制定治堵方案，實時監測反饋交通情況，實現智能管控。

2017年，海康發布了“IOT-基于神經網絡的認知計算系統--海康AICloud框架”，由云中心、邊緣域、邊緣節點三部分構成，實現從端到中心的邊緣計算+云計算。

以信控為例，云平臺匯聚全城路網、過車、信控配時數據，提供全局的交通數據“超腦”計算中心。在路口終端，邊緣計算系統則自主學習路口的交通流模態，通過場景適配自主生成路況管理預案庫，自動調節路口的交通秩序管理手段。

快來get2019年十大智能交通熱點技術

2019年，易華錄發布了邊云協同交通信號控制系統，在邊緣，通過邊緣計算模塊跟傳統信號控制器相結合，形成新一代邊緣計算信號控制機，實現對路口的信號顯示設備、路口數據采集設備、車聯網設備及交通誘導設備信息的互聯互動。

2019年8月，騰訊云也推出了物聯網邊緣計算平臺，讓云端強大的計算能力快速延伸到用戶的邊緣。

激進的阿里云當然也不會落下，聯手千方科技，共同開拓智慧交通、邊緣計算市場。在邊緣計算領域，雙方共同推進“云+邊+端”的全鏈路解決方案。

據了解，目前在邊緣計算的行業應用中，交通運輸所占比例高，如此看來，交通邊緣計算或許是下一個風口。

04、交通安全事故預防

“十三五”公安部科技創新專項規劃中提出“開展風險干預技術集成應用，實現重大事故的主動監測與防控”。

無論是公安部門還是相關企業都開始嘗試一些事故預防預警技術。

公安部交通管理科學研究所領域首席研究員姜良維提出要針對高速路復雜公路情況和惡劣行車環境下來研究人工智能視覺芯，全息感知，基于深度學習的機動車通行行為精準識別;研究了技術之后，開始研制具有高速公路交通事故預警預測的新型交通監控設備，應用于交通違法多發路段，解決復雜交通場景下路況的感知、行為智能識別;最后構建事故的綜合評估、提前預警、即時干預的技術體系。

2018年，宜春交警在深村試點安裝了海康威視的彎道預警系統，這套系統可以通過視頻、射頻精準采集車輛、人員的存在、動態等參數，并分析兩者是否存在交通沖突，并將沖突信息發送到盲區側的電子顯示屏上，提前提醒人車注意沖突危險。

據了解，截至目前，該道路安全預警系統在宜春鄉村地區一共試點了6套。

05、交通分析研判

交通信息分析研判是通過對各類交通數據信息的采集整理、融合、挖掘分析，為交通相關部門提供輔助決策支持，達到分析精準、效率提升、決策科學、管理精細的目的。

近年，基于大數據的分析研判充分利用大量非結構化數據，采用大數據分析技術，能實現跨區域、跨部門、跨行業的信息共享和深度挖掘應用，能完成對交通運行、安全、監管、資源優化配置等整體態勢的評估分析與預警，實現了分析研判技術質的飛躍。

擁有豐富地圖數據的百度和高德在城市交通分析評價上都做了進一步提升。

百度地圖于2018年聯合清華大學數據科學研究院交通大數據研究中心共同推出了城市交通擁堵綜合評價體系，即“城市交通擁堵六維特征畫像”，并按照汽車保有量對城市進行了等級劃分，從多個維度對同等級城市的交通情況進行了分析比較。

2019年8月13日，高德地圖發布了基于AI和大數據、實現城市交通智能分析評價診斷功能的“明鏡系統”。“‘明鏡系統’就像一臺針對城市的CT，能夠從多個維度對影響城市交通的因素進行掃描，提供一份城市交通運行‘體檢報告’并分析原因，為精準化綜合施策提供依據。

06、ETC

取消省界收費站政策一出之后，ETC無疑成了交通界的“寵兒”，各種大項目接踵而來，趁此良機，ETC企業又加緊了“進城”的步伐，ETC技術在城市交通領域的應用又迎來了新的高潮。

2019年6月，國家發展和改革委員會、交通運輸部發布《加快推進高速公路電子不停車快捷收費應 用服務實施方案》明確提出，鼓勵ETC在停車場等涉車領域應用，2020年12月底前，基本實現機場、火車站、客運站、港口 碼頭等大型交通場站停車場景ETC服務全覆蓋;推廣ETC在居民小區、旅游景區等停車場景的應用。

在ETC快速普及的背景下，ETC 支付的應用場景有望向停車場、路內停車、加油站、汽車美容等汽車消費場景延伸，2020年7月開始OBU也將進入前裝選配。

以ETC代表企業金溢科技為主，智慧停車業務推出了一站式解決方案，包括ETC+車牌識別雙模識別產品、車位引導產品、AI人臉識別產品等， 形成人行車行一體化、路內路外一體化的設備提供和服務。未來還重點做ETC停車支付以及無人值守服務的提供。

07、交通大腦

作為智慧城市的起點，互聯網企業紛紛以智慧交通為切入點進入。2016年阿里云提出城市數據大腦，首次公開進入交通領域。自此以后，交通大腦的熱度也一直居高不下。

阿里云的交通大腦2017年開始走出杭州，遍布衢州、烏鎮、蘇州、桐鄉、上海、海南、吉隆坡等城市。交通大腦通過城市一體化計算平臺、城市數據資源平臺和人工智能（AI）開放服務平臺，集即時、全量、全網和全視頻的能力特征于一體，將整個交通出行行業全連接，讓大數據、AI和云計算的技術價值得到體現。

百度地圖在交通大腦系統上為城市交通量身打造了一整套行業解決方案：交通實時監測與研判平臺、DuGIS 智慧離線地圖、智慧誘導屏發布平臺、智慧信號燈解決方案、交通大數據報告、路況播報平臺，立足的是出行的場景、定位數據及人群洞察。

除BAD等互聯網企業外，華為、易華錄、方緯科技、科大訊飛等企業也都提出了交通大腦概念。毫無疑問，關于交通大腦的技術探索正是風口。

08、車路協同

繼2017年公安部交通管理科學研究所聯合華為在無錫小規模車路協同技術測試之后，2018年在公安部、工信部的指導下，在無錫市政府的大力支持下，公安部交科所聯合中國移動、華為、中國信通院、無錫交警支隊等6家核心單位，10家主流車企在內的23家參加單位，共同建成全球首個車聯網城市級驗證示范環境。

此外，阿里巴巴與交通部公路科學研究院共同成立了車路協同聯合實驗室，探索自動駕駛和道路智能化解決方案。百度也宣布了Apollo車路協同方案正式開源，成為全球首個在車路協同領域內進行開源的企業。

2019年上半年國家層面積極推動智能網聯發展，促使市場熱度繼續增溫，介入車路協同的企業也相繼增加。

未來，隨著5G的逐步商用，結合道路交通基礎設施統籌規劃部署等優勢，我國通過 V2X 技術實現智能網聯、車路協同呈現加速發展趨勢。

09、AI+交通

無論是政府的政策扶持還是行業的發展，都為智能交通創造了一個良好的環境， “AI+交通”將突破更多可能，成為主要趨勢。

“2019年世界人工智能大會”上，科技部李萌副部長在會議宣布了新一批“國家新一代人工智能開放創新平臺”名單，依圖公司、明略科技、華為公司、中國平安、海康威視、京東集團、曠視科技、360公司、好未來公司、小米公司十家公司入選，加上先前入選的百度、阿里云、騰訊、科大訊飛、商湯集團5家公司，人工智能“國家隊”已有15家。

AI在交通領域已經廣泛應用。自動駕駛領域，主要應用于車輛的自動駕駛模式，從車輛感知到決策，以及訂制化的預測與維護功能，可增加機動性、降低交通事故的發生率、減少城市停車位的需求量。

城市交通領域，借助AI的軟件與硬件系統、傳感器、影像系統、交通的遠程通訊與監控系統，獲得實時交通狀態，并依據實時交通狀態而改變交通號志，減少交通堵塞現象與碳排放量，借以提高行人安全、改善生活質量。

停車領域，借助AI與云端數據分析以驅動應用程序，進行路線圖的選擇、停車位的匹配，以提供車輛辨識空閑的停車位置。

高速領域，在車聯網以及無人駕駛，應急預案匹配、無感支付、逃費稽查、智能交互式客服、行為監督、智能路徑規劃和交通誘導等多方面逐步得到應用和發展。

10、網絡信息安全

智能化普及的同時，交通行業也面臨著網絡信息安全的問題。在高速公路方面，取消高速公路省界收費站進入倒計時，現有的收費站、收費車道、ETC系統硬件及軟件需要進行改造升級，高速公路聯網收費系統的整體網絡安全也需要同步規劃。2019年5月，交通運輸部印發了《聯網收費系統省域系統并網接入網絡安全基本技術要求》。

在城市交通方面，汽車聯網以后也會帶來很多信息安全問題。相關部門也在籌劃建立完整的身份安全認證機制，未來，還將要建立可信的路側單元RSU、可信的車載單元OBU、密匙管理系統和數字證書。

來源：賽文交通網