以AI入局商湯科技“踏浪”智慧交通賽道
——專訪商湯科技交通研發總監武偉

文/本刊記者 陳楠枰

供圖/商湯科技

近日，商湯科技交通研發總監武偉忙得不可開交。作為進軍交通賽道的重要舉措之一，商湯科技將與江蘇交通控股有限公司聯合推進面向高速公路場景的智慧視圖技術研發和應用，共同搭建交通視覺算法平臺，以AI賦能江蘇智慧高速和數字化交通產業的高質量發展。武偉和他的團隊也參與其中。

從智慧感知到決策智能，這家長期投入于原創技術研究，在計算機視覺領域具有深厚積累的人工智能軟件公司，自2019年至今，圍繞智慧交通版塊動作頻頻，2021年更是不斷擴充產品矩陣，引發行業側目。

入局賽道

談到入局交通賽道的初衷，武偉表示，從技術層面看，多年來，商湯科技已在交管和智慧城市場景有了長時間的深度應用，底層技術上復用程度較高，積累的通用性技術與交通場景結合，或能為行業帶來一定變革。

同時，交通還是一個不錯的商業賽道，不僅《交通強國建設綱要》瞄準了人工智能的應用，新發布的《國家綜合立體交通網規劃綱要》也提出要推進交通基礎設施的數字化和網絡化，以及要利用新技術來賦能交通基礎設施的發展。武偉由此認為，“交通運輸在互聯化和智能化建設與發展上，將持續具備較高的需求和穩定的投入。”

實際上，在交通運輸場景中，商湯科技最先選擇了軌道交通版塊發力。“我們在鄭州地鐵、哈爾濱地鐵、西安地鐵、成都地鐵等均有落地，為全國500余個車站提供地鐵無感乘車服務，可實現無感乘車、測溫、大客流智能分析等功能，創造了軌道交通行業多個第一，在技術創新、合作模式等方面樹立了行業標桿。”

智慧高速被商湯科技判定為整個交通領域中“增長曲線較快的點”。2020年，武偉帶領團隊正式開辟了智慧高速產品線。“去年我們主要將精力放在打造平臺上，今年開始著重構建一些業務系統。”

在武偉看來，雖然高速公路的大規模建設時期已經過去，但其后的管（管理）、養（養護）、運（運營）等環節中，蘊含著巨大的創新和發展機遇。以各細分領域已有的垂直的信息化系統為支撐，商湯科技將可以幫助舊有的信息化系統進行智慧化轉型，為之帶來突破甚至變革。這是商湯科技在智慧高速版塊中的自我定位。

為此，商湯科技與廣西高速集團開拓了“云”控養護、稽逃費等場景合作，獨創多模態聚類技術應用高速稽核場景，解決無牌、遮牌、污損和換牌等逃費頑疾；也為天津中交遠洲及山東臨沂公路局等單位提供智慧養護服務，AI公路病害識別技術極大提升工作效率，并致力打通“云上”協同。

商湯科技的優勢顯而易見。人工巡檢的成本雖是中等成本，但耗時較長，準確率也只能達到80%以上，工人較易疲勞。而AI自動巡檢可以達到95%以上的精度，并不斷迭代升級，一小時就可完成識別到輸出報告的全流程打通。表現出整體效率高，標準化程度高，可靠性高，直觀性高等優點。“特別在很多人眼未必能瞧見的裂縫被機器智能識別出來后，業主還是很震驚的。”

此外，根據交通運輸部印發的高速視頻上云的相關技術要求，部路網中心在2020年牽頭組織了視頻智慧監測應用的試點工作。商湯科技接下了G1到G7高速的低清晰度碼流下的擁堵檢測工作。

“過去，每個高速段的運營單位都只能看到局部路段的圖像情況，而在部級層面看來，這就只是一個點。在合作中，我們意識到，他們更希望獲得的是相對網聯化和趨勢化的變化信息，例如了解跨市、跨省的擁堵情況、流量變化及潮汐規律。這樣的需求需要通過AI進行信息化提取和定量分析，將數據價值最大化，才能得到更有效態勢的感知。”

截至2020年1月底，G1～G7高速里，商湯科技已將具備聯網條件的視頻資源與部級平臺實現聯網共享，為其智慧化分析工作提供了基礎的數據保證。“此次深度合作中，部路網中心研究并測試了商湯科技AI智能技術的實戰能力，為未來全國上云視頻的智能分析做了有價值的前沿探索。”武偉表示。

在他看來，對于數據價值的討論不應只局限于眼前，僅僅專注于對當前問題的解決，而可以嘗試把眼光放遠，將微觀數據抽象、提煉為最精煉的中觀、宏觀數據，當這個動作持續積累到一定程度，或將為整座城市乃至國家未來發展、政策出臺提供良好的決策支撐。

核心優勢

“商湯科技的最核心優勢在于算法，利用算法輔助行業將已知信息和采集數據更好地應用于實踐。”武偉表示。

然而，不斷精進的算法需要更優更強的算力支撐。作為商湯科技前瞻打造的新型人工智能基礎設施，SenseCore商湯AI大裝置正是通過整合強大的算力基礎和領先的算法能力，對海量數據進行拆解和碰撞，深入挖掘潛在價值，打破認知和應用的邊界。

“這是一整套端到端的架構體系，打通算力、算法和平臺之間的連接與協同，能夠大幅降低人工智能生產要素的成本，從而實現高效率、低成本、規模化的AI創新和賦能。”武偉表示。

與此同時，多年科研攻關中，商湯科技也已逐漸尋找到一條路徑，將技術轉化為工具。“例如我們持續擴張的大算力集群，附帶良好算法的工具箱及很好用的工具鏈等，這些技術沉淀下來，變成非常確定性的產品，商湯科技在用系統性的方式提升解決偶然性問題的能力。”

商湯科技選擇從軟件層面切入市場。作為交通智腦的總體架構，核心包括交通開放平臺層（三大引擎）與睿途產品矩陣層（10大核心產品），覆蓋高速公路、軌道交通等場景下的先進人工智能算法的SenseFoundry Traffic睿途交通開放平臺于2021年4月正式面世。

據悉，睿途平臺目前共分為三部分，即負責交管交運場景的睿途ST、軌道交通場景的睿途RT及車聯網相關場景的睿途ICV，“‘睿途交通’主要是三大版塊的裁減，底層能力互通，如此，跨行業的知識和數據都能得到沉淀。”

據介紹，睿途本身的系統架構是端、邊、云協同的系統架構，在接入端側、邊側、云側的視頻流后，進行視覺分析，再根據“建、管、養、運和創新”幾個模塊進行縱向切分，最終賦能到包括公路建設、養護、運營，路政與交通管理等創新應用的各個方面。

“而車聯網不完全只應用在高速場景中。我們先打通車側和云側，進而做邊緣側下沉，將之與車側實現互聯，如此一來，‘三角’就構齊了。”在武偉的認知中，車側和云側的打通，無疑是車聯網建設的痛點問題之一。

“要知道，如今的車聯網建設多以車側檢測建設與路側建設為主。有一種普遍的說法是，從整個業務閉環的應用而言，車側和路測間的通信是通過有自動駕駛功能的車實現，在車內內置車路協同的通信單元。但這個思路，可能過于依賴自動駕駛車輛的普及。”武偉坦言。

“因此，破局點還是要先從后裝破局。”他表示，假使車側首先有一些后裝裝置，進而實現與云側互通，那么所有車都互聯到一個云平臺，相互之間信息是可以互通的。

在武偉看來，對于整個交通系統來說，所有營運車輛均裝有感知側的產品，然而，這些產品有些只提供一維的單點數據或是二維的圖片圖像類數據，從價值上來說，不如視頻類的三維數據，“這就是商湯科技要切入的點。”

“例如高速公路上，每個ETC的龍門架上，每一條車道都裝有攝像頭。如何利用這些攝像頭拍攝下的視頻和圖片數據，構建更好的稽核系統？這個其實在睿途平臺上就能夠做賦能。”

顯然，在商湯科技的產品邏輯中，最精細的方式就是一次性把所有要素全部提取出來并上傳，進而通過業務邏輯構建一個個垂直的系統，各系統間數據互通，實現交叉利用。

“我們希望在系統和采集源一對一的綁定關系中間，加裝一個AI數據分析中心，并提供一個OPEN API開放的接口。這樣就能夠把更多維度的數據用AI的方式，提取到結構化的數據池里，進而將該數據池賦能到各子系統，為各業務系統提供‘水源’。”

“以在公交車外加裝攝像頭為例，如果道路及路政相關數據得到獲取，就可構建覆蓋全市的感知，進而賦能到各個行業。”武偉解釋。

行業結合

進軍交通賽道，武偉和團隊更多服務的是交投、交建等業主單位，不能完全按照To G的思維來思考商業模式。因此，在思路上，要重視為行業帶來的價值，甚至是直接乃至短期的經濟價值。

“這個行業很歡迎像商湯這樣的創新公司。”這是他在涉獵智慧交通版塊后的最深切感受。“很多時候，我們以虛心學習的態度到各地跟業主交流，一起頭腦風暴，討論技術理解與專業技術，探索智慧產品落地，也坦誠地交流成熟技術和中長期發展目標。”

那么，如何用睿途賦能智慧高速？

武偉表示，在智能建設方面，商湯科技利用中臺主要做行人智能分析、工程材料智能分析、異常闖入、安監行為識別，以及煙火、團霧智能分析、車輛識別分析、安全生產相關智能分析等。

“養護層面，我們采用普通攝像頭的方案進行設備后裝，分析PCI標準，并根據國標要求檢測道路病害，可同時采集3條車道，采集車輛車速達80公里每小時，并具備解決部分路面病害問題的能力。”

運維維度上，商湯科技致力于賦能公路運營的全數字運營。“我們首先切入的點就是智慧稽核，采用‘云+邊’的方案，通過特征提取，以視覺特征進行聚類。這塊可以彌補取消省界收費站以后可能出現的稽逃費問題，包括ETC惡意屏蔽，或是大車小標、跑長買短等行為都可借助圖片流進行AI稽核。”

顯然，對于行業來說，商湯科技的核心優勢是全天候的服務和全開放的應用平臺。“我們做AI中臺，也希望告訴大家人工智能不是對傳統行業的侵略，而是通過賦能每一家廠商，一起共建行業生態。”他表示。

這樣看來，商湯科技構建的顯然是一個能力層。在挖掘、提取并分析數據后，能夠定制化構建更多云控平臺，或對接至已有的業務系統，賦能到業務工作中。

“我們把智慧高速分為感知、認知和決策三層。將三維視頻信息提取成關鍵性要素，將其提煉成中觀和宏觀的抽象參數體系，并在構建的數字孿生體系或是‘城市模擬器’中，支持現實場景重放，以實現中長期的決策支撐。”

“我們希望把這些偏中觀、宏觀的數據提取出來，構建一個叫‘城市模擬器’的東西。”武偉解釋，可將人們認知的世界分為物理世界層和社會關系層，“以往說的數字更多在于物理世界的構建，但它的意義并不大。我們認為，做好社會關系層面的構建，把更多基于攝像頭的海量數據提取成微觀、中觀、宏觀的結構化數據，并通過模擬器采樣得出與現實世界分布相符合的規律化數據，將有望賦能到各業務系統的應用中。”他表示。

武偉將此定義為感知層和決策層的“雙輪驅動”，一方面構建全量全息自學習的感知系統，對交通參與者和交通基礎設施做全要素感知；一方面構建全時全域自進化的決策系統，對交通過程中的決策行為建模和優化。

2021年，商湯科技還組建了與決策智能相關的團隊。在武偉看來，跟業務掛鉤的，更多還是人的決策行為。當AI可以在某些領域比人看得更清楚，就可以輔助、指導決策。“把認知和決策智能，更進一步和感知智能進行打通。這是商湯科技進入交通運輸行業的驅動力。”他表示。