「云科技时代」掘金城市“新基建”：智能交通步入AI昇腾期
_本文原题为：掘金城市“新基建”：智能交通步入AI昇腾期
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进入3月以来 ， 50万亿“新基建”在神州大地成为热议话题 。 国家已明确人工智能、大数据、5G等入选“新基建”七大版块；此外“新基建”中还公布了大批交通基建项目 ， 智能交通与城市交通大脑等城市交通“新基建”便是人工智能在这一领域最为显著的应用之一 。
而在去年9月 ， 国务院发布了《交通强国建设纲要》 ， 特别强调要大力发展智慧交通 ， 推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业深度融合 。 “新基建”的提出 ， 将加速人工智能在各种智慧城市和智能交通场景中推进和落地 。
当“新基建”遇上“交通强国” ， 基于人工智能等新ICT技术的新型基础设施建设就势在必行——这不仅是阶段性发展的必然趋势 ， 更将成为应对重大公共事件的新措施 。
智能交通新基建
随着我国城市化进程不断加快 ， 现代城市交通问题日益受到关注 。
特别是汽车数量与日俱增 ， 汽车尾气给城市带来了大量的污染 ， 极大地影响了城市空气质量的改善；而拥堵的道路交通也是我国各大城市发展面临的“顽疾” ， 拥堵不仅影响了城市居民的幸福感 ， 也因消耗在路上的大量时间而实际造成了城市商业的损失 。 因此 ， 与我国城市化进程加快而共生的交通问题 ， 亟待解决 。 可以预见的是 ， “数字化”是当下最优路径 。
交通行业数字化转型对“新基建”的期待 ， 体现在通过后者的加持 ， 进行顶层设计全面规划 ， 以大数据、人工智能为技术核心 ， 建立统一、开放、智能的交通管控系统 ， 获取新层次的管理体系与治理能力 ， 实现智能交通愿景 。
具体地说 ， 在智能交通建设中 ， 目前最缺哪类基础设施？答案显然是人工智能算力 。 每天收集和处理数亿条数据；数据类型涉及高清视频、图像等高维非结构化数据 ， 还可能需要运用具有上亿参数的人工智能算法模型进行实时分析处理 ， 这为底层计算基础设施带来了极大压力 。
以萨是一家将先进的人工智能和大数据技术应用到智慧平安城市建设、运营管理的解决方案提供商 。 作为一家数据服务公司 ， 以萨专注于动态数据挖掘分析 ， 服务于城市安全与运营管理 ， 构建实战化场景化的全息态势感知体系 。
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基于加持华为Atlas300AI加速卡的智能服务器 ， 华为与以萨联合推出了智能交通解决方案 。
该解决方案结合了以萨的融合识别算法与华为昇腾AI计算平台 ， 将车辆卡口、视频监控、人脸抓拍等多维数据融合汇聚 ， 在不改变前端设备的情况下 ， 对全区域视图数据进行一体化智能解析 。 针对行业智慧监管难题 ， 以萨&华为智能交通解决方案聚焦“人、车、路”三大要素的总体管控 ， 实时监测违法车辆、高危车辆、重点车辆等 ， 支撑对醉驾、失驾等重点驾驶人员及假/套牌、双胞胎车等违法车辆的动态化管控 ， 对道路拥堵、车辆通行规律等“全域、全量、全时”交通态势信息的实时分析 ， 形成交通态势精准感知 。 实现城市交通体系的深度优化 ， 打造便捷、高效、智能的数字化信息平台 。
作为这一解决方案基础设施的算力加持——华为Atlas300AI加速卡基于昇腾AI处理器 ， 单卡可提供256TFLOPSFP16算力 ， 为深度学习和推理提供更强大算力 ， 同时还支持JPEG和视频硬件编解码 ， 可提升图片和视频类应用性能 。 而智能交通场景 ， 正是这款硬件的核心应用领域之一 。
昇腾技术的加持 ， 为以萨&华为智能交通解决方案提供了超强的深度学习和推理能力 ， 使之支撑起复杂而庞大的业务场景 ， 例如：可对35大类11000余款车型进行实时全特征结构化识别解析 ， 利用人工智能技术为每辆车建立“DNA”；可实现百亿级过车数据分析查询快速稳定、组合查询毫秒级反馈；可实时检测开车打电话、压线行驶、未系安全带等交通违法行为 。
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