閃馬智能創始人兼CEO彭垚：迭代AI算法能力，助力道路實現智慧化升級
導讀：通過軟迭代的AI算法能力以及新基建，將幫助更多道路實現智慧化升級。3月30日，第25屆中國高速公路信息化大會暨技術產品博覽會在福州拉開帷幕。閃馬智能以“AI+交
通過軟迭代的AI算法能力以及新基建，將幫助更多道路實現智慧化升級。
3月30日，第25屆中國高速公路信息化大會暨技術產品博覽會在福州拉開帷幕。閃馬智能以“AI+交通，構建智慧公路新底座”為主題，正式發布了“云邊一體路側感知系統”。閃馬智能核心業務是通過人工智能、視頻分析以及大數據分析，去了解城市中到底在發生什么，進而提升城市空間效益。圍繞自主研發的ATOM深度學習平臺和VisionMind城市一體化感控平臺，閃馬智能實現算法模型快速迭代及各類應用場景快速遷移，形成可用于“AI+交通”等行業的視頻智能分析閉環，以提高道路通暢率。碳排放高與擁堵問題是目前交通系統面臨的兩大難題，閃馬智能創始人兼CEO彭垚表示，通過 AI 能夠結構化地發現能源行業、交通行業、建造行業和整個城市空間產生的問題。AI運算需要大量的數據，路側感知作為數據的第一入口成為了全套系統的基石。高速公路只有具備了對高速公路全路網進行全面、智能、實時、準確的感知能力，才能為后續決策和服務等提供數據支撐。本次閃馬智能推出的“云邊一體路側感知系統”，是一個具有廣覆蓋、高精度、強兼容、深業務、可落地優勢的新一代AI感知系統。通過升級算法，讓該系統擁有“更強的泛化能力”、“更多維的檢測能力”、“更遠的精度無衰減感知距離”以及“更精細的感知能力”。
系統覆蓋場景方面，閃馬智能的城市綜合交通運行監測與指揮系統（TOCC）涵蓋了城際鐵路、市域鐵路、高速公路、軌道交通、地面公交、出租車、樞紐場站、靜態交通等多交通場景，通過AI對信息的交互和決策，幫助整個交通系統進行調度與管理。面對不同場景及需求，閃馬智能云邊一體路側感知系統支持分段分級建設，按需平滑升級。以杭州繞城高速路側感知系統建設為例，全線日均預警相關事件500余起，主動發現率80%以上，主動預警，及時處置，避免二次事故發生。監測精度方面，閃馬智能云邊一體路側感知系統事件檢測有效率達90%及以上，交通參數分析準確率達98%及以上，在識別事件種類和準確率上都保持較高水平。
除了通過優化出行方案做到節能減排外，閃馬智能還通過參與高速光儲建管運營服務，賦能服務區超快充大功率電動汽車充電設施。在服務區和收費站的屋頂、停車場車棚、路基邊坡等場景投放分布式光儲系統，閃馬智能為新能源車提供綠電，進一步助力交通系統減排。閃馬智能創始人兼CEO彭垚表示，通過軟迭代的AI算法能力以及新基建，將幫助更多道路實現智慧化升級。同時交通、建造等行業的效能大幅提升，有助于實現“雙碳”目標。以下為閃馬智能CEO彭垚36氪WISE大會演講實錄（經編輯）今天給大家分享的是我們閃馬智能，我們是一家專注人工智能深度學習，專注智慧城市打造的一家公司，在雙碳目標下，我們對城市空間的整體效益的提升也做了一些應用性的嘗試。整個城市空間承載了產業經濟發展和居民美好生活向往。在變遷的過程中，首先是城市空間整個變化的過程，從封閉的單中心到開放的多中心空間環境，從平面空間環境到立體空間環境，從生產性城市空間到生活性城市空間，從分離的均質城市空間到連續的多樣城市空間的變化。整個城市一直在發展，我們要去研究空間中發生變化的過程，包括我們生存的空間中到底有一些什么。其實我們極大地利用了城市里面的已有的一些資源，包括我們已經建設的非常多的攝像頭，這些攝像頭在我們城市里面幾乎是無死角的存在。而且在這些空間中，有大量的視頻資源我們沒有把它好好利用起來，包括整個行駛車輛的過程，空間中大量的人的行為過程，這些過程其實對整個城市空間的變化產生了很大的影響。這個是我們閃馬智能核心在做的一件事情，就是把城市里面已經有的一些攝像頭抓取空間變化的過程，通過人工智能、視頻分析以及大數據分析的手段，去了解城市中到底在發生什么，利用這些方式去提升我們城市空間的效益。這個過程當中，我們從最原始的舊的一些基建，像信號燈、視頻監控、各式各樣的一些雷達等，到現在我們為城市構建了很多全時空路口的盒子，去做車路協同、做整個城市交通的管理，或者是整個城市的運營中心。此外，在我們整個算力過程中，構建了我們完整的SupreHeart智算集群分析服務器。不管是從街道社區，還是整個城市的總體運營，其實我們閃馬智能時時刻刻一直在為人們解決問題。我們在利用一些舊基建做整體軟迭代的過程，通過AI感知中樞、時空大數據中樞、數字孿生中樞，去構建了VisionMind城市一體化感控平臺。針對我們城市里面的交通出行、居住生活、生產作業等幾大方面的生活和生產去做整體賦能。相關數據顯示，交通運輸占整體碳排放量的22.3%，這個比例是非常高的。在交通領域，閃馬智能做了非常多通過人工智能去構建下一代交通出行體系的工作。首先我們倡導綠色出行，通過人工智能方式把智慧公交做好。第二是通過AI感知能力，提升交通的管理水平，減少擁堵、事故。通過人工智能可以無死角地發現高速等道路車禍的發生，可以更高效地做救援。比如杭州繞城高速實現業務處置效率提升15分鐘。重要事件發現率提升400%以及道路通行效率提升14%，整個交通的擁堵也大大下降。不少道路通暢率提高了很多，和我們做的整體優化相關。第一，閃馬智能的VisionMind城市綜合交通運行監測與指揮系統（TOCC）涵蓋了城際鐵路、市域鐵路、高速公路、軌道交通、地面公交、出租車、樞紐場站、靜態交通等，通過人工智能數據化整體的調度、管理，進行信息的交互和決策。包括整個公交信號的優化和應急的指揮。第二，閃馬智能的VisionMind出行即服務系統（MAAS）能夠打造一站式出行信息服務體系，這個服務能夠讓大家非常高效地從出行預約到出行規劃、到出行支付。也可以構建面向政府管理端的一整套出行集約化管理。此外，還可以提供包括停車服務，樞紐服務等場景信息服務等。第三、我們整個VisionMind智慧交通系統里，還會構建整套更高效的交通管理體系，利用全程已有的攝像頭，可以去解決更多問題。像上海浦東，外賣騎手的制服背后都新增了一串數字。可以更好地去規范騎手騎行的一些有序性，提升安全。還可以在高速公路、城市道路中，去提升整個事件的發現率和救援效率，降低二次事故率，同時去做整個交通的優化評價，去提升我們整個交通運行效率。VisionMind智慧交通系統能去做全時空路口的管理，去實時發現整個交通事故等，或者我們去進行交通評價后，做到交通組織優化，最后達到減擁堵、快施救、降排放等。車路協同給人什么感受呢？就是我們把路側的所有的信息，包括現在信號控制的信息、前車后車駕駛的周邊的信息都感知到，像開游戲車一樣的感受。其實這里會涉及到基建有很大的改變，包括車道的寬窄程度，未來的車道或許會設計的更窄。像這里面，其實會有一些可以去創造優化的綠色交通的邏輯，包括單點自適應路口車均延誤率下降，車輛排隊長度下降，綠燈浪費時間減少，這樣是可以大大減排的。這里VisionMind車路協同系統，包括我們的輔助駕駛系統、車流沖突引導、公交自動信息交互，還有一些危險的行為提醒等一整套系統。談一下“交能融合”，現在有很多高速公路上，已經在服務區或者高速公路沿線投放太陽能和儲能的建設。我們閃馬智能其實也參與了一些高速光儲建管運服的工作，可以更有效管理服務區超快充大功率電動汽車充電設施，在服務區和收費站的屋頂、停車場車棚，打造高經濟性光儲系統，包括路基邊坡、互通匝道、中央分隔帶、隧道洞口等一些分布式光儲系統的投放。閃馬智能還有VisionMind停充電一體化系統，推動停車設施網、P+R換乘網、綠電充儲網“三網融合”。基于AI融合感知技術，掌握區內停車、充電設施的實時需求與供給情況，搭建停車、充電供需時空一張圖。并且基于充電價格動態驅動，合理調配市內停車資源。這都是依賴于閃馬智能智慧交通數字化底座地打造，能夠去做這些車輛的流動性預判以及AI的動態的實時的控制，更好地把停車和充電的資源動態做管理。除了交通外，其實我們閃馬智能在智慧工地、智慧建造板塊也有做一些減排的工作。建筑是碳排放第四大領域，目前大規模的基礎設施建設不斷推行，這些都必然帶來能源消費和碳排放的持續增長。在這個過程中，閃馬智能通過新一代信息技術與智能建造體系，貫穿建筑設計、建設、運維全生命周期，實現高質量、低污染的高效綠色建造，全周期碳排放全面監測。通過精確的一些數字智能化的識別感知，去做一些孿生數字的仿真，包括一些協同設計，包括虛擬生產、虛擬建造運維，去做這些評估風險。在整個的建造的全域的過程中，我們能感知到整個施工現場的各種各樣的狀況。包括整個安全規范相關的和環境保護相關的，我們構建了通過一些安全文明的施工和綠色的施工去做AI的全域感知。在香港啟德體育園項目中，我們閃馬智能通過人工智能的全域感知的能力，加上數字孿生的構造，去把安全、進度、質量、環保一體化地去做整體的提升，做了安全防護、質量管理、環境保護等整個保護過程。人工智能更多是賦能各行各業的更新，我們通過 AI 能夠結構化地發現能源行業、 交通行業、建造行業和整個城市空間產生的問題，想辦法解決并真正減少碳排放。通過新基建以及軟迭代的 AI 算法能力助力交通、建造等行業的效能大幅提升， 實現“雙碳”目標。這是我們閃馬智能對“智建未來城市”過程的思考。
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