智慧交通，感知先行 | 深度
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大浪淘沙，业界仍需抱着“啃硬骨头”的心态，直面交通这一复杂场景带来的挑战。
编辑 | 鹿野
从数字化向智慧化过渡的过程中，智能交通的产业格局正在改写。
新基建的市场规模逐渐超过传统基建，云、大数据、深度学习、智能感知、人机交互等成为交通领域热词，传统智能交通企业正在逐渐让出在大项目中的占比，而互联网科技企业则逐渐掌握主动。
当百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏执笔写下《智能交通：影响人类未来10—40年的重大变革》，当华为、阿里、腾讯、百度等纷纷拿下智能交通大单，交通信息化的市场新格局也随之展开。
互联网大厂崭露头角
据商务部党组成员、原副部长任鸿斌透露，2020年中国智慧交通市场规模3547亿元，预计2025年将达到6948亿元，年均增速14.39%。
2021年2月24日，中共中央国务院印发《国家综合立体交通网规划纲要》，提出推进交通的智慧发展，加快提升交通运输科技创新能力，推进交通基础设施数字化、网联化。
8月31日，交通运输部印发《交通运输领域新型基础设施建设行动方案（2021—2025年）》指出，到2025年，打造一批交通新基建重点工程，形成一批可复制推广的应用场景，制修订一批技术标准规范，促进交通基础设施网与运输服务网、信息网、能源网融合发展，精准感知、精确分析、精细管理和精心服务能力显著增强，智能管理深度应用，一体服务广泛覆盖，交通基础设施运行效率、安全水平和服务质量有效提升。
而2021年12月交通运输部公布的数字交通“十四五”规划则明确提出，到2025年，“一脑、五网、两体系”的发展格局基本建成，交通新基建取得重要进展，行业数字化、网络化、智能化水平显著提升。
伴随相关政策的出台，智慧交通市场愈发火爆，过亿大单频现。
据赛文研究院数据，2021年智慧交管、智慧交运、车路协同市场过亿项目共计41项，其中已发布中标公告的项目共34项。41项过亿项目市场规模总计约为94.2亿，同比增长39.1%。
交通行业庞大的数字化、智能化需求，成为互联网企业转型B端、G端赛道的重要抓手。经过数年的酝酿，如今各家均已收获颇丰。
作为全球领先的 ICT基础设施和智能终端提供商，华为在交通运输行业已深耕20多年。2021年4月，华为发布开放技术架构“高速智能体”，并在10月成立智慧公路军团。2020年9月，华为已经面向交通行业市场正式发布综合大交通解决方案，方案覆盖航空、城轨、铁路、水运、公路和物流六个子行业。
数据显示，截至目前，全球已有40多家财富500强交通企业携手华为共推数字化转型建设。
阿里巴巴的“城市大脑”，最先落地的领域也是智能交通。
资料显示，阿里的ET城市大脑已经服务20多省交通业务，高德车道级导航高清版扩展至全国高速和城市快速路，面向用户的支付宝乘车码在几百座城市开通，以及拥有最大规模北斗地基增强站的千寻。
百度更是将自动驾驶、智慧交通视作近几年的核心业务。凭借ACE（自动驾驶、车路协同、高效城市）系列解决方案，百度已在全国近50个城市落地智能网联、智慧交管、智慧高速、智慧停车等相关业务。
相对前几家，腾讯入局交通领域相对较晚，但展示出的能力和决心却并不示弱。
利用在云、图、大数据、AI和5G等领域的技术优势，腾讯智慧交通构建“腾讯交通123能力圈”，并由此形成面向智慧高速、城市交通、智能网联、智慧轨交、智慧民航、智慧港口、智慧物流七大领域的数字化解决方案。
智慧交通，感知先行
“交通领域中基础设施的数字化，及运营管理的智慧化，都需要大量IT技术、人工智能技术的参与，需要云基础设施，这些都是互联网企业具备的能力。互联网企业进场后，将为业态发展提供助力。”腾讯智慧交通副总裁施雪松此前表示。
伴随互联网企业的入局，智慧交通产业格局正在被改写。
数据显示，2021年过亿项目中的传统智能交通企业占比相比往年有所减少，而华为、阿里、百度、腾讯等企业则逐渐崭露头角，拿下了25%的过亿大单，总规模（包含联合体中标）达22.8亿元。
与此同时，以各地高速集团为代表的高速公路运营者也在逐渐转变对智慧化的态度，从“被动入局”到“主动入局”，正在成为不少大型项目的主要牵头方。
尽管热度持续高涨，但业内人士普遍认为智慧交通建设是条漫漫长路，无论是车端还是路端的智能化，都尚未进入成熟期。其中，以智慧高速为代表的路端智慧化场景，正处于较为激烈的变革期。
某业内人士总结，现阶段我国智慧高速顶层设计仍然不够完善，智慧高速建、管、养、运等标准体系尚未健全；同时，智慧高速领域在过去较长时间内存在“为了信息化而信息化”的情况，不少项目投入产出比较低、智慧化效果有待评估、持续运营存在难度。
对于交通这一复杂的应用场景而言，并非是5G、大数据、人工智能、云计算等科技手段的简单堆砌，而是要实现“提升效率、保障安全”的根本目的。
全国政协委员、交通运输部科学研究院副院长王先进曾公开表示，智慧交通应该能够自我感知、识别、判断、解决问题。
这其中，“感知”是最为基础的能力之一。
几家大厂在布局智慧交通业务时都相当强调自身的感知能力，“统一底图”“数字孪生”“泛触达”“雷视融合”等，成为着墨较多的热词。
华为路网数字化解决方案总裁李晋波在参加活动时曾表示，随着智能驾驶、智能汽车的等级提升，车辆对路侧的需求越来越高，路侧数据的准确性、时延、定位精度的要求将发生质的变化，并逐渐从信息辅助（如预警、红绿灯）转向冗余判断。
因此，需要打造一个路网数字底座，从感知和认知的角度提升ToB管理能力。
而“地图底座+路侧感知+云平台”，正在成为大厂布局智慧交通产品的“标配班底”。
百度将高精地图、三维地图、智慧地图等地图能力，与百度智能巡检车辆，摄像头、激光雷达等车路协同路侧设备相结合，打造实时感知网络，并融入交通管理系统。
腾讯自动驾驶及智能交通解决方案中，也强调了从数据到地图、云平台到仿真推演的综合能力。
雷视融合与时空智能
在智慧交通进入下半场之际，有两大方向值得关注。
其一，是近期大热的“雷视融合”，无论是车端还是路端，雷视融合正在成为整体趋势。
一方面，速腾聚创、Ouster、万集科技等车规级激光雷达供应商正在从车端切入智慧交通市场；另一方面，海康威视、大华、宇视等多家企业已相继推出雷视融合一体机，这也被看做是引爆安防产业的下一个爆点。路侧毫米波雷达领域也竞争激烈，国内企业正在向国外厂商发起冲击…….
业内人士表示，目前相关标准体系仍未建立，智慧高速的视频、雷达等关键设备的指标能否满足实际应用需求，仍然有待行业的进一步验证。
其二，则是感知领域另曾被长期忽视的概念——“时空智能”。
从地图等数字底图到高精度定位，智能交通领域的特殊性质注定其与时空信息密切相关。而城市感知网本身也是物理空间与数字空间之间的连接，具备时空属性。
地图作为时空智能的基础，在智慧交通场景中扮演的角色也相当复合，既是数字孪生平台、交通大脑等中台的数字基底，又负责通过车载底图、手机地图等方式触达用户，以形成“车、路、人、云端”的联动。
施雪松表示：“用地图构建空间关系，再将各种传感器和执行机构放上去，建立与时间的关系，就变成可计算时空。”
某行业人士则总结了这样的应用需求：“我们需要这样一张地图：能够适应高精地图、三维等各种形式；能够将行业属性，与地图相融合；需要海量的数据及实时处理能力；具备丰富的开发接口，能够支持二次开发；具有云计算和人工智能的能力，以支撑海量访问和视频分析；能够面向行业用户开放，集成各家所长；能够触达公众，以做到及时分发……”
这种需求，也正是过去一年以大厂为代表的新一代“图商”寻求导航地图与高精地图融合，进而推进地图产业快速演进的根本推动力。
同时，时空智能也是实现“雷视融合”等感知融合的重要基础。
北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室研究员张福生曾在会议中表示，感知融合需要实现特征融合，这就需要做到时空的严格一致性。也就是在同一时间、同一位置检测到同一目标，如果没有严格的时空一致性的基础，融合只是一种美好的愿望。在具体实现上设计精确的空间定位与高精度的时钟同步，在现有技术条件下还有一定的难度。
随着对交通领域实时态势感知需求的不断提升，近几年交通领域的数字孪生热度也在不断攀升。高精地图、物联网、大数据、BIM\CIM、人工智能、增强现实AR等技术，为借助数字孪生构建时空一体的计算框架，继而实现对交通智慧化监管提供了前提条件。
但正如李彦宏所言，智能交通是当前最能够考验一家人工智能公司的全栈式能力、深度学习水平、行业解决方案的价值与综合社会效益的纵深领域。现阶段，仍然有诸多问题考验着包括互联网企业在内的从业者：
车路协同领域仍然处于发展初期阶段，相关标准体系尚不完善，无论是车端还是路端都面临诸多难题待解；
多元感知趋势虽已明确，但雷视融合的具体技术路径仍需进一步探索；
可供人工智能学习、研判的数据集仍然不足，各界仍需进一步开放联动；
互联网企业虽然在ICT技术领域存在优势，但对产业的认知程度仍有不足；
而传统交通数字化企业也要加快开放步伐，尽快适应数字时代的需求......
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