近日，第十五屆智能交通市場(chǎng)年會(huì)在杭州開(kāi)幕，?？低暯煌I(yè)務(wù)部總經(jīng)理沈濤發(fā)表《賦能進(jìn)化-公路基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動(dòng)方案》主題演講，從介紹業(yè)務(wù)領(lǐng)域積累、?？荡竽Ｐ腕w系，到構(gòu)建公路數(shù)字化轉(zhuǎn)型的四大核心能力，以及重點(diǎn)場(chǎng)景實(shí)踐落地，全方位分享了?？低暪坊A(chǔ)設(shè)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行動(dòng)方案，為行業(yè)智慧擴(kuò)容與安全增效工作提供?？到夥?。

十五年深耕積淀：

?？蹬c行業(yè)同頻，完成戰(zhàn)略躍遷

從2010到2025年，國(guó)家高速公路網(wǎng)歷經(jīng)了從規(guī)?；ㄔO(shè)到高質(zhì)量智慧化運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型，?？低曇惨宦废喟?、同步進(jìn)化。十五年來(lái)，?？低曂瓿闪藦幕A(chǔ)視頻采集到多模態(tài)人工智能深度應(yīng)用的技術(shù)躍遷，業(yè)務(wù)形態(tài)從單一前端產(chǎn)品交付升級(jí)為全棧式行業(yè)數(shù)字化解決方案提供，實(shí)現(xiàn)了從硬件供應(yīng)商到基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化解決方案引領(lǐng)者的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變。

如今，全國(guó)超13萬(wàn)公里高速公路都留下了海康威視的印記，技術(shù)、產(chǎn)品與業(yè)務(wù)的深度滲透融合，讓?？低暤姆桨概c行業(yè)發(fā)展高度兼容。

?？涤^瀾大模型：

聚焦業(yè)務(wù)場(chǎng)景，打造垂類(lèi)高性?xún)r(jià)比模型

在大模型浪潮下，?？低暰珳?zhǔn)錨定行業(yè)場(chǎng)景，構(gòu)建具有更多模態(tài)、更懂行業(yè)場(chǎng)景、更易部署等優(yōu)勢(shì)的大模型體系。

1.強(qiáng)化跨模態(tài)感知能力，實(shí)現(xiàn)視覺(jué)信號(hào)與多維物聯(lián)感知的深度融合，提升全要素感知精度。

2.堅(jiān)持業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)，深度解析行業(yè)邏輯，打造適配交通業(yè)務(wù)場(chǎng)景的垂類(lèi)大模型，保障方案落地的實(shí)用性。

3.依托?？低曉谟布?、軟件與算法模型領(lǐng)域的全棧整合優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建云邊端協(xié)同的系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)。

4.聚焦工程化交付與經(jīng)濟(jì)性，以工程化交付為目標(biāo)開(kāi)展模型優(yōu)化，持續(xù)追求極致的性?xún)r(jià)比與落地可行性。

相較于通用大模型，?？到煌ù诡?lèi)大模型通過(guò)參數(shù)精簡(jiǎn)與結(jié)構(gòu)化蒸餾實(shí)現(xiàn)效能與成本的雙重突破，讓大模型在路網(wǎng)這類(lèi)大規(guī)模、高密度感知節(jié)點(diǎn)的行業(yè)規(guī)?；渴鹁邆淞松虡I(yè)可行性。

四大核心能力：

從技術(shù)積淀到業(yè)務(wù)落地，實(shí)現(xiàn)價(jià)值躍升

依托AIoT技術(shù)體系、全面的產(chǎn)品體系，圍繞公路基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型任務(wù)、場(chǎng)景特點(diǎn)，?？低晿?gòu)建四大核心能力，破解行業(yè)場(chǎng)景頑疾、提升業(yè)務(wù)效能，深度驅(qū)動(dòng)公路基礎(chǔ)設(shè)施的智慧擴(kuò)容與安全增效。

單產(chǎn)品設(shè)計(jì)融合能力

以場(chǎng)景定義產(chǎn)品，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新、專(zhuān)屬結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和多感知技術(shù)融合，深度適配公路各場(chǎng)景核心需求。大燈抑制系列解決公路主線(xiàn)夜間監(jiān)控成像難題，隧道自清潔相機(jī)破解隧道高灰塵、油污附著等設(shè)備維護(hù)痛點(diǎn)，融合視頻+雷達(dá)/紅外/GNSS等技術(shù)的各類(lèi)設(shè)備，大幅提升復(fù)雜場(chǎng)景下的感知精度與綜合能力，確保產(chǎn)品真正貼合實(shí)際應(yīng)用需求。

前端多設(shè)備聯(lián)動(dòng)能力

單產(chǎn)品的極致優(yōu)化在復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景中仍存在局限性。通過(guò)在特定場(chǎng)景下構(gòu)建多設(shè)備組合，利用空間協(xié)同與邏輯聯(lián)動(dòng)能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)更復(fù)雜業(yè)務(wù)需求和場(chǎng)景痛點(diǎn)的系統(tǒng)化設(shè)計(jì)與解決，能有效消除單產(chǎn)品固有的感知盲區(qū)。例如通過(guò)空間協(xié)同解決長(zhǎng)距離擁堵判定、螞蟻排隊(duì)情況下的車(chē)輛識(shí)別等問(wèn)題；通過(guò)邏輯聯(lián)動(dòng)解決ETC蹭卡逃費(fèi)等問(wèn)題。

前-后端協(xié)同能力

構(gòu)建前-后端能力的深度協(xié)同應(yīng)用體系，通過(guò)算力資源的彈性調(diào)度與業(yè)務(wù)邏輯的跨端耦合，最大化釋放基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控資產(chǎn)的綜合效能。例如將實(shí)時(shí)交通事件檢測(cè)與非實(shí)時(shí)設(shè)施病害檢測(cè)錯(cuò)峰調(diào)度，最大化利用算力資源；依托前端邊緣計(jì)算保障突發(fā)事件的檢出率與及時(shí)性，后端通過(guò)大模型復(fù)核過(guò)濾誤報(bào)，大幅提升交通事件檢準(zhǔn)率，并結(jié)合業(yè)務(wù)策略實(shí)現(xiàn)對(duì)同類(lèi)報(bào)警的聚合等，整體提升應(yīng)用成效。

后端應(yīng)用與AI技術(shù)融合能力

深度釋放?？荡竽Ｐ图夹g(shù)價(jià)值，將AI能力全面融入后端各類(lèi)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)視頻點(diǎn)位智能打標(biāo)、智能調(diào)閱、事件智能輔助處置、智能問(wèn)數(shù)等，替代傳統(tǒng)人工標(biāo)注、線(xiàn)下查閱、繁瑣錄入等低效操作，讓視頻調(diào)閱更便捷、事件處置更高效，大幅提升應(yīng)用交互的智能性與整體工作效率。

60+方案

公路重點(diǎn)場(chǎng)景廣泛覆蓋

技術(shù)創(chuàng)新的最終歸宿，是服務(wù)行業(yè)全場(chǎng)景發(fā)展。?？低曇灾攸c(diǎn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景深耕為突破點(diǎn)，通過(guò)模塊化方案沉淀，已打造60+數(shù)字化場(chǎng)景方案，逐步構(gòu)建起覆蓋公路全域的數(shù)字化方案矩陣。尤其在基礎(chǔ)設(shè)施智慧擴(kuò)容與安全增效兩大方向，直擊收費(fèi)站、隧道、邊坡、橋梁、服務(wù)區(qū)等重點(diǎn)場(chǎng)景痛點(diǎn)，助力公路數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。

?？低暽罡奉I(lǐng)域十五載，未來(lái)，將繼續(xù)立足公路場(chǎng)景本質(zhì)需求，深化物聯(lián)感知+AI技術(shù)的融合應(yīng)用，持續(xù)優(yōu)化場(chǎng)景化產(chǎn)品與解決方案，推動(dòng)跨領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)融合，以技術(shù)創(chuàng)新持續(xù)推動(dòng)公路基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化進(jìn)化，為“人工智能+交通運(yùn)輸”高質(zhì)量發(fā)展注入持續(xù)動(dòng)能。