在这些技术的加持下，未来智能交通更上一个台阶

也许你已经听说(媒体报道)自动驾驶汽车已经上路了。实际情况是目前，自动驾驶汽车的程度处于第2级到第3级之间，而全自动驾驶通常被认为是5级。但第5级关卡多久才能到达呢?一些专家说，我们离第5级还差几十年。

安全是最关键的因素，政府部门和科技公司正在努力确保以安全的方式过渡到自动驾驶汽车。人工智能在实现自动驾驶汽车方面发挥着重要作用。但你可能没有意识到，实现真正的自动驾驶，不仅要在车辆本身做文章，正在进行的工作还包括使用人工智能让道路更安全、更高效，以满足当前各种用户的需求，包括手动驾驶的车辆、自行车，甚至是随机的行人。

Derq是麻省理工学院(MIT)的一个分支机构，它开发了一个人工智能应用程序，可以融合来自多个传感器的数据，包括安装在车辆和道路两侧的摄像头，以监测并最终协助管理道路，提高安全性。它的工作原理是车辆对设备(V2X)通信。

Derq的联合创始人兼首席运营官Karl Jeanbart表示:“我们正在努力为所有不同的道路用户、行动、行为和道路周围的互动创造完全的环境感知。我们喜欢把自己想象成一个鸟瞰的视角，为汽车所能看到的信息提供补充。”

完善的地图能力是保障自动驾驶安全落地、智能交通发展、助推交通强国建设必不可少的战略基础设施。而以百度地图 " 一体化地图数据 AI 大生产平台 " 为代表的一体化、融合化生产能力，则是基础设施中的基础设施。

想要实现地图数据的精准、高效、快速更新，地图生产企业需要从每日数亿条轨迹数据、遥感数据、互联网数据中实时感知道路变化。同时，在部分特殊地段及时调度采集车辆现场采集，并通过云端协同回传数据。最后，再通过图像识别等 AI 技术对道路数据库完成快速动态修正。

每一个环节，都考验着生产企业数据、算法、算力的基本功。

百度地图 " 一体化地图数据 AI 大生产平台 " 开创新一代数据生产模式，能够从基础层赋能地图一体化构建。

在数据生产方面，百度地图 " 一体化地图数据 AI 大生产平台 " 以一套系统整合多种数据生产架构和工艺流程，可同时满足不同精度等级地图数据(相关要素属性超过 550+ 类)的标准化统一模型表达(关联要素表达一致性可达 100%)，让数据更加全面、统一。

在数据质量方面，能够做到一个作业平台贯通数据预处理、检测识别、融合生产及发布的全生产流程，可实现不同精度等级地图数据的一体化制作和存储，并且支持关联要素自动转换，确保数据成果高度一致。

不断迭代信息技术时代，5G的加速发展，物联网与人工智能技术的应用，赋予了交通系统 “万物互联”的功能，使得“车-人-路-环境”这交通四要素从物理世界转移到数字世界，进一步赋能数字孪生智能交通系统。

在交通运输部印发的《数字交通发展规划纲要》中就提出了：我国数字交通发展要以数据为关键要素。交通运输部印发的《数字交通“十四五”发展规划》确定了十四五期间我国数字交通发展的总体目标：到2025年，“交通设施数字感知，信息网络广泛覆盖，运输服务便捷智能，行业治理在线协同，技术应用创新活跃，网络安全保障有力”的数字交通体系深入推进。

元安物联基于新一代人工智能和数字孪生技术，为智慧公路构建数字孪生全息感知系统，即通过公路周边的传感器和网关设置，可精确识别道路上参与主体(人、车、非机动车)的精准位置、速度、方向、交通事故、道路抛洒物、拥堵状况、道路积水、天气等信息，并结合数据挖掘、大数据可视化展示等技术，构建数字孪生智慧公路，让交通部门管理者能够一目了然、实时掌握全自治区各隧道、桥梁以及重点路段的车流情况、交通态势、交通事故、潜在风险等情况，便于应急时刻进行高效管控决策，并为日常营运管理提供有力数字化管控工具。