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[导读] 本月初,主管省内高速收费的广东联合电服公司(隶属于广东省交通集团)宣布与阿里云达成合作,将人工智能(主要是视频分析)和大数据技术应用到高速公路不停车收费实施后的清分结算工作,诞生了国内首个该场景下的AI稽核项目。这就是用机器逐步取代人工稽查,阿里云内部技术人员保守估算,AI视觉分析能将车牌误识率降低50%,比如以前是5%,可以降到2.5%左右。这个合作契机是因为取消省收费站、实现自由流收费后所面对的压力。比如没有省界收费站,交易数据量会成倍上涨,偷逃现象、交易出错率可能也会相应增加,这不仅需要支撑不停车计费的技术保障,还要有配套的惩治方案跟上。

 本月初,主管省内高速收费的广东联合电服公司(隶属于广东省交通集团)宣布与阿里云达成合作,将人工智能(主要是视频分析)和大数据技术应用到高速公路不停车收费实施后的清分结算工作,诞生了国内首个该场景下的AI稽核项目。这就是用机器逐步取代人工稽查,阿里云内部技术人员保守估算,AI视觉分析能将车牌误识率降低50%,比如以前是5%,可以降到2.5%左右。这个合作契机是因为取消省收费站、实现自由流收费后所面对的压力。比如没有省界收费站,交易数据量会成倍上涨,偷逃现象、交易出错率可能也会相应增加,这不仅需要支撑不停车计费的技术保障,还要有配套的惩治方案跟上。

采用大数据AI稽核方案,会在高速路感中心放置阿里云的智能稽核一体机,并在数据中心放置专有云平台,实现云和边一体的稽核能力,让机器学习+大数据(融合摄像头图像数据、高德地图的路径数据、车辆数据等)给每一辆在路网上通行的汽车建立一个档案,一车一档、实时追踪,车辆的实际运行轨迹、历史信息就可被掌握。

以往每逢大的节日,新闻媒体都喜欢去航拍一张收费站的照片,尤其是北京、上海,出城回城高峰时绵延数百米、乃至两公里的排队缴费长龙。后来实行国庆节高速公路免费通行,也是出于缓解拥堵考虑。今年3月两会对“取消全国高速公路省界收费站、实现不停车快捷收费”给出了两年内的具体时间表,且今年底要完成ETC普及率80%以上的目标。这些变革给科技公司带来了深入交通领域、参与传统产业改造的大好机会。

 

撤掉省界收费站并不是说在省际高速之间通行不收费了,过路费体系没变,改变的只是收缴与结算的模式:传统方式是人工发卡、到站时人工或ETC缴费,对偷逃费用的稽查、追缴限于省内进行;以后的趋势是建立在ETC高普及率基础上的自由流通行,稽核工作扩大到全国范围,难度增加。有人设想可以像地铁那样,只要记住进、出站,系统自动选择一条最优线路收费即可,但各省高速的运营主体分属于不同公司,利益清算比同属于一家公司管理的城市地铁要复杂得多,而且还要打击换卡逃费、绕路逃费、车辆套牌欺骗摄像头等行为。

 

佛罗里达州高速公路SunPass收费通道

从制度改革、便民通行、提升高速公路效率角度看,施行自由流收费、用机器学习辅助人工、甚至是部分替代原来由人工进行的工作,是发展趋势。全球范围内有一些可参照的样本,比如1999年在美国佛罗里达州开通并运行至今的SunPass高速收费系统,将带有RFID通信功能的装置吸在汽车挡风玻璃上,在通过收费站时就可以走专用通道(右侧也预留了人工收费与自助投币通道),不停车,也没有栏杆,规定是通过时限速40公里每小时,这是出于安全考虑,而不是技术的速度上限。另外像德国部分高速公路常年不限速,也是在效率与安全之间坚持的另一种理念。而正在建设中的沪杭甬高速就可比德国的不限速建设标准,设计时速在120公里每小时,属于国内首例。

目前,中国在高速公路里程、高铁里程方面都已是世界第一,是交通大国,但还不能算交通强国。取消省界收费站只是国务院对交通运输改革的一部分,整体规划是为提高综合交通运输网络效率,降低高速公路、机场、港口、铁路等收费,降低物流成本,现在处于政策红利期。国家统计局对2018年各行业GDP的统计中,交通运输业、仓储和邮政业这一类的同比增速为8.1%,高于工业、建筑业、批发和零售、金融业等行业。这也吸引了像BAT、浪潮、华为、北斗、千寻位置等互联网与IT公司进入这个领域,从帮助提升大交通效率的过程中寻找行业渗透机会。

 

 

从先发优势比较明显的亚马逊AWS的行业发展路径看,云计算会一个一个地进入各传统产业,阿里云的脚步也是如此,相比之下后者除了提供计算服务,在人工智能配套方面更为着力,这源自阿里达摩院的技术输出。比如从大交通看,重庆机场借助阿里云的人工智能,分析航站楼人流密度,做智能调度,减少排队时间。

 

当年电商为拓展下沉市场纷纷去农村“刷墙”,找消费者;后来云计算为拓展客户,也纷纷去机场“刷墙”,打广告,目标诉求比较相像。现在反过来,农村这个渠道内的生产者(农产品供应商)在借助电商改变农产品上行模式;而机场、公路交通的生产者(建设与运维公司)也在使用云计算与人工智能技术去重构生产模式。从消费端到生产端的数字化升级,进入到产业的更深层面,这个层面所能释放的数字化产值是消费端市场无法等量比对的,今后云厂商将重点围绕这些生产端的大客户提供定制服务,将是一个可见的趋势,先发优势仍然会在这个过程中凸显。

受行政区划影响,我们看到现在各地高速运营方与互联网公司合作时,仍然是以省为单位开展,比如除上述广东省,四川省也是与阿里云合作,通过人工智能平台感知路况,提升整体通行速度;而贵州省是与华为合作,做智慧高速。不同省份的技术供应商来自不同公司,这有利于创新与竞争,未来也会面临标准化诉求下的博弈。

以阿里云为例,它做智慧高速的技术积累很大一部分来自2016年开始在杭州做的“城市大脑”。从城市大脑到智慧高速,再到车路协同,以及未来的自动驾驶,这基本上是阿里云在交通领域的发展路径规划,具有长远性。根据阿里云公开的数据,目前它已整体服务20000公里高速、8000架飞机、25个大中型机场、20家汽车制造商、2个大型港口和全球23个城市的市内交通,海陆空大交通的规划已显现。像高德、支付宝、阿里达摩院等关联方也参与其中,构成了一个内部协同生态,外部的合作生态更加庞杂,比如拥有全球最大商用车资源的千方科技。这说明,与云计算服务于零售、视频娱乐、游戏等消费互联网不同,对于交通运输、农林牧渔、工业制造这类万亿GDP级别的行业,数字化改造需要云厂商与庞杂的第三方ISV合作完成,国内阿里云在生态构建方面是走在前面的,今后大的并购可能会更多涌现。

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