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2021年12月11日，由雷峰網 & AI 掘金志主辦的第四屆中國人工智能安防峰會，在深圳正式召開。
本屆峰會以「數字城市的時代突圍」為主題，會上代表城市AIoT的14家標桿企業，為現場和線上觀眾，分享迎接數字城市的經營理念與技術應用方法論。
在下午場的演講環節上，科大訊飛副總裁、科大訊飛大數據研究院執行院長譚昶為峰會帶來了精彩演講。
譚昶以交通行業為例，分享了人工智能如何服務于城市數智化轉型。
交通的數智化轉型有四大特征，即能感知、會思考、可成長、有溫度。在此過程中，行業本身有自己內在的運行規律，所以不能像互聯網一樣“一張白紙好作畫”，而是在一團亂麻里提綱挈領、綱舉目張解決問題。
他認為，交通全鏈條分為建設和生產運營兩部分。首先要進行感知，其次要有管控手段，而管控最終是為人服務的。在這個閉環里，需要算法和數據以及具體場景的深度融合，才能不斷提高交通治理水平。
同時，在他看來，人工智能要創造價值，并不完全依賴于技術進步，而是如何把技術與應用實踐結合起來。對于傳統行業，AI要做到精細化，這是內在規律。
“交通的未來，一是智能化，二是一體化，三是個性化。”譚昶表示，AI和信息化工具的助力，是實現交通精細化管理的關鍵，智慧城市也暗合這些特點。
以下是譚昶演講全文，雷峰網AI掘金志作了不改變原意的整理與編輯：
我先簡單介紹一下訊飛的情況。到今年年終，訊飛有超13000人，其中技術研發人員占比70%以上。我們一直堅持技術為立足之本，要保持核心技術源頭的領先性。目前，我們在人工智能開放創新平臺、公安、認知技術、系統集成等領域都取得了不錯的成績。
訊飛堅持的方略是把事情做到頂天立地。所謂頂天，指技術領先；立地，指生態、應用要落地和接地氣。
在技術頂天上，截至今年年底，在全球各類人工智能大賽里大家能想到的、說得出來名字、有一定權威性的，基本都有訊飛。無論是語音、圖像、自然語音理解還是認知智能，我們已經拿了三十多項世界冠軍，可以說，訊飛的技術實力是很能打的。
在落地方面，我們的圖像語義分割、3D目標檢測、手勢識別等技術已經在交通領域落地，并且有臺階、分階段地將核心技術應用到每個行業的生產生活的實踐中。
具體到交通領域，習近平總書記在10月份剛剛結束的聯合國可持續大會上指出：“要把大數據、人工智能和交通行業深度融合”。深度融合的目的，不是為了發展技術，而是“人享其行，物暢其流”。
為什么現在的交通人不能享其行？物流很慢，一到雙十一，快遞就會延遲，所以要用人工智能來改變交通，提高效率。
那么，人工智能改變交通的邏輯是什么？
從上圖可以看出，人工智能賦能交通的底層邏輯分四個方面：
能感知，通過各類前端感知器件，獲取場景數據；
會思考，即數據能夠協助人力進行輔助決策；
可成長，指的是人工智能要可持續優化迭代，永遠在成長；
有溫度，技術本身要為人服務，人工智能需要有溫度、有人性。
從簡單的治理到智能，從簡單的匯聚到智慧分析理解，從專家教的到人工智能個性化的成長，從痛點到通暢，實現從交通治理到交通數字化轉型的全過程。
在這個過程中，需要什么樣的人工智能技術？
大家對交通行業，或者對智慧城市行業應該有所理解，城市是一個復雜巨系統，有其內在的運行規律。所有的技術，都是圍繞著城市自身運行規律而服務的。
這和互聯網行業”一張白紙好作畫”不同，智慧城市建設是在一團亂麻里提綱挈領、綱舉目張解決問題。
以訊飛在交通領域的落地實踐為例，我們主要做了以下工作。
行業里面經常提數據共享、數據融合，但在數據融合之后，能不能找到問題？或者說能不能用算法自動發現和解決問題？這是關鍵。
訊飛為此建立了智慧超腦的技術底座，這個底座包括AI中臺，把各種專家的經驗轉化為人工智能算法；也包括交通數據的中臺，把交通各類數據進行融合和分析。
但僅有思考是不夠的，需要把管理、服務手段和大腦決策聯動起來，面向管理者、出行者、司機、行人等群體，提供各種各樣的個性化服務。
智慧超腦要能夠通過各種傳感器感知到城市交通，感知到交通的變化，通過自己掌握的專家知識以及人工智能算法、模型，實現智能化的決策，讓交通管理更加高效簡單，讓大眾的出行更加通暢便捷。
我們將交通全鏈條，分成兩個階段：一是建設階段，二是生產運營。首先要進行感知，感知之后要有管控手段，管控是最終為人服務的，在這個閉環里，永遠離不開算法和數據的相互融合、相互促進，通過協同手段，不斷改變和感知交通。
古語有云：“知行合一”，對于人工智能而言，應該是“智行合一”，人工智能要和交通實際場景的需求相結合；交通運輸效率才能更通暢，達到“大道至簡”。
以前城市修路，有很多規范標準，這是一代一代專家積累的經驗，到路口一看，就知道該修四車道還是八車道。現在我們可以提供更便利的工具，設計方可以24小時不間斷地查看一條道路上的所有通行數據，顆粒度更細，可以看車道、方向、行人等等，這就是交通大數據。將這些數據與專家經驗結合起來，就能夠更加精細化地評估路口、路段、區域的交通變化趨勢，進行更科學地城市交通建設。
舉個例子：現階段在進行城市交通工程、施工、設計時，我們一般會給城市交通管理部門建議進行四級城市交通智能化建設。
首先是在農村、邊遠地區，把它當作單一節點，設一個紅綠燈，裝一個攝像頭，可能就夠了；但如果在城市的主干道，需要做做綠波或聯動；要按照線路或路網層面設計路口，進行高標準的建設；我們現在要搞自動駕駛、車路協同，需要對一個路口精確到分鐘級，實時進行調控，那我們就要在城市系統級別考慮這個道路的設計。
這四級的設計，成本各不相同。我認為，做數字化并不意味著成本一定要上升，而是需要科學、合理地分配建設費用。
舉個實例：今年合肥智能交通三期項目有非常大的規模，金額大約在2.7億元，主體內容是對整個城市2400個路口范圍內的主城區要進行道路的施工改造，可變車道計劃做30個。
我們基于前面講的算法，分析每個車道有沒有潮汐車流，有沒有高峰期突變的車流，最后2400個路口里只找到了22個會突變的車道。我們把分析數據給到交警，表示30個是不科學的，22個比較合理，最后得到了交警的認可，也實際節省了一些建設費用，用于其他路口的改造上。
對于城市路口的選擇，實際上訊飛已經起到了建設指導性的作用，因為從工程建設開始，一直到人工智能的核心算法落地，訊飛在工程領域干了很多實實在在的臟活、苦活、累活。
在城市路口建設中，訊飛的算法工程師和路口交警一起站崗，回公司保安以為是農民工，都不讓進。所以我們一直認為，在辦公室里解決不了問題，只有到生產一線才能解決問題，訊飛已經積累了非常深厚的系統性信息化項目實施經驗。
從路口、路段到區域，我們建立了15種指標，這些指標來自于視頻數據、互聯網以及交管提供的數據。數據在進行全面融合之后，可以基于AI底座，分析出每個路口的車流、人流量，細化到每條車道在5分鐘之內有多少輛車開過去了，以及這條車道上的車最終開到了哪個方向，是左轉、右轉還是直行，從而支撐后續的精細化管理。
并且，訊飛基于人工智能對現有攝像頭進行了升級，在13000公里選擇出2000多路點位，利用現有攝像頭，每個點位基本每個月都能抓到一些交通違法事件，這些點位還要支撐車道級交通流量的精細化分析。這樣的分析，為我們對整個城市交通進行精細化感知提供了支撐。
在高速公路上，我們通過高速視頻巡檢的警情發現和指揮調度系統實現實時聯動，打通了調度流程，一旦發現異常停車、團霧等事件，可以做到5-10分鐘之內到達現場進行處置，事故發生率明顯下降。
另一方面，大家都知道，這幾天商湯也受到美國的制裁。
其實最早受到美國制裁的就是訊飛，緊隨華為之后。在這個過程中，訊飛積極擁抱國產化生態，在寒武紀、華為海思、海光的CPU和GPU上都進行了相關適配。尤其是在與寒武紀的芯片適配上，付出了超過英偉達日常的工作量，整體效率在特定算法上得到提升，支持并努力構建起國產化生態。
感知之后要做干預，最重要的干預手段就是管控，管控中最核心的是信號機。沒有交通信號，城市的交通肯定是一團亂麻，如果在高峰期信號燈壞了，路口一定會發生擁堵。
以合肥的實踐為例，我們現在建設了相應的配設中心，從總隊、大隊到路口的三級優化配置管理體系，提供了10人信號優化專班的專家服務，利用這10個人，管理了合肥市2148個路口。
其中，聯網的信號機路口中，每2分鐘可以自動生成一次信號優化可視方案。只要路口民警確認，就可以做到2分鐘之內實時下發通知。通過多時段的配置優化或區域協調優化，路口民警基本只要每隔幾天對路口的優化方案進行微調，就可以滿足日常的管理需求。
在實現路口信號機的聯網調控之后，像優先通行、綠波通行就可以進行了。我們一般講優先同行，都是消防車、救護車的優先通行，因為少量的優先通行車輛不會影響城市的變化。
但訊飛在對城市交通做了精確感知的基礎上，正嘗試不干擾城市交通的前提下，為合肥大量的企業的貨運車輛提供優先通行服務。
比如平峰期，讓每輛大貨車在工廠區域內都享受優秀通行的待遇，既節約了能源，又提高了工廠間物流調度的效率，實現"物暢其流"，我們跟合肥經開區以及剛剛落地合肥的安徽大眾正在開展相關的合作，具體技術細節不展開了。
另一個例子是首都機場。
首都機場應該是全國最早做限時停車的，3分鐘之內車必須要走，不走的話計入違法行為會扣分。但系統運行兩年之后發現了問題，交通流量特別大的時候，經常會堵車，5分鐘之內的幾百輛車都被判定為違法。
這就給我們提出了一個要求，能不能判斷每條車道是否發生擁堵？訊飛非常完美解決了這個問題，我們實時告訴司機，T3航站樓上哪條車道在堵，把擁堵情況和超時時間相結合，做了非常簡單的條件判斷，一年之內消除12萬起非主觀超時車輛。
之前這些車輛都需要司機著證件到交警的辦事大廳申訴，這個車不是故意超時的，然后交警打開視頻，找到三五天前的這個時段，看到這個車輛當時不是主觀超時的，整個過程效率很低，但在用到人工智能技術之后，節約了大量的工作時間。
又比如，交警騎著摩托車在馬路上巡邏時，可以通過系統自動生成指令，以前只能批量發送短信，現在可以發語音了。并且，路口交警所有的回令，不要求用文字的形式回復，只需要對著對講機說"我收到了"，系統最自動回復他什么時間收到了什么東西、回答了什么東西。
比如他回答“已經解決了某路口交通擁堵問題”，系統也會判定他完成了什么樣的執行、執法工作。他下班時說一句“我下班了”，一天的日志也會自動形成，非常方便，以前交警下班之后還需要花很長的時間寫日志。
訊飛搭建了微服務大廳，并在疫情期間上線72小時違法業務預約功能，一個月累計服務9萬次，有效舉報6萬余次。
通過誘導屏和實時路況，合肥交警指揮中心可以對任意的誘導屏發布任意信息，不需要去現場做任何機器的直聯和處理。
這里強調一下，誘導屏涉及15個型號、200多塊誘導圖，這里面沒有任何技術難度，就是看你是否愿意把這15個型號所有的接口全部統一到一個平臺上。
現在提倡柔性執法，首次違法不處罰，但是要告知和警告。
怎么告知？發短信有的人不一定看，對方也不一定收到。訊飛的解決方案，是交警把特定的違法行為、手機號錄入系統，系統在1小時內打出10萬個電話，機器人跟接電話的人對話，包括“你是誰，你是不是車主，你有了違法行為，我現在告知你這是第一次還是第二次的違法，什么時候受到處罰，你有沒有明白？”
1小時的電話打完之后，數據表格馬上就呈現出來，其中有8萬是真實車主，剩下的是錯誤電話，那相關任務就完成了，一些打不通的電話，后續還有其他的處理手段。
當然，這個服務還要讓更多的人感知到，所以訊飛堅持做了兩年《合肥交通進展報告》的數據統計發布，用老百姓能夠聽懂的語言，告訴大家合肥的交通在發生什么樣的變化。
我認為交通未來會呈現出三個特點：精細化、一體化、個性化。
第一，交通場景很多，現在已經過了基建期，進入精細化管理階段。
大家都在說，現在的城市管理，每個路口放專人專崗能管理得更好。但現實情況是，人力沒那么多。所以需要人工智能進行輔助。
當一個交警管理10個路口的時候，能不能依賴于人工智能系統協助管理？
答案是肯定的。無論是建設、設計階段，還是在執行、管理階段，還是在服務階段，我們都會提供各種各樣的AI和信息化工具，精細化管理每條車道。
第二，我們在理解城市的時候，要把城市視為整體的生態系統。
一個路口的擁堵，可能是5公里之外某個小學放學的情況，也可能是遠處某個紅綠燈失效的導致擁堵傳導。這樣的管理必須基于整個城市整體態勢的感知，實現整個城市里所有設備、設施、警員的統一管理調度，才能解決城市端點的問題，也就是我說的一體化。
第三，城市交通參與者，有交通管理者，有出行人員，還有各類行人，各群體的訴求不同，需要個性化服務。
比如，交警對于丁字路口、十字路口、八車道、兩車道，有不同的管理模式，需要對每個路口的交警工作提供個性化服務。另外，每個出行者能不能享受個性化的服務？這些都是需要解決的問題。
最后，我相信，人工智能在與實際場景、與人的需求相結合之后，能夠發揮更大的價值，提高管理和服務效率。雷峰網雷峰網(公眾號：雷峰網)
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