闪马智能创始人兼CEO彭垚：迭代AI算法能力，助力道路实现智慧化升级

通过软迭代的AI算法能力以及新基建，将帮助更多道路实现智慧化升级。

3月30日，第25届中国高速公路信息化大会暨技术产品博览会在福州拉开帷幕。闪马智能以“AI+交通，构建智慧公路新底座”为主题，正式发布了“云边一体路侧感知系统”。

闪马智能核心业务是通过人工智能、视频分析以及大数据分析，去了解城市中到底在发生什么，进而提升城市空间效益。

围绕自主研发的ATOM深度学习平台和VisionMind城市一体化感控平台，闪马智能实现算法模型快速迭代及各类应用场景快速迁移，形成可用于“AI+交通”等行业的视频智能分析闭环，以提高道路通畅率。

碳排放高与拥堵问题是目前交通系统面临的两大难题，闪马智能创始人兼CEO彭垚表示，通过 AI 能够结构化地发现能源行业、交通行业、建造行业和整个城市空间产生的问题。

AI运算需要大量的数据，路侧感知作为数据的第一入口成为了全套系统的基石。高速公路只有具备了对高速公路全路网进行全面、智能、实时、准确的感知能力，才能为后续决策和服务等提供数据支撑。

本次闪马智能推出的“云边一体路侧感知系统”，是一个具有广覆盖、高精度、强兼容、深业务、可落地优势的新一代AI感知系统。通过升级算法，让该系统拥有“更强的泛化能力”、“更多维的检测能力”、“更远的精度无衰减感知距离”以及“更精细的感知能力”。

系统覆盖场景方面，闪马智能的城市综合交通运行监测与指挥系统（TOCC）涵盖了城际铁路、市域铁路、高速公路、轨道交通、地面公交、出租车、枢纽场站、静态交通等多交通场景，通过AI对信息的交互和决策，帮助整个交通系统进行调度与管理。

面对不同场景及需求，闪马智能云边一体路侧感知系统支持分段分级建设，按需平滑升级。以杭州绕城高速路侧感知系统建设为例，全线日均预警相关事件500余起，主动发现率80%以上，主动预警，及时处置，避免二次事故发生。

监测精度方面，闪马智能云边一体路侧感知系统事件检测有效率达90%及以上，交通参数分析准确率达98%及以上，在识别事件种类和准确率上都保持较高水平。

除了通过优化出行方案做到节能减排外，闪马智能还通过参与高速光储建管运营服务，赋能服务区超快充大功率电动汽车充电设施。在服务区和收费站的屋顶、停车场车棚、路基边坡等场景投放分布式光储系统，闪马智能为新能源车提供绿电，进一步助力交通系统减排。

闪马智能创始人兼CEO彭垚表示，通过软迭代的AI算法能力以及新基建，将帮助更多道路实现智慧化升级。同时交通、建造等行业的效能大幅提升，有助于实现“双碳”目标。

以下为闪马智能CEO彭垚36氪WISE大会演讲实录（经编辑）

今天给大家分享的是我们闪马智能，我们是一家专注人工智能深度学习，专注智慧城市打造的一家公司，在双碳目标下，我们对城市空间的整体效益的提升也做了一些应用性的尝试。

整个城市空间承载了产业经济发展和居民美好生活向往。在变迁的过程中，首先是城市空间整个变化的过程，从封闭的单中心到开放的多中心空间环境，从平面空间环境到立体空间环境，从生产性城市空间到生活性城市空间，从分离的均质城市空间到连续的多样城市空间的变化。整个城市一直在发展，我们要去研究空间中发生变化的过程，包括我们生存的空间中到底有一些什么。

其实我们极大地利用了城市里面的已有的一些资源，包括我们已经建设的非常多的摄像头，这些摄像头在我们城市里面几乎是无死角的存在。而且在这些空间中，有大量的视频资源我们没有把它好好利用起来，包括整个行驶车辆的过程，空间中大量的人的行为过程，这些过程其实对整个城市空间的变化产生了很大的影响。

这个是我们闪马智能核心在做的一件事情，就是把城市里面已经有的一些摄像头抓取空间变化的过程，通过人工智能、视频分析以及大数据分析的手段，去了解城市中到底在发生什么，利用这些方式去提升我们城市空间的效益。这个过程当中，我们从最原始的旧的一些基建，像信号灯、视频监控、各式各样的一些雷达等，到现在我们为城市构建了很多全时空路口的盒子，去做车路协同、做整个城市交通的管理，或者是整个城市的运营中心。此外，在我们整个算力过程中，构建了我们完整的SupreHeart智算集群分析服务器。不管是从街道社区，还是整个城市的总体运营，其实我们闪马智能时时刻刻一直在为人们解决问题。

我们在利用一些旧基建做整体软迭代的过程，通过AI感知中枢、时空大数据中枢、数字孪生中枢，去构建了VisionMind城市一体化感控平台。针对我们城市里面的交通出行、居住生活、生产作业等几大方面的生活和生产去做整体赋能。

相关数据显示，交通运输占整体碳排放量的22.3%，这个比例是非常高的。在交通领域，闪马智能做了非常多通过人工智能去构建下一代交通出行体系的工作。

首先我们倡导绿色出行，通过人工智能方式把智慧公交做好。第二是通过AI感知能力，提升交通的管理水平，减少拥堵、事故。通过人工智能可以无死角地发现高速等道路车祸的发生，可以更高效地做救援。比如杭州绕城高速实现业务处置效率提升15分钟。重要事件发现率提升400%以及道路通行效率提升14%，整个交通的拥堵也大大下降。

不少道路通畅率提高了很多，和我们做的整体优化相关。

第一，闪马智能的VisionMind城市综合交通运行监测与指挥系统（TOCC）涵盖了城际铁路、市域铁路、高速公路、轨道交通、地面公交、出租车、枢纽场站、静态交通等，通过人工智能数据化整体的调度、管理，进行信息的交互和决策。包括整个公交信号的优化和应急的指挥。

第二，闪马智能的VisionMind出行即服务系统（MAAS）能够打造一站式出行信息服务体系，这个服务能够让大家非常高效地从出行预约到出行规划、到出行支付。也可以构建面向政府管理端的一整套出行集约化管理。此外，还可以提供包括停车服务，枢纽服务等场景信息服务等。

第三、我们整个VisionMind智慧交通系统里，还会构建整套更高效的交通管理体系，利用全程已有的摄像头，可以去解决更多问题。像上海浦东，外卖骑手的制服背后都新增了一串数字。可以更好地去规范骑手骑行的一些有序性，提升安全。还可以在高速公路、城市道路中，去提升整个事件的发现率和救援效率，降低二次事故率，同时去做整个交通的优化评价，去提升我们整个交通运行效率。

VisionMind智慧交通系统能去做全时空路口的管理，去实时发现整个交通事故等，或者我们去进行交通评价后，做到交通组织优化，最后达到减拥堵、快施救、降排放等。

车路协同给人什么感受呢？就是我们把路侧的所有的信息，包括现在信号控制的信息、前车后车驾驶的周边的信息都感知到，像开游戏车一样的感受。其实这里会涉及到基建有很大的改变，包括车道的宽窄程度，未来的车道或许会设计的更窄。像这里面，其实会有一些可以去创造优化的绿色交通的逻辑，包括单点自适应路口车均延误率下降，车辆排队长度下降，绿灯浪费时间减少，这样是可以大大减排的。

这里VisionMind车路协同系统，包括我们的辅助驾驶系统、车流冲突引导、公交自动信息交互，还有一些危险的行为提醒等一整套系统。

谈一下“交能融合”，现在有很多高速公路上，已经在服务区或者高速公路沿线投放太阳能和储能的建设。

我们闪马智能其实也参与了一些高速光储建管运服的工作，可以更有效管理服务区超快充大功率电动汽车充电设施，在服务区和收费站的屋顶、停车场车棚，打造高经济性光储系统，包括路基边坡、互通匝道、中央分隔带、隧道洞口等一些分布式光储系统的投放。

闪马智能还有VisionMind停充电一体化系统，推动停车设施网、P+R换乘网、绿电充储网“三网融合”。基于AI融合感知技术，掌握区内停车、充电设施的实时需求与供给情况，搭建停车、充电供需时空一张图。并且基于充电价格动态驱动，合理调配市内停车资源。

这都是依赖于闪马智能智慧交通数字化底座地打造，能够去做这些车辆的流动性预判以及AI的动态的实时的控制，更好地把停车和充电的资源动态做管理。

除了交通外，其实我们闪马智能在智慧工地、智慧建造板块也有做一些减排的工作。建筑是碳排放第四大领域，目前大规模的基础设施建设不断推行，这些都必然带来能源消费和碳排放的持续增长。在这个过程中，闪马智能通过新一代信息技术与智能建造体系，贯穿建筑设计、建设、运维全生命周期，实现高质量、低污染的高效绿色建造，全周期碳排放全面监测。

通过精确的一些数字智能化的识别感知，去做一些孪生数字的仿真，包括一些协同设计，包括虚拟生产、虚拟建造运维，去做这些评估风险。在整个的建造的全域的过程中，我们能感知到整个施工现场的各种各样的状况。包括整个安全规范相关的和环境保护相关的，我们构建了通过一些安全文明的施工和绿色的施工去做AI的全域感知。

在香港启德体育园项目中，我们闪马智能通过人工智能的全域感知的能力，加上数字孪生的构造，去把安全、进度、质量、环保一体化地去做整体的提升，做了安全防护、质量管理、环境保护等整个保护过程。

人工智能更多是赋能各行各业的更新，我们通过 AI 能够结构化地发现能源行业、 交通行业、建造行业和整个城市空间产生的问题，想办法解决并真正减少碳排放。通过新基建以及软迭代的 AI 算法能力助力交通、建造等行业的效能大幅提升， 实现“双碳”目标。这是我们闪马智能对“智建未来城市”过程的思考。

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来源: qq

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