利用人工智能技术，全面推进人、车、路协同

细细数来，普遍困扰大家的痛点无非有以下三点：

首先是道路拥堵。其实这也是老大难问题了，甚至可以说是城市治理中的“痼疾”。谁还没经历过几次堵车长龙呢？以往处理道路拥堵问题，只能通过后台监控画面进行人工判断，然后增派警力到拥堵点进行疏导。然而这种方式相对被动且耗费人力，效率也不高。

其次是识别违法行为耗时耗力。在交通治理过程中，这一点也让绝大多数的交警倍感头疼。一方面，人、车、数据相互独立，形成数据孤岛，使违法预警十分困难；另一方面，违法取证耗费大量人力物力，如果发生在没有监控的视野盲区，那就更是难上加难。

第三是应急处理效率有待提升。尤其是在交通事故发生，或是正常交通秩序被意外事件阻断时，如果交管部门无法及时到场，一来将增加二次事故的风险，同时也会让当下交通环境雪上加霜。

曾经的深圳也面临以上种种交通难题。深圳城市面积不足2000平方公里，却有2200多万人口，全市道路里程只有6500多公里，平均每公里的车辆密度为530辆。人、车、路的矛盾更加凸显。如何应对交通乱象，是深圳交管部门必须直面的一道课题。但如今，深圳的道路交通面貌却发生了质的变化。

最亮双眼+最强大脑+最快双手=深圳破局

为有效缓解以上交通问题，深圳交警与华为合作，将AI、大数据、云计算、5G等技术融入交通执法、车辆查控以及交通管控等关键业务场景，以创新解决方案，打造“鹏城交通智能体”，全面谋划深圳城市交通体系，全面提升交通智慧化、精准化管控水平，为交管提供“最亮双眼”、“最强大脑”和“最快双手”。

1、从车看灯，到灯看车：

信号灯控制与配时优化

早在，华为就已配合深圳交警建立了智能信控（TrafficGo）联合创新实验室，共同建立了“专家+AI”的道路交通优化新模式。同时，围绕实现城市级智能信控目标，华为推出了软件定义摄像机和边缘智能计算平台，实现了端（摄像机）-边（路口）-云（中心）三级架构的数据和算法协同。

TrafficGo解决方案可以根据路口车流情况，动态优化信号灯配时，提升通行效率。过去是车看灯，读秒数通行；现在是灯看车，读车数放行。据统计，部署TrafficGo解决方案路口的等待时长平均下降了8%-12%，通行“速”、“率”齐升。

2、AI“警官”上任：不到现场，亦能执法

过去，在执法过程中，深圳交警采用的均是人工方式，违法行为的确认需要人工审核以确保符合相应的法律法规。如今引入人工智能技术后，通过AI技术对视频流和过车图片进行解析，就能自动结合规则库对违法行为有效检出。同时，AI技术还可以对疑似违法图片进行预审，改变纯人工审核的现状，提升效率和准确率。

自AI技术投入使用后，大数据研判平台实现了对卡口数据运算的秒级响应，对于车牌、车型的识别精度达98%。经检验，在部署了开车打手机、未系安全带、刷脸执法等AI应用后，深圳交警执法量提升了15%，执法“量”、“质”齐升。

3、最强大脑：提升指挥效率

此外，深圳交警还与华为通过联合创新共建了“城市交通大脑”，从顶层设计入手，全面规划深圳城市交通体系，建立一个统一、开放、智能的交通管控系统。2019年，双方又通过搭建优化全市外场感知体系覆盖网，构建城市级视频云存储及AI资源，探索实践“云—边—端” 运算新模式，将“城市交通大脑”升级为“鹏城交通智能体”。

深圳交管部门构建了新型运营指挥中心，通过“最亮双眼”实现路网全息感知，通过“最强大脑”精准研判交通态势，实现交通治堵实时处置，隐患风险精准打击，通过“最快双手”快速联动勤务处置，实现在事故快处快撤等交管业务上的快速闭环。

新时代的变化，需要新的交通管理模式。基于对行业的持续深耕和专注，华为作为加速各行业数字化转型的“懂行”人，将核心业务场景与最新数字技术相融合，携手“内行”伙伴，打造创新的场景化解决方案，全面推进人、车、路协同，为百姓的交通出行提供更好的保障和体验。
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