今天给各位分享智能交通应用场景的知识，其中也会对智能交通应用场景进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
哈工大智能交通怎么样前景好吗
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贡献者回答伴随智慧城市的兴起，智能交通行业已经成为是目前细分领域中最具前景、政策倾斜最多的行业，“科技+交通”概念为主的智能交通行业，未来将有望吸引巨量资金进入。据“中国城市智能交通市场研究报告”统计，2008至2013年间，城市智能交通复合增长率达到20.2%。随着国家“十二五”交通规划的出台，预计2014年智能交通总体市场规模将增至459.5亿元。而受益于公安部《道路交通安全“十二五”规划》、《道路交通科技发展十二五规划》等多项政策，预计未来10年国内智能交通的资金投入将超过1700亿元。
目前国内从事智能交通行业的企业约有2000多家，主要集中在道路监控、高速公路收费、3s和系统集成环节。目前国内约有500家企业在从事监控产品的生产和销售。高速公路收费系统是中国非常有特色的智能交通领域，国内约有200多家企业从事相关产品的生产，并且国内企业已取得了具有自主知识产权的高速公路不停车收费双界面cpu卡技术。在3s领域，国内虽然有200多家企业，一些龙头企业在高速公路机电系统、高速公路智能卡、地理信息系统和快速公交智能系统领域占据了重要的地位。
2011年中国智能交通行业应用总体市场规模达到252.8亿元，比2010年201.9亿元增长了25.21%，2012年随着各地智慧城市建设的推进，在智能交通行业it应用投资方面加大了力度，2012年比2011年增长了25.59%，规模达到了317.5亿。2013年受政府投资推动智慧城市建设的影响，智能交通行业应用投资增长至408亿元，增长率则高达28.5%。
智能交通系统作为交通现代化建设的重要内容，“十三五”期间仍将是我国交通科技领域重点支持和发展的战略方向。针对“一带一路”、“京津冀协同发展”、“长江经济带”等国家战略对交通运输提出的重大需求，以解决我国综合运输效能低下、公众出行不便、交通安全态势严峻、交通能耗高、交通服务水平落后等迫切问题为导向，面向应用需求，继往开来，创新引领和推动智能交通的持续发展，是我国智能交通行业未来发展的主要思路。
综合交通智能化协同与服务
国外发达国家从基础设施与装备一体化、多种运输装备集成设计、运营调度与服务一体化等多个方面，充分实现综合货物运输方式间的信息共享，不断提高智能化信息服务水平。近年来我国各种运输方式都得到了快速发展，但多种运输方式间的信息交互服务滞后，制约了综合交通协同与高效服务。未来随着综合交通的发展和便捷出行的要求，信息共享和智能化服务技术将得到充分发展和应用。
交通运输系统安全运行智能化保障
交通安全是我国交通领域长期面临的严峻问题，交通运输系统安全运行的智能化保障将是未来智能交通发展的重要方向。交通安全涉及交通系统的多个要素，仅仅从单一因素不能从根本上改善交通安全水平，未来交通运输系统安全运行的智能化保障将重点集中于运用现代信息技术来分析事故成因、演化规律、管控策略以及设计主动安全技术和管理方法，从人-车-路协调的角度实现交通安全运行防控一体化。
合作式智能交通和自动驾驶将成为智能交通的重点
合作式智能交通、在美国成为互联车辆是近年来国际智能交通界关注的重要方向，它将无线通信、传感器和智能计算等前沿技术综合应用于车辆和道路基础设施，通过车与车、车与路信息交互和共享，首先实现车辆运行的安全保障，其次实现绿色驾驶和交通信息服务，它是安全辅助驾驶、路径优化、低碳高效等多目标统一的新服务。发达国家在这个领域已经做了大量的实际道路测试，基本实现了产业化。值得一提的是在日本已经在全部高速公路上实现了高速无线数据通信的全覆盖，具备上述功能的车载终端已经销售了数十万台。
另外值得重视的方向是自动驾驶汽车，这虽然是从智能交通诞生起就在研究的领域，但是近几年的发展极为迅速，在高速公路和城市道路上的测试试验已经在发达国家普遍开展，自动驾驶汽车在无人干预的条件下自动运行几千公里的例子比比皆是。同时低速无人驾驶汽车在发达国家的开发和试验也接近实用，在特殊区域、开放道路、居民社区已经进行了大量运行试验，新出行模式的萌芽已经开始显现。
智能交通系统的特殊要求将推动信息技术发展
智能交通最大的特点是高速移动的交通工具间、交通工具与基础设施间的可靠数据交互和流数据的计算，而这些特殊的要求对宽带移动通信技术和计算技术的进步起到了强大的推动作用，例如超高速无线局域网和5G移动通信都把低延时作为一个重要指标，5G甚至提出延时不超过1毫秒，这个指标是直接对应于交通安全应用要求的。再例如，快速移动车辆在通信网络内要求不中断的数据连接，以保证流数据的计算，这就对通信的传输控制协议和流计算技术提出了新要求，这在一般公用通信系统中是没有的。这些技术近年来取得了不少突破，给实现智能驾驶和自动驾驶提供了支撑。
技术体系和标准化体系的完善
我国现有的智能交通系统体系框架和标准化体系是上世纪末借鉴国际智能交通系统发展的经验，结合我国实际国情制定的。应该说，这个体系框架和标准体系对引领我国智能交通系统的建设发展发挥了重要的积极作用，主要内容是符合技术发展走向和我国的应用实际的。
近年来，在交通运输部和国家标准委的安排下，对智能交通标准体系进行了修订，将智能交通领域的通信应用技术、车路和车车合作技术、移动互联交通应用技术、交通信息安全管理等内容补充进标准体系。其中，车路和车车通信国家标准由交通部和工信部安排，已经发布了两项，有两项将于今年年底发布，还有若干项在标准委的安排下正在开展编制。
同时，我国智能交通系统建设发展中，立足国情创新发展了许多智能交通新的应用和技术，成效突出。总结发展成果，立足国情，跟踪国际新技术发展动态，适时完善和丰富我国智能交通系统体系框架，将是未来我国智能交通系统领域的重要工作。
智能交通产业生态圈的跨界融合
随着新技术的发展和应用，为出行者提供更加精细、准确、完善和智能的服务，将是智能交通系统面向公众服务的重要方向。这些服务的提供将加速交通产业生态圈的跨界融合，汽车制造业、汽车服务业、交通运营服务、互联网、信息服务、智能交通等行业的融合发展将是大趋势。
未来的智能交通系统，在缓解交通拥堵、提高安全保障的同时，将更加关注效率、服务、主动安全、环保、交互体验和基础设施智能化等多个目标的协同。为此，要积极推动智能交通技术协同创新体系建设，发挥市场机制作用，强化行业协会和产业联盟等的作用，通过行业技术标准、知识产权保护等规范智能交通市场，形成专业分工、协同发展的智能交通产业链，构建智能交通产业健康可持续发展的生态环境。
所以智能交通市场巨大，前景光明。
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智能交通行业现状
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贡献者回答每次出行总会遇到以下场景：预约的滴滴师傅还有500米，预计3分钟到；前方道路拥堵，预计20分钟通过；公交还有3站，预计5分钟到。对于还有多少米、多少站这种客观存在的事实可以通过定位和路径计算获取，但“预计多少秒到”这种充满玄学的预测是怎么做到基本无误差的？此文将探究智能交通（Intelligent Traffic System，简称ITS）的原理、应用场景、以及未来发展趋势。
由于经济快速发展和“基建狂魔”称号，中国的交通事业日新月异，具体表现在全国汽车保有量逐年上升、公路网络四通八达、新型交通工具层出不穷。在硬件设施配套如此齐全的情况下，也带来了很多深刻的现实问题，其中包括环境污染、道路拥堵、道路环境复杂、执法效率低等。很明显，这些问题仅靠教育和行政命令是远远无法解决的，要解决这些问题，必须用到软件系统。其实施方式为：首先要有各地交通数据，其次要以合理的方式分析和加工数据，最后再将数据应用于其场景。
因此，基于先进科学技术的智能交通就应运而生，它是作为传统交通的幕后英雄而存在，与传统交通相辅相成，两者共同构成一个数据化、可视化、现代化的交通网络体系。
智能交通是什么？按照百度百科的介绍：
智能交通其本质是软件系统，目的在于使用各种先进技术去解决传统交通运输中触及不到的痛点。
要探究一个行业的市场潜力，可以从三个方面去分析：
1、政策。我国自九五期间开始制定研究战略，十一五明确在全国重点地区布局筹划，十三五正式落实信息化，智能交通行业得到快速增长。可以说，在政策方面，国家一直予以关注和支持，这将成为此产业的一大助力。
2、技术。在中国高体量的资本和市场规模上，中国的高新技术发展特别迅猛。而技术进步是促进智能交通的一个重要因素，比如大数据可以准确预测路径，提高决策能力、物联网可以联通人车路，加强执法监控等。
3、市场规模。根据中国智能交通协会公布的数据，2010年我国智能交通市场规模仅为109.2亿元，到了2017年我国智能交通市场规模上升至515.9亿元，预计2020年我国智能交通市场规模将达到千亿元的水平。但这市场分布非常不平衡，基本都集中在一二三线城市上，四线以下城市的智能交通渗透很慢，存在一大片蓝海市场。
终上所述，智能交通领域呈现一个政策倾斜、发展不平衡、重技术、高体量、快增长的特点，可以说是拥有广泛的前景。
那智能交通是为解决什么具体交通问题而存在？
停车收费算吗？网上买车票算吗？地图导航算吗？这些问题的答案没有任何意义，这仅仅是一个消费者站在自己的角度去思考的问题，即便千辛万苦得到答案，也不过是管中窥豹。如果要了解智能交通的解决方案全貌，还是要站在交通各方参与者的角度去思考问题。以下为交通的参与用户（数据来源于ITS体系框架）：
为整个交通体系的参与者，智能交通要服务的对象，其服务内容主要包括（数据来源于ITS体系框架）：
是全部用户的服务内容，可以看出来，它已经是覆盖到交通系统的方方面面。这也是智能交通所要解决的方向。
前文有介绍，智能交通是极度依赖科学技术的领域，它所提供的服务能力是由技术的水平所决定。以下介绍智能交通应用的主要技术。
1、数据采集
数据采集分车内采集和车外采集两种。
·车内采集。现代的交通工具其本身就是一个小型的传感系统，它依靠传感器全面监测车内各个部件和运行状态，这是一个车状数据收集的过程。在汽车定位方面，运用GPS可以随时获取车辆位置。在车辆监控方面，行车记录仪可以录制车辆情况。
·车外采集。依靠依赖各类电子监控，测速仪等。
2、数据传输
在数据传输方面，主要依赖3G/4G/5G等移动通信技术、WLAN等无线接入技术、光纤等有线接入技术等。
3、数据加工
在数据加工层面，其目的是对收集的数据进行分析与处理，获取想要的结果，用于生成统计数据和实时数据，或预测未来变化。其间会运用到云计算、大数据、人工智能等计算机技术，也会涉及到诸如管理学、运筹学等跨领域内容。
4、数据展示
加工好的数据会输出到对应的终端，例如户外电子屏幕、APP、数据看板等。
上文已经从政策、技术、市场规模三个方面分析了智能交通的发展潜力，可以说，在中国交通硬件设施的汽车保有量的快速发展中，智能交通的这颗交通领域的宝石也将闪烁出更耀眼的光芒。但千万不要抱着把握了现在就等于把握了未来这种想法，尤其是智能交通这种随现实交通体系变化而必须适应的行业。《实践论》中说到，事物总是向前发展的，认识必须随着事物的发展而不断调整改正，使之适应事物的规律性。
1、把握新技术
所有的智能交通解决方案都是基于现有技术的情况下提出的，最符合当前应用场景的方案，但这并不意味着这就是最完美的方案。未来发明的新技术可能带来更合理、更高效的方案，甚至是颠覆整个智能交通领域。例如当无人驾驶成熟后，现在的所有交通规则和技术方案都会重新洗牌。因此对于新技术要钻研其在智能交通上的应用。
2、下沉到四线以下县市
目前智能交通的舞台还是以为一二线城市为主，大家都抓住头部市场，很少去关注更广阔的四线以下的县市乡。根据长尾效应，这部分市场也是一块非常大的蛋糕，且未来有很大发展空间。那这些小县城要怎么解决智能交通问题呢，首先要对用户有一个更细致的划分，其次对区分其路况与一线城市的异同，最后对细致调研整个交通执法流程。
3、新的发展领域
未来的交通会对人与车、人与人、车与车、车与环境等有更深的互连通讯。这就应运而生出合作式智能交通和无人驾驶。
·合作式智能交通。它将无线通信、传感器和智能计算等前沿技术综合应用于车辆和道路基础设施，通过车与车、车与路信息交互和共享，首先实现车辆运行的安全保障，其次实现绿色驾驶和交通信息服务，它是安全辅助驾驶、路径优化、低碳高效等多目标统一的新服务。
·无人驾驶。是指机动车的无人驾驶，目前还处于研发阶段，未来或许会改变整个交通生态。
4、跨领域融合
智能交通会加速交通产业生态圈的跨界融合，未来汽车制造业、汽车服务业、交通运营服务、互联网、信息服务、智能交通等行业的融合发展将是大趋势。
5、出海
就目前的情况而言，智能交通产品出海是非常不现实的情况，毕竟一个城市的交通命脉交给一个外国公司的产品去管理，这是很多国家无法接受的。但在未来或许会存在出海的契机，这是有前提的，一是必须要形成技术壁垒，当技术壁垒一形成，产品相当于做到垄断程度，自然不会缺少客户；二是国家间交流更加频繁，这个交流包括文化/经济/政治上的交流，以达到共赢的程度，那也有可能出海。
上文就是道尔智控小编解疑贡献者：（看尽落尘花）分析的关于“智能交通行业现状”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续分析下文用户【蝶梦】回答的“人工智能在现实生活中的应用”的一些相关疑点做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
人工智能在现实生活中的应用
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贡献者回答人工智能一共分为天然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。今天我就经过人工智能的六个方向讲一讲人工智能在生活中的有趣应用，来帮助你们更好地理解人工智能，尽享科技带给咱们的便捷生活。数据库
【第一方面：天然语言处理】
天然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。天然语言处理并非通常地研究天然语言，而在于研制能有效地实现天然语言通讯的计算机系统，特别是其中的软件系统，是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（天然）语言之间的相互做用的领域。天然语言处理的目的是实现人与计算机之间用天然语言进行有效通讯的各类理论和方法。安全
一、多语言翻译。机器学习
天然语言处理的一个主要应用方面就是外文翻译。生活中遇到外文文章，你们想到的第一件就是寻找翻译网页或者APP，然而每次机器翻译出来的结果，基本上都是不符合语言逻辑的，须要咱们再次对句子进项二次加工排列组合。至于专业领域的翻译，如法律、医疗领域，机器翻译根本就是不可行的。学习
面对这一困境，天然语言处理正在努力打通翻译的壁垒，只要提供海量的数据，机器就能本身学习任何语言。机器从0开始进入一个领域（零成本进入）大概2周时间。因此，进入哪一个领域都能高度垂直的作下去。好比，法律类专业文章翻译，优质法律文章的总量是有限的，让机器学习一遍这些文章，就能够保证翻译95%的流畅度，并且能作到实时同步。测试
二、虚拟我的助理。大数据
虚拟我的助理是指使用者经过声控、文字输入的方式，来完成一些平常生活的小事。大部分的虚拟我的助理均可以作到搜集简单的生活信息，并在观看有关评论的同时，帮你优化信息，智能决策。优化
同时部分虚拟我的助理还能够直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件，这些都是虚拟我的助理的变化形式之一。虚拟我的助理应用在咱们生活中的方方面面，音响、车载、智能家居、智能车载，智能客服多个方面。通常来讲，听到语音指令就能够完成服务的，基本上都是虚拟我的助理。云计算
三、智能病例处理人工智能
天然语言处理还能够将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和天然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。
【第二方面：语音识别】
语音识别是一门交叉学科。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、几率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来求之不得的事情，现在人工智能将这一理想变为现实，并带它走入了咱们平常的生活。
一、智能医院。
依靠人工智能技术和大数据，医院能够实现智能语音交互的知识问答和病历查询，语音录入能取代打字，让您经过说话的方式，就可轻松与电脑、平板电脑、移动查房设备进行录入。每个人说的话说话都会被转录成文字并显示在您的HIS系统、PACS系统、CIS系统等但愿输入文字的位置。此外还能够对健康风险进行预测和对患者分群进行分析。
二、口语评测。
在语音识别方面还有一个比较有趣的应用——语音评测服务，语音评测服务是利用云计算技术，将自动口语评测服务放在云端，并开放API接口供客户远程使用。在语音测评服务中，人机交互式教学，能实现一对一口语辅导，就好像是请了一个外教在家，今后解决了哑吧英语的问题。
【第三个方面：计算机视觉】
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步作图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。经过计算机视觉，电脑将处理更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉的主要任务是经过对采集的图片或者视频进行处理以得到相应场景的三维信息。
一、智能安防。
随着各级政府大力推动“平安城市”建设的过程当中，监控点位愈来愈多，视频和卡口产生了海量的数据。尤为是高清监控的普及，整个安防监控领域的数据量都在爆炸式增加，依靠人工来分析和处理这些信息变得愈来愈困难，利用以计算机视觉为核心的安防技术领域具备海量的数据源以及丰富的数据层次，同时安防业务的本质诉求与AI的技术逻辑高度一致，从能够从事前的预防应用到过后的追查。
二、人脸识别打拐。
当前，全国拐卖儿童犯罪活动较为猖獗，受害人及受害家庭数以万计。据民政部估计，目前，全国流浪乞讨儿童数量在100 万-150 万左右。在河南、云南以及两广沿海等地乡村地区，买卖儿童几近市场化，造成了一个完整的地下黑色利益链。能够寻回被拐卖儿童这件事迫在眉睫，刻不容缓。目前计算机视觉所应用的“人像识别、人脸对比”最快可让被拐儿童在7小时内被寻回，这是计算机视觉在安全领域的巨大应用，从此也将愈来愈多地应用在打击犯罪等方面。
【第四个方面：专家系统】
专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它是指内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题的智能计算机程序系统。一般是根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，去解决那些须要人类专家处理的复杂问题。
一、无人汽车。
无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。
中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功。世界上最早进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万千米，其中最后八万千米是在没有任何人为安全干预措施下完成的。
二、天气预测
随着手机的普及，如今愈来愈多的人已经习惯观看手机中的天气预测，而在天气预测中，专家系统的地位也是决定性的。专家系统能够首先经过手机的GPRS系统，定位到用户所处的位置，在利用算法，对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。
用户就能够随时随地地查询本身所在地的天气走势。天气预测中再无“局部地区有雨”的字眼，取而代之的是“您所在街道25分钟后小雨，50分钟后雨停”。给您配上一位专属的天气预报员，让您收到的天气预报能精准到分钟和所在街道。
三、城市系统
城市系统是将交通、能源、供水等基础设施所有数据化，将散落在城市各个角落的数据进行汇聚，再经过超强地分析、超大规模地计算，实现对整个城市的全局实时分析，让城市智能地运行起来。城市系统率先解决的问题就是堵车。今年杭州的城市大脑，经过对地图数据、摄像头数据进行智能分析，从而智能地调节红绿灯，成功将车辆通行最高提高了11%，大大改善了出行体验。
【第五个方面：各领域交叉使用】
其实人工智能的四大方面应用其实或多或少都涉及到了其余领域，然而交叉应用最突出的方面仍是智能机器人。机器人是自动执行工做的机器装置。它既能够接受人类指挥，又能够运行预先编排的程序，也能够根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工做的工做，例如生产业、建筑业，或是危险的工做。
一、物流机器人
物流机器人是结合机器人产品和人工智能技术去实现高度柔性和智能的物流自动化的技术变革的引领者。在消费升级下的市场压力，海量SKU的库存管理、难以控制的人力成本，都已经成为电商、零售等行业的共同困扰。而物流机器人管理成本低，包裹完整性强，能够知足各类分拣效率和准确率的要求，投资回报周期短。它的出现可有效提高生产柔性，助力企业实现智能化转型，也将愈来愈多地应用在平常生活中。
二、萌宠机器人
孩子一直是家长的心肝肉，而如何让孩子赢在起跑线也是各路家长无比关心的问题，这时候早教就显得尤其重要了。早教其实就是让孩子有效的玩耍，让孩子在玩耍的过程当中学到不少知识，开发孩子的脑力，动手能力，反应能力，审美能力，培养兴趣及习惯。
市面上的早教机构价格昂贵，师资力量不足，同时还可能存在必定的安全隐患，这时候萌宠机器人的存在就很大的缓解了这一问题。语音功能让它就像孩子的小伙伴同样和孩子交流，记忆功能还能够记住宝宝的使用习惯，很快找到宝宝想听的内容。同时提供快乐儿歌、国学经典、启蒙英语等早期教育内容，且云端内容能够持续更新。
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智能交通主要有什么专业
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贡献者回答智能交通有哪些应用场景，未来发展趋势如何，又该怎样推进建设？
新一代信息技术助推智能交通跨越式发展
“有了这趟公交车，我每天能多睡半个小时。”家住湖南省长沙市岳麓区的邢先生高兴地告诉记者。他提到的公交车来往于梅溪湖和高新区之间，是今年5月长沙首条试运营的智慧通勤公交。利用智能网联技术，科技人员改造了沿线26个路口的红绿灯，在保障安全的前提下，当该公交车行驶到路口时，红灯会自动切换成绿灯，保证公共交通优先通行。
在北京，不久前由百度公司运营的我国首批“共享无人车”正式对外开放。用户通过手机应用一键呼叫，自动驾驶出租车就能接单。该出租车为完全无人驾驶，汽车屏幕上显示着起点终点、道路限速等情况，还会根据环境合理决策，除非遇到紧急情况，一般不需人工干预，乘客得以安心享受乘车的乐趣。
危险品运输是道路运输安全监控的重点。按规定，运输危险品的车辆只能在特定的时间内在固定的路线行驶，然而哪条路线人口少、道路通畅、保障条件好、不易出现安全隐患等，人们并不清楚。而今，借助大数据、云计算等技术，腾讯开发的重点车辆管控系统有望解决这一难题。腾讯智慧交通副总裁施雪松说：“通过分析道路沿线人口、拥堵状况、应急处理资源等，我们能够辅助交管部门规划危险品运输路线、时间，从而保障运输安全。”
智能交通是将信息、通信、传感等技术综合运用于交通上的成果。长沙的智慧通勤公交、北京的无人驾驶、危险品运输路线规划，都是智能交通应用场景的有益探索。专家表示，发展智能交通，符合我国交通行业转型的现实需求，也顺应了技术发展大势，既回应民生关切，也能牵引产业变革，是我国实现交通运输现代化的必然选择。
早在上世纪90年代，管理部门与科技专家未雨绸缪，在我国机动车总量只有几千万辆、交通基础设施建设整体上相对薄弱的情况下，就开始了研究和探索，并制定了相关规划，为我国智能交通起步打下了良好的基础。
与传统主要依靠设备集成提升交通智能化程度不同，人工智能、5G等新一代信息技术，有望助推智能交通实现跨越式发展。比如，传统自动化技术也能实现一定程度的无人驾驶，但距离商用比较远。融合了最新的人工智能、雷达、地理信息等技术，汽车“大脑”快速进化——不仅能“看”，没了盲区；还有了“智商”，懂得决策，从而向无人驾驶迈出了一大步。
快速发展的5G技术具备低时延、广连接等优势，是推进智能交通的利器。比如，控制好自动驾驶状态下运行的地铁列车，需要精确可靠、极快速响应的传输信号。有了5G，这一技术不再是难题。今年4月，深圳开通的首条无人驾驶地铁线，就融合了5G技术。
智能交通车路协同网络有待进一步优化
小到交通信号灯的控制优化，大到搭建城市交通“智慧大脑”；从公交到地铁，从公路到港口，交通各行业、各领域都在展开智能化尝试，智能交通的图景渐行渐近。百度智能驾驶事业群组解决方案总经理聂育仁认为，当前，智能交通处于起步阶段，即将迎来一个快速发展期。
但总体看，智能交通应用场景规模化落地还有一段距离。智能交通离不开一套相互支撑的系统，任何一个环节缺失，都可能造成“智”而不“能”。例如，高级别自动驾驶的真正落地，除了要有“聪明”的车，还得有“智慧”的路，这就需要可知可感的基础设施、数据决策和管理系统等共同搭建起来的车路协同网络。
“如果车路协同是路灯，单车智能就是车灯，两者协同，自动驾驶规模商业化落地门槛才能降低。”聂育仁认为，只有实现了车路协同，自动驾驶行车才能更安全、行驶范围更广泛、落地更经济。
专家表示，目前，智能交通发展仍不够系统，发展不平衡，各个方向缺乏协调，系统性的智能化应用和集成还有待加强。比如，交通控制设备基本能够满足单一控制场景，但要适应于未来的车路协同场景，还应进一步优化。
针对短板，政府部门和产业界正在发力。今年5月有关部门表示，要着力推进“单车智能+网联赋能”，加速推进智能网联汽车产业化。
“我国新基建的提速，将为车路协同发展打下良好基础。”清华大学讲席教授、智能产业研究院院长张亚勤说，随着技术解决方案的进步，车路协同网络也将不断完善。
展望未来，施雪松认为，未来交通是以人为中心、人车路智联的“生命体”。“通过感知设备采集数据，人工智能算法处理数据，数据和算法双轮驱动，交通行业有望实现从分析、预测、决策到反馈的全生命周期的智慧化升级。”
聂育仁判断，智能交通发展会经历“数字化升级、网联化转型、自动化变革”三个阶段，三者同步推进，并非一个接着一个阶段开启。“未来城市可能会出现智能交通运营商，高效、绿色、共享的自动驾驶车辆，并与其他交通工具结合，形成全新的出行和运输模式。”
科技界、产业界和管理部门协同营造良好产业生态
智能交通行业的持续健康发展，有赖于技术、市场、政策和法规的良性互动，需要科技界、产业界和管理部门协同发力，共同营造良好的产业生态。
专家提醒，智能交通不是空中楼阁，也不是将过去信息化工作简单搬到网上，它的根基是人们交通出行的切实需求。产业界应当扎实挖掘痛点，找准应用场景，有了产业支撑，技术更新换代的动力才持久。
管理理念需齐头并进。比如，采集交通数据是第一步，更重要的是挖掘分析价值。专家表示，建立健全跨部门、跨行业的开放共享机制，才有利于真正做到基于大数据的科学决策。
法律法规应适度包容。以无人驾驶为例，适应夜间、暴雨天气行车等复杂路况，自动驾驶需要积累足够的真实路况数据，支持感知、预测、规划等模块的升级。聂育仁举例，北京设立了高级别自动驾驶示范区，从下午4点到夜间10点时间段，开放夜间测试，对企业研发很有帮助。
“发展智能交通，我国有较为丰富的应用场景，对新技术的接受程度也较高。”聂育仁分析，在自动驾驶、车联网等领域，我国具备一定的优势，有望在智能交通新赛道上跑出“加”。
业界专家提醒，保持智能交通发展势头，互联网企业等新入行者，在发挥好信息技术应用优势同时，还有必要加深对交通行业底层逻辑的理解，加强融合互通，协同推进智能交通。
专家认为，在交通信息采集、感知、分析等一些软硬件上，我们与国际先进水平仍有差距，迎头继续追赶，智能交通发展才更平衡、协调。
“我国交通密度大、交通情况比较复杂，这对发展智能交通既是挑战，也是机遇。”聂育仁认为，智能交通前景广阔，用好技术手段解决人们交通出行的痛点，将成为牵引我国建设交通强国的重要力量。
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ai交通分析图
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贡献者回答作者：崔雪薇
《中国交通信息化》记者 崔雪薇当前，新一代通用技术的产业革命正在兴起，为数字化、智能化生产和生活带来了颠覆性的改变。经历了新一波的发展浪潮，人工智能（AI）已无所不在地渗透到人们的生产生活中，当仁不让地成为新一代通用技术的代表。“新基建”风口下，围绕“AI+”打造的新应用、新业态、新模式不断涌现，人工智能充分发挥了“头雁”效应。
作为“新基建”大潮的重要抓手，智能交通领域备受瞩目，人工智能、5G、工业互联网等数字化技术为交通带来的发展理念、管理模式和服务体验迎来了全局“智变”。如今，各地高速公路的智慧建设如火如荼，随着全国高速公路正式迈进“一张网”运营时代，AI在高速路上的应用，驶入了高速发展阶段。本文结合第二十二届中国高速公路信息化大会上的经验分享，对人工智能在智慧高速上的融合应用进行了简单梳理。
随着撤站工作的圆满收官，全国高速公路实现了“一张网”运营。在此形势下，路段经营单位对运营管理产生了新的诉求：（1）希望在技术、服务、管控、协同等方面进一步突破，推进少人、无人化的“高效经济”收费场景实现；（2）既要实现路段的精细化管理，又要做到通行费应收尽收，确保自身权益；（3）路段海量、多元的路网设备、设施智能化、自动化技术的保障与支撑，确保边、端设施安全、稳定运行。为解决上述痛点问题，招商华软信息有限公司依托“AI+云”技术，构建智慧收费2.0版本，全面赋能路段的收费稽核、运营分析、运维管理、运行监测及基础收费业务。
AI+云，突破尝试
招商华软打造了统一的智慧收费云平台，将收费业务及相关运管业务迁移上云，高效实现各业务之间的多维协同管理。在该平台的赋能支撑下，还利用高智能的车道机器人为路段经营单位打造了无人收费站解决方案。
无人收费站是“AI+云”场景化应用的突破性尝试，是路段实现降本增效的实用举措，也是智慧收费发展的必经阶段。前端车道机器人的AI能力与云端智慧收费云的统筹能力相结合，极大提升了目前车道收费的服务价值。
无人收费，彰显智能
车道机器人是无人收费站的智能化前端AI设备，整机通过集成车道收费所需的多种硬件模块，辅以人机交互工程设计，借助边缘计算、智能语音、4G/5G等技术手段，实现收费站现场无人化自助收费和特情自动化处理。
无人收费站解决方案实现了前端设备智能化、现场支撑全面化、后台系统智慧化、运营投入经济化。相对于传统的无人收费模式，其具备以下突出能力：适用于多种车道应用场景的收费模式，如ETC收费、MTC收费、混合收费等，支持ETC卡、微信、支付宝、云闪付等多种非现金支付手段，未来将具备接受现金支付的能力；集成人工智能单元，支持与车主进行智能语音交互，在现场无人介入的情况下也能快速定位用户问题，为车主提供便捷有效的客户服务；同时，可大幅减少路段经营管理单位的人力成本支出。
示范应用，加速落地
目前，招商华软智慧收费云平台已经在招商公路广西桂林公司及周边路段落地应用，且运行效果良好，基本满足了日常收费、监控、稽查分析和运维工作的需要，极大提升了路段的运管工作效率。佛山一环西龙收费站北行出口收费广场已开通无人收费的机器人示范车道；哈大高速各条车道的车道机器人也已安装完成并投入使用。
在实际的车道收费应用中，95%的收费业务均可以通过车道机器人的高智慧逻辑处理能力来完成。对于不到1%的需要现场处理的问题，可通过步兵式作业工具“综合服务回控终端”提供服务。
2019年11月13日，交通运输部办公厅发布《全国高速公路视频联网监测工作实施方案》和《全国高速公路视频联网技术要求》，提出加快推进“可视、可测、可控、可服务”的高速公路运行监测体系建设，深入研究人工智能等先进技术在视频联网监测领域的应用，在2021年6月实现智慧监测。视频监控为运营管理效率和公共服务能力提升发挥了积极的作用，随着海量视频数据的不断累积，如何实现实时检测、动态监视、智能控制、及时服务、准确预测的智慧监测成为当前技术领域面临的重要挑战。山西交通职业技术学院的张海亮博士依托山西高速的视频联网建设，分享了AI技术在高速公路视频云联网中的应用。
深度学习，大显身手
从架构来看，高速公路视频联网采用云、边、端三层架构。其中，边缘智能分析系统采用新一代视频交通事件智能监测系统，具备随时接入、实时分析、实时报警、准确率高等特点。随着数据的不断积累，系统运行时间越长，识别算法越智能，检测准确率越高。基于深度学习技术，系统可实现以下功能。
交通事件及交通流检测：采用基于深度学习技术的多目标检测、目标跟踪算法，通过接入高速视频云联网的视频数据，边缘智能分析系统能够实现道路拥堵、交通事故、车辆逆行、违规停车、行人闯入、抛洒物、变道、施工、烟火、团雾、占用应急车道等交通事件，以及交通流量、交通参数等交通态势的分析。车辆结构化分析：通过智能算法，提取车辆特征数据，实现车辆结构化分析，应用于车辆研判、违法处罚、逃费检测、收费稽查等业务。视频质量诊断：通过图像识别算法，进行视频画面质量诊断分析，巡检评估外场设备状态，及时发现设备问题，快速应对。
数据分析，高效管理
省级云平台通过“AI+大数据”技术，融合路段视频数据、边缘智能分析系统的海量感知数据，通过海量数据模型训练和深度学习，进行数据计算、数据分析、数据挖掘、综合研判，实现智能监管、交通态势分析、预测预警、应急处置等智慧监测应用。同时，通过数据门户向外部系统和应用提供数据目录、API、数据应用和可视化展示。
高速公路视频联网后的大数据分析不仅能够实现行业运行态势实时监测、预测预警，还能够为行业运营管理决策提供科学依据，也能够对职能和业务流程监管、分权分域管理、可视化业务展示提供数据支撑，提高运营管理效率。在逻辑架构上，基于AI的省级智能预警平台与省级视频云平台一同部署在省中心，基于前端信息采集终端设备、路段视频上云、视频大数据智能分析应用平台，实现云联网视频数据的融合应用。
试点山西，成效显著
近些年来，山西高速一直积极开展高速公路智能运行监测相关研究，特别是对高速公路视频联网智能分析系统和平台做了大量基础性工作。基于AI的智能平台在具体实际应用中取得了理想的效果。系统平台建设以最先进的高性能GPU集群为物理载体，首创分布式深度学习算法及多任务神经网络模型，极大地提升了系统的精准性和并行效率，使系统具备极高的先进性，体现在以下4个方面。
（1）见多识广，通过对海量训练样本的深度学习，以及随着系统部署、应用的增加，系统准确性越来越高。（2）平台先进，系统采用了基于数据流的大数据计算引擎Yita，使用神经网络分布式训练平台，提高了收敛，缩短了训练时长，提高了模型迭代效率。（3）算法超前，研究开发了多种算法，能够实现对交通事件、车辆信息的准确识别。（4）持续进化，在具体系统应用过程中，系统检测结果通过人工确认后，不断增加正负样本，可以持续学习，不断进化。
福建省高速公路信息 科技 有限公司的黄来荣高级工程师在会上分享了福建省基于人工智能和物联网的省级联网收费运行监测系统方案。省界收费站取消后，ETC费显系统进行了优化，福建省联网收费系统整体运行平稳。联网收费对运行监测依赖度高，主要体现为在线计费、状态名单同步、全网最小费额下发、门架计费模块升级等，存在点多面广、监测内容多、设备种类复杂、运行监测要求高等难点。因此，需要有一套系统的工具对车道、门架、后端系统进行快速问题诊断，提高系统运维效率和准确性。福建省高速公路将原有的收费运维管理系统、ETC车道运行监测系统和ETC门架运行监测系统进行融合，已成功上线福建省高速公路联网收费运行监测系统，保障了联网收费各层级系统的正常运转。
目标明确，功能完备
省级联网收费运行监测系统建设主要围绕以下4个目标：提升ETC客户服务水平；保障单位和多省交易，实现“分段计费，出口统一收费”；促进厂商提升产品质量和售后服务水平；提高日常机电维护水平。
建设内容有：车道系统运行监测，包括车道设备监测、车道工控机监测、车道数据监测、车道交易监测；门架系统运行监测，包括ETC门架设备监测、门架主机监测、门架数据监测、车道交易监测；后端系统运行监测，包括后端设备监测、后端主机监测、后端应用监测、后端数据监测；系统告警，包括分级分类告警、严重告警置顶提示、告警推送；运行监测工具，包括系统升级类检查工具、参数下发类检查工具、故障诊断类检查工具。
智能分析，科学预警
系统使用NumPy、Pandas和基于机器学习的scikits-learn等组件，可通过决策树回归算法分析故障原因；通过k-means聚类算法寻找离群点，分析并预测门架或车道 健康 状态；通过朴素贝叶斯算法预测设备故障，需提前进行设备养护，从而进行如下智能分析。
1、厂商主题分析按设备厂商进行分类，统计交易成功率、捕获率、异常量等数据，促进设备厂商提供高品质产品、提升售后服务水平。2、用户主题分析（1）同行介质状态：提示OBU低电、锁死、损坏或即将超出有效期待等。（2）充值提醒：当储值卡低于用户常规形成一定比例时进行充值提醒。（3）新状态名单提醒：当用户被列入状态名单时进行提醒。（4）形成规律结合用户服务：根据用户的形成规律，提供路况信息、沿途服务（如服务区）信息等。（5）连续异常提醒：当某一OBU在车道和门架上异常交易达到某一阈值时进行用户提醒，召回检查。3、故障预测预警（1）车道系统故障预测：通行效率下降、异常交易比例提高可能预示着车道系统故障；车道车牌识别率下降可能预示着牌识故障或需要进行维护调优。（2）门架系统故障预警：门架异常交易比例提高、捕获率降低通常预示着门架系统出现故障；某一车道的RSU或牌识捕获率下降通常预示着该设备故障或需要进行及时维护。（3）设备与环境关联预警：通过聚类分析或关联因素分析，识别设备与环境的规律关系，如跳电与雷雨天气的关系、车牌识别率与天气的关系等。
隧道存在空间封闭、事故多发、处置困难、防控薄弱等痛点，亟待在现有技术基础上开发新的隧道风险防控技术与装置。在“新基建”的东风下，一套支持动态巡航、兼顾高精度与实时性的智能交通巡检系统平台应运而生。重庆交通大学的马庆禄副教授在会上对该平台进行了介绍，该平台能够实现渗水检测、裂缝检测、隧道内环境检测；实现交通事故巡检，交通运行状态、重要交通基础设施以及交通量、车速等交通参数的实时检测及分析处理。检测精度均大于80%。
融合创新，提质升级
作为该平台的前端设备，隧道云智能巡检机器人融合了人工智能、5G、虚拟现实、工业物联网技术，依托高端 科技 手段，提质升级隧道智慧管养水平，积极响应国家的“新基建”政策。
隧道云智能巡检机器人采用边缘人工智能技术，与传统的基于云的计算方式相比，该技术在计算和信息生成源的物理接近性方面带来了低延迟、能量高效、隐私保护、带宽占用减少、及时性和环境敏感性高等优势，使隧道巡检机器人感知更敏捷，风险识别与应急决策更智能。5G具有大带宽、低延时的传输能力，平台建立基于边缘设备的区域性高速容量5G传输网络，集成红外热像仪、激光/毫米波雷达、高清全景摄像机等各种尖端技术， 探索 5G网络在公路隧道中的应用示范。
智能巡检，安全高效
云智能巡检机器人助力“新基建”与“交通强国”加速推进，实现路桥隧全天候、无人值守下的智能巡检，可最大限度提高隧道安全性。相比传统人工巡检，其具有以下优势：
（1）通过云智能机器人将照明、通风、消防等机电系统网联于一体，实现自适应联控；（2）利用机器人配载激光雷达、热像仪等传感器，对裂缝、渗漏等灾害动态感知；（3）机器人可以第一时间抵达现场，实时远程交通监控、应急救援与疏散指挥。
2020年一场突如其来的疫情对“新基建”提出了非常迫切的要求。疫情的远程化、无接触、智能化应对刺激了新的市场需求，倒逼传统产业加快数字化转型的步伐，智能交通的建设也因此成为城市发展实打实的刚需。作为“新基建”的主要内容，以人工智能为代表的“云大物移智”等新技术的深度融合碰撞，形成了新一代信息基础设施的核心能力。交通AI化是大势所趋，除本文所述内容，AI在城市公共交通、自动驾驶等领域同样发挥了不容小觑的作用。在智慧高速领域，AI在云、管、边、端全面赋能，给收费、稽核、监控等应用场景带来了全新升级，驶入高速，上桥入隧，无所不在。 科技 的迭代令人瞠目，5G浪潮迅猛来袭，流量的爆发将带动数据处理分析能力的发展，人工智能也将迎来新的机遇和挑战。随着新一代信息技术的飞速发展，条条大路都将被赋予强大的颠覆性力量，通向无边无界的智能未来。
（原文刊载于2021年第3期《中国交通信息化》）
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物联网的应用领域有
本文贡献者：【顽固姿态】 ，解答(智能交通应用场景)的问题，欢迎阅读！
贡献者回答物联网的应用场景有智慧物流、智慧农业、智慧医疗、智能家居、智慧交通、智慧安防、智慧建筑、智慧能源、智能制造、智慧零售等等
1.智慧物流
智慧物流是新技术应用于物流行业的统称，指的是以物联网、大数据、人工智能等信息技术为支撑，在物流的运输、仓储、包装、装卸、配送等各个环节实现系统感知、全面分析及处理等功能。智慧物流的实现能大大地降低各行业运输的成本，提高运输效率，提升整个物流行业的智能化和自动化水平。物联网应用于物流行业中，主要体现在三方面，即仓储管理、运输监测和智能快递柜。
2.智慧农业
智慧农业指的是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术与农业进行深度融合，实现农业生产全过程的信息感知、精准管理和智能控制的一种全新的农业生产方式，可实现农业可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。
3.智慧医疗
智能医疗主要应用场景智能诊疗、数字化医院、智能药物研发等等。
在智能医疗领域，新技术的应用必须以人为中心。而物联网技术是数据获取的主要途径，能有效地帮助医院实现对人的智能化管理和对物的智能化管理。
对人的智能化管理指的是通过传感器对人的生理状态（如心跳频率、体力消耗、血压高低等）进行捕捉，将他们记录到电子健康文件中，方便个人或医生查阅。对物的智能化管理，指的是通过RFID技术对医疗物品进行监控与管理，实现医疗设备、用品可视化。
4.智能家居
智能家居的发展分为三个阶段，单品连接、物物联动以及平台集成，当前处于单品向物物联动过渡阶段。智能家居指的是使用各种技术和设备，来提高人们的生活方式，使家庭变得更舒适、安全和高效。物联网应用于智能家居领域，能够对家居类产品的位置、状态、变化进行监测，分析其变化特征，同时根据人的需要，在一定的程度上进行反馈。
5.智慧交通
交通被认为是物联网所有应用场景中最有前景的应用之一。而智能交通是物联网的体现形式，利用先进的信息技术、数据传输技术以及计算机处理技术等，通过集成到交通运输管理体系中，使人、车和路能够紧密的配合，改善交通运输环境、保障交通安全以及提高资源利用率。
6.智慧安防
智能安防核心在于智能安防系统，系统主要包括门禁、报警和监控三大部分。安防是物联网的一大应用市场，传统安防对人员的依赖性比较大，非常耗费人力，而智能安防能够通过设备实现智能判断。目前，智能安防最核心的部分在于智能安防系统，该系统是对拍摄的图像进行传输与存储，并对其分析与处理。一个完整的智能安防系统主要包括三大部分，门禁、报警和监控，行业中主要以视频监控为主。
由于采集的数据量足够大，且时延较低，因此目前城市中大部分的视频监控采用的是有线的连接方式，而对于偏远地区以及移动性的物体监控则采用的是4G等无线技术。
7.智慧建筑
物联网应用于建筑领域，主要体现在用电照明、消防监测以及楼宇控制等。建筑是城市的基石，技术的进步促进了建筑的智能化发展，物联网技术的应用，让建筑向智慧建筑方向演进。智慧建筑越来越受到人们的关注，是集感知、传输、记忆、判断和决策于一体的综合智能化解决方案。当前的智慧建筑主要体现在用电照明、消防监测以及楼宇控制等，将设备进行感知、传输并远程监控，不仅能够节约能源，同时也能减少运维的楼宇人员。而对于古建筑，也可以进行白蚁(以木材为生的一种昆虫)监测，进而达到保护古建筑的目的。
8.智慧能源
物联网应用于能源领域，可用于水、电、燃气等表计以及路灯的远程控制上。智慧能源属于智慧城市的一个部分，当前，将物联网技术应用在能源领域，主要用于水，电，燃气等表计以及根据外界天气对路灯的远程控制等，基于环境和设备进行物体感知，通过监测，提升利用效率，减少能源损耗。
9.智能制造
物联网技术赋能制造业，实现工厂的数字化和智能化改造。制造领域的市场体量巨大，是物联网的一个重要应用领域，主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上，包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。通过在设备上加装物联网装备，使设备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等操作，更好的了解产品的使用状况，完成产品全生命周期的信息收集，指导产品设计和售后服务;而厂房的环境监控主要包括空气温湿度、烟感等情况。
10智慧零售
智能零售依托于物联网技术，主要体现了两大应用场景，即自动售货机和无人便利店。行业内将零售按照距离，分为了三种不同的形式:远场零售、中场零售、近场零售，三者分别以电商、商场/超市和便利店/自动售货机为代表。物联网技术可以用于近场和中场零售，且主要应用于近场零售，即无人便利店和自动(无人)售货机。
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物联网的应用场景有哪些
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贡献者回答行业主要企业：大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)
本文核心数据：全球物联网市场规模、全球物联网连接数量、全球物联网下游行业分布
处于市场验证期
物联网是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等 信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与因特网连接起来，进行信息交换
和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网发 展历史悠久，可分为三个阶段：
物联网连接数超120亿个
根据全球移动通信系统协会(GSMA)统计数据显示，2010-2020年全球物联网设备数量高速增长，复合增长率达19%;2020年，全球物联网设备连接数量高达126亿个。“万物物联”成为全球网络未来发展的重要方向，据GSMA预测，2025年全球物联网设备(包括蜂窝及非蜂窝)联网数量将达到约246亿个。万物互联成为全球网络未来发展的重要方向。
下游制造业/工业占比最大
从下游领域来看，根据IoT
Analytics的数据，2020年全球物联网行业下游占比中，制造业/工业占比22%排在首位，其次是交通/车联网，占比15%。智慧能源、智慧零售、智慧城市、智慧医疗和智能物流分别占比14%、12%、12%、9%和7%，排在第3至7位。
2020年物联网链接内容90%属低功耗、广域网领域
2020年整个物联网90%连接属于低功耗、广域网领域。万物互联趋势下，传统移动蜂窝网络的高使用成本和高功耗催生了专为物联网连接设计的低功耗广域连接技术，对应中低速率应用场景，拥有广覆盖、扩展性强等特征，更符合室外、大规模接入的物联网应用。
2026年市场规模接近1.55万亿美元
根据知名国际信息技术数据公司lDC的测算，2019年全球loT市场规模为6860亿美元，到2022年，这一数字将突破万亿美元;与此同时，2019年全球通过万物互联传输的数据规模已达到14ZB，2025年传输规模则将达到80ZB。在loT行业本身的从全球来看，目前全球物联网相关的技术、标准、产业、应用、服务处于高速发展阶段。整体上物联网核心技术持续发展，标准体系正在构建，产业体系处于建立和完善过程中。移动互联网连接和工业互联网连接是未来发展的主要趋势，根据lDC的测算数据，2020年全球物联网市场规模为7490亿美元，年平均增长率为12.20%;预计2026年，全球物联网市场规模将会接近1.55万亿美元。
数据参考前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。
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百度城市智能交通
本文贡献者：【牵xx的手鸭】 ，解答(智能交通应用场景)的问题，欢迎阅读！
车东西4月9日消息，百度今日发布了ACE交通引擎，以自动驾驶（Autonomous Driving）、车路协同（Connected Road）、高效出行（Efficient Mobility）三者为核心，为国内各大城市提供了一套涵盖智能信控、智能公交、自动驾驶、智能停车等一系列具体应用的智能交通解决方案。
随着交通强国与新基建等规划的推出，国内各大城市都在加速交通系统的数字化转型升级进程。但由于智能交通在全球范围内都是一个新的课题，缺乏统一的标准和技术体系，因此各城市的转型过程均为探索、摸索性质。
百度ACE引擎的推出，则正解决了这一难题，为各类城市提供了既包括底层技术，又包括丰富上层功能应用的完整解决方案，将进一步加速各大城市构建智能交通体系的进程，提升交通效率与城市治理水平。
▲百度“ACE交通引擎”的总体架构
智能交通是一个系统工程，AI人工智能、V2X通讯、云计算、地图等基础技术，智能信控、智能出租、智能公交等具体功能应用缺一不可，一般公司很难推出全套的解决方案。
百度AEC交通引擎背后，反映的正是其在AI、云计算、大数据等技术领域的深厚积累，以及在自动驾驶、自动泊车、车路协同等具体应用上的探索经验。目前，以百度ACE交通引擎已在北京、长沙等10多个城市展开了落地实践，并取得了一系列运行成果。
作为未来发展的关键趋势，全球不少科技公司都在觊觎智能交通这块大蛋糕，但由于缺乏技术积累和探索经验，目前很难拿出完整的解决方案。随着本次ACE交通引擎的正式发布，百度在智能交通这场科技竞赛中，其实又领先了一步。
一、百度ACE交通引擎发布 用AI助力城市交通升级
今天，在智能交通领域深耕多年的百度正式对外发布了ACE交通引擎，将其在人工智能、云计算、地图等领域的技术积累，还有在自动驾驶、车路协同、车联网等领域的探索经验全盘托出，为城市建设智能交通系统，提供了一个标准化、体系化的解决方案。
ACE三个字母分别是Autonomous Driving、Connected Road、Efficient Mobility的首字母，即自动驾驶、车路协同还有高效出行三大体系。
简单说就是，有了ACE引擎后，既可以在城市里部署自动驾驶汽车、实现停车信息智能管理，又可以根据车流情况自动调整红绿灯减少拥堵，或是根据交通路况，为导航用户推荐一条最佳的行车路线等。
甚至可以说，ACE交通引擎就是城市选择智能交通体系的一站式“购物中心”，想要实现哪一种具体的应用案例，都能找到解决方案。
▲百度“ACE交通引擎”面向智能交通七大场景
百度ACE交通引擎是由一个数字底座、两大智能引擎、N大应用生态构成。
一个数字底座指小度车载OS、飞桨深度学习框架、百度智能云、百度地图四大基础技术。
小度车载OS可以让私家车、公交车等各类车辆实现互联，收集并分享数据；飞桨可以实现高水准感知能力，让路灯、道路等基础设施可以感知交通信息；智能云是数据和信息的汇总与决策平台；地图则是智能交通的数字化基础。
通过底层数字技术实现车端和路端智能化、网联化后，即可衍生出自动驾驶和车路协同两大智能引擎，再基于这两个引擎，开发出具体应用。例如基于自动驾驶技术开发出无人出租、自动驾驶物流、自动代客泊车等应用；基于车路协同，开发智能公交、智能信控系统等。
很明显，百度ACE交通引擎是真正囊括了AI等底层技术，以及自动驾驶等上层应用的全栈方案。可以助力各大城市快速搭建起以实时感知、瞬时响应、智能决策为特征的现代化智能交通体系。
目前，百度ACE交通引擎已经在包括北京、长沙、保定等10余个城市落地。3月份百度又连续中标了重庆、阳泉、合肥的车路协同新基建项目，非常受欢迎。
二、部署快扩展性强 ACE引擎的四大优势
自2015年以来，我国陆续颁布了一系列交通强国政策，并重点引导传统交通向数字化、数字化转型。2019年，国务院、交通部等中央机构印发《交通强国建设纲要》，指出要推动大数据、互联网、人工智能、区块链等新技术与交通行业深度融合，提出到2035年基本建成交通强国，到本世纪中叶全面建成交通强国的发展目标。
近年来，不管是北上广深等一线城市，还是重庆、杭州、长沙、保定等二三线城市，都涌入到了建设智能交通的大潮之中。
但需要指明的是，智能交通虽是大势所趋，未来所指，但它毕竟是一个由AI、云计算、自动驾驶等新技术组成的新概念，在全球范围内都没有标准统一化、标准化的解决方案与案例可循。
各大城市虽然动作积极，但其实也是在一步一步地摸索前进，积累经验。
而包括了AI等底层技术，自动驾驶、车路协同等中层引擎，以及智能信控、智能出租等顶层应用的百度ACE引擎的推出，则正解决了这一难题、为各大城市构建智能交通体系提供了一套完整的综合解决方案。
即使放在全球来看，ACE交通引擎也算是一大创举。
对于城市的具体应用来说，ACE交通引擎具备四大优势。
首先，ACE交通引擎拥有智能信控、智能公交、智能出租等多种具体应用案例，可以满足不同城市的不同需求。比如有些小城市先期适合从智能信控入手提升交通效率，而北上广等大城市，则可在新区率先部署无人出租车，提升城市整体科技水准。
▲智能出租示意图
其次，ACE交通引擎的底层、中层、上层均由百度打造，在部署时会大幅减少技术供应商的数量，也就减少了联合开发和协同的时间，既提升了部署效率，又降低了后续的运维成本。
再次，ACE交通引擎上不同的功能应用基于同样的数字基座开发而来，在需要扩展功能应用的时候可以无缝衔接，比如某城市在部署了智能信控后，又想要引入无人出租车，则可快速与现有系统对接。
最后，ACE交通引擎作为一体化、全栈式的解决方案，也具备更好的迭代升级能力，在有新的更新和功能升级时，可以快速部署应用。
三、ACE引擎背后 百度已构建体系化智能交通能力
正如前文所言，智能交通是一个系统化的工程。
首先需要收集各交通主体的数据，上传至云端进行互联。然后基于交通数据，通过智能决策系统做出预判，对信号灯、导航APP，甚至是自动驾驶汽车发出指令，引导或者改变其运行状态。
而这个流程背后，又需要车载系统、车端路端智能感知、通信模块、云计算、地图等一系列基础能力。对于全球任何一家科技公司来说，想要凑齐这些技术能力，都需要很长时间的技术积累和应用探索。
在这方面，百度此前的技术研发历程与应用探索，起到了关键作用。不管是在AI、地图、云，还是自动驾驶、自动泊车等方面，百度都已经拥有大批的技术专利和应用案例。
▲自动泊车示意图
单说最重要的AI技术和自动驾驶技术，百度各个拿得出手。
人工智能方面，百度拥有5712件专利，位居中国第一。在底层，其不仅自主开发了飞桨深度学习框架，还基于百度搜索引擎、小度语音助手等大量产品，拥有海量的文字、图片和语音数据，打造出了国内领先的AI生态——仅百度大脑就可输出240项AI能力，小度助手完成的语音交互次数已超过了50亿次。
自动驾驶方面，百度是国内起步最早、投入最大的大型科技公司。截止2019年底，其在全球专利申请超过1800余项。其拥有自动驾驶路测牌照数150张、全球累计测试里程超过300万公里。基于Apollo自动驾驶开放平台的全球开发者3.6万余名、生态合作伙伴178家。在国内，百度还是首批部署无人出租车的玩家。
▲百度无人出租车队
同时，全球几乎所有的主流汽车制造商（如宝马、戴姆勒、丰田、长城等等）、一级零部件供应商（博世、大陆集团、德尔福等等）、芯片公司、传感器公司和出行企业，都已加入百度Apollo的“朋友圈”。
在国内提及自动驾驶，百度既是一家绕不开的公司，同时又是自动驾驶“国家队”成员。
此外，百度地图也是国内两大移动地图服务提供商之一，拥有海量POI和路网数据，百度云也是国内重要的云服务提供商…
毫无疑问，正是这一系列的技术积累和应用探索，才能让百度在今日推出一体化的ACE交通引擎，为国内乃至全球城市交通体系的数字化转型，提供了一套完整的解决方案，推动智能交通体系更快落地应用。
四、智能交通争夺战愈发激烈 百度已领先一步
技术的进步不断推动着传统交通向更智能、更安全、更环保的方向发展，在交通强国国家战略的指引下，国内各地、各企业正在就智能交通展开新一轮的角逐。
对于各大入局的科技企业来说，评价胜利与否有两个指标，一个是前文提到的技术，另一个则是实际应用落地的成绩情况。
成绩方面，百度ACE交通引擎目前已在北京、长沙、保定等10余个城市落地实践。
2019年12月8日，百度Apollo和河北保定政府就保定市智能交管系统的落地实施达成合作，双方将对保定市区多个路口进行智能升级，通过增加感知设备、联网设备，实现交通流量的智能监管，并通过智能红绿灯对车流进行调整。
据悉，百度与保定签署的智能交通合作项目初期金额超过亿元，彼时这已经算是国内智能交通领域最大的单笔订单之一。
此外，百度还与河北雄安、沧州，湖南长沙等多座城市签署了智能交通技术的落地的合作协议。在刚刚过去的3月份，其还连续中标了重庆、阳泉、合肥的车路协同新基建项目。
这些正在推动的项目中，北京、长沙和保定已上线百度智能信控系统。同时，智能停车系统也已经在北京、石家庄、张家口等多城落地。
▲智能信控示意图
很明显，在智能交通这条赛道上，百度已经比其竞争对手，收获了更多的成绩。 这些成绩反过来，又说明了百度的技术能力与方案的完备性。
2019年12月，百度对旗下最重要的新兴业务团队——IDG智能驾驶事业群进行了架构升级，新设立了智能交通业务组。由此，百度内部正式地将智能交通业务提升到与自动驾驶、车联网两个核心业务一样重要的位置。
今天“ACE交通引擎”正式发布，意味着百度在智能交通领域探索的广度和深度都有了更多的扩展。
交通智能化的号角早已吹响。如今，百度基于其多年在人工智能、自动驾驶、车路协同、大数据等方面的技术积累和丰富的应用实践经验，正式对外发布ACE交通引擎，为推动实现交通服务现代化、精准化、便捷化提供了一套可控、全栈、开放的综合解决方案。
未来，随着百度“ACE交通引擎”在更多的城市落地，我国的城市交通智能化水平也将会得到进一步的提升。
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智能交通可以解决哪些问题
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贡献者回答可以说能，也不能。说能，是因为人工智能等科技当然是有助于解决交通拥堵的；说不能，是因为任何问题都不可能单凭科技本身就得到解决。但既然要回答这个问题，还是来介绍一下人工智能在交通领域的应用，来看看人工智能是怎样来解决交通拥堵的。
有些问题不是光靠信号灯就能改善的，只能说在特定区域有一定的提升空间。但根本的问题肯定不是折腾一下信号灯就能完全解决的。而在交通运输服务方面，一个是安全，另一个是便捷，这一直以来都是人们出行生活的美好愿望，也是智慧交通建设的主要宗旨。
我觉得现在的智能交通建设破坏了道路稳定性，因为智能交通涉及的监控采集设备等等需要在已建成的道路上进行二次建设，必然加剧了对道路的破坏。对道路进行管网铺设等工作一般分包给当地施工队，难以保证施工质量。以我观察，大部分地区在建设监控系统后，道路均出现开裂现象。
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人工智能的主要研究领域有哪些
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贡献者回答制造业
实现智能制造、基于互联网,物联网,包括企业和社会,整个生产过程,该行业的4.0“智能工厂”,“智能”、“智能物流”进一步扩展到使用“智能”,在整个生产过程中“情报服务”的情报,只有在某种意义上,我们才能真正意识到我们正面临着前所未有的局面。人工智能在制造业中的应用主要包括三个方面:一是智能设备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人、数控机床等具体设备。二是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理和集成优化等具体内容。最后是智能服务，包括大规模定制、远程运维、预测与维护等具体服务模式。虽然目前的人工智能解决方案不能完全满足制造业的需求，但作为一项通用技术，人工智能与制造业的融合是时代的潮流。
家庭
智能家居主要是以物联网技术为基础，通过智能硬件、软件系统、云计算平台形成一套家居生态系统。用户可远程控制设备，实现设备互联、自主学习，优化整体安全、节能、方便的家居环境。值得一提的是，随着近两年智能语音技术的发展，智能音箱已经成为一个突破口。智能音箱不仅是音频产品,还包括内容服务、互联网服务和语音交互功能的智能产品,不仅有一个无线连接,与音乐、有声读物和其他内容服务和信息查询,在线购物,如互联网服务,也可以连接到智能家居,智能家庭控制实现的场景。
金融
人工智能的出现和发展，不仅增强了金融机构的主动性和智慧，有效提高了金融服务的效率，也提高了金融机构的风险控制能力，对金融业的创新和发展产生了积极的影响。人工智能在金融领域的应用主要包括:智能客户获取、身份识别、大数据风险控制、智能投资管理、智能客户服务、金融云等。该行业也是AI渗透最早、最全面的行业。未来，人工智能将继续推动金融行业的智能应用升级和效率提升。
零售
人工智能已经广泛应用于零售业，并正在改变人们的购物方式。无人驾驶便利店、智能供应链、客流统计、仓库/车辆无人驾驶都是热门方向。通过大数据与业务流程的紧密合作，人工智能可以优化整个零售产业链的资源配置，为企业创造更多的利益，为消费者提供更好的体验。在设计过程中，机器可提供设计方案;在制造过程中，机器可以全自动制造;在供应链中，计算机管理的无人仓库可以预测销售量和库存需求，合理的进行补货和转移。在终端零售环节，机器可以智能选择位置，优化产品陈列位置，分析消费者的购物行为。
交通
大数据和人工智能可以让交通更加智能。智能交通系统是交通系统中通信、信息和控制技术的产物。通过对交通流和的收集和分析，可以进行交通监控和调度，有效提高交通能力，简化交通管理，减少环境污染。
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