AI已經滲透到了生活中的方方面面。在智能交通領域，人工智能技術也正在發揮作用。
大多數人都曾因不佳的交通狀況而遲過到、叫過苦。經濟的快速發展帶動的是社會各方面的全面提升，但在此過程中，交通的發展卻沒跟得上前進的步幅，各類交通難題讓交管部門傷透腦筋，如何利用AI來解決相關難題已成當務之急。
此前阿里就一直大力推廣“城市大腦”，其中主要提到的就是利用AI技術識別車流量，從而自動控制紅綠燈，有效解決杭州的道路擁堵情況。其實除了像阿里這樣的科技巨頭外，中國很多安防公司也正在做這件事情，他們的攝像頭除了負責“拍照扣分”外，也參加到了致力于改善中國交通環境的大潮中來。蘇州科達就是其中一家。
行業“地位”及未來規劃
目前我國大大小小的安防企業大概兩萬多家，科達在其中是佼佼者。雖然在營收規模上，科達與行業巨頭海康相比仍有非常大的差距，但在技術創新上，科達毫不遜色，在AI、云計算以及大數據應用等一些關鍵領域，科達甚至走在了行業前列。
對此，陸吉良深有感觸。
陸吉良目前擔任科達副總經理兼智能交通事業部總經理，從業二十多年來，一直都在致力于研究、推動如何改善中國交通環境。在他看來，“科達布局智能交通行業比較晚，真正投入不到三年時間，從市場占有率來說，雖然在國內也已經進入了第一陣營，但離真正的市場第一還有一段距離。但從技術層面來說，科達已經占據了行業制高點。如今客戶、合作伙伴甚至是競爭對手都將科達放在綜合領域前三位去看待。必須說明的是，獲得這些“市場地位”靠的是產品及技術本身，而不是價格。”
雖然得到一些贊賞與成績，但陸吉良認為還得持續努力，互聯網時代下，一不小心就會被人趕了一大截。他告訴雷鋒網，未來科達將會在四個方面加強布局。
1.進一步加強數據的深度挖掘及深度應用；
2.充分結合公安等客戶的實際需求作開發，不在實驗室空想“高大上”功能；
3.全面智能。如今很多智能交通產品只會在前端做智能化，而科達想的是不僅僅在采集數據上實現智能化，還要在后端、后期的調試、交付方面全面實現智能化，讓客戶安裝一套系統就像安裝一個燈泡那樣簡單。
4.加強與國際、國內等知名院校以及AI研究機構的合作，一同挖掘智能交通領域的潛在力量。
布局智能交通大戰略
“雖然科達布局智能交通產業的時間不是很長，但它從一開始就以此為痛點去著手展開工作。所幸的是，在科達進入行業的時候，起點已經比較高了。”陸吉良坦承。
他介紹說，從企業布局的大戰略方向來說，科達目前主攻中高端市場，這里的中高端市場主要從兩個層面去理解。
1.市場層面。從系統布局來說，科達一直都在遵循“從上至下”的理念，首先發力省市級市場，再逐步向縣鎮覆蓋。
2.產品層面。努力提升產品品質及性能，從用戶需求出發多做創新。
“產品穩定可靠、性能強大，這是科達進軍中高端市場的底氣所在。”陸吉良如是說。
他透露，科達的產品在業內享有不錯的口碑。兩年前，公安部對全國的卡口設備做過一次抽檢，當時設備平均準確率是70%，而科達的準確率達到95%。“能做到這么高的準確率主要是因為科達智能交通的前端信息采集設備都是在野外的惡劣環境中測試運行，經受包括雨水、粉塵、高低溫、震動等環境的‘磨練’”。陸吉良表示，“運行環境對產品的準確率影響非常大。拿粉塵來說，高清設備對像素要求非常高，這對設備影響非常大，正常情況下，一般廠家的產品三個月就要進行一次維護，否則各項指標數據都會有所下降，而科達的產品可以做到免維護。”另外，從研發角度來看，就深度學習技術來說，科達就集結了上百人的團隊。
陸吉良稱，未來科達將一直深耕智能交通領域，堅持前端、后端全面智能化，以客戶需求為目標，積極擁抱AI、大數據等技術，持續為用戶提供可靠、穩定的智能化解決方案。
AI在智能交通領域的應用
“智能交通AI化是大趨勢，客戶實際需求就是最好證明。”對于智能交通全面AI化，陸吉良肯定地說。
陸吉良坦承，如今交警最頭疼的事是如何更好地維持交通秩序。之所以電警在國內有這么大的需求，是因為配置功能不到位，很多違法行為都得不到有效控制，而這些違法行為直接影響到交通的暢通問題。
從這個角度來說，主要的問題是信息采集不完整，從交警角度來說，他們只要得到一個完整、實時的信息，交警就能做到有的放矢，日常的百分之八九十的工作量都可以解決；另外這些信息的獲取甚至對于未來交通政策法規的出臺都具參考意義。
再者，由于國家智慧城市、平安城市的提出及建設，政府對相關產品及方案的需求越來越大。包括深度學習等技術的成熟也實實在在地解決了很多行業難題。比如說在識別率這塊，在模擬攝像機的時代只能達到百分之六七十，再往后到了數字時代達到百分之八九十，而隨著深度學習的全面應用，現在能達到95%以上。
陸吉良坦稱，技術的發展能夠帶來智能化的全面提升，這也大大提升了公安、交警的破案時間，對于推進社會和諧發展起到了關鍵作用。
隨后，陸吉良還向雷鋒網介紹了科達最新發布的基于深度學習技術的一體化智能卡口/電警單元。對于此新品，陸吉良解釋說，首先，它采用了深度學習技術，有很強的適用性，在識別車輛特征及違法行為時準確率有很大提升；其次，采用了一體化設計，在一臺設備中集成了抓拍、識別、處理、存儲、上傳等功能，不需要再配主機設備，安裝部署非常方便，成本低的前提下，穩定性也有非常大的提升；再者，它還做到了免維護設計，通過定制護罩實現了更高的防護等級（IP68），能夠適應惡劣的環境。
布局智能交通領域注意哪些點
而對于如何在智能交通領域走得更加“順風順水”，陸吉良也談到了他自己的一點看法。
陸吉良感嘆說，其實我國智能交通產業發展還是比較“畸形”的。從整個交通行業的角度來看，我國20年前的交通現狀要比現在糟糕得多，如今正在逐步好轉。隨著相關設備布局的點越來越多，除了應用在交通領域，逐步產生了另外一個應用：生活中的一些刑事案件都會從智能交通的配置設備中提取到破案線索。所以很多城市在充分布局智能交通后才會反過來去做安防的布局，包括卡口之類。因此，他認為，應該是從智能交通逐步發展到智慧城市，可以說智能交通行業是最能考驗企業技術積累及眼界的一個領域，經受這個行業“磨練”的企業更能做出緊貼用戶需求的產品。
另外，智能交通領域規模巨大、從業企業眾多，競爭異常激烈。通用市場的競爭肯定會聚焦于品牌、渠道、性價比，因此，只有具備深刻的行業認知和全面的產品體系以及深厚的技術積累才能在眾多廠商中被發現。因此，創業公司在前期應該靜下心來，專注在某個擅長的細分領域深耕。
包括傳統安防企業也是一樣，如果還是以集成為主，弄一些簡單的平臺，長期以往，越到后面越難辦。未來想要獲得長足進步，一定要朝著大數據和智能化這兩個方向發展。
再者，之前談到的很多包括側方位停車、違停抓拍等現在已都可以實現，未來可以關注電警功能的外延，包括針對視頻流中的車流量自動作出反應，比如改變紅綠燈周期等等。陸吉良認為，現在從事智能交通的企業雖然多，但大多數都還停留在“管”的階段，做到“控”的階段還很少。
小結
據statista統計，目前我國每千人配備的攝像頭數量為27臺，僅僅相當于美國的21%。由于我國正處于經濟增長與社會轉型并行階段，社會流動性大、中上階層人口膨脹，隨著社會治安防范復雜度不斷提高，預計未來用于維護公共安全的投資還有足夠大的發展空間。
另外前端產品的市場規模也在持續增長。一方面前端監控攝像機的部署密度逐步增加；另一方面原已部署的大規模標清設備的替換也將為監控行業帶來新的增量。在此背景下，AI在產業中的應用將越來越廣泛，重研發、重應用、重服務的廠商將會在第三波“智能化”浪潮中迎來機會。
