日前海信网络科技在“人工智能+交通”管理与服务创新论坛上向外界展示了人工智能技术在交通领域的应用。

从整体来看，智能交通是中国基础设施建设，最近5年从一二线城市发展到了三四线。其中2016年增长率33.5%，市场规模414亿。之所以去年发展较快是因为大项目数量增长50%，千万级项目规模超过200亿；此外，智能交通和智慧城市建设需求旺盛。

而过去5年海信用户订单49亿，连续5年同类第一，但仅占全年市场份额的4.8%，这是因为城市智能交通是高度定制化的行业。

据海信介绍，智慧城市国内起步与国外同步，大概在2008年左右，这是由于城市推动力度大，而这其中关注度最高的是基础设施、公共安全和智慧交通，目前为止直辖市和副省级城市全面覆盖。但国内智慧城市普遍停留在传统的垂直应用，缺乏综合应用，尤其是深度应用。

而海信在实践的过程中也发现当前智慧城市面临的挑战：系统割据、信息孤岛严重；数据碎片化，难以共享应用；大数据和人工智能技术应用程度不高；以及面临安全挑战。

简单来说，智慧城市的核心是数据大脑，具体到城市管理和民生服务方面，就是让数据做决策、思考和调节，并与人类互动，这其中最关键的技术自然是大数据和人工智能。

在会上，海信列举了几方面的应用案例，来展示智慧城市以及智能交通是如何运作的。

首先是公交智能调度平台，它通过人工智能和大数据分析实时做出最优处置方案，并配合公交调度。采用这个智能平台之后，对公交企业来说，提升了调度效率和质量，并降低经营成本；对公交调度员工来说，降低了工作量并减少违规率；对普通乘客来说自然是减少了等待时间，海信的数据显示平均等待时间从16分钟减到9分钟，这当然会提升乘坐满意度。

另外在公安破案方面，传统的刑侦手段对于复杂的团伙犯罪行为，侦测能力和把控能力不足。而海信的解决方案则将犯罪信息数据通过城市数据大脑整合分析，得到犯罪行为画像，利用人脸识别、WiFi探针等技术辅助疑犯追踪，给予案件侦破提供支持。

而在大家最关心的智能交通方面，海信介绍，信号控制的核心是对交通出行者通行权的分配，利用电子警察、电子标签、蓝牙等检测数据，还原行驶轨迹，计算排队长度，优化信号配时。

海信现在可以做到基于大数据的信号控制，预防并识别路段车辆排队溢出，保证运行畅通。并做到基于大数据的交通问题诊断，路网交通压力识别，信号配时问题诊断，路口车辆交织判别，潮汐交通识别等。

在这方面，海信提出了“数据魔方”的概念，实现基于深度学习的交通预测，可在30秒内完成10亿规模交通大数据的可视化分析。海信城市交通信控专家马晓龙解释说，“一般城市每天产生数千万的海量交通数据，但如何把这些数据用活，过去对于城市管理者来说是个难题。而现在应用该技术，大数据体现出的交通问题，可以快速得到解决。”

例如，以往对于交通堵塞问题，往往是发生拥堵后十多分钟，交警才收到报警，然后部署警力前往现场疏导。不仅反应过程长，而且容易导致拥堵加剧和潜在安全事故。海信建立起基于深度学习的交通预测，“以海量交通数据为基础，分析交通运行的规律性和相似性，建立智能学习模型，通过深度学习去预测流量等交通参数，预知拥堵区域等”，海信交通专家马晓龙说，这样，就可以预测拥堵地区和时间，提前进行方案制定、信号调配、诱导信息发布以及警力的部署。