如何精確捕捉到交通各參與主體的精細(xì)要素一直是智慧交通發(fā)展面臨的一大問(wèn)題，北京卓視智通科技有限責(zé)任公司CEO吳柯維表示，AI場(chǎng)景化應(yīng)用將顯著助力智慧交通的未來(lái)發(fā)展。

吳柯維在第二屆（2019）中國(guó)人工智能＋交通論壇上就人工智能與深度學(xué)習(xí)的歷史、未來(lái)AI發(fā)展的方向、以及AI如何賦能智慧交通應(yīng)用落地做了詳細(xì)闡述。
目前，卓視智通在AI與智慧交通的結(jié)合上進(jìn)行了諸多創(chuàng)新，無(wú)論是城市道路交通，還是高速公路，識(shí)別內(nèi)容由車(chē)輛延伸到行人、路況環(huán)境，都做了投入并取得了一定的成果。

以下為吳柯維演講的全部?jī)?nèi)容：

大家好，我們卓視智通一直專(zhuān)注于車(chē)臉識(shí)別和交通大數(shù)據(jù)應(yīng)用，并致力于人工智能在交通相關(guān)垂直行業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用。今天我的演講主題是：AI場(chǎng)景化應(yīng)用，助力智慧交通落地。 因?yàn)樵谧�的很多并不是人工智能領(lǐng)域的科研人員，首先讓我們簡(jiǎn)單回顧一下人工智能的發(fā)展歷史。

人工智能的歷史

我認(rèn)為人工智能有兩個(gè)大的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，第一節(jié)點(diǎn)：起源—1956年達(dá)特茅斯會(huì)議。第二節(jié)點(diǎn)：騰飛—近期深度學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用。

2006年Geoffrey Hinton發(fā)表了一篇論文，提出了深度學(xué)習(xí)相關(guān)理論及訓(xùn)練方法，當(dāng)時(shí)并沒(méi)有受到特別大的關(guān)注。

直到2012年，通過(guò)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的圖像分類(lèi)方法在ILSVRC圖像識(shí)別比賽上大放異彩，取得了遠(yuǎn)超前一年冠軍的好成績(jī)，才讓深度學(xué)習(xí)技術(shù)受到Google，F(xiàn)acebook等大公司的關(guān)注和大規(guī)模投入。

值得一提的是，ILSVRC圖像識(shí)別比賽所用到的ImageNet數(shù)據(jù)集是由華人女科學(xué)家李飛飛2007自主籌資發(fā)起的，可以說(shuō)，正式由于這個(gè)數(shù)據(jù)集的建立，推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)技術(shù)從理論走向了應(yīng)用。

直到2016年，AlphaGo 事件，讓深度學(xué)習(xí)走向大眾視野。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)目前來(lái)說(shuō)，貢獻(xiàn)大的在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音識(shí)別兩個(gè)領(lǐng)域，其中計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域取得的進(jìn)展大，這也解釋了，為什么近年來(lái)AI技術(shù)廣泛應(yīng)用于安防、交通等領(lǐng)域。

那么深度學(xué)習(xí)為什么能取得令人驚艷的效果？深度學(xué)習(xí)讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)學(xué)習(xí)內(nèi)在邏輯，而計(jì)算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)終其一生，就是在求一個(gè)目標(biāo)函數(shù)的最小值，最小化損失，這有點(diǎn)類(lèi)似人類(lèi)的思維模式。其內(nèi)在邏輯遵循奧卡姆剃刀原則——經(jīng)濟(jì)的往往是適用的。

深度學(xué)習(xí)的貢獻(xiàn)之一，是認(rèn)知能力的提升，但對(duì)于智慧交通系統(tǒng)而言，除了認(rèn)知，還需要決策，因此AI真正能給智慧交通帶來(lái)全面改變，還有很長(zhǎng)的路要走。深度學(xué)習(xí)目前對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)改進(jìn)顯著的有兩個(gè)方面：

第一：車(chē)臉識(shí)別。由車(chē)牌識(shí)別發(fā)展到車(chē)臉識(shí)別，并且是360度任意角度識(shí)別，識(shí)別內(nèi)容包括車(chē)內(nèi)外的可見(jiàn)的所有特征信息，這為智慧交通系統(tǒng)奠定了數(shù)據(jù)采集基礎(chǔ)。

第二：人臉識(shí)別。LFW庫(kù)上人臉識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)99．8％，動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別獲廣泛應(yīng)用。

人工智能當(dāng)前的發(fā)展階段

由2018年8月公布的新興技術(shù)成熟度曲線Gartner可知，深度學(xué)習(xí)目前已經(jīng)處于頂點(diǎn)位置。關(guān)于下一步如何發(fā)展？接下來(lái)是否會(huì)有更好的突破？等問(wèn)題已經(jīng)被提出。
深度學(xué)習(xí)逐步進(jìn)入到發(fā)展相對(duì)緩慢、技術(shù)迭代周期加長(zhǎng)的階段，在這一階段中，許多的AI芯片和前端智能化產(chǎn)品逐步誕生，這也催生了邊緣計(jì)算概念的提出，在這個(gè)背景下，云＋端將是新的趨勢(shì)，2019年也將是邊緣計(jì)算大爆發(fā)的一年。

近年來(lái)，科學(xué)界和工業(yè)界開(kāi)始意識(shí)到，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)不再是包治百病的靈丹妙藥，在這個(gè)大背景下，AI只有針對(duì)場(chǎng)景化的優(yōu)化，各個(gè)擊破，才能真正解決問(wèn)題。下面我從幾個(gè)典型的場(chǎng)景來(lái)一一闡述。

1、AI＋智能駕駛

自動(dòng)駕駛目前在智能交通領(lǐng)域被認(rèn)為是具潛力的應(yīng)用方向之一，近年來(lái)受到資本的青睞。

自動(dòng)駕駛的愿景雖然美好，但現(xiàn)階段依然存在著很多問(wèn)題，例如自動(dòng)駕駛車(chē)輛也頻繁發(fā)生交通事故，很多自動(dòng)駕駛的演示方案往往是一些路況條件特別好的道路，對(duì)于大角度的彎道或一些具有非視距障礙物的道路，往往很難有效處理。

這一些的問(wèn)題導(dǎo)致近一年來(lái)，產(chǎn)業(yè)界對(duì)自動(dòng)駕駛普遍持悲觀態(tài)度，認(rèn)為其可能是未來(lái)二十年甚至更久才能實(shí)現(xiàn)的故事，川普前一陣甚至說(shuō)未來(lái)五十年都不可能實(shí)現(xiàn)。

但基于自動(dòng)駕駛技術(shù)已經(jīng)可以落地的輔助駕駛今年備受資本關(guān)注，原因是其可以更好的商業(yè)化落地。我個(gè)人比較看好輔助駕駛。

目前我們也正在打造了一項(xiàng)短期內(nèi)可服務(wù)于輔助駕駛，遠(yuǎn)期可助力自動(dòng)駕駛的技術(shù)——車(chē)路協(xié)同道路全息感知。

我們通過(guò)道路路側(cè)的攝像機(jī)精準(zhǔn)感知道路的路況、車(chē)輛以及行人等參與主體的位置、速度和方向，識(shí)別道路上的一些異常交通事件，落地車(chē)路感知技術(shù)。交通事件檢測(cè)系統(tǒng)在高速公路上目前已經(jīng)大量投入使用，城市道路近年也在逐步開(kāi)始應(yīng)用，但僅限于異常交通事件的檢測(cè)和報(bào)警。

通過(guò)路側(cè)攝像機(jī)將道路參與主體（人、車(chē)、非機(jī)動(dòng)車(chē)）的狀態(tài)、速度、方向、位置等信息進(jìn)行檢測(cè)，通過(guò)C－V2X或5G技術(shù)給周邊車(chē)輛進(jìn)行超低延時(shí)的廣播，讓其知道自己所處的環(huán)境，這顯著提升了車(chē)載輔助駕駛系統(tǒng)和未來(lái)的自動(dòng)駕駛車(chē)輛的環(huán)境感知能力，它相當(dāng)于給每一輛車(chē)安裝了一個(gè)“天眼”，能夠站在高空俯視車(chē)輛周邊的道路和環(huán)境，類(lèi)似于“上帝視角”。

可以想象，這種環(huán)境感知彌補(bǔ)了輔助駕駛系統(tǒng)和自動(dòng)駕駛車(chē)輛上車(chē)載傳感器無(wú)法解決前方遮擋、大角度彎道或坡道、檢測(cè)距離有限的非視距問(wèn)題，隨著5G及V2X技術(shù)的廣泛應(yīng)用，能夠產(chǎn)生價(jià)值的車(chē)聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，例如高速公路上的團(tuán)霧是目前高速公路交通事故特別是連環(huán)碰撞事故的主要原因之一，由于其發(fā)生距離短，往往只有幾百米半徑，傳統(tǒng)的高速公路氣象檢測(cè)系統(tǒng)不容易發(fā)現(xiàn)，即使發(fā)現(xiàn)也無(wú)法通知車(chē)輛。

而對(duì)于基于視覺(jué)檢測(cè)和5G及V2X技術(shù)的車(chē)路協(xié)同感知系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，檢測(cè)相對(duì)容易。我們可以利用該技術(shù)將檢測(cè)到的團(tuán)霧預(yù)警信息發(fā)送給500米以外的車(chē)輛，提醒車(chē)輛減速規(guī)避危險(xiǎn)，可以有效規(guī)避團(tuán)霧引發(fā)的連環(huán)追尾事件，減少人車(chē)傷亡損失。

可以想象，未來(lái)路側(cè)車(chē)路協(xié)同視覺(jué)檢測(cè)單元，對(duì)于道路而言，將會(huì)變成一項(xiàng)必備的基礎(chǔ)設(shè)施，它會(huì)像道路兩側(cè)的照明燈一樣，將整個(gè)的道路狀況清晰的檢測(cè)出來(lái)，并通過(guò)5G等通信技術(shù)無(wú)延遲的投射到道路上的參與主體——車(chē)輛的“大腦”里，為輔助駕駛系統(tǒng)和自動(dòng)駕駛車(chē)輛增加了一雙天眼，為道路車(chē)輛行駛保駕護(hù)航，未來(lái)沒(méi)有配置車(chē)路協(xié)同道路感知的道路好比是漆黑無(wú)燈的鄉(xiāng)村公路，汽車(chē)都得小心翼翼緩慢行駛，而配置了車(chē)輛協(xié)同道路感知的道路就好比是燈火通明的公路，汽車(chē)視野開(kāi)闊可以快速通過(guò)。