一、大數據AI“上路”
2016年，煙臺高速交警支隊正式接管全市高速公路交通管轄權，重拳出擊，整治轄區內各大高速的車輛違法行為、安全隱患。在這樣的背景下，安防廠商采用高速公路解決方案，成功為煙臺高速交警支隊建設了全套基于大數據的智能交通安全系統，為煙臺市高速公路的道路安全保駕護航。
在這些高速公路上，先后部署300多套智能卡口、70多套星光級超低照度攝像機以及60多臺測速雷達等設備，包含視頻監控、智能高清卡口、收費攔截站、車輛速度控制誘導系統、路況信息管理系統、指揮調度系統、社會化信息發布系統、智能交通安全管理平臺等，目前已有部分設備投入使用。
在多種前端設備相結合的部署模式下，整套系統建成后，無論白天與黑夜，都可進行道路交通的實時監控，實現信息采集、區間測速、卡口抓拍、信息誘導、緝查布控等一系列的智能應用。
煙臺市高速公路智能交通安全系統的部署，是近幾年來國內交通管理信息化的一個縮影。在大數據時代，基于人工智能、云計算以及物聯網等前沿技術作為支撐的交通智能化建設正在全面鋪開，而蘇州科達在智能交通的魅力也開始展現。
二、關鍵技術應用突破
從全國范圍來看，交通管理盡管在數據上的潛在價值還沒有得到充分挖掘，然則在信息感知與采集范圍、數據孤立運用、分析研判和預測需求等方面已經取得一定突破。
1、 分布式大數據架構
現階段智能交通向智慧交通邁進，其關鍵是引入大數據處理技術，實現對數字信息的智慧處理。由此，來自安防、互聯網等領域的智能交通產業積極參與者，在此處著墨頗多。
市面上提供的主流的智能交通大數據平臺，采用的是分布式智能分析技術，通過多節點并行處理，能夠快速提取出視頻和圖片中的結構化數據。而強大的智能分析算法，使得該平臺能夠從視頻和圖像中提取出更豐富、更深度的目標特征信息，應對更復雜的大數據應用。
智能交通大數據平臺采用分布式大數據庫技術，通過數據智能分級存放技術，可大幅提升節點并發處理技術，系統可輕松實現百億級數據的妙計檢索和分析。以蘇州市剛上線的交通管控大數據平臺為例，可實現3000億級數據查詢只需0.2秒。
2、 車輛特征二次識別
隨著大數據技術在智能交通領域的深化應用，也衍生出一些獨具亮點的新應用，其中就包括時下熱門的車輛特征二次識別系統。
其原理是運用車輛特征識別技術對公路電子監控（卡口）和電子警察圖片進行二次識別，采集車輛號牌、品牌型號、車身顏色、車輛型號等信息，通過后臺實時比對，準確發現假牌、套牌等違法嫌疑車輛，通過提取車輛特征信息準確定位唯一車輛。
這從根本上克服了傳統車輛檢索只能按照號牌進行單一查詢的功能缺陷，實現了按照車輛品牌、型號、顏色、類別以及局部特征等自定義組合查詢和模糊查詢強大功能。
現階段，在業界最受關注的車輛二次分析產品是來自科達自主研發的“海燕”系統。從該公司公開發布的信息了解到，“海燕”已在福建、蘇州、牡丹江、當涂等多個省市成功推進落地。另悉，全新升級后的海燕系統，也將在下月初舉辦的“金磚國家領導人第八次會晤”擔綱“要職”，為會議安全保障工作提供有力的技術支撐。
3、 人工智能感知系統
近幾年來，智能交通發展的另一個引人注目的點便是前端感知技術的全面突破。一方面，交通監控一直引領超高清應用潮流，攝像機清晰度正由200萬像素向500萬像素、800萬像素甚至1000萬以上像素的攝像系統升級；另一方面，前端集成化、智能化成都更高，甚至逐漸成為一個獨立的人工智能單元——能夠自動識別車牌號碼、車輛顏色、分析車輛行為，自動統計車流量信息，判斷道路擁堵狀況，同時在發生異常事件時自動報警。
三、能否獨立提供端到端解決方案成未來取勝關鍵
在政策和技術的雙重驅動下，智能交通產業鏈顯得尤為活躍。包括安防廠商、智能化集成商、互聯網公司、車輛算法企業、信號燈誘導屏細分廠商等多股勢力紛紛加碼，在交通領域布局人工智能以及大數據。
但總體而言整個產業鏈中的廠商或多或少都存在著瑕疵，例如安防廠商雖然產品周全，但以產品為驅動的本質，必然存在對整體應用需求的疏忽，集成商雖然理解用戶需求，但卻自身沒有AI產品的研發，一些細分產品的廠商由于自身的局限性，服務面較窄，而互聯網廠商雖然在廣義上滿足需求，但在專業領域仍然欠缺火候，隨著硬件廠商不斷掌握車輛算法的主動權，專業算法企業已經逐漸邊緣化……
種種跡象也在表明，隨著技術的成熟與應用的落地，市場需要的是積累智能視頻分析能力、指揮調度等成功實戰經驗，實現從算法到產品再到應用的端到端解決方案。
條件雖然苛刻，但可喜的是市場中確實有一些企業朝著這個方向，一步一步在耕耘，而它們的與眾不同自然而然能在智能交通中脫穎而出。
基于在解決方案與場景應用方面的優勢，蘇州科達能夠獨立地提供從算法到產品再到應用的端到端解決方案，已經在智能交通大數據領域占據了前沿高地。在今次智能交通之大變革中，蘇州科達已經成長為生產大數據的核心廠商。
另外，可以預見的是，未來數年內，大數據、人工智能這一類關鍵技術在智能交通的應用領域將實現由點帶面的大面積擴張、應用范疇也將全面擴大。
2016年，煙臺高速交警支隊正式接管全市高速公路交通管轄權，重拳出擊，整治轄區內各大高速的車輛違法行為、安全隱患。在這樣的背景下，安防廠商采用高速公路解決方案，成功為煙臺高速交警支隊建設了全套基于大數據的智能交通安全系統，為煙臺市高速公路的道路安全保駕護航。
在這些高速公路上，先后部署300多套智能卡口、70多套星光級超低照度攝像機以及60多臺測速雷達等設備，包含視頻監控、智能高清卡口、收費攔截站、車輛速度控制誘導系統、路況信息管理系統、指揮調度系統、社會化信息發布系統、智能交通安全管理平臺等，目前已有部分設備投入使用。
在多種前端設備相結合的部署模式下，整套系統建成后，無論白天與黑夜，都可進行道路交通的實時監控，實現信息采集、區間測速、卡口抓拍、信息誘導、緝查布控等一系列的智能應用。
煙臺市高速公路智能交通安全系統的部署，是近幾年來國內交通管理信息化的一個縮影。在大數據時代，基于人工智能、云計算以及物聯網等前沿技術作為支撐的交通智能化建設正在全面鋪開，而蘇州科達在智能交通的魅力也開始展現。
二、關鍵技術應用突破
從全國范圍來看，交通管理盡管在數據上的潛在價值還沒有得到充分挖掘，然則在信息感知與采集范圍、數據孤立運用、分析研判和預測需求等方面已經取得一定突破。
1、 分布式大數據架構
現階段智能交通向智慧交通邁進，其關鍵是引入大數據處理技術，實現對數字信息的智慧處理。由此，來自安防、互聯網等領域的智能交通產業積極參與者，在此處著墨頗多。
市面上提供的主流的智能交通大數據平臺，采用的是分布式智能分析技術，通過多節點并行處理，能夠快速提取出視頻和圖片中的結構化數據。而強大的智能分析算法，使得該平臺能夠從視頻和圖像中提取出更豐富、更深度的目標特征信息，應對更復雜的大數據應用。
智能交通大數據平臺采用分布式大數據庫技術，通過數據智能分級存放技術，可大幅提升節點并發處理技術，系統可輕松實現百億級數據的妙計檢索和分析。以蘇州市剛上線的交通管控大數據平臺為例，可實現3000億級數據查詢只需0.2秒。
2、 車輛特征二次識別
隨著大數據技術在智能交通領域的深化應用，也衍生出一些獨具亮點的新應用，其中就包括時下熱門的車輛特征二次識別系統。
其原理是運用車輛特征識別技術對公路電子監控（卡口）和電子警察圖片進行二次識別，采集車輛號牌、品牌型號、車身顏色、車輛型號等信息，通過后臺實時比對，準確發現假牌、套牌等違法嫌疑車輛，通過提取車輛特征信息準確定位唯一車輛。
這從根本上克服了傳統車輛檢索只能按照號牌進行單一查詢的功能缺陷，實現了按照車輛品牌、型號、顏色、類別以及局部特征等自定義組合查詢和模糊查詢強大功能。
現階段，在業界最受關注的車輛二次分析產品是來自科達自主研發的“海燕”系統。從該公司公開發布的信息了解到，“海燕”已在福建、蘇州、牡丹江、當涂等多個省市成功推進落地。另悉，全新升級后的海燕系統，也將在下月初舉辦的“金磚國家領導人第八次會晤”擔綱“要職”，為會議安全保障工作提供有力的技術支撐。
3、 人工智能感知系統
近幾年來，智能交通發展的另一個引人注目的點便是前端感知技術的全面突破。一方面，交通監控一直引領超高清應用潮流，攝像機清晰度正由200萬像素向500萬像素、800萬像素甚至1000萬以上像素的攝像系統升級；另一方面，前端集成化、智能化成都更高，甚至逐漸成為一個獨立的人工智能單元——能夠自動識別車牌號碼、車輛顏色、分析車輛行為，自動統計車流量信息，判斷道路擁堵狀況，同時在發生異常事件時自動報警。
三、能否獨立提供端到端解決方案成未來取勝關鍵
在政策和技術的雙重驅動下，智能交通產業鏈顯得尤為活躍。包括安防廠商、智能化集成商、互聯網公司、車輛算法企業、信號燈誘導屏細分廠商等多股勢力紛紛加碼，在交通領域布局人工智能以及大數據。
但總體而言整個產業鏈中的廠商或多或少都存在著瑕疵，例如安防廠商雖然產品周全，但以產品為驅動的本質，必然存在對整體應用需求的疏忽，集成商雖然理解用戶需求，但卻自身沒有AI產品的研發，一些細分產品的廠商由于自身的局限性，服務面較窄，而互聯網廠商雖然在廣義上滿足需求，但在專業領域仍然欠缺火候，隨著硬件廠商不斷掌握車輛算法的主動權，專業算法企業已經逐漸邊緣化……
種種跡象也在表明，隨著技術的成熟與應用的落地，市場需要的是積累智能視頻分析能力、指揮調度等成功實戰經驗，實現從算法到產品再到應用的端到端解決方案。
條件雖然苛刻，但可喜的是市場中確實有一些企業朝著這個方向，一步一步在耕耘，而它們的與眾不同自然而然能在智能交通中脫穎而出。
基于在解決方案與場景應用方面的優勢，蘇州科達能夠獨立地提供從算法到產品再到應用的端到端解決方案，已經在智能交通大數據領域占據了前沿高地。在今次智能交通之大變革中，蘇州科達已經成長為生產大數據的核心廠商。
另外，可以預見的是，未來數年內，大數據、人工智能這一類關鍵技術在智能交通的應用領域將實現由點帶面的大面積擴張、應用范疇也將全面擴大。
