科大讯飞谭昶：智慧城市是在一团乱麻里提纲挈领｜第四届中国人工智能安防峰会

2021年12月11日，由雷峰网 & AI 掘金志主办的第四届中国人工智能安防峰会，在深圳正式召开。

本届峰会以「数字城市的时代突围」为主题，会上代表城市AIoT的14家标杆企业，为现场和线上观众，分享迎接数字城市的经营理念与技术应用方法论。

在下午场的演讲环节上，科大讯飞副总裁、科大讯飞大数据研究院执行院长谭昶为峰会带来了精彩演讲。

谭昶以交通行业为例，分享了人工智能如何服务于城市数智化转型。

交通的数智化转型有四大特征，即能感知、会思考、可成长、有温度。在此过程中，行业本身有自己内在的运行规律，所以不能像互联网一样“一张白纸好作画”，而是在一团乱麻里提纲挈领、纲举目张解决问题。

他认为，交通全链条分为建设和生产运营两部分。首先要进行感知，其次要有管控手段，而管控最终是为人服务的。在这个闭环里，需要算法和数据以及具体场景的深度融合，才能不断提高交通治理水平。

同时，在他看来，人工智能要创造价值，并不完全依赖于技术进步，而是如何把技术与应用实践结合起来。对于传统行业，AI要做到精细化，这是内在规律。

“交通的未来，一是智能化，二是一体化，三是个性化。”谭昶表示，AI和信息化工具的助力，是实现交通精细化管理的关键，智慧城市也暗合这些特点。

以下是谭昶演讲全文，雷峰网 (公众号：雷峰网) AI掘金志作了不改变原意的整理与编辑：

我先简单介绍一下讯飞的情况。到今年年终，讯飞有超13000人，其中技术研发人员占比70%以上。我们一直坚持技术为立足之本，要保持核心技术源头的领先性。目前，我们在人工智能开放创新平台、公安、认知技术、系统集成等领域都取得了不错的成绩。

讯飞坚持的方略是 把事情做到顶天立地。所谓顶天，指技术领先；立地，指生态、应用要落地和接地气。

在技术顶天上，截至今年年底，在全球各类人工智能大赛里大家能想到的、说得出来名字、有一定权威性的，基本都有讯飞。无论是语音、图像、自然语音理解还是认知智能，我们已经拿了三十多项世界冠军，可以说，讯飞的技术实力是很能打的。

在落地方面，我们的 图像语义分割、3D目标检测、手势识别等技术已经在交通领域落地，并且有台阶、分阶段地将核心技术应用到每个行业的生产生活的实践中。

具体到交通领域，习近平总书记在10月份刚刚结束的联合国可持续大会上指出：“要把大数据、人工智能和交通行业深度融合”。深度融合的目的，不是为了发展技术，而是“人享其行，物畅其流”。

为什么现在的交通人不能享其行？物流很慢，一到双十一，快递就会延迟，所以要用人工智能来改变交通，提高效率。

那么，人工智能改变交通的逻辑是什么？

从上图可以看出，人工智能赋能交通的底层逻辑分四个方面：

• 能感知，通过各类前端感知器件，获取场景数据；

• 会思考，即数据能够协助人力进行辅助决策；

• 可成长，指的是人工智能要可持续优化迭代，永远在成长；

• 有温度，技术本身要为人服务，人工智能需要有温度、有人性。

从简单的治理到智能，从简单的汇聚到智慧分析理解，从专家教的到人工智能个性化的成长，从痛点到通畅，实现从交通治理到交通数字化转型的全过程。

在这个过程中，需要什么样的人工智能技术？

大家对交通行业，或者对智慧城市行业应该有所理解，城市是一个复杂巨系统，有其内在的运行规律。所有的技术，都是围绕着城市自身运行规律而服务的。

这和互联网行业”一张白纸好作画”不同，智慧城市建设是在一团乱麻里提纲挈领、纲举目张解决问题。

以讯飞在交通领域的落地实践为例，我们主要做了以下工作。

建立起AI+交通的底座，即智慧超脑

行业里面经常提数据共享、数据融合，但在数据融合之后，能不能找到问题？或者说能不能用算法自动发现和解决问题？这是关键。

讯飞为此建立了智慧超脑的技术底座，这个底座包括AI中台，把各种专家的经验转化为人工智能算法；也包括交通数据的中台，把交通各类数据进行融合和分析。

但仅有思考是不够的，需要把管理、服务手段和大脑决策联动起来，面向管理者、出行者、司机、行人等群体，提供各种各样的个性化服务。

智慧超脑要能够通过各种传感器感知到城市交通，感知到交通的变化，通过自己掌握的专家知识以及人工智能算法、模型，实现智能化的决策，让交通管理更加高效简单，让大众的出行更加通畅便捷。

我们将 交通全链条，分成两个阶段：一是建设阶段，二是生产运营。 首先要进行感知，感知之后要有管控手段，管控是最终为人服务的，在这个闭环里，永远离不开算法和数据的相互融合、相互促进，通过协同手段，不断改变和感知交通。

古语有云：“知行合一”，对于人工智能而言，应该是“智行合一”，人工智能要和交通实际场景的需求相结合；交通运输效率才能更通畅，达到“大道至简”。

以AI助力工程设计智慧化升级

以前城市修路，有很多规范标准，这是一代一代专家积累的经验，到路口一看，就知道该修四车道还是八车道。现在我们可以提供更便利的工具，设计方可以24小时不间断地查看一条道路上的所有通行数据，颗粒度更细，可以看车道、方向、行人等等，这就是交通大数据。将这些数据与专家经验结合起来，就能够更加精细化地评估路口、路段、区域的交通变化趋势，进行更科学地城市交通建设。

举个例子：现阶段在进行城市交通工程、施工、设计时，我们一般会给城市交通管理部门建议进行四级城市交通智能化建设。

首先是在农村、边远地区，把它当作单一节点，设一个红绿灯，装一个摄像头，可能就够了；但如果在城市的主干道，需要做做绿波或联动；要按照线路或路网层面设计路口，进行高标准的建设；我们现在要搞自动驾驶、车路协同，需要对一个路口精确到分钟级，实时进行调控，那我们就要在城市系统级别考虑这个道路的设计。

这四级的设计，成本各不相同。 我认为，做数字化并不意味着成本一定要上升，而是需要科学、合理地分配建设费用。

实现可变车道分时段智能管控

举个实例：今年合肥智能交通三期项目有非常大的规模，金额大约在2.7亿元，主体内容是对整个城市2400个路口范围内的主城区要进行道路的施工改造，可变车道计划做30个。

我们基于前面讲的算法，分析每个车道有没有潮汐车流，有没有高峰期突变的车流，最后2400个路口里只找到了22个会突变的车道。我们把分析数据给到交警，表示30个是不科学的，22个比较合理，最后得到了交警的认可，也实际节省了一些建设费用，用于其他路口的改造上。

对于城市路口的选择，实际上讯飞已经起到了建设指导性的作用，因为从工程建设开始，一直到人工智能的核心算法落地，讯飞在工程领域干了很多实实在在的脏活、苦活、累活。

在城市路口建设中，讯飞的算法工程师和路口交警一起站岗，回公司保安以为是农民工，都不让进。所以我们一直认为，在办公室里解决不了问题，只有到生产一线才能解决问题，讯飞已经积累了非常深厚的系统性信息化项目实施经验。

建立起智能感知交通体系，努力实现国产化

从路口、路段到区域，我们建立了15种指标，这些指标来自于视频数据、互联网以及交管提供的数据。数据在进行全面融合之后，可以基于AI底座，分析出每个路口的车流、人流量，细化到每条车道在5分钟之内有多少辆车开过去了，以及这条车道上的车最终开到了哪个方向，是左转、右转还是直行，从而支撑后续的精细化管理。

并且，讯飞基于人工智能对现有摄像头进行了升级，在13000公里选择出2000多路点位，利用现有摄像头，每个点位基本每个月都能抓到一些交通违法事件，这些点位还要支撑车道级交通流量的精细化分析。这样的分析，为我们对整个城市交通进行精细化感知提供了支撑。

在高速公路上，我们通过高速视频巡检的警情发现和指挥调度系统实现实时联动，打通了调度流程，一旦发现异常停车、团雾等事件，可以做到5-10分钟之内到达现场进行处置，事故发生率明显下降。

另一方面，大家都知道，这几天商汤也受到美国的制裁。

其实最早受到美国制裁的就是讯飞，紧随华为之后。在这个过程中， 讯飞积极拥抱国产化生态，在寒武纪、华为海思、海光的CPU和GPU上都进行了相关适配。 尤其是在与寒武纪的芯片适配上，付出了超过英伟达日常的工作量，整体效率在特定算法上得到提升，支持并努力构建起国产化生态。

优化信号模式，增强交通管控能力

感知之后要做干预，最重要的干预手段就是管控，管控中最核心的是信号机。没有交通信号，城市的交通肯定是一团乱麻，如果在高峰期信号灯坏了，路口一定会发生拥堵。 

以合肥的实践为例，我们现在建设了相应的配设中心，从总队、大队到路口的三级优化配置管理体系，提供了10人信号优化专班的专家服务，利用这10个人，管理了合肥市2148个路口。

其中，联网的信号机路口中，每2分钟可以自动生成一次信号优化可视方案。只要路口民警确认，就可以做到2分钟之内实时下发通知。通过多时段的配置优化或区域协调优化，路口民警基本只要每隔几天对路口的优化方案进行微调，就可以满足日常的管理需求。 

在实现路口信号机的联网调控之后，像优先通行、绿波通行就可以进行了。我们一般讲优先同行，都是消防车、救护车的优先通行，因为少量的优先通行车辆不会影响城市的变化。

但讯飞在对城市交通做了精确感知的基础上，正尝试不干扰城市交通的前提下，为合肥大量的企业的货运车辆提供优先通行服务。

比如平峰期，让每辆大货车在工厂区域内都享受优秀通行的待遇，既节约了能源，又提高了工厂间物流调度的效率，实现"物畅其流"，我们跟合肥经开区以及刚刚落地合肥的安徽大众正在开展相关的合作，具体技术细节不展开了。

另一个例子是首都机场。

首都机场应该是全国最早做限时停车的，3分钟之内车必须要走，不走的话计入违法行为会扣分。但系统运行两年之后发现了问题，交通流量特别大的时候，经常会堵车，5分钟之内的几百辆车都被判定为违法。

这就给我们提出了一个要求，能不能判断每条车道是否发生拥堵？讯飞非常完美解决了这个问题，我们实时告诉司机，T3航站楼上哪条车道在堵，把拥堵情况和超时时间相结合，做了非常简单的条件判断，一年之内消除12万起非主观超时车辆。

之前这些车辆都需要司机着证件到交警的办事大厅申诉，这个车不是故意超时的，然后交警打开视频，找到三五天前的这个时段，看到这个车辆当时不是主观超时的，整个过程效率很低，但在用到人工智能技术之后，节约了大量的工作时间。

又比如，交警骑着摩托车在马路上巡逻时，可以通过系统自动生成指令，以前只能批量发送短信，现在可以发语音了。并且，路口交警所有的回令，不要求用文字的形式回复，只需要对着对讲机说"我收到了"，系统最自动回复他什么时间收到了什么东西、回答了什么东西。

比如他回答“已经解决了某路口交通拥堵问题”，系统也会判定他完成了什么样的执行、执法工作。他下班时说一句“我下班了”，一天的日志也会自动形成，非常方便，以前交警下班之后还需要花很长的时间写日志。

提供智慧便民贴身服务，全天候无时段

讯飞搭建了微服务大厅，并在疫情期间上线72小时违法业务预约功能，一个月累计服务9万次，有效举报6万余次。

通过诱导屏和实时路况，合肥交警指挥中心可以对任意的诱导屏发布任意信息，不需要去现场做任何机器的直联和处理。

这里强调一下，诱导屏涉及15个型号、200多块诱导图，这里面没有任何技术难度，就是看你是否愿意把这15个型号所有的接口全部统一到一个平台上。

现在提倡柔性执法，首次违法不处罚，但是要告知和警告。

怎么告知？发短信有的人不一定看，对方也不一定收到。讯飞的解决方案，是交警把特定的违法行为、手机号录入系统，系统在1小时内打出10万个电话，机器人跟接电话的人对话，包括“你是谁，你是不是车主，你有了违法行为，我现在告知你这是第一次还是第二次的违法，什么时候受到处罚，你有没有明白？”

1小时的电话打完之后，数据表格马上就呈现出来，其中有8万是真实车主，剩下的是错误电话，那相关任务就完成了，一些打不通的电话，后续还有其他的处理手段。

当然，这个服务还要让更多的人感知到，所以讯飞坚持做了两年《合肥交通进展报告》的数据统计发布，用老百姓能够听懂的语言，告诉大家合肥的交通在发生什么样的变化。

总结与展望

我认为交通未来会呈现出三个特点： 精细化、一体化、个性化。

第一，交通场景很多，现在已经过了基建期，进入精细化管理阶段。 

大家都在说，现在的城市管理，每个路口放专人专岗能管理得更好。但现实情况是，人力没那么多。所以需要人工智能进行辅助。

当一个交警管理10个路口的时候，能不能依赖于人工智能系统协助管理？

答案是肯定的。无论是建设、设计阶段，还是在执行、管理阶段，还是在服务阶段，我们都会提供各种各样的AI和信息化工具，精细化管理每条车道。

第二，我们在理解城市的时候，要把城市视为整体的生态系统。

一个路口的拥堵，可能是5公里之外某个小学放学的情况，也可能是远处某个红绿灯失效的导致拥堵传导。这样的管理必须基于整个城市整体态势的感知，实现整个城市里所有设备、设施、警员的统一管理调度，才能解决城市端点的问题，也就是我说的一体化。

第三，城市交通参与者，有交通管理者，有出行人员，还有各类行人，各群体的诉求不同，需要个性化服务。 

比如，交警对于丁字路口、十字路口、八车道、两车道，有不同的管理模式，需要对每个路口的交警工作提供个性化服务。另外，每个出行者能不能享受个性化的服务？这些都是需要解决的问题。

最后，我相信，人工智能在与实际场景、与人的需求相结合之后，能够发挥更大的价值，提高管理和服务效率。 雷峰网雷峰网

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