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1、智慧公路建设实践与思考在一系列政策的推动下，至今已经有20余个省市40余个项目开展了智慧公路建设相关工作，建设内容也从最初六个方向的专项试点，逐渐转向整体综合性示范。当前智慧高速有哪些实践经验？在建设过程中又有哪些思考？在第二十四届中国高速公路信息化大会主题论坛上，多位专家对此进行了探讨交流。张永旺（北京交科公路勘察设计院机电分院副院长）张永旺在第二十四届中国高速公路信息化大会“综合技术论坛”上，作了题为广乐智慧高速试点的实践与思考的报告，对广乐智慧高速试点实践情况进行了介绍。广乐智慧高速是2018年交通运输部9省份新一代国家交通控制网和智慧公路试点工程的广东省试点项目，采用了“云网节端”总体
2、架构：“云”指智慧公路顶层大脑；“网”指交通信息通信网；“节”指智慧通信站；“端”指道路外场各类感知设备。o 在云端：采用私有云+公有云的混合云方式，同时与集团智慧公路控制与 服务云实现两级交互应用。智慧公路和控制云系统包括 私有云基础设施、公有云服务、 云端服务基础支撑平台、部署在云上的应用软件模块。o 在网端：新增加监控摄像机、毫米波雷达，监控数据IP码流输出给路侧边缘计算节点系统，边缘计算节点系统处理通过一体化机柜工业以太网交换机上传，采用工业以太网交换机组环网方式传输至就近通信站内站级工业以太网交换机。o 在节端：本项目在每处路侧感知设备同址设置路侧边缘节点系统，用于提供多种设备接入传
3、输、AI智能分析、多种信息融合感知及边缘计算等功能。路侧边缘节计算节点系统包括路侧交换机、路侧防火墙、路侧边缘计算节点设备、智能机柜等。边缘计算节点设备与高清摄像机、雷达、防火墙等路侧感知设备连接在工业以太网交换机上。o 在端侧：包括车路协同外场设备、事件综合检测与预报预警系统、应急指挥调度外场设备等。从2021年至今，全国在智慧高速公路建设领域已形成多点开花局势，东部、中部、西部开展智慧公路建设的热情均比较高，绝大多数智慧公路覆盖监测、管理、服务等方面。智慧高速公路在技术应用上取得了创新和突破，一批智慧高速关键技术获得广泛应用或通过应用验证。彭敏（中咨泰克交通工程集团有限公司智慧产业融合发展
4、研究院院长）彭敏在“大数据AI分析技术应用论坛”作了题为智慧高速建设实践与思考的报告。当前从国家与行业政策背景可以看出，智慧公路建设是我国建设交通强国的重要抓手，也是推动交通行业高质量发展的一项重要工作。彭敏对智慧高速建设提出了以下五点思考。1.首先是做好顶层设计，科学推进项目建设交通行业主管部门要充分发挥统筹协调作用，结合试点项目实践经验，充分考虑本省地域特点，研究如何有序开展智慧公路建设，制定智慧公路地方标准或建设指南；也可以对重点产品、关键技术通过科研或者是试点测试等多种途径进行验证，制定专项技术规范；同时还可以制定不同阶段的发展目标，进行分阶段实施。作为设计单位，也需要做好每条智慧公路
5、的顶层设计，要结合项目定位和技术成熟度整体规划，制定近远期目标；要深入调研多主体需求，以需求定应用，以应用定建设；同时还要统筹考虑智慧公路与机电三大系统、交安工程的关系，统一部署外场设施及系统。2.充分利用现有机电系统与现有数据，挖掘新的应用价值目前高速公路有大量的门架数据和视频数据，可以充分利用ETC门架数据开展应用，比如通过ETC门架数据进行交通量检测来替代交调站，可以做区间测速、重点营运车辆监测、收费稽核等方面的应用等。利用视频数据，可以进行交通事件检测、交通量检测、与雷达结合进行车辆精准轨迹刻画、车辆特征识别、稽查布控等。3.重视已建公路智慧化专项提升目前多数省份选择新建项目做智慧公路
6、。但是作为已建公路，历史数据丰富、需要解决痛点清晰，这样智慧化的建设会更有针对性。通过较少资金进行专项提升，解决很多实际的问题；而且还可以进行智慧化提升前后的效果对比。因此可以重点针对长大隧道、大流量路段、拥堵收费站、事故多发路段等来做专项提升。4.解决区域路网协同、不同行业协同和部分政策问题目前智慧公路的建设主要以单条路为主，碎片化比较严重，尚未形成规模化，与周边路网的协同性不好，因此需要成网来解决交通诱导和交通管控等问题。另外，准全天候通行和车道级管控等智慧应用需要与交管部门联合才能在项目上真正落地，比如应急车道的开放，分车道的限速、低能见度情况下的安全通行等等，都需要与交管部门协同，需要
7、政策支持。5.做好已建智慧公路的总结和评价工作总结各应用系统的效果怎么样？平台功能是否发挥作用？还存在哪些问题？是否具备推广价值？通过智慧公路的建设，道路安全水平、路网效率提高了多少？应急救援的时间缩短了多少，公众是否获得体验感等；总结技术成果、建设效果、经验教训，推动智慧公路良性发展。郭骁炜（中咨泰克交通工程集团有限公司院长）在“综合监控论坛-基于人工智能的公开场域视频监测技术”主题论坛上，郭骁炜作了题为人工智能技术在智慧公路领域的探索的报告。谈到人工智能在智慧高速的应用时，郭骁炜表示，智慧高速中的AI应用包括AI感知分析（包括道路运行感知、高分遥感技术、智能养护巡检、语音识别等），AI大脑
8、（包括交通主动管控、养护辅助决策、应急辅助决策、AI收费稽查、疫情防控等），AI特定场景功能执行（包括无人收费站、自动驾驶、智能客服等）。AI在智慧高速应用的关键性问题主要包括AI感知分析应用与AI大脑应用两方面的关键性问题。对于AI感知分析应用的关键性问题，比如感知细节丰富程度（包括感知要素的种类、感知事件的类型、符合高速应用场景需求等），对环境的适应性和稳定性（包括实验室场景、道路应用场景、夜间及恶劣天气场景等），同类指标的精准程度等。对于AI大脑应用的关键性问题：算法、模型的准确性（算法、模型的精准率及深度学习的效果效率）；场景需求驱动（包括应用场景对算法的需求与算法、模型对场景的驱动）；算法、模型对算力资源的占用等。此外还需要注意AI研发与市场的平衡，以及场景投资与效益的平衡等问题。5