A. 阿里雲AI平台：數據智能,AI,人工智慧,解決方案
阿里雲AI依託阿里頂尖的演算法技術，結合阿里雲可靠和靈活的雲計算基礎設施和平台服務，幫助企業簡化IT框架、實現商業價值、加速數智化轉型。阿里雲數十項AI能力，穩定、易用、能力突出，是AI技術應用、開發的不二之選。
活動： 點此進入阿里雲AI人工智慧試用中心
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基於語音識別、語音合成等技術，為企業在多種實際應用場景下，賦予產品『能聽、會說、懂你』式的智能人機交互體驗。
1、語音識別
國內獨創的字級LC-BLSTM/DFSMN-CTC建模，大幅提高了語音識別的精度。
a.一句話識別
針對時長較短（一分鍾以內）的語音進行識別。
b.一句話識別
對不限時長的音頻流做實時識別，達到「邊說邊出文字」的效果。
2、語音合成
合成音真實飽滿、抑揚頓挫、富有表現力，MOS評分達到業內頂級水準。
a.錄音文件識別
針對已經錄制完成的錄音文件，進行語音識別的服務。
b.語言模型自學習工具
一鍵式自主優化方案，滿足了各類用戶對定製化場景的需求。
3、語音分析
構建語音交互場景下的口語理解和對話系統，提供給開發者自糾錯能力及對話定製能力。
構建以圖像視頻為媒介的產品和應用，提升商業效率或創造商業新機會，廣泛應用於新零售、新媒體、新製造等領域。
1、文字識別
將圖片、照片上的文字內容識別出來，直接轉換為可編輯文本的功能。
a.通用卡證
包含身份證正反面識別、護照識別、銀行卡識別、名片識別、戶口頁識別。
b.通用文檔
高精度識別各行業文檔和表單表格，通用於各行業的通用文字識別。
2、圖像識別
可精準識別圖像中的視覺內容，包括上千種物體標簽、數十種常見場景等。
a.票據識別
可結構化輸出行業所需的各類票據關鍵欄位內容。
b.手寫識別
支持漢字、英文、數字、標點符號四類的手寫體識別。
3、人臉識別
提供人臉檢測定位、人臉屬性識別和人臉比對等獨立服務模塊。
4、視頻能力
通過對視頻的多維理解，視頻進行智能分析、主體識別、封面生成、內容檢索等高效的服務。
致力於實現人與機器之間用自然語言進行有效溝通的各種理論和方法，在客服、資訊、司法、醫療等場景有廣泛的應用。
1、自然語言處理
阿里雲先進的自然語義處理技術廣泛應用在電商、金融、物流等行業中。
a.智能簡訊解析
在手機端實現智能化、富媒體的簡訊展現形式，增強用戶體驗。
b.商品評價解析
高效甄別正負面評價，當前已支持24個行業類別。
2、語義理解
為客戶提供文本相似度和機器閱讀理解等優質演算法技術。
a.地址標准化
為企業，政府機關提供地址數據清洗，地址標准化能力。
b.NLP基礎服務
為各類企業及開發者提供的用於文本分析及挖掘的核心工具。
3、機器翻譯
以解決全場景語言障礙為目標，覆蓋全球214種語言。
a.NLP自學習平台
無需演算法背景，即可通過平台快速創建演算法模型並使用。
4、內容安全
幫助用戶降低色情、暴恐、涉政等違規風險，大幅度降低人工審核成本。
1、智能客服
隨著人工智慧技術不斷發展，越來越多企業開始引入阿里雲語音技術來搭建自己的智能客服系統。
2、信息審核
藉助AI能力，有效改變了過去僅依靠人工內容審核的低效模式,極大提升內容審核的效率和准確度。
3、智能會議
隨著雲視頻會議的快速崛起，結合語音、視覺等AI技術能力，為企業帶來全新的會議體驗。
4、智慧法庭
以信息化為核心的智慧法院建設,將引領司法領域的又一次技術革新,為行業帶來更多價值。
5、智慧課堂
隨著AI能力的引入，更好地賦能教學，有效提升教學效率，節省大量人力成本。
6、智慧醫療
幫助用戶個性化定製導診場景，避免患者盲目就醫，有效提升就醫體驗。
7、圖片搜索
結合不同行業應用和業務場景， 幫助用戶在自建圖庫中實現相同或相似圖片搜索的以圖搜圖服務。
8、智慧媒體
結合阿里雲AI的能力，打造從內容採集、內容製作到內容展示一體化媒體解決方案。
1、金融AI
AI是普惠金融的核心驅動力之—,A可以賦能金融企業節省大量人力成本提高效率，從而改善用戶體驗和減少信息不對稱,助力金融客戶實現智能化升級。
傳統行業痛點：
√金融行業往往需要投入大星的人力，不僅使成本居高不下之外,繁復核驗獫更容易使客戶不滿、甚至失去客戶;
√傳統金融機構積累的大量紙質化信息的價值尚未被完全發掘，浪費大量數據資源;
阿里雲AI帶來的價值：
Al將成為銀行溝通客戶、發現客戶金融需求的重要手段。人工智慧技術在前端可以用於服務客戶，藉助自然語言理解、語音識別等技術打造的客服系統,廣泛應用於各類金融機構，提供24小時不間斷的問答和營銷服務;依託計算機視覺技術主要集中在支付和金融賬戶登錄等場景,從而助力金融客戶實現智能化升級。
2、教育Al
隨著AI技術的引入,教育行業正在脫離單教育輔助的角色,為受教育者提供科技賦能、內容完善、效果優良的課程,結合海量優質資源覆蓋終身學習場景,實現高質量教育的可持續發展目標。
傳統行業痛點：
√傳統教育行業無法滿足每一位終端用戶的個性化學習;
√批改系統、教學課堂存在大量資源浪費，並且准確性存在偏差;
阿里雲Al帶來的價值：
以學習者為中心，藉助阿里雲AI能力，如語音、視覺、語義分析等AI技術，更好地賦能教學、管理、學習、考試四個重點場景，有效提升教學效率，節省大量人力成本。
3、交通Al
A智慧賦能交通行業,可助力交通信息廣泛應用與服務,提升交通系統運行效率和管理水平,打造實時、准確、高效的城市交通智能體。
傳統行業痛點：
√普遍存在的車輛干擾、遮擋標識等違法行為，對此需要大量人力成本去甄別辨識;
√城市交通高峰期缺乏有效預測,造成大面積擁堵;
阿里雲AIl帶來的價值：
通過藉助AI的合理性、高效性,採集各種道路交通及服務信息，將深度學習、圖像檢測、機器視覺等技術應用在交通安全、文明出行、城市交通治理等場景中，可極大減少人工投入，大大提升工作效率，助力城市智能交通體系完善。
4、新零售AI
阿里雲A技術滲透新零售領域,構建數據打通、場景貫通、深度觸達的AlI+零售"體系，利用人工智慧、演算法等關鍵技術將人與貨、人與場實時結合、真正打穿，全面提升運昔效率提升消費者體驗,助力零售業數字化升級。
傳統行業痛點：
√零售業是典型的勞動力密集型行業，在其運營、供應等環節需要大量的人力資源,通過AI輔助收銀、客服、門店等場景提高效率;
√隨著人口紅利消失，如何降低線下獲客成本成為每一個零售企業必須要面對的問題;
阿里雲AI帶來的價值：
阿里雲AI航能新零售行業各環節，基於計算機視覺、語音語義及機器學習技術,賦翁能線上及線下零售商，在精準營銷、商品識別分析、消費者識別分析、無人零售、智能客服等領域中廣泛應用,有效降低人力成本，提升利潤空間。
5、政務Al
以阿里雲AI技術為基石,把人工智慧技術屬性和社會屬性的高度融合,輔助政府在經濟、治理、民生等領域的管理變得更加精細化、智慧化,整合並高效利用政務資源,助力政務數智化轉型。
傳統行業痛點：
√在有限的人力資源下，需要面對大量公眾需求和提供完善便捷的辦事服務;
√海量政務信息數據，人力處理成本高、精準度低;
阿里雲Al帶來的價值：
將人工智慧技術廣泛應用到政府工作中，利用文字識別、身份認證、人臉識別、智能客服等技術，加強政務信息整合和公共需求精準預測,有效提高工作效率，為政府服務工作的不斷改善提供可靠保障。
6、司法Al
阿里雲A正在利用大數據和人工智慧推進著—場數字化、智能化革命升級，集中AI能力服務於中國司法行業,能有效提高司法效率、保證司法公開公正、提升司法公信力等作用和價值,為行業帶來更多值得期待的創新。
傳統行業痛點：
√存在大量繁瑣的事務使法律服務效率低下,案件堆積成山;
√傳統法律咨詢服務價格昂貴,無法有效幫助大量個體獲得法律咨詢;
阿里雲AI帶來的價值：
隨著阿里雲AI技術的快速發展，在智慧法庭、智能庭南等領域下,需要依託智能大數據分析、語音識別、圖像視預分析等多項人工智慧技術，從而實現案情要素分析、庭審語音識別自動轉寫、庭審行為視頻分析等功能，實現在減少人力投入、提高工作效率的同時,還能夠比人工做得更快、更准確。
B. 視頻監控系統中部署智能圖像識別一般包括哪些部署模式，其優缺點及適應場景有哪些不同
部署模式一般有兩種，一種是「前端智能分析」的方式，另一種是「後端智能分析」的方式。
前端智能分析也就是在攝像機內部進行智能分析（相當於邊緣計算），向後端推送分析結果，優點是成本低，便於大規模部署。
後端智能分析也就是基於伺服器進行智能分析，接入普通視頻監控視頻，在伺服器內部進行分析（相當於雲計算），直接在伺服器上輸出結果和處理，優點是運算能力強，部署靈活（可以根據需求，將任意一個普通安防攝像機接入到伺服器來進行分析），缺點是成本高、適合小規模或者需要靈活變換的需求。
C. 利用車輛識別技術建設可視化智能化停車場綜合管理系統
傳統停車場 存在進出場效率低、找車位難、找車難、管理難、管理成本高等諸多問題，嚴重製約了城市交通的現代化發展。便捷、安全、高效、管理科學的停車場綜合管理系統成為當下停車建設的新需求， 可視化、智能化 的 停車場綜合管理系統 應運而生。
基於視頻車位檢測系統
1 檢測步驟
（1）由 高清攝像 抓拍主機獲取實時的視頻流。
（2）利用 背景差分演算法 檢測運動前景。首先通過初始多幀視頻圖像的自學習建立一個背景模型，然後對當前幀圖像與背景模型進行差分運算，消除背景的影響，從而獲取運動目標的前景區域。
（3）根據背景差分運算中運動目標檢測的結果，有選擇性地更新背景模型，並保存 背景模型 。
（4） 過濾雜訊 ，並獲取准確的車輛位置。
（5）運用時空信息、匹配和預測等演算法，對車輛進行准確的跟蹤，得到車輛對象的 運動軌跡 ，並保存車輛對象的軌跡信息。
（6）判斷車輛是否到達觸發線位置，如果沒有到達，則進行下一幀的檢測，如果到達則發出觸發信號。
純視頻車牌識別場景
出入口管理系統 採用 視頻識別 進出場管理方式，在地上/地下車場出入口等地方，通過前端抓拍攝像機採集識別獲取車輛信息，利用網路將車輛信息數據發送至後端管理中心，利用 車輛識別技術 實現車牌號、車標、車型、車身顏色等相關數據比對，確保車輛的進出有據可查、進出可控和停車位的合理利用。
高清出入口抓拍攝像機： 實現視頻監控、車輛車牌、車標、車身顏色、車型等相關信息採集識別功能；
車輛檢測器： 接收地感線圈反饋信號，檢測有無車輛，並反饋輸出檢測信息，實現車輛觸發抓拍及防砸功能；
觸發地感線圈： 感應車輛，反饋信號給車輛檢測器，車輛檢測器輸出觸發信號，觸發高清出入口抓拍攝像機抓拍，實現 一車一圖 、開閘等功能；
防砸地感線圈： 感應車輛，反饋信號給車輛檢測器，車輛檢測器輸出防砸信號，實現道閘防砸功能；
LED顯示屏： 發布收費金額、車牌號、空餘車位等信息；顯示發布停車場內空餘車位數量。
自助繳費機： 實現自助繳費功能；
移動管理終端： 實現移動收費管理，支持移動收費、離線收費、拍照識別車牌；
出入口管理終端： 實現出入口系統管理控制，以及提供相關出入口管理應用服務，且內置收費客戶端組件；
雲平台： 提供手機APP應用服務，支持余位發布、手機支付、車位預定、 反向尋車、 車位引導、車場導航等 手機APP 應用功能；
為有效地改善出入口由於停車刷/取卡、繳卡造成的擁堵，採用 車牌號識別認證 的方式代替傳統的卡片認證，可有效地提高出入口車輛的通行效率。
入口實現不停車入場，出口實現固定車輛、滿足免費時段內的車輛、自助繳費的車輛、中央服務台繳費車輛可不停車出場，出口崗亭收費車輛免繳卡直接繳費快速出場。
系統特點
1 高識別率高適應性
（1）高性能出入口抓拍攝像機： 2.5米-6米多種距離抓拍，可適應不同的抓拍場景，且可達到 99%以上 的高識別率。
（2）雙攝像機抓拍識別： 解決超寬車道、轉彎車道等非標車道車牌識別率低問題，且極大地提高了車牌識別率。
（3）雲端二次車牌糾正識別： 對於識別錯誤車牌可通過雲端二次識別糾正，極大地提高了 車牌識別率 ，保障了車輛的正常進出場。
（4）手持終端拍照車牌識別： 在前端出入口抓拍攝像機故障或網路中斷情況下，可通過手持終端拍照識別車牌，保障車牌識別的可靠穩定。
（5）車牌人工核對矯正： 對於識別錯誤車牌，系統支持車牌人工核對矯正，保障車輛的正常進出場。
（6）車牌模糊匹配： 固定車輛模糊匹配不停車進出場，臨時車識別錯誤或無牌車模糊匹配繳費。
（7）車牌抓拍雙重檢測： 抓拍攝像機支持視頻觸發抓拍和線圈觸發抓拍兩種模式同時運行，最大程度上減少漏拍現象。
2 可視智能管理
（1）實時監控： 進出場車輛實時監控，車輛、車內人員清晰可見，事中可控事後可查。
（2）特殊車輛直接放行： 對於帶有特殊車輛標識的車輛直接放行。
（3）車輛與車位對應放行： 當停車場有多個場區時，對於有專有車位的車主，車輛在進入某個場區時必須車輛與該場區車位對應才能自動放行。
（4）臨時用戶高峰時段限制進入： 在上下班高峰時段，停車場可設置相應的時間段限制臨時用戶進入。
（5）一車一位： 業主擁有多台車，但在場內只擁有一個自己的專有車位，當業主其中的任意一輛車進入場內後，其它車將無法進入場內。
（6）防止重復進出： 由於車輛的車牌號是作為出入停車場的唯一標示，因此不可能出現利用取卡方式時出現的重復進出等問題，可有效防止逃費等情況的發生。
（7）余位滿禁止入場： 可設置余位滿禁止臨時車入場，或者禁止所有車輛入場。
（8）父子場區管理： 當停車場內分有多個場區時，系統支持父子場區設置，可根據具體用戶具體要求給每個場區設置相關進入規則，比如臨時停車車輛進入通過父場區出入口進入後，但它不能進入子場區地下固定業主停車場進行停車。
（9）出入口引流防堵： 通過部署防擁堵識別攝像機判別出入口擁堵情況，提示引導車輛往空閑出入口進出場。
（10）告警提醒： 系統可對黑名單車輛、滿位等各類報警事件，實時提供聲效、LED、軟體提示等全方位的警報或提示輸出。
3 高穩定性
（1）離線工作： 系統支持離線工作，在管理平台網路中斷或軟體故障等意外情況下，可保障車輛的正常進出流程，當網路恢復正常時，離線進出場相關數據將自動同步上傳至管理平台。
（2）雙機熱備： 系統支持管理設備雙機熱備，全方位保障系統的穩定性。
End
D. AI駛入「高速路」：交通AI化的應用場景與實例
作者：崔雪薇
《中國交通信息化》記者 崔雪薇當前，新一代通用技術的產業革命正在興起，為數字化、智能化生產和生活帶來了顛覆性的改變。經歷了新一波的發展浪潮，人工智慧（AI）已無所不在地滲透到人們的生產生活中，當仁不讓地成為新一代通用技術的代表。「新基建」風口下，圍繞「AI+」打造的新應用、新業態、新模式不斷涌現，人工智慧充分發揮了「頭雁」效應。
作為「新基建」大潮的重要抓手，智能交通領域備受矚目，人工智慧、5G、工業互聯網等數字化技術為交通帶來的發展理念、管理模式和服務體驗迎來了全局「智變」。如今，各地高速公路的智慧建設如火如荼，隨著全國高速公路正式邁進「一張網」運營時代，AI在高速路上的應用，駛入了高速發展階段。本文結合第二十二屆中國高速公路信息化大會上的經驗分享，對人工智慧在智慧高速上的融合應用進行了簡單梳理。
隨著撤站工作的圓滿收官，全國高速公路實現了「一張網」運營。在此形勢下，路段經營單位對運營管理產生了新的訴求：（1）希望在技術、服務、管控、協同等方面進一步突破，推進少人、無人化的「高效經濟」收費場景實現；（2）既要實現路段的精細化管理，又要做到通行費應收盡收，確保自身權益；（3）路段海量、多元的路網設備、設施急需智能化、自動化技術的保障與支撐，確保邊、端設施安全、穩定運行。為解決上述痛點問題，招商華軟信息有限公司依託「AI+雲」技術，構建智慧收費2.0版本，全面賦能路段的收費稽核、運營分析、運維管理、運行監測及基礎收費業務。
AI+雲，突破嘗試
招商華軟打造了統一的智慧收費雲平台，將收費業務及相關運管業務遷移上雲，高效實現各業務之間的多維協同管理。在該平台的賦能支撐下，還利用高智能的車道機器人為路段經營單位打造了無人收費站解決方案。
無人收費站是「AI+雲」場景化應用的突破性嘗試，是路段實現降本增效的實用舉措，也是智慧收費發展的必經階段。前端車道機器人的AI能力與雲端智慧收費雲的統籌能力相結合，極大提升了目前車道收費的服務價值。
無人收費，彰顯智能
車道機器人是無人收費站的智能化前端AI設備，整機通過集成車道收費所需的多種硬體模塊，輔以人機交互工程設計，藉助邊緣計算、智能語音、4G/5G等技術手段，實現收費站現場無人化自助收費和特情自動化處理。
無人收費站解決方案實現了前端設備智能化、現場支撐全面化、後台系統智慧化、運營投入經濟化。相對於傳統的無人收費模式，其具備以下突出能力：適用於多種車道應用場景的收費模式，如ETC收費、MTC收費、混合收費等，支持ETC卡、微信、支付寶、雲閃付等多種非現金支付手段，未來將具備接受現金支付的能力；集成人工智慧單元，支持與車主進行智能語音交互，在現場無人介入的情況下也能快速定位用戶問題，為車主提供便捷有效的客戶服務；同時，可大幅減少路段經營管理單位的人力成本支出。
示範應用，加速落地
目前，招商華軟智慧收費雲平台已經在招商公路廣西桂林公司及周邊路段落地應用，且運行效果良好，基本滿足了日常收費、監控、稽查分析和運維工作的需要，極大提升了路段的運管工作效率。佛山一環西龍收費站北行出口收費廣場已開通無人收費的機器人示範車道；哈大高速各條車道的車道機器人也已安裝完成並投入使用。
在實際的車道收費應用中，95%的收費業務均可以通過車道機器人的高智慧邏輯處理能力來完成。對於不到1%的需要現場處理的問題，可通過步兵式作業工具「綜合服務回控終端」提供服務。
2019年11月13日，交通運輸部辦公廳發布《全國高速公路視頻聯網監測工作實施方案》和《全國高速公路視頻聯網技術要求》，提出加快推進「可視、可測、可控、可服務」的高速公路運行監測體系建設，深入研究人工智慧等先進技術在視頻聯網監測領域的應用，在2021年6月實現智慧監測。視頻監控為運營管理效率和公共服務能力提升發揮了積極的作用，隨著海量視頻數據的不斷累積，如何實現實時檢測、動態監視、智能控制、及時服務、准確預測的智慧監測成為當前技術領域面臨的重要挑戰。山西交通職業技術學院的張海亮博士依託山西高速的視頻聯網建設，分享了AI技術在高速公路視頻雲聯網中的應用。
深度學習，大顯身手
從架構來看，高速公路視頻聯網採用雲、邊、端三層架構。其中，邊緣智能分析系統採用新一代視頻交通事件智能監測系統，具備隨時接入、實時分析、實時報警、准確率高等特點。隨著數據的不斷積累，系統運行時間越長，識別演算法越智能，檢測准確率越高。基於深度學習技術，系統可實現以下功能。
交通事件及交通流檢測：採用基於深度學習技術的多目標檢測、目標跟蹤演算法，通過接入高速視頻雲聯網的視頻數據，邊緣智能分析系統能夠實現道路擁堵、交通事故、車輛逆行、違規停車、行人闖入、拋灑物、變道、施工、煙火、團霧、佔用應急車道等交通事件，以及交通流量、交通參數等交通態勢的分析。車輛結構化分析：通過智能演算法，提取車輛特徵數據，實現車輛結構化分析，應用於車輛研判、違法處罰、逃費檢測、收費稽查等業務。視頻質量診斷：通過圖像識別演算法，進行視頻畫面質量診斷分析，巡檢評估外場設備狀態，及時發現設備問題，快速應對。
數據分析，高效管理
省級雲平台通過「AI+大數據」技術，融合路段視頻數據、邊緣智能分析系統的海量感知數據，通過海量數據模型訓練和深度學習，進行數據計算、數據分析、數據挖掘、綜合研判，實現智能監管、交通態勢分析、預測預警、應急處置等智慧監測應用。同時，通過數據門戶向外部系統和應用提供數據目錄、API、數據應用和可視化展示。
高速公路視頻聯網後的大數據分析不僅能夠實現行業運行態勢實時監測、預測預警，還能夠為行業運營管理決策提供科學依據，也能夠對職能和業務流程監管、分權分域管理、可視化業務展示提供數據支撐，提高運營管理效率。在邏輯架構上，基於AI的省級智能預警平台與省級視頻雲平台一同部署在省中心，基於前端信息採集終端設備、路段視頻上雲、視頻大數據智能分析應用平台，實現雲聯網視頻數據的融合應用。
試點山西，成效顯著
近些年來，山西高速一直積極開展高速公路智能運行監測相關研究，特別是對高速公路視頻聯網智能分析系統和平台做了大量基礎性工作。基於AI的智能平台在具體實際應用中取得了理想的效果。系統平台建設以最先進的高性能GPU集群為物理載體，首創分布式深度學習演算法及多任務神經網路模型，極大地提升了系統的精準性和並行效率，使系統具備極高的先進性，體現在以下4個方面。
（1）見多識廣，通過對海量訓練樣本的深度學習，以及隨著系統部署、應用的增加，系統准確性越來越高。（2）平台先進，系統採用了基於數據流的大數據計算引擎Yita，使用神經網路分布式訓練平台，提高了收斂速度，縮短了訓練時長，提高了模型迭代效率。（3）演算法超前，研究開發了多種演算法，能夠實現對交通事件、車輛信息的准確識別。（4）持續進化，在具體系統應用過程中，系統檢測結果通過人工確認後，不斷增加正負樣本，可以持續學習，不斷進化。
福建省高速公路信息 科技 有限公司的黃來榮高級工程師在會上分享了福建省基於人工智慧和物聯網的省級聯網收費運行監測系統方案。省界收費站取消後，ETC費顯系統進行了優化，福建省聯網收費系統整體運行平穩。聯網收費對運行監測依賴度高，主要體現為在線計費、狀態名單同步、全網最小費額下發、門架計費模塊升級等，存在點多面廣、監測內容多、設備種類復雜、運行監測要求高等難點。因此，需要有一套系統的工具對車道、門架、後端系統進行快速問題診斷，提高系統運維效率和准確性。福建省高速公路將原有的收費運維管理系統、ETC車道運行監測系統和ETC門架運行監測系統進行融合，已成功上線福建省高速公路聯網收費運行監測系統，保障了聯網收費各層級系統的正常運轉。
目標明確，功能完備
省級聯網收費運行監測系統建設主要圍繞以下4個目標：提升ETC客戶服務水平；保障單位和多省交易，實現「分段計費，出口統一收費」；促進廠商提升產品質量和售後服務水平；提高日常機電維護水平。
建設內容有：車道系統運行監測，包括車道設備監測、車道工控機監測、車道數據監測、車道交易監測；門架系統運行監測，包括ETC門架設備監測、門架主機監測、門架數據監測、車道交易監測；後端系統運行監測，包括後端設備監測、後端主機監測、後端應用監測、後端數據監測；系統告警，包括分級分類告警、嚴重告警置頂提示、告警推送；運行監測工具，包括系統升級類檢查工具、參數下發類檢查工具、故障診斷類檢查工具。
智能分析，科學預警
系統使用NumPy、Pandas和基於機器學習的scikits-learn等組件，可通過決策樹回歸演算法分析故障原因；通過k-means聚類演算法尋找離群點，分析並預測門架或車道 健康 狀態；通過樸素貝葉斯演算法預測設備故障，需提前進行設備養護，從而進行如下智能分析。
1、廠商主題分析按設備廠商進行分類，統計交易成功率、捕獲率、異常量等數據，促進設備廠商提供高品質產品、提升售後服務水平。2、用戶主題分析（1）同行介質狀態：提示OBU低電、鎖死、損壞或即將超出有效期待等。（2）充值提醒：當儲值卡低於用戶常規形成一定比例時進行充值提醒。（3）新狀態名單提醒：當用戶被列入狀態名單時進行提醒。（4）形成規律結合用戶服務：根據用戶的形成規律，提供路況信息、沿途服務（如服務區）信息等。（5）連續異常提醒：當某一OBU在車道和門架上異常交易達到某一閾值時進行用戶提醒，召回檢查。3、故障預測預警（1）車道系統故障預測：通行效率下降、異常交易比例提高可能預示著車道系統故障；車道車牌識別率下降可能預示著牌識故障或需要進行維護調優。（2）門架系統故障預警：門架異常交易比例提高、捕獲率降低通常預示著門架系統出現故障；某一車道的RSU或牌識捕獲率下降通常預示著該設備故障或需要進行及時維護。（3）設備與環境關聯預警：通過聚類分析或關聯因素分析，識別設備與環境的規律關系，如跳電與雷雨天氣的關系、車牌識別率與天氣的關系等。
隧道存在空間封閉、事故多發、處置困難、防控薄弱等痛點，亟待在現有技術基礎上開發新的隧道風險防控技術與裝置。在「新基建」的東風下，一套支持動態巡航、兼顧高精度與實時性的智能交通巡檢系統平台應運而生。重慶交通大學的馬慶祿副教授在會上對該平台進行了介紹，該平台能夠實現滲水檢測、裂縫檢測、隧道內環境檢測；實現交通事故巡檢，交通運行狀態、重要交通基礎設施以及交通量、車速等交通參數的實時檢測及分析處理。檢測精度均大於80%。
融合創新，提質升級
作為該平台的前端設備，隧道雲智能巡檢機器人融合了人工智慧、5G、虛擬現實、工業物聯網技術，依託高端 科技 手段，提質升級隧道智慧管養水平，積極響應國家的「新基建」政策。
隧道雲智能巡檢機器人採用邊緣人工智慧技術，與傳統的基於雲的計算方式相比，該技術在計算和信息生成源的物理接近性方面帶來了低延遲、能量高效、隱私保護、帶寬佔用減少、及時性和環境敏感性高等優勢，使隧道巡檢機器人感知更敏捷，風險識別與應急決策更智能。5G具有大帶寬、低延時的傳輸能力，平台建立基於邊緣設備的區域性高速容量5G傳輸網路，集成紅外熱像儀、激光/毫米波雷達、高清全景攝像機等各種尖端技術， 探索 5G網路在公路隧道中的應用示範。
智能巡檢，安全高效
雲智能巡檢機器人助力「新基建」與「交通強國」加速推進，實現路橋隧全天候、無人值守下的智能巡檢，可最大限度提高隧道安全性。相比傳統人工巡檢，其具有以下優勢：
（1）通過雲智能機器人將照明、通風、消防等機電系統網聯於一體，實現自適應聯控；（2）利用機器人配載激光雷達、熱像儀等感測器，對裂縫、滲漏等災害動態感知；（3）機器人可以第一時間抵達現場，實時遠程交通監控、應急救援與疏散指揮。
2020年一場突如其來的疫情對「新基建」提出了非常迫切的要求。疫情的遠程化、無接觸、智能化應對刺激了新的市場需求，倒逼傳統產業加快數字化轉型的步伐，智能交通的建設也因此成為城市發展實打實的剛需。作為「新基建」的主要內容，以人工智慧為代表的「雲大物移智」等新技術的深度融合碰撞，形成了新一代信息基礎設施的核心能力。交通AI化是大勢所趨，除本文所述內容，AI在城市公共交通、自動駕駛等領域同樣發揮了不容小覷的作用。在智慧高速領域，AI在雲、管、邊、端全面賦能，給收費、稽核、監控等應用場景帶來了全新升級，駛入高速，上橋入隧，無所不在。 科技 的迭代速度令人瞠目，5G浪潮迅猛來襲，流量的爆發將帶動數據處理分析能力的發展，人工智慧也將迎來新的機遇和挑戰。隨著新一代信息技術的飛速發展，條條大路都將被賦予強大的顛覆性力量，通向無邊無界的智能未來。
（原文刊載於2021年第3期《中國交通信息化》）
E. 雲徙科技包志剛：營銷數字化，始於數字化，興於體驗
隨著雲計算、大數據等技術變革以及企業數字化轉型的不斷推進，國內MarTech領域熱浪迭起。"營銷+技術」雙核驅動的玩家，正越發受到業務價值的追捧。
基於此，小徙又約了老包同學一期專訪。想讓老包同學再和大家談談營銷數字化。
以下為老包同學口述，雲小徙整理：
01.從信息化到數字化 進化的不止是概念
企業發展經歷了信息化和數字化兩個階段。信息化是解決企業已知問題，把業務進行流程化、標准化；數字化階段是關注消費者體驗，快速反應前端要求，提高消費者需求，改進消費者數字體驗。
現在大家都在談從信息化到數字化。那數字化一些本質的特徵是什麼？
我想數字化本質的特徵就是鏈接、數據和智能。
由鏈接產生大量的多維數據，由數據能夠賦能前端的商業、或者是製造、或者是我們內部管理的智能化。
鏈接、數據和智能，構成了企業數字化的三大要素。
第一個要素，鏈接。鏈接的對象有三類：一類是鏈接生產設備、生產場景以及產品，其中場景和產品基於鏈接誕生整個企業的工業大數據，我們稱為製造業數字化；一類是鏈接企業員工，產生管理數字化；一類是鏈接消費者和生態，即鏈接B端和C端，這屬於營銷數字化范圍。
02.營銷數字化 始於數字化，興於體驗
我們先來看，做營銷數字化，主要幫助企業做哪些方面的內容：
第一，實現企業端到端的業務在線。 由於消費者的數字化升級，在線業務已成為客戶當前的最為關鍵的數字化第一大需求，包括商品在線、交易在線、結算在線、物流在線等；
第二個，構建以消費者生態為中心的購物里程的數據閉環。 原來企業在構建營銷的時候，數據是割裂的，比如廣告的數據、品牌的數據、市場的數據、交易鏈路的數據、會員的數據、服務的數據，都是一個個單列的系統。而營銷數字化要構建一個數據體系，讓消費者的購物里程行為數據，包括轉化、交易、售後服務等形成閉環。
第三個，幫助企業構建以數據來驅動營銷的智能化。 比如精準的廣告投放，千人千策的精準營銷，人、貨、場三端匹配，貨品智能調補配等。通過數據模型，驅動前端業務的智能化。
從業務在線、到構建消費者購物里程的數據閉環、到數據驅動前端運營的智能化，這是構建營銷數字化的三大內容。
營銷數字化，我認為是大部分中國企業發展數字化的一個切入點。
因為中國一是人多，消費者的數字化程度比較高；二是中國的基建設施非常好，而且價格比較低；三是整個中國在營銷數字化的場景上特別豐富。
同時，全球也都是在看中國的市場，很多國際品牌現在紛紛把全球營銷數字化的中心設在中國。這對中國本土企業的發展來看，是一個非常好的時代的機會。
03.B端身體，C端思維
在目前市場環境之下，全球都在進行數字化轉型。做企業服務的廠商很多，大家都在各自的賽道往前沖。那麼在營銷數字化企業服務這個賽道，在團隊的組建和管理方面，我認為需要保持 「B端身體，C端思維」 。
在和業務緊密聯系的基礎上，整個組織可以分為這三個層次：
第一個層次：前台，即市場和營銷組織，面向客戶。主要是了解企業營銷業務及運營；
第二個層次：中台，面向客戶的需求和解決方案的組織，包括交付的組織。按行業來做細分；
第三個層次：後台，產品及技術研發中心。通過前端的業務和並基於對客戶需求的了解，來發展基建的產品。
F. 什麼是智慧警務
智慧警務是以互聯網、移動互聯網、物聯網、雲計算、智能引擎、視頻技術、數據挖掘、知識管理等新一代信息技術為支撐，以公安信息化為核心，通過互聯化、物聯化、可視化、智能化的方式，促進公安系統各個功能模塊高度集成、協調運作，實現以警務信息「強度整合、高度共享、深度應用」為目標的警務發展新理念和新模式。
G. 最近一直聽到人工智慧前端感知，這是什麼鬼
人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。
是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
H. 雄安智慧網怎樣人臉識別
先錄入人臉，然後識別。
超級智能系統由前端智能感知節點和後端智能引擎組成，能夠實現遠距離目標自動發現、動態人臉識別、持續實時追蹤等功能，可廣泛應用於城市的公共安全與城市治理。本次試點部署超級智能系統，充分利用現有4G基站燈桿、傳輸網路與互聯網專線，將前端智能感知節點設備接入系統，實現高速率低時延移動通信網路與智能感知網路的無縫對接，推動整個網路智能化升級。
I. 2018年web前端新玩法與新趨勢
互聯網高速發展，web前端技術更新速度非常快。業內人士分析了2018年web前端的一些新變化，新趨勢。大家一起來看看你，特別是想學前端的同學們不容錯過。
TypeScript
TypeScript是一種由微軟開發的自由和開源的編程語言。它是JavaScript
的一個超集，而且本質上向這個語言添加了可選的靜態類型和基於類的面向對象編程。
現在angula2+r已經開始使用typeScript進行開發，react和vue也進一步加深對typeScript的支持。不難發現，typeScript的火熱程度!因為有三駕馬車的支持，typeScript還是相當值得期待的，具體的語法在這里就不介紹了。
angularJs、vue、react三駕馬車
2017年三大框架增長情況
由上圖可以看出，vue是最大的一批黑馬，增長速度幾乎是成倍上漲，angularJs雖然不是那麼起眼，但是還是比較穩定，react還是依舊穩健的排在第一位。
人工智慧和大數據
「新一代人工智慧技術引領下的智能製造系統，是『互聯網+大數據+人工智慧+』時代的一種智能製造新模式、新手段和新業態。」中國工程院院士李伯虎認為，「互聯網+大數據+人工智慧+」時代需要創新、綠色、開放、共享、個性。這個時代的核心技術，主要包括7類新技術深度融合的綜合性技術，特別是新的互聯網、傳統的互聯網、車聯網等等。其中新互聯網技術(傳統的互聯網、物聯網、車聯網、移動互聯網、衛星網、天地一體化網、未來互聯網等)，新信息通信技術(如雲計算、大數據、5G、高性能計算、建模/模擬、量子計算等技術)與新人工智慧技術(基於大數據智能、群體智能、人機混合智能、跨媒體推理、自主智能等技術)的飛速發展，正引發國民經濟、國計民生和國家安全等領域新模式、新手段和新生態系統的重大變革。
因此，前端可以參與到人機交互，數據可視化，產品Web，計算，模型訓練和演算法執行等工作任務中。一些數據可視化的工具(echart，D3等)和人工智慧的庫都會受到關注!
flex布局
布局的傳統解決方案，基於盒狀模型，依賴display屬性+position屬性
+float屬性。它對於那些特殊布局非常不方便，比如，垂直居中就不容易實現。2009年，W3C提出了一種新的方案----Flex
布局，可以簡便、完整、響應式地實現各種頁面布局。目前，它已經得到了所有瀏覽器的支持，這意味著，現在就能很安全地使用這項功能。
Flex布局在移動端已經普及，眾多預處理器也被開發者廣泛接受，討論最多的還是CSSINJS方案。至於在國內市場上，大家普遍會用ant
design或者bootstrap來做為UI庫。
小程序
小程序成本低廉，非常適合創業者進行最小化可行產品的試運行，允許創業者通過最廉價的成本驗證idea，未來極有可能將於小程序誕生許多小而美的產品。另一方面，尤其是對於前端開發者而言，轉型到微信小程序開發的成本幾很低，web前端人才將迎來前所未有的發展機遇。
(部分內容來源：頭條科技)
J. 小區智能前端是什麼
小區智能前端指的是小區智能系統網站前台部分。
前端通常運行在PC端、移動端等瀏覽器上，是用來展現給用戶瀏覽的網頁。隨著互聯網技術的發展以及新式前端框架的應用，跨平台響應式網頁設計能夠適應各種屏幕解析度，完美的動效設計，給用戶帶來極高的用戶體驗。
而後端開發則主要致力於構建工作應用程序背後的實際邏輯。前後端需要相互配合，共同完成一個項目。