A. 阿里云AI平台：数据智能,AI,人工智能,解决方案
阿里云AI依托阿里顶尖的算法技术，结合阿里云可靠和灵活的云计算基础设施和平台服务，帮助企业简化IT框架、实现商业价值、加速数智化转型。阿里云数十项AI能力，稳定、易用、能力突出，是AI技术应用、开发的不二之选。
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基于语音识别、语音合成等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品‘能听、会说、懂你’式的智能人机交互体验。
1、语音识别
国内独创的字级LC-BLSTM/DFSMN-CTC建模，大幅提高了语音识别的精度。
a.一句话识别
针对时长较短（一分钟以内）的语音进行识别。
b.一句话识别
对不限时长的音频流做实时识别，达到“边说边出文字”的效果。
2、语音合成
合成音真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力，MOS评分达到业内顶级水准。
a.录音文件识别
针对已经录制完成的录音文件，进行语音识别的服务。
b.语言模型自学习工具
一键式自主优化方案，满足了各类用户对定制化场景的需求。
3、语音分析
构建语音交互场景下的口语理解和对话系统，提供给开发者自纠错能力及对话定制能力。
构建以图像视频为媒介的产品和应用，提升商业效率或创造商业新机会，广泛应用于新零售、新媒体、新制造等领域。
1、文字识别
将图片、照片上的文字内容识别出来，直接转换为可编辑文本的功能。
a.通用卡证
包含身份证正反面识别、护照识别、银行卡识别、名片识别、户口页识别。
b.通用文档
高精度识别各行业文档和表单表格，通用于各行业的通用文字识别。
2、图像识别
可精准识别图像中的视觉内容，包括上千种物体标签、数十种常见场景等。
a.票据识别
可结构化输出行业所需的各类票据关键字段内容。
b.手写识别
支持汉字、英文、数字、标点符号四类的手写体识别。
3、人脸识别
提供人脸检测定位、人脸属性识别和人脸比对等独立服务模块。
4、视频能力
通过对视频的多维理解，视频进行智能分析、主体识别、封面生成、内容检索等高效的服务。
致力于实现人与机器之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法，在客服、资讯、司法、医疗等场景有广泛的应用。
1、自然语言处理
阿里云先进的自然语义处理技术广泛应用在电商、金融、物流等行业中。
a.智能短信解析
在手机端实现智能化、富媒体的短信展现形式，增强用户体验。
b.商品评价解析
高效甄别正负面评价，当前已支持24个行业类别。
2、语义理解
为客户提供文本相似度和机器阅读理解等优质算法技术。
a.地址标准化
为企业，政府机关提供地址数据清洗，地址标准化能力。
b.NLP基础服务
为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具。
3、机器翻译
以解决全场景语言障碍为目标，覆盖全球214种语言。
a.NLP自学习平台
无需算法背景，即可通过平台快速创建算法模型并使用。
4、内容安全
帮助用户降低色情、暴恐、涉政等违规风险，大幅度降低人工审核成本。
1、智能客服
随着人工智能技术不断发展，越来越多企业开始引入阿里云语音技术来搭建自己的智能客服系统。
2、信息审核
借助AI能力，有效改变了过去仅依靠人工内容审核的低效模式,极大提升内容审核的效率和准确度。
3、智能会议
随着云视频会议的快速崛起，结合语音、视觉等AI技术能力，为企业带来全新的会议体验。
4、智慧法庭
以信息化为核心的智慧法院建设,将引领司法领域的又一次技术革新,为行业带来更多价值。
5、智慧课堂
随着AI能力的引入，更好地赋能教学，有效提升教学效率，节省大量人力成本。
6、智慧医疗
帮助用户个性化定制导诊场景，避免患者盲目就医，有效提升就医体验。
7、图片搜索
结合不同行业应用和业务场景， 帮助用户在自建图库中实现相同或相似图片搜索的以图搜图服务。
8、智慧媒体
结合阿里云AI的能力，打造从内容采集、内容制作到内容展示一体化媒体解决方案。
1、金融AI
AI是普惠金融的核心驱动力之—,A可以赋能金融企业节省大量人力成本提高效率，从而改善用户体验和减少信息不对称,助力金融客户实现智能化升级。
传统行业痛点：
√金融行业往往需要投入大星的人力，不仅使成本居高不下之外,繁复核验猃更容易使客户不满、甚至失去客户;
√传统金融机构积累的大量纸质化信息的价值尚未被完全发掘，浪费大量数据资源;
阿里云AI带来的价值：
Al将成为银行沟通客户、发现客户金融需求的重要手段。人工智能技术在前端可以用于服务客户，借助自然语言理解、语音识别等技术打造的客服系统,广泛应用于各类金融机构，提供24小时不间断的问答和营销服务;依托计算机视觉技术主要集中在支付和金融账户登录等场景,从而助力金融客户实现智能化升级。
2、教育Al
随着AI技术的引入,教育行业正在脱离单教育辅助的角色,为受教育者提供科技赋能、内容完善、效果优良的课程,结合海量优质资源覆盖终身学习场景,实现高质量教育的可持续发展目标。
传统行业痛点：
√传统教育行业无法满足每一位终端用户的个性化学习;
√批改系统、教学课堂存在大量资源浪费，并且准确性存在偏差;
阿里云Al带来的价值：
以学习者为中心，借助阿里云AI能力，如语音、视觉、语义分析等AI技术，更好地赋能教学、管理、学习、考试四个重点场景，有效提升教学效率，节省大量人力成本。
3、交通Al
A智慧赋能交通行业,可助力交通信息广泛应用与服务,提升交通系统运行效率和管理水平,打造实时、准确、高效的城市交通智能体。
传统行业痛点：
√普遍存在的车辆干扰、遮挡标识等违法行为，对此需要大量人力成本去甄别辨识;
√城市交通高峰期缺乏有效预测,造成大面积拥堵;
阿里云AIl带来的价值：
通过借助AI的合理性、高效性,采集各种道路交通及服务信息，将深度学习、图像检测、机器视觉等技术应用在交通安全、文明出行、城市交通治理等场景中，可极大减少人工投入，大大提升工作效率，助力城市智能交通体系完善。
4、新零售AI
阿里云A技术渗透新零售领域,构建数据打通、场景贯通、深度触达的AlI+零售"体系，利用人工智能、算法等关键技术将人与货、人与场实时结合、真正打穿，全面提升运昔效率提升消费者体验,助力零售业数字化升级。
传统行业痛点：
√零售业是典型的劳动力密集型行业，在其运营、供应等环节需要大量的人力资源,通过AI辅助收银、客服、门店等场景提高效率;
√随着人口红利消失，如何降低线下获客成本成为每一个零售企业必须要面对的问题;
阿里云AI带来的价值：
阿里云AI航能新零售行业各环节，基于计算机视觉、语音语义及机器学习技术,赋翁能线上及线下零售商，在精准营销、商品识别分析、消费者识别分析、无人零售、智能客服等领域中广泛应用,有效降低人力成本，提升利润空间。
5、政务Al
以阿里云AI技术为基石,把人工智能技术属性和社会属性的高度融合,辅助政府在经济、治理、民生等领域的管理变得更加精细化、智慧化,整合并高效利用政务资源,助力政务数智化转型。
传统行业痛点：
√在有限的人力资源下，需要面对大量公众需求和提供完善便捷的办事服务;
√海量政务信息数据，人力处理成本高、精准度低;
阿里云Al带来的价值：
将人工智能技术广泛应用到政府工作中，利用文字识别、身份认证、人脸识别、智能客服等技术，加强政务信息整合和公共需求精准预测,有效提高工作效率，为政府服务工作的不断改善提供可靠保障。
6、司法Al
阿里云A正在利用大数据和人工智能推进着—场数字化、智能化革命升级，集中AI能力服务于中国司法行业,能有效提高司法效率、保证司法公开公正、提升司法公信力等作用和价值,为行业带来更多值得期待的创新。
传统行业痛点：
√存在大量繁琐的事务使法律服务效率低下,案件堆积成山;
√传统法律咨询服务价格昂贵,无法有效帮助大量个体获得法律咨询;
阿里云AI带来的价值：
随着阿里云AI技术的快速发展，在智慧法庭、智能庭南等领域下,需要依托智能大数据分析、语音识别、图像视预分析等多项人工智能技术，从而实现案情要素分析、庭审语音识别自动转写、庭审行为视频分析等功能，实现在减少人力投入、提高工作效率的同时,还能够比人工做得更快、更准确。
B. 视频监控系统中部署智能图像识别一般包括哪些部署模式，其优缺点及适应场景有哪些不同
部署模式一般有两种，一种是“前端智能分析”的方式，另一种是“后端智能分析”的方式。
前端智能分析也就是在摄像机内部进行智能分析（相当于边缘计算），向后端推送分析结果，优点是成本低，便于大规模部署。
后端智能分析也就是基于服务器进行智能分析，接入普通视频监控视频，在服务器内部进行分析（相当于云计算），直接在服务器上输出结果和处理，优点是运算能力强，部署灵活（可以根据需求，将任意一个普通安防摄像机接入到服务器来进行分析），缺点是成本高、适合小规模或者需要灵活变换的需求。
C. 利用车辆识别技术建设可视化智能化停车场综合管理系统
传统停车场 存在进出场效率低、找车位难、找车难、管理难、管理成本高等诸多问题，严重制约了城市交通的现代化发展。便捷、安全、高效、管理科学的停车场综合管理系统成为当下停车建设的新需求， 可视化、智能化 的 停车场综合管理系统 应运而生。
基于视频车位检测系统
1 检测步骤
（1）由 高清摄像 抓拍主机获取实时的视频流。
（2）利用 背景差分算法 检测运动前景。首先通过初始多帧视频图像的自学习建立一个背景模型，然后对当前帧图像与背景模型进行差分运算，消除背景的影响，从而获取运动目标的前景区域。
（3）根据背景差分运算中运动目标检测的结果，有选择性地更新背景模型，并保存 背景模型 。
（4） 过滤噪声 ，并获取准确的车辆位置。
（5）运用时空信息、匹配和预测等算法，对车辆进行准确的跟踪，得到车辆对象的 运动轨迹 ，并保存车辆对象的轨迹信息。
（6）判断车辆是否到达触发线位置，如果没有到达，则进行下一帧的检测，如果到达则发出触发信号。
纯视频车牌识别场景
出入口管理系统 采用 视频识别 进出场管理方式，在地上/地下车场出入口等地方，通过前端抓拍摄像机采集识别获取车辆信息，利用网络将车辆信息数据发送至后端管理中心，利用 车辆识别技术 实现车牌号、车标、车型、车身颜色等相关数据比对，确保车辆的进出有据可查、进出可控和停车位的合理利用。
高清出入口抓拍摄像机： 实现视频监控、车辆车牌、车标、车身颜色、车型等相关信息采集识别功能；
车辆检测器： 接收地感线圈反馈信号，检测有无车辆，并反馈输出检测信息，实现车辆触发抓拍及防砸功能；
触发地感线圈： 感应车辆，反馈信号给车辆检测器，车辆检测器输出触发信号，触发高清出入口抓拍摄像机抓拍，实现 一车一图 、开闸等功能；
防砸地感线圈： 感应车辆，反馈信号给车辆检测器，车辆检测器输出防砸信号，实现道闸防砸功能；
LED显示屏： 发布收费金额、车牌号、空余车位等信息；显示发布停车场内空余车位数量。
自助缴费机： 实现自助缴费功能；
移动管理终端： 实现移动收费管理，支持移动收费、脱机收费、拍照识别车牌；
出入口管理终端： 实现出入口系统管理控制，以及提供相关出入口管理应用服务，且内置收费客户端组件；
云平台： 提供手机APP应用服务，支持余位发布、手机支付、车位预定、 反向寻车、 车位引导、车场导航等 手机APP 应用功能；
为有效地改善出入口由于停车刷/取卡、缴卡造成的拥堵，采用 车牌号识别认证 的方式代替传统的卡片认证，可有效地提高出入口车辆的通行效率。
入口实现不停车入场，出口实现固定车辆、满足免费时段内的车辆、自助缴费的车辆、中央服务台缴费车辆可不停车出场，出口岗亭收费车辆免缴卡直接缴费快速出场。
系统特点
1 高识别率高适应性
（1）高性能出入口抓拍摄像机： 2.5米-6米多种距离抓拍，可适应不同的抓拍场景，且可达到 99%以上 的高识别率。
（2）双摄像机抓拍识别： 解决超宽车道、转弯车道等非标车道车牌识别率低问题，且极大地提高了车牌识别率。
（3）云端二次车牌纠正识别： 对于识别错误车牌可通过云端二次识别纠正，极大地提高了 车牌识别率 ，保障了车辆的正常进出场。
（4）手持终端拍照车牌识别： 在前端出入口抓拍摄像机故障或网络中断情况下，可通过手持终端拍照识别车牌，保障车牌识别的可靠稳定。
（5）车牌人工核对矫正： 对于识别错误车牌，系统支持车牌人工核对矫正，保障车辆的正常进出场。
（6）车牌模糊匹配： 固定车辆模糊匹配不停车进出场，临时车识别错误或无牌车模糊匹配缴费。
（7）车牌抓拍双重检测： 抓拍摄像机支持视频触发抓拍和线圈触发抓拍两种模式同时运行，最大程度上减少漏拍现象。
2 可视智能管理
（1）实时监控： 进出场车辆实时监控，车辆、车内人员清晰可见，事中可控事后可查。
（2）特殊车辆直接放行： 对于带有特殊车辆标识的车辆直接放行。
（3）车辆与车位对应放行： 当停车场有多个场区时，对于有专有车位的车主，车辆在进入某个场区时必须车辆与该场区车位对应才能自动放行。
（4）临时用户高峰时段限制进入： 在上下班高峰时段，停车场可设置相应的时间段限制临时用户进入。
（5）一车一位： 业主拥有多台车，但在场内只拥有一个自己的专有车位，当业主其中的任意一辆车进入场内后，其它车将无法进入场内。
（6）防止重复进出： 由于车辆的车牌号是作为出入停车场的唯一标示，因此不可能出现利用取卡方式时出现的重复进出等问题，可有效防止逃费等情况的发生。
（7）余位满禁止入场： 可设置余位满禁止临时车入场，或者禁止所有车辆入场。
（8）父子场区管理： 当停车场内分有多个场区时，系统支持父子场区设置，可根据具体用户具体要求给每个场区设置相关进入规则，比如临时停车车辆进入通过父场区出入口进入后，但它不能进入子场区地下固定业主停车场进行停车。
（9）出入口引流防堵： 通过部署防拥堵识别摄像机判别出入口拥堵情况，提示引导车辆往空闲出入口进出场。
（10）告警提醒： 系统可对黑名单车辆、满位等各类报警事件，实时提供声效、LED、软件提示等全方位的警报或提示输出。
3 高稳定性
（1）脱机工作： 系统支持脱机工作，在管理平台网络中断或软件故障等意外情况下，可保障车辆的正常进出流程，当网络恢复正常时，脱机进出场相关数据将自动同步上传至管理平台。
（2）双机热备： 系统支持管理设备双机热备，全方位保障系统的稳定性。
End
D. AI驶入“高速路”：交通AI化的应用场景与实例
作者：崔雪薇
《中国交通信息化》记者 崔雪薇当前，新一代通用技术的产业革命正在兴起，为数字化、智能化生产和生活带来了颠覆性的改变。经历了新一波的发展浪潮，人工智能（AI）已无所不在地渗透到人们的生产生活中，当仁不让地成为新一代通用技术的代表。“新基建”风口下，围绕“AI+”打造的新应用、新业态、新模式不断涌现，人工智能充分发挥了“头雁”效应。
作为“新基建”大潮的重要抓手，智能交通领域备受瞩目，人工智能、5G、工业互联网等数字化技术为交通带来的发展理念、管理模式和服务体验迎来了全局“智变”。如今，各地高速公路的智慧建设如火如荼，随着全国高速公路正式迈进“一张网”运营时代，AI在高速路上的应用，驶入了高速发展阶段。本文结合第二十二届中国高速公路信息化大会上的经验分享，对人工智能在智慧高速上的融合应用进行了简单梳理。
随着撤站工作的圆满收官，全国高速公路实现了“一张网”运营。在此形势下，路段经营单位对运营管理产生了新的诉求：（1）希望在技术、服务、管控、协同等方面进一步突破，推进少人、无人化的“高效经济”收费场景实现；（2）既要实现路段的精细化管理，又要做到通行费应收尽收，确保自身权益；（3）路段海量、多元的路网设备、设施急需智能化、自动化技术的保障与支撑，确保边、端设施安全、稳定运行。为解决上述痛点问题，招商华软信息有限公司依托“AI+云”技术，构建智慧收费2.0版本，全面赋能路段的收费稽核、运营分析、运维管理、运行监测及基础收费业务。
AI+云，突破尝试
招商华软打造了统一的智慧收费云平台，将收费业务及相关运管业务迁移上云，高效实现各业务之间的多维协同管理。在该平台的赋能支撑下，还利用高智能的车道机器人为路段经营单位打造了无人收费站解决方案。
无人收费站是“AI+云”场景化应用的突破性尝试，是路段实现降本增效的实用举措，也是智慧收费发展的必经阶段。前端车道机器人的AI能力与云端智慧收费云的统筹能力相结合，极大提升了目前车道收费的服务价值。
无人收费，彰显智能
车道机器人是无人收费站的智能化前端AI设备，整机通过集成车道收费所需的多种硬件模块，辅以人机交互工程设计，借助边缘计算、智能语音、4G/5G等技术手段，实现收费站现场无人化自助收费和特情自动化处理。
无人收费站解决方案实现了前端设备智能化、现场支撑全面化、后台系统智慧化、运营投入经济化。相对于传统的无人收费模式，其具备以下突出能力：适用于多种车道应用场景的收费模式，如ETC收费、MTC收费、混合收费等，支持ETC卡、微信、支付宝、云闪付等多种非现金支付手段，未来将具备接受现金支付的能力；集成人工智能单元，支持与车主进行智能语音交互，在现场无人介入的情况下也能快速定位用户问题，为车主提供便捷有效的客户服务；同时，可大幅减少路段经营管理单位的人力成本支出。
示范应用，加速落地
目前，招商华软智慧收费云平台已经在招商公路广西桂林公司及周边路段落地应用，且运行效果良好，基本满足了日常收费、监控、稽查分析和运维工作的需要，极大提升了路段的运管工作效率。佛山一环西龙收费站北行出口收费广场已开通无人收费的机器人示范车道；哈大高速各条车道的车道机器人也已安装完成并投入使用。
在实际的车道收费应用中，95%的收费业务均可以通过车道机器人的高智慧逻辑处理能力来完成。对于不到1%的需要现场处理的问题，可通过步兵式作业工具“综合服务回控终端”提供服务。
2019年11月13日，交通运输部办公厅发布《全国高速公路视频联网监测工作实施方案》和《全国高速公路视频联网技术要求》，提出加快推进“可视、可测、可控、可服务”的高速公路运行监测体系建设，深入研究人工智能等先进技术在视频联网监测领域的应用，在2021年6月实现智慧监测。视频监控为运营管理效率和公共服务能力提升发挥了积极的作用，随着海量视频数据的不断累积，如何实现实时检测、动态监视、智能控制、及时服务、准确预测的智慧监测成为当前技术领域面临的重要挑战。山西交通职业技术学院的张海亮博士依托山西高速的视频联网建设，分享了AI技术在高速公路视频云联网中的应用。
深度学习，大显身手
从架构来看，高速公路视频联网采用云、边、端三层架构。其中，边缘智能分析系统采用新一代视频交通事件智能监测系统，具备随时接入、实时分析、实时报警、准确率高等特点。随着数据的不断积累，系统运行时间越长，识别算法越智能，检测准确率越高。基于深度学习技术，系统可实现以下功能。
交通事件及交通流检测：采用基于深度学习技术的多目标检测、目标跟踪算法，通过接入高速视频云联网的视频数据，边缘智能分析系统能够实现道路拥堵、交通事故、车辆逆行、违规停车、行人闯入、抛洒物、变道、施工、烟火、团雾、占用应急车道等交通事件，以及交通流量、交通参数等交通态势的分析。车辆结构化分析：通过智能算法，提取车辆特征数据，实现车辆结构化分析，应用于车辆研判、违法处罚、逃费检测、收费稽查等业务。视频质量诊断：通过图像识别算法，进行视频画面质量诊断分析，巡检评估外场设备状态，及时发现设备问题，快速应对。
数据分析，高效管理
省级云平台通过“AI+大数据”技术，融合路段视频数据、边缘智能分析系统的海量感知数据，通过海量数据模型训练和深度学习，进行数据计算、数据分析、数据挖掘、综合研判，实现智能监管、交通态势分析、预测预警、应急处置等智慧监测应用。同时，通过数据门户向外部系统和应用提供数据目录、API、数据应用和可视化展示。
高速公路视频联网后的大数据分析不仅能够实现行业运行态势实时监测、预测预警，还能够为行业运营管理决策提供科学依据，也能够对职能和业务流程监管、分权分域管理、可视化业务展示提供数据支撑，提高运营管理效率。在逻辑架构上，基于AI的省级智能预警平台与省级视频云平台一同部署在省中心，基于前端信息采集终端设备、路段视频上云、视频大数据智能分析应用平台，实现云联网视频数据的融合应用。
试点山西，成效显着
近些年来，山西高速一直积极开展高速公路智能运行监测相关研究，特别是对高速公路视频联网智能分析系统和平台做了大量基础性工作。基于AI的智能平台在具体实际应用中取得了理想的效果。系统平台建设以最先进的高性能GPU集群为物理载体，首创分布式深度学习算法及多任务神经网络模型，极大地提升了系统的精准性和并行效率，使系统具备极高的先进性，体现在以下4个方面。
（1）见多识广，通过对海量训练样本的深度学习，以及随着系统部署、应用的增加，系统准确性越来越高。（2）平台先进，系统采用了基于数据流的大数据计算引擎Yita，使用神经网络分布式训练平台，提高了收敛速度，缩短了训练时长，提高了模型迭代效率。（3）算法超前，研究开发了多种算法，能够实现对交通事件、车辆信息的准确识别。（4）持续进化，在具体系统应用过程中，系统检测结果通过人工确认后，不断增加正负样本，可以持续学习，不断进化。
福建省高速公路信息 科技 有限公司的黄来荣高级工程师在会上分享了福建省基于人工智能和物联网的省级联网收费运行监测系统方案。省界收费站取消后，ETC费显系统进行了优化，福建省联网收费系统整体运行平稳。联网收费对运行监测依赖度高，主要体现为在线计费、状态名单同步、全网最小费额下发、门架计费模块升级等，存在点多面广、监测内容多、设备种类复杂、运行监测要求高等难点。因此，需要有一套系统的工具对车道、门架、后端系统进行快速问题诊断，提高系统运维效率和准确性。福建省高速公路将原有的收费运维管理系统、ETC车道运行监测系统和ETC门架运行监测系统进行融合，已成功上线福建省高速公路联网收费运行监测系统，保障了联网收费各层级系统的正常运转。
目标明确，功能完备
省级联网收费运行监测系统建设主要围绕以下4个目标：提升ETC客户服务水平；保障单位和多省交易，实现“分段计费，出口统一收费”；促进厂商提升产品质量和售后服务水平；提高日常机电维护水平。
建设内容有：车道系统运行监测，包括车道设备监测、车道工控机监测、车道数据监测、车道交易监测；门架系统运行监测，包括ETC门架设备监测、门架主机监测、门架数据监测、车道交易监测；后端系统运行监测，包括后端设备监测、后端主机监测、后端应用监测、后端数据监测；系统告警，包括分级分类告警、严重告警置顶提示、告警推送；运行监测工具，包括系统升级类检查工具、参数下发类检查工具、故障诊断类检查工具。
智能分析，科学预警
系统使用NumPy、Pandas和基于机器学习的scikits-learn等组件，可通过决策树回归算法分析故障原因；通过k-means聚类算法寻找离群点，分析并预测门架或车道 健康 状态；通过朴素贝叶斯算法预测设备故障，需提前进行设备养护，从而进行如下智能分析。
1、厂商主题分析按设备厂商进行分类，统计交易成功率、捕获率、异常量等数据，促进设备厂商提供高品质产品、提升售后服务水平。2、用户主题分析（1）同行介质状态：提示OBU低电、锁死、损坏或即将超出有效期待等。（2）充值提醒：当储值卡低于用户常规形成一定比例时进行充值提醒。（3）新状态名单提醒：当用户被列入状态名单时进行提醒。（4）形成规律结合用户服务：根据用户的形成规律，提供路况信息、沿途服务（如服务区）信息等。（5）连续异常提醒：当某一OBU在车道和门架上异常交易达到某一阈值时进行用户提醒，召回检查。3、故障预测预警（1）车道系统故障预测：通行效率下降、异常交易比例提高可能预示着车道系统故障；车道车牌识别率下降可能预示着牌识故障或需要进行维护调优。（2）门架系统故障预警：门架异常交易比例提高、捕获率降低通常预示着门架系统出现故障；某一车道的RSU或牌识捕获率下降通常预示着该设备故障或需要进行及时维护。（3）设备与环境关联预警：通过聚类分析或关联因素分析，识别设备与环境的规律关系，如跳电与雷雨天气的关系、车牌识别率与天气的关系等。
隧道存在空间封闭、事故多发、处置困难、防控薄弱等痛点，亟待在现有技术基础上开发新的隧道风险防控技术与装置。在“新基建”的东风下，一套支持动态巡航、兼顾高精度与实时性的智能交通巡检系统平台应运而生。重庆交通大学的马庆禄副教授在会上对该平台进行了介绍，该平台能够实现渗水检测、裂缝检测、隧道内环境检测；实现交通事故巡检，交通运行状态、重要交通基础设施以及交通量、车速等交通参数的实时检测及分析处理。检测精度均大于80%。
融合创新，提质升级
作为该平台的前端设备，隧道云智能巡检机器人融合了人工智能、5G、虚拟现实、工业物联网技术，依托高端 科技 手段，提质升级隧道智慧管养水平，积极响应国家的“新基建”政策。
隧道云智能巡检机器人采用边缘人工智能技术，与传统的基于云的计算方式相比，该技术在计算和信息生成源的物理接近性方面带来了低延迟、能量高效、隐私保护、带宽占用减少、及时性和环境敏感性高等优势，使隧道巡检机器人感知更敏捷，风险识别与应急决策更智能。5G具有大带宽、低延时的传输能力，平台建立基于边缘设备的区域性高速容量5G传输网络，集成红外热像仪、激光/毫米波雷达、高清全景摄像机等各种尖端技术， 探索 5G网络在公路隧道中的应用示范。
智能巡检，安全高效
云智能巡检机器人助力“新基建”与“交通强国”加速推进，实现路桥隧全天候、无人值守下的智能巡检，可最大限度提高隧道安全性。相比传统人工巡检，其具有以下优势：
（1）通过云智能机器人将照明、通风、消防等机电系统网联于一体，实现自适应联控；（2）利用机器人配载激光雷达、热像仪等传感器，对裂缝、渗漏等灾害动态感知；（3）机器人可以第一时间抵达现场，实时远程交通监控、应急救援与疏散指挥。
2020年一场突如其来的疫情对“新基建”提出了非常迫切的要求。疫情的远程化、无接触、智能化应对刺激了新的市场需求，倒逼传统产业加快数字化转型的步伐，智能交通的建设也因此成为城市发展实打实的刚需。作为“新基建”的主要内容，以人工智能为代表的“云大物移智”等新技术的深度融合碰撞，形成了新一代信息基础设施的核心能力。交通AI化是大势所趋，除本文所述内容，AI在城市公共交通、自动驾驶等领域同样发挥了不容小觑的作用。在智慧高速领域，AI在云、管、边、端全面赋能，给收费、稽核、监控等应用场景带来了全新升级，驶入高速，上桥入隧，无所不在。 科技 的迭代速度令人瞠目，5G浪潮迅猛来袭，流量的爆发将带动数据处理分析能力的发展，人工智能也将迎来新的机遇和挑战。随着新一代信息技术的飞速发展，条条大路都将被赋予强大的颠覆性力量，通向无边无界的智能未来。
（原文刊载于2021年第3期《中国交通信息化》）
E. 云徙科技包志刚：营销数字化，始于数字化，兴于体验
随着云计算、大数据等技术变革以及企业数字化转型的不断推进，国内MarTech领域热浪迭起。"营销+技术”双核驱动的玩家，正越发受到业务价值的追捧。
基于此，小徙又约了老包同学一期专访。想让老包同学再和大家谈谈营销数字化。
以下为老包同学口述，云小徙整理：
01.从信息化到数字化 进化的不止是概念
企业发展经历了信息化和数字化两个阶段。信息化是解决企业已知问题，把业务进行流程化、标准化；数字化阶段是关注消费者体验，快速反应前端要求，提高消费者需求，改进消费者数字体验。
现在大家都在谈从信息化到数字化。那数字化一些本质的特征是什么？
我想数字化本质的特征就是链接、数据和智能。
由链接产生大量的多维数据，由数据能够赋能前端的商业、或者是制造、或者是我们内部管理的智能化。
链接、数据和智能，构成了企业数字化的三大要素。
第一个要素，链接。链接的对象有三类：一类是链接生产设备、生产场景以及产品，其中场景和产品基于链接诞生整个企业的工业大数据，我们称为制造业数字化；一类是链接企业员工，产生管理数字化；一类是链接消费者和生态，即链接B端和C端，这属于营销数字化范围。
02.营销数字化 始于数字化，兴于体验
我们先来看，做营销数字化，主要帮助企业做哪些方面的内容：
第一，实现企业端到端的业务在线。 由于消费者的数字化升级，在线业务已成为客户当前的最为关键的数字化第一大需求，包括商品在线、交易在线、结算在线、物流在线等；
第二个，构建以消费者生态为中心的购物里程的数据闭环。 原来企业在构建营销的时候，数据是割裂的，比如广告的数据、品牌的数据、市场的数据、交易链路的数据、会员的数据、服务的数据，都是一个个单列的系统。而营销数字化要构建一个数据体系，让消费者的购物里程行为数据，包括转化、交易、售后服务等形成闭环。
第三个，帮助企业构建以数据来驱动营销的智能化。 比如精准的广告投放，千人千策的精准营销，人、货、场三端匹配，货品智能调补配等。通过数据模型，驱动前端业务的智能化。
从业务在线、到构建消费者购物里程的数据闭环、到数据驱动前端运营的智能化，这是构建营销数字化的三大内容。
营销数字化，我认为是大部分中国企业发展数字化的一个切入点。
因为中国一是人多，消费者的数字化程度比较高；二是中国的基建设施非常好，而且价格比较低；三是整个中国在营销数字化的场景上特别丰富。
同时，全球也都是在看中国的市场，很多国际品牌现在纷纷把全球营销数字化的中心设在中国。这对中国本土企业的发展来看，是一个非常好的时代的机会。
03.B端身体，C端思维
在目前市场环境之下，全球都在进行数字化转型。做企业服务的厂商很多，大家都在各自的赛道往前冲。那么在营销数字化企业服务这个赛道，在团队的组建和管理方面，我认为需要保持 “B端身体，C端思维” 。
在和业务紧密联系的基础上，整个组织可以分为这三个层次：
第一个层次：前台，即市场和营销组织，面向客户。主要是了解企业营销业务及运营；
第二个层次：中台，面向客户的需求和解决方案的组织，包括交付的组织。按行业来做细分；
第三个层次：后台，产品及技术研发中心。通过前端的业务和并基于对客户需求的了解，来发展基建的产品。
F. 什么是智慧警务
智慧警务是以互联网、移动互联网、物联网、云计算、智能引擎、视频技术、数据挖掘、知识管理等新一代信息技术为支撑，以公安信息化为核心，通过互联化、物联化、可视化、智能化的方式，促进公安系统各个功能模块高度集成、协调运作，实现以警务信息“强度整合、高度共享、深度应用”为目标的警务发展新理念和新模式。
G. 最近一直听到人工智能前端感知，这是什么鬼
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
H. 雄安智慧网怎样人脸识别
先录入人脸，然后识别。
超级智能系统由前端智能感知节点和后端智能引擎组成，能够实现远距离目标自动发现、动态人脸识别、持续实时追踪等功能，可广泛应用于城市的公共安全与城市治理。本次试点部署超级智能系统，充分利用现有4G基站灯杆、传输网络与互联网专线，将前端智能感知节点设备接入系统，实现高速率低时延移动通信网络与智能感知网络的无缝对接，推动整个网络智能化升级。
I. 2018年web前端新玩法与新趋势
互联网高速发展，web前端技术更新速度非常快。业内人士分析了2018年web前端的一些新变化，新趋势。大家一起来看看你，特别是想学前端的同学们不容错过。
TypeScript
TypeScript是一种由微软开发的自由和开源的编程语言。它是JavaScript
的一个超集，而且本质上向这个语言添加了可选的静态类型和基于类的面向对象编程。
现在angula2+r已经开始使用typeScript进行开发，react和vue也进一步加深对typeScript的支持。不难发现，typeScript的火热程度!因为有三驾马车的支持，typeScript还是相当值得期待的，具体的语法在这里就不介绍了。
angularJs、vue、react三驾马车
2017年三大框架增长情况
由上图可以看出，vue是最大的一批黑马，增长速度几乎是成倍上涨，angularJs虽然不是那么起眼，但是还是比较稳定，react还是依旧稳健的排在第一位。
人工智能和大数据
“新一代人工智能技术引领下的智能制造系统，是‘互联网+大数据+人工智能+’时代的一种智能制造新模式、新手段和新业态。”中国工程院院士李伯虎认为，“互联网+大数据+人工智能+”时代需要创新、绿色、开放、共享、个性。这个时代的核心技术，主要包括7类新技术深度融合的综合性技术，特别是新的互联网、传统的互联网、车联网等等。其中新互联网技术(传统的互联网、物联网、车联网、移动互联网、卫星网、天地一体化网、未来互联网等)，新信息通信技术(如云计算、大数据、5G、高性能计算、建模/仿真、量子计算等技术)与新人工智能技术(基于大数据智能、群体智能、人机混合智能、跨媒体推理、自主智能等技术)的飞速发展，正引发国民经济、国计民生和国家安全等领域新模式、新手段和新生态系统的重大变革。
因此，前端可以参与到人机交互，数据可视化，产品Web，计算，模型训练和算法执行等工作任务中。一些数据可视化的工具(echart，D3等)和人工智能的库都会受到关注!
flex布局
布局的传统解决方案，基于盒状模型，依赖display属性+position属性
+float属性。它对于那些特殊布局非常不方便，比如，垂直居中就不容易实现。2009年，W3C提出了一种新的方案----Flex
布局，可以简便、完整、响应式地实现各种页面布局。目前，它已经得到了所有浏览器的支持，这意味着，现在就能很安全地使用这项功能。
Flex布局在移动端已经普及，众多预处理器也被开发者广泛接受，讨论最多的还是CSSINJS方案。至于在国内市场上，大家普遍会用ant
design或者bootstrap来做为UI库。
小程序
小程序成本低廉，非常适合创业者进行最小化可行产品的试运行，允许创业者通过最廉价的成本验证idea，未来极有可能将于小程序诞生许多小而美的产品。另一方面，尤其是对于前端开发者而言，转型到微信小程序开发的成本几很低，web前端人才将迎来前所未有的发展机遇。
(部分内容来源：头条科技)
J. 小区智能前端是什么
小区智能前端指的是小区智能系统网站前台部分。
前端通常运行在PC端、移动端等浏览器上，是用来展现给用户浏览的网页。随着互联网技术的发展以及新式前端框架的应用，跨平台响应式网页设计能够适应各种屏幕分辨率，完美的动效设计，给用户带来极高的用户体验。
而后端开发则主要致力于构建工作应用程序背后的实际逻辑。前后端需要相互配合，共同完成一个项目。