首先来看标题新闻

　　近期，美国一家人工智能AI初创企业CVEDIA公司的数据融合算法被老牌智能交通企业Cubic所采用，为其基于智能视频监控的交叉路口智能信号解决方案GRIDSMART提供支撑。GRIDSMART方案采用360度全景（俯视）摄像机来采集整个路口的交通要素，包括机动车、行人、非机动车，因而需要先进的动态图像分析处理技术，来跟踪交叉口内所有移动的物体，并识别流量、事件、特征等要素，将处理后的数据反馈给智能信号机，让信号机更为智能。

　　就ITS114来看，这就是AI交通信号灯的美国版本，如果加上雷达，并将事件信息反馈给指挥中心和勤务体系，那就是“全息路口”的美国版本，实际上，如果采用360度全景摄像机，可能雷达也不需要，但对于视频图像的处理能力要求极高。

　　CVEDIA公司的数据融合算法采用了英伟达的迁移学习工具包TLT 3.0，该工具包提供了AI/DL框架的现成接口，能够使开发者能够更快地构建模型，而不需要编码，可以降低大规模数据收集、标记的相关成本。

　　CVEDIA的AI算法能够加速物体检测和图像分类网络的开发，为Cubic交通系统建立图像分类和物体检测模型，使其能够追踪车辆、人、自行车、宠物和其他交通安全隐患。据称，这种更智能交通信号现在已被部署在美国49个州的6000多个十字路口。

　　一直以来，欧美对于视频图像的应用遮遮掩掩，当然这和欧美社会对个人隐私保护非常重视有关，但另一方面，也阻碍了生物识别技术在交通、治安等场景的应用。现在英美都有类似国内智慧路口的解决方案（参见英国开始试点AI交通信号灯 一文），且都强调隐私保护，但很显然，这与他们此前非常排斥用视频图像智能分析，现在也要强调与中国“泛滥”的视频监控应用有所区别，有五十步笑百步的嫌疑。

　　其二、欧美智能网联与车路协同应用进展

　　很显然，这是今年智能交通行业无法回避的一个热点。

　　现代起亚汽车日前被美国佐治亚州The Ray高速公路V2X基础设施开发计划选入第二阶段车厂合作伙伴，起亚将为项目提供7个路侧设备和10台V2X测试车辆，将测试路侧旅行者信息传输到HUD（平视）中。该项目第一阶段是在18英里长的乡村州际公路上，仅只有6个双模（兼容DSRC和蜂窝网络）路侧设备，若干测试车辆，以及松下提供的云控平台。

　　根据美国国家公路交通管理局的数据，V2X 技术的安全应用可以避免或减轻 80%轻微碰撞事故。自 2017 年以来，佐治亚州交通当局已投资在亚特兰大都会区建立互联汽车生态系统，联网汽车和交通信号机之间的直接通信可以为紧急救援人员、公务车辆提供信号优先。在佐治亚州，松下提供的智能网联云控平台 CIRRUS 为项目实现了联网车辆对“大脑”的访问，平台可以接收联网汽车的数据，例如碰撞、交通和天气警报。然后会在几分之一秒内将重要且及时的信息直接发送到联网的汽车和卡车。路边无线电的双模和双有源特性使基础设施可互操作，并能够通过专用短程通信 (DSRC) 和蜂窝 V2X 通信协议与联网车辆直接通信。

　　据了解，松下团队已经开始在亚特兰大都会区尝试将V2X 技术生态系统与CIRRUS 平台进行整合。佐治亚州交通当局将使用松下的CIRRUS来管理650多个联网交通信号机，以支持其他1000个路口交通信号设施的日常管理。

　　近期，巴塞罗那通信展期间，5G汽车通信联盟（5GAA）与欧盟一起讨论了5G-V2X在全球的落地发展。会议预计搭载了5G通信的车辆今年将进入欧洲市场，5GAA成员正在欧洲大陆部署基于直接通信的C-V2X网络。联盟表示，未来两三年，将会出现大量面向道路交通效率和安全水平提升的V2X案例。5GAA还强调了5G-V2X应用要建立一个协调一致的监管方法，以刺激创新的商业模式发展，联盟偏向于建立与技术无关的监管框架，并侧重提供服务。

　　近期，英国西米德兰5G研究所和西米德兰运输研究机构正利用伦敦的AI技术和交通研究公司Vivacity实验室提供的新一代5G传感器网络，联合开展5G对道路交通部署的研究。Vivacity提供AI传感器，收不同交通方式的匿名数据，用来支持改善城市基础设施的战略决策。该项目旨在通过部署各种5G启用的传感器、雷达和摄像机，在关键路线网络上获得更为精细的交通流数据。通过5G超高速低延迟特点，使捕获的数据能够被匿名并实时传输到RTCC，建立了更精确的预期流量仿真模型，改进了道路堵塞。

　　近期，俄交通部副部长基里尔·波格丹诺夫在圣彼得堡国际经济论坛上与国家远程信息处理系统公司签署有关为无人驾驶货车在M-11公路上设立首个“绿色通道”协议。基里尔表示，俄罗斯计划在2030年以前配备1.95万公里的无人货运车辆运行专门系统的联邦公路。

　　近期，荷兰Monotch公司与芬兰Nodeon公司宣布合作，将藉由TLEX I2V软件平台在芬兰推进当地智慧运输系统部署。TLEX I2V是一款可高度扩展系统，专门设计于发送和接收超低延迟的大量数据，被应用在荷兰国内多数的城市交通数据云控平台。

　　其三，疫情与交通

　　疫情对交通、出行带来的影响是深远的，从而也改变了一些人的出行偏好。从交通流数据分析，也能反应一些国家控制疫情扩展的能力与成效。

　　日前，美国公路收费机构ConduentIncorporated对加州、佛州、新泽西、纽约等四个州的高速公路交通流数据进行分析后得出结论，美国经济正在复苏。数据表明，2021年3月的交通流量比2020年3月增加了25.9%，比2019年3月增加了11.6%；4月流量比一年前高127.8%，比2019年4月高15.2%；5月交通流量比2020年5月高82%，比2019年5月高15.4%。

　　此外，英国交通部门的数据显示，2020 年，英国因道路交通事故的死亡人数八年来首次下降，约为2.35万人（死亡或重伤）。人们认为，新冠疫情以及封城措施等使交通量减少了 25%是造成伤亡人数减少的主要原因。平均而言，每天仍有 4 人死于英国道路上，而 2019 年每天有 5 人死亡，骑行者因交通事故死亡的有140人，比2019年多40人。

　　因此，伦敦交通局 (TfL) 已制定下一阶段计划，计划在威斯敏斯特区域内所有道路的限速降至 20 英里/小时（32公里/小时）。伦敦交通局表示，限速可对改善道路安全产生真正的影响，使更多的人选择步行和骑自行车。该局表示，行人被车速30英里（48公里/小时）的车撞上，其伤害程度是时速20英里的5倍。2020 年 3 月，TfL 在伦敦市中心拥堵收费区内的所有道路上实施了 20 英里/小时的限速，如果此次限速区域范围扩大的计划得以通过，最快会在2022年春季开始实施。此外，TfL为实现其“零死亡”愿景，在2020年推动了HGV活动，即根据卡车驾驶室能看到的盲区范围，来对卡车安全性能评级， 目前已有7万辆卡车安装了盲区监测设备。

　　其他

　　7月1日，西门子正式将其智能交通系统 (ITS) 部门更名为 Yunex Traffic，并已开始运营。

　　日前，美国专利商标局已授予 Applied Information一项专利，该技术可使用蜂窝网络和专用短程通信来控制交通信号，以实现信号优先。

　　据悉，Nexyad公司和地图企业HERE正在合作将Nexyad实时数据聚合平台的智能与HERE实时交通数据相结合，实现人工智能AI在道路安全中的应用。该计划利用Nexyad聚合数据平台并使用AI实时组合车辆中的大量数据源，然后平台进行数据解析以评估特定驾驶行为以契合周围环境，然后将评估结果通过手机发送给司机。该平台还具有可扩展性，可以聚合来自高级驾驶辅助系统(ADAS)传感器的数据，包括摄像头、雷达和激光雷达、天气以及交通数据。Nexyad利用AI智能整合数据并根据数千个道路事故报告进行分析，基于与每辆车、驾驶员和驾驶环境相关的实时数据推荐“最大谨慎速度”。

　　近期，Quarterhill公司旗下的IRD公司发布了一款采用人工智能 (AI) 和机器视觉技术的新型 CVSA（商用车安全联盟）车贴（保险、年检、安全等级之类）符合读写系统。人工智能与机器视觉技术的加入实现了CVSA标签的显著提升，并使商用车辆能够在进入称重站之前实现自动预筛分流（贴有过期标签的车辆优先接受检查，而最近检查过的车辆则可以直接绕过称重站），货物运输效率显著提高。据悉，在北美已有数百个高速公路称重站已经配备了这项新型 CVSA符合读写系统，以提供与动态称重信息匹配的商用车辆图像，车牌识别或光学字符识别等技术手段提前对进站车辆进行识别，提高了道路安全和交通效率。

　　奇石乐正在推出一种无线车轮力测量系统 KiRoad Wireless HDR，该系统将减少涉及车辆动力、耐久性和轮胎测试的工作程序。KiRoad Wireless HDR具有符合 2.4 GHz WLAN 标准的远场遥测技术，并可与现有的 RoaDyn 车轮力传感器配合使用。车辆开发人员使用车轮力传感器直接测量轮毂上的三个空间方向中车轮上的所有力和力矩，以及车轮角度和角速度，产生对耐久性测试的重要数据，并通过 WLAN传输数据在KiCenter 软件或浏览器中显示测量结果用于评估车辆动力学和表征轮胎性能。

　　日前，闪光激光雷达解决方案供应商Sense Photonics推出了全球首个灵活、可扩展的高性能汽车激光雷达平台，使ADAS和自动驾驶系统能够广泛用于所有车辆。Sense采用摄像头式设计，可照亮整个场景，并利用全局快门采集，同时捕捉视野内每一帧画面中的所有数据点，使得车辆和其他物体的图像没有运动失真或数据缺口。Sense平台的点云密度超过1000万PPS，是传统扫描激光雷达系统的5倍，可实现出色的3D视觉。