一、智能交通市场规模

　　智能交通行业迎来了蓬勃发展，根据中国智能交通协会公布的数据，结合交通各细分行业的智能化情况，2011-2020年，我国智能交通市场总规模由420亿元增长至1658亿元，呈明显上升趋势，年化增长率接近20%。随着我国交通智能化应用的不断推进，行业整体处于成长期，智能交通的需求增长明确且市场空间广阔。

　　历经三十余年发展，中国智能交通建设发展的基础已经基本形成。当前，我国正处于由交通大国迈向交通强国的重要节点，交通运输行业也正在进入高质量发展阶段。

　　中国公路学会理事长翁孟勇在华为全联接2021会上表示，中国交通运输的发展，前30年主要依靠基础设施建设的规模扩张，后30年将主要依靠科技赋能——即构建国家综合交通大脑、推进交通基础设施的数字化、建设便捷顺畅的出行一体化服务网络、建设高效的物流供应链服务网络、构建快速响应的安全应急保障体系、建设天地空一体化的交通信息和信息服务体系。

　　用创新技术推动智能交通产业发展已成为核心课题。

　　2021年2月，由中共中央、国务院发布的《国家综合立体交通网规划纲要》明确要求：加快提升交通运输科技创新能力，推进交通基础设施数字化、网联化，争取到2035年交通基础设施数字化率达到90%。

　　紧接着，2021年8月，交通运输部印发了《交通运输领域新型基础设施建设行动方案（2021—2025年）》（以下简称：行动方案）的通知。《行动方案》提到，到2025年，打造一批交通新基建重点工程，形成一批可复制推广的应用场景，制修订一批技术标准规范，促进交通基础设施网与运输服务网、信息网、能源网融合发展，精准感知、精确分析、精细管理和精心服务能力显著增强，智能管理深度应用，一体服务广泛覆盖，交通基础设施运行效率、安全水平和服务质量有效提升。

　　政策面的大力引导，对加快建设交通强国，推动交通运输领域新型基础设施建设，提供了明确的发展方向，同时也进一步强调了交通数字化转型是交通运输行业高质量发展的重要特征，是现代综合交通运输体系的关键要素。

　　我们可以先了解一下何为交通数字化？业内释义交通数字化，是指通过汇集包括人工智能、物联网技术（IOT）、地理信息系统（GIS）、建筑信息模型（BIM）、数字孪生（DigitalTwin）等技术，对设施进行全生命周期、全要素的信息感知，通过数据存储、传输、可视化等多种方式对数字化新建或改造过程进行集成处理,为交通基础设施的规划、建设、养护、运营提供决策技术支持。

　　一般而言，交通基础设施数字化发展有两种主要实现途径：

　　一是推进开展既有交通基础设施数字化、智能化升级改造，如杭州市将沪杭甬高速、杭绍甬高速、绕城高速西复线等工程项目列入数字交通设施改造计划；二是新建具有数字化赋能的交通基础设施，如新建智慧公路、智能铁路、智慧枢纽等。

　　而落实到具体的技术实现问题上，华为专家认为，要促进交通数字化转型，需要继续在核心层、外延层和辐射层完成突破和创新，需要构建“数字化感知”、“泛在联接”、“数字平台”、“智慧应用”的体系。强化5G、物联网、边缘计算、机器视觉等新技术的应用，逐步实现交通运载工具、装备、路网、枢纽、场站等交通基础设施的数字化，对人、车、路、环境、信息等交通要素能够全面的感知和泛在联接。具体来说：

　　首先，核心层方面，以数字技术为核心的“数字基建”，必须建设服务于交通运输的5G行业专网、云计算平台、交通大数据系统、交通智慧应用等体系，以数字技术建设智慧交通数字平台，形成面向安全、效率、体验的数字化智慧交通系统。

　　其次，外延层方面，以数字技术为依托的智慧交通基础设施，则需要建设围绕人流、车流和物流服务的数字化基础设施，基于数字平台将交通的旅客流、货物流、行车流、运行流等业务流程数字化，从而支撑更高效率的运营、更科学的决策、更个性化的服务。

　　然后，辐射层方面，使用数字技术改造传统交通体系，主要是针对已经建成的交通基础设施、载具和装备，使用数字化技术赋能，使“哑设施/哑设备/哑终端”完成数字化升级，并最终融入智能交通。

　　最后，在此基础上，大规模采用云计算、大数据、人工智能等技术，构建数字平台，打破信息孤岛，云边端协同、实现数据的融合共享，进而构建“智慧应用”，才能实现交通行业安全、效率、体验的全面提升，最终让“新基建”在交通数字化转型中发挥出更大的作用和价值。

　　二、AIoT使能，驱动交通数字化转型

　　可以明显看出，相较于智能交通这一宽泛概念，交通数字化更聚焦于交通产业的数字技术，强调用数字技术向交通体系赋能，也是目前AIoT技术落地应用的典型场景。而AIoT在促进交通数字化建设方面的作用点，也主要表现在交通体系的全域感知、泛在链接、数字平台及智慧应用这四大方面。

　　在数字化感知领域，核心是需要低成本、低功耗、高精度、高可靠、可规模部署的交通感知技术；泛在联接领域，则需要打造高可靠、大带宽、低延时的通信系统，包括面向车路协同的C-V2X通信系统、下一代轨道移动通信系统、下一代航空通信系统等；数字平台主要是要提供高可靠、开放的交通行业数字平台与算法模型；智能应用则主要是能够基于配套的软硬件系统，实现对交通情报研判、交通指挥调度、交通安全管控、交通秩序优化、交通违法管理等实际业务的高效支持。

　　针对这几大方面的数字技术及相关应用的探索，业内以海康威视、华为、千方科技等为代表的企业，提供了不少优秀的交通行业解决方案。

　　比如华为在泛在联接领域，其提供的C-V2X使能道路数字化和智慧交通的整体解决方案，就能通过RSU路侧感知基站为车辆提供全交通元素感知，提升感知准确率，降低车自身对传感器的要求和配置。另外基于其沃土数字平台，通过平台架构开放，沃土数字平台保证了新ICT组件化、模块化、并支持私有云、公有云、多云多环境部署，方便交通行业客户选择最适合自身业务场景的组合与环境。

　　海康威视作为视频物联网领域的龙头企业，在交通管理领域，则充分发挥人工智能、大数据技术能力，通过构建以感知平台、数据平台和应用平台为基础的数智底座，提供交通管理领域专业的感知、认知、挖掘、分析研判、可视化能力，面向情报研判、指挥调度、安全管控、秩序优化、违法管理、业务监管等领域持续为交警用户创造价值。

　　千方科技在2020年提出了业内首个面向智能物联时代的“Omni-T”全域交通解决方案，覆盖全业务域、全要素数据，为客户提供全栈式技术和全生命周期服务。其中，全要素数据是关键环节。全要素数据不仅能实现多领域、多维度、多要素数据的统一管理应用，还可推动技术、数据与业务的深度融合，形成依托大数据赋能的全域交通综合治理核心方法论。

　　总体来看，AIoT一方面改变了交通数据的获取方式（感知智能），传统交通获取的信息以视频和图片为主，智能感知方面以车牌为主，随着人工智能和物联感知技术的发展，可以更深层次的挖掘数据，智能感知车牌、车辆特征、车辆行为、人脸、人体、非机动车、交通信息。另一方面改变了数据的认知方式（认知智能），人、车、行为等多维数据的碰撞，让信息系统的认知更智能。

　　最终体现在细分领域的应用，一是对管理维度提升，传统的车辆违法管理、缉查布控将扩展到出行者管理，例如驾驶人管理、非机动车、行人管理等；二是管理层次的提升，借助多源数据分析提升交通分析研判能力，提高城市交通综合管理能力，例如更成熟的交通态势的分析以及辅助决策系统的加速发展。

　　以交通行业最为典型的路口红绿信号灯设施的智能化升级为例。传统模式中，路口信号灯智能化水平较低，日常优化主要依赖人工经验。采用AI信控后，红绿灯可以变成“会思考”的AI信控系统，带来从“车看灯”通行变成“灯看车”通行体验。