交通安全，在中國始終是一個無法繞過的話題。
由于人口基數(shù)大，交通網(wǎng)絡(luò)密集，交通情況復(fù)雜，我國在今天依舊是一個交通事故高發(fā)國家。年平均交通事故死亡人數(shù)位居世界第二，據(jù)不完全統(tǒng)計，每年在中國有超過十萬人死于車禍。
而在各種交通問題當(dāng)中，“兩客一危”的安全問題始終是受到公眾最多關(guān)注的——甚至沒有之一。
所謂“兩客一?！?，是旅游客車、班線客車、危險貨物運輸車輛。而公眾關(guān)注的原因顯而易見：這類車輛一旦出現(xiàn)問題，極容易造成重大傷亡事故，造成難以挽回的損失。
不久之前，重慶搶奪客車司機方向盤事件引起了全國關(guān)注；另一個驚心動魄的數(shù)據(jù)，是今天社交媒體平均每天會報道超過15起貨車安全事故。
不難看出“兩客一?！钡陌踩珕栴}已經(jīng)變成中國社會的急切之思。
這種情況下，是否能讓AI這個“魔法棒”做些什么呢？答案是“可以”。
提起所謂的“AI+一切”，似乎是有種套路存在的。一般來說，就是說一下這個問題如何用AI從理論上解決，AI的局限性在哪，未來多么有想象空間…如是而已——這個可以稱為AI領(lǐng)域的趙括式研究法。
今天咱們不妨換個思考方式，從案例中沉下去，去深處看一看AI保護貨車司機這個愿景，到底是如何一步步實現(xiàn)的，中間要提出那些問題，如何尋找更深層次的答案。
經(jīng)過產(chǎn)業(yè)齒輪的層層相扣，AI與貨車司機安全這兩個看似不相關(guān)的問題，最終緊密咬合在了一起。
讓我們從一個夜幕中、高速上的典型畫面，開始一步步向深處窺探AI與司機的故事。
第一步：多少冷月下的叮嚀與期盼
夜色下，霧霾中，華北大地的某處高速服務(wù)區(qū)。老李隨意吃了口飯，準(zhǔn)備開啟一晚上的“征程”。
作為一位運輸化工原料的貨車司機，老李經(jīng)常會遇到這樣的情況：夜間高速行車，霧霾嚴(yán)重，原本緊急的任務(wù)有無法準(zhǔn)時送達(dá)的風(fēng)險。同事在微信群里催促，領(lǐng)導(dǎo)和客戶一個勁來電話詢問，想起遠(yuǎn)方老婆孩子在家里惦念，心里忽然不是滋味。
此時在老李身邊，夜霾、疲倦、焦急和隨時可能響起的電話，都成為讓遠(yuǎn)方家人擔(dān)心的要素。
這一幕畫面相信大家都很熟悉，因為差不多它每天都發(fā)生在我們身邊。而真正導(dǎo)致貨車事故高發(fā)的原因，在于此時處在眾多危險因素中的老李，很容易對這一切并不自知。
這一方面是因為長時間工作和心態(tài)焦急，非常容易導(dǎo)致疏忽大意；另一方面，隨時可能發(fā)生的抽煙和打電話看手機，在無人監(jiān)督的情況下，很多都是下意識行為，在開車中很難意識到。
那么從邏輯上看，無論多少培訓(xùn)都很難抵擋人性中長時間工作后的疲勞感。
而解決方案在于，必須有某種技術(shù)能夠主動識別司機的不穩(wěn)定狀態(tài)和不安全因素，進(jìn)行主動提醒，并進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，建立清晰的賞罰制度。
能識別、能提醒、能備案，才是符合這一特殊場景中的交通安全設(shè)施。這個道理對于客車來說也同樣適用，我們看到因疲勞與分心造成的客車事故，已經(jīng)太多太多。
而這也就是AI上場的時候了。
第二步：構(gòu)建AI解決方案
由上所述，基于攝像頭主動識別司機疲勞、抽煙、解答電話，是防止貨車/客車事故的主要手段。那么問題就來到了如何實現(xiàn)它的階段。
基于機器視覺以及對視頻的智能分析能力，AI可以完成這個任務(wù)。
三寶科技旗下馭道科技研發(fā)的車輛主動安全智能防控系統(tǒng)，便是這樣一個解決方案：通過智能攝像頭，對“兩客一危”車輛和駕駛員進(jìn)行主動識別，開發(fā)具有主動安全智能防控功能的終端與平臺系統(tǒng)。
這套系統(tǒng)希望通過車載攝像頭，自動識別駕駛員抽煙、打電話、疲勞駕駛、注意力分散、跟車過近、車道偏離以及前向碰撞預(yù)警等危險駕駛行為，進(jìn)行主動報警和提醒，解決在長途行駛中駕駛員狀態(tài)起伏過多，容易分心的問題。
而為了達(dá)到對重點車輛安全風(fēng)險的進(jìn)一步控制，該系統(tǒng)還希望在車載提醒系統(tǒng)之外，建立基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)險行為分析系統(tǒng)，通過人臉身份識別技術(shù)實現(xiàn)對于駕駛員駕駛風(fēng)險的檔案建立。以此來監(jiān)督駕駛員的危險行為，同時也幫助運輸企業(yè)提高安全管理水平，優(yōu)化人員建設(shè)，同時也幫助完成事故的事后原因追溯。
在AI技術(shù)層面，整套系統(tǒng)要運用到人臉識別、肢體動作識別、物體識別、OCR文字識別、視頻智能分析，以及數(shù)據(jù)智能化管理技術(shù)。以此建立對司機面部神態(tài)、動作，以及車外路況、環(huán)境和車牌的多維把控與主動提醒。
于是我們可以看到類似體系在技術(shù)邏輯上的特殊性在于，它是十八般AI武藝齊上陣，使用技術(shù)的類別非常復(fù)雜；另外貨車/客車這樣的特殊場景里，部署應(yīng)用也不是個簡單問題。
所以我們有必要多追問一層：雖然AI可以幫助貨車/客車駕駛員進(jìn)行安全識別，然而這樣復(fù)雜的技術(shù)，在不計其數(shù)的運動貨車/客車上，真的容易實現(xiàn)嗎？
第三步：業(yè)務(wù)場景背后的技術(shù)基建問題
在一座城市中，想要搭建一個新的建筑項目，必須要在基礎(chǔ)設(shè)施的基礎(chǔ)上去考慮設(shè)計創(chuàng)意。
比如要蓋一棟樓，首先要考慮的是電、水、交通、綠化、商業(yè)體等等條件。拋開基礎(chǔ)談個體解決方案，那便是空中樓閣。
事實上，貨車上的AI主動識別和報警，并沒有想象中那么輕松隨意，好像知道了工程與技術(shù)原理就已經(jīng)變成現(xiàn)實了。讓AI保護貨車，下一步是要思考最終的業(yè)務(wù)場景，需要建構(gòu)在何種技術(shù)與平臺基礎(chǔ)上。
我們可以從馭道科技的案例中發(fā)現(xiàn)，這個項目事實上面臨著非常多挑戰(zhàn)，比如：
1、主動安全提醒必須保證實時化精準(zhǔn)提醒，晚半小時提醒司機不要抽煙好像沒啥用處。而實時化換個說法，就是對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量要求非常高。在AI算法非常吃算力的基礎(chǔ)上，想實現(xiàn)實時化提醒，就需要穩(wěn)定的云服務(wù)作為支撐。
2、貨車/客車的主動安全方案，跨越了IoT、數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析處理、人臉識別、視頻轉(zhuǎn)碼、視頻點播、視頻直播等端口，技術(shù)范圍廣泛。且涉及多種AI能力的開發(fā)、調(diào)用和部署，以及運維。這就要求獲得各種AI能力的調(diào)用與綜合開發(fā)能力，并且有穩(wěn)定的AI應(yīng)用支持，幫助業(yè)務(wù)場景最終落地。
3、主動識別系統(tǒng)一旦推廣，可能涉及大量車輛同時使用的情況，并且連接平臺設(shè)備可能快速報增。加上車載系統(tǒng)的物理層面維護問題，讓整個系統(tǒng)處在一個需要高維護技術(shù)要求、高人力負(fù)擔(dān)、高維護成本的狀態(tài)。
算力要求大、AI技術(shù)要求既精且雜、平臺穩(wěn)定性要求高、盡量減少運維負(fù)擔(dān)，從這幾個象限看，AI保護客車方案，對基礎(chǔ)建設(shè)的需求是十分多元且邏輯復(fù)雜的。最終三寶科技找到了華為云來進(jìn)行合作，在華為云的大數(shù)據(jù)、EI和視頻平臺能力基礎(chǔ)上搭建主動安防系統(tǒng)。針對更后端的技術(shù)基建需求，華為云和EI最終給出了這樣的答案——
第四步：云與AI的答案
在于三寶科技的合作中，華為云負(fù)責(zé)提供云計算和AI等領(lǐng)域的基礎(chǔ)資源和應(yīng)用服務(wù)，使三寶科技更加聚焦業(yè)務(wù)場景。而通觀這一能力最終實現(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)華為云針對AI與行業(yè)融合提供了這樣幾個差異化優(yōu)勢：
1、全面細(xì)顆粒的AI訓(xùn)練與部署：滿足了三寶科技在人臉、視頻分析、動態(tài)識別、動作識別、數(shù)據(jù)挖掘等不同方向的綜合技術(shù)要求，并相應(yīng)提供了可供快速上線、大規(guī)模部署的AI支撐能力。實現(xiàn)了高可靠、高安全、高性能的AI落地。
2、基于視頻的AI解決方案十分獨特：在AI技術(shù)差異化上說，華為云ET在視頻層面的技術(shù)能力相對特別，提供全棧化的視頻云+AI解決能力，并支持實時發(fā)現(xiàn)實時提醒的無延遲視頻分析能力。
3、立體運維，免去后顧之憂：基于該項目的運維難度大、運維場景復(fù)雜，華為云為其定制化使用了立體運維解決方案，可以快速定位故障及性能瓶頸，問題定位從原來的幾天縮短到分鐘級，關(guān)鍵業(yè)務(wù)性能大幅提升，確保識別系統(tǒng)的安全可靠。
從計算、數(shù)據(jù)和AI能力的輸出上，華為云提供了非?；A(chǔ)，但卻是源頭的技術(shù)能力。就此，AI變身客車/貨車司機保護神的故事才終于圓滿。經(jīng)歷了不斷發(fā)現(xiàn)問題、協(xié)力合作解決問題的AI產(chǎn)業(yè)融合旅程，不難發(fā)現(xiàn)：AI與產(chǎn)業(yè)融合，進(jìn)駐細(xì)分場景，其實有自己的實踐之道。
結(jié)束語：實踐AI之道
從華為云與三寶科技構(gòu)建的AI落地矩陣中，我們可以發(fā)現(xiàn)AI在實踐中的主要產(chǎn)業(yè)特征。
AI能做的事情確實很多，但在現(xiàn)階段想要實現(xiàn)AI場景化落地，還是必須要依靠產(chǎn)業(yè)關(guān)系銜接，構(gòu)建應(yīng)用-開發(fā)-能力技術(shù)提供，這樣完整的產(chǎn)業(yè)軌跡。比如三寶科技就通過下接場景，上接華為云的技術(shù)供給，構(gòu)建了一個AI到客車的技術(shù)鏈條。
做AI落地，從業(yè)務(wù)出發(fā)去尋找解決方案，了解產(chǎn)業(yè)能力，尤其是新銳技術(shù)動向，比如客車司機安全的主要問題在哪里，為什么主動識別與提醒是關(guān)鍵；同時也要從技術(shù)出發(fā)去尋找應(yīng)用場景，比如華為云提供的AI視頻分析能力恰好可以反向作用于客車安全問題。兩條路合流構(gòu)成閉環(huán)。在客車司機與AI的案例中，發(fā)現(xiàn)場景痛點，和理解平臺提供的AI能力二者缺一不可，最終才能完成AI與場景的交匯。
不斷向下挖應(yīng)用，向上挖技術(shù)，才是AI做強的唯一方案。PPT上談兵的產(chǎn)業(yè)AI方案，是可能馬上暴露在陽光下的泡沫。由衷希望更多現(xiàn)實中的問題，尤其是涉及人民生命財產(chǎn)安全的問題，可以在AI普惠化的過程中被一一破解。
當(dāng)AI來到世界，成為風(fēng)口浪尖的時代詞匯。人們就一直沒有停止對AI的爭論。然而換個視角來看，無論AI在遙遠(yuǎn)的未來究竟如何，在今天，孩子看到爸爸回家時的笑臉，便勝過論證AI價值的萬語千言。
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