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我国高速公路发展规划介绍？

随着我国经济的不断发展未来高速公路高清视频素材，公路建设也越来越完善未来高速公路高清视频素材，交通部自2001年开始组织编制《国家高速公路网规划》未来高速公路高清视频素材，并于2004年底经国务院审议通过。以下是建筑网对我国高速公路发展规划的内容简介。

1.规划方案

交通部自2001年开始组织编制《国家高速公路网规划》，并于2004年底经国务院审议通过。根据《国家综合交通网中长期规划》，2010 年公路里程预计达到370 万公里，其中高速公路6.5 万公里（原计划）；

2020 年公路网总规模达到420 万公里，高速公路将达到10万公里（原计划。按我国经济发展需求计算，届时高速公路总规模按4 车道算应达到12—13万公里左右）。

根据交通部《国家高速公路网规划》采用放射线与纵横网络相结合布局方案，我国2020 年前形成由中心城市向外放射以及横贯东西、纵贯南北大通道，由7 条首都反射线、9 条南北纵向线和18 条东西横向线组成，简称为“7918 网”，总规模约8.5 万公里的国家高速公路网，其中未来高速公路高清视频素材：主线6.8 万公里，地区环线、联络线等其他路线约1.7 万公里，至2010 年规划建成5-5.5 万公里（原计划），完成60％-65％。国家高速公路规划已经明确的路线在内蒙古境内有10条主线、2条联络线、1条城市绕城环线和1条机场联接线，总里程6000公里。

《国家高速公路网规划》中明确说明：“国家高速公路网是按法定程序由国务院批准的国家级高速公路网络。它并不是未来我国所有高速公路的总和。各省（市、自治区）围绕这个规划，还要规划修建连接国家高速公路网或主要用于地方发展需要的高速公路”。交通部于2005年2月下发《关于印发省（自治区、直辖市）高速公路规划指导意见的通知》（交规划发[2005]41号），要求各省（区、市）在原有工作基础上，制定和完善各地区的高速公路规划。

2.发展趋势

路桥行业一直是地区经济发展水平的方向标，从1988年大陆的第一条高速公路正式通车到现在，中国高速公路一直保持着快速持续发展的强劲势头，取得未来高速公路高清视频素材了令人瞩目的成就。根据交通部最新公布的《国家高速公路网规划》，从2005年起到2020年，国家将斥资两万亿元，新建5.1万公里高速公路，使我国国家高速公路里程达到8.5万公里，这还不包括约4万公里左右的地方高速公路。未来高速公路建设将存在着巨大的资金缺口，如果单靠国家来筹措解决显然是不现实的，必须寻找新的融资途径。高速公路公司股票上市和发行企业债券，使中国公路投融资体制改革的一项重大举措，适应了公路投资发展的需要。但这仍然不能满足公路建设的资金需求。目前，资本市场上外资及社会闲置资金充足，如能有效利用这些外资和民间资本，将为高速公路建设发挥积极作用。

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相关问答

Q1: 怎样拯救快不起来的高速公路？

“绕城高速跑起来不像高速。”成都出租车司机常常调侃这条让人头疼未来高速公路高清视频素材的高速路未来高速公路高清视频素材：成都绕城高速建成于2001年，目前日均通车逾16万辆，几乎是设计流量的两倍，是四川省内最复杂、最拥堵、最难管的路。

连接着六七条主干道的成都绕城高速，不仅是全省各条高速路转换的纽带，更成为成都市区车辆通行的重要道路，住在城北到城南，自城西去城东，1/4的路程就得花在这儿；身兼数职，不堪重负让这条高速一度堵得“全国闻名”，2018年年初，在国家多部委召开的发布会上，成都绕城高速成彭收费站被点名成为身列全国拥堵最严重的十大收费站之一。

为解决这一难题，2019年2月，阿里云与四川交投集团川高公司（以下简称为“川高公司”）合作开发“智慧眼”项目，通过AI视觉识别技术，几秒内可自动识别拥堵、事故等道路异常情况，改变过去靠人工逐一查阅视频录像的方式；监控中心将事故信息一键同步给路巡队员，提升沟通、事故处理效率；同时，监控中心也将信息传向高德地图APP，即时通知驾驶员，提前规避道路事故。

智能交通基础设是新基建的一部分。2020年5月，交通运输部副部长刘小明在国务院新闻办公室举办的新闻发布会上表示，将围绕基础设施的智能化、陆运一体化、车路协同等前沿的技术方向，将开展新一代国家交通控制网和智慧公路的试点工作。

北京交通大学交通运输学院教授陈旭梅直言，数字化时代未来交通系统正发生新的革命，道路建设与使用、交通运营、管理与服务的模式，这些需求异常旺盛，迫切需要更高的技术能力，更精准的创新性系统研发与应用。

智慧高速正在重塑现有的交通管理模式。搜集驾驶员急转弯、急加速、急刹车、超速的操作，每一个独立的信息点走出了黑箱，画出了高速的热力图。让高速路的设计、改造不再单纯依靠经验，而能够靠数据佐证。

小切口杀入智能高速领域是个好办法，通过云计算、视觉识别的核心优势，帮助道路监控中心低成本地解决拥堵这一实际问题。一边用软件向管理方推广“普惠化”的智慧高速解决方案，一边构建阿里系的交通产业链条。

智慧高速这一肥美的市场，正引得无数玩家趋之若鹜。在产业标准的争论方兴未艾之际，阿里云和川高公司试图共同推广自己的先进经验，能走多远仍需继续观察。

8月26日，太阳晒得人眼睛睁不开。成都绕城高速的一段公路上， 汽车 排成长队，迎来工作日的早高峰。

处在监控中心的冷成凤注意到了这一异常。云图左上角的实时拥堵系数突然跳到2.3，“正常都是1.5、1.8，现在一定出了事故。”冷成凤是成都绕城高速川西绕东管理处的一线视频轮询人员，她盯着云图，皱了皱眉头。

“绕城堵疯了，要去绕一圈，不好意思。”“慢点，注意安全，今天恼火。”在微信群里，成都当地赶路的通勤人员们彼此抱怨与安慰。

作为进出四川的重要枢纽，成都绕城高速全长85公里，拥有近20条出口路段，与16座立交桥互通，是省内路网结构最复杂、拥堵率最高、车流量最大、管理问题最复杂的一段高速公路。

根据川高“智慧眼”平台预测，当日车流量将达18万辆，对于日均车流量为6万辆的成都绕城高速而言，若真堵起来，将会是大麻烦。

经过几分钟紧张的排查，冷成凤和同事很快发现，K1路段上，一起小轿车追尾事故是这场拥堵的源头。第一时间向路巡和交警通报完事故地点后，冷成凤这才舒了口气。

第一时间定位事故位置，恢复高速畅行无阻，这是三年前刚入职川西绕东管理处时，冷成凤学到的第一课。

据冷成凤回忆，新人刚入职的任务就是看视频，采用人眼轮询方式，接力翻看实时路况视频，熟悉路段情况的同时，发现道路异常，第一时间判断并通报事故发生位置，这也成了她之后的日常工作。

“一圈看下来要两个小时。” 早上9点到下午4点交接班之间，冷成凤和同事们每天要重复三四遍这样的工作。

然而，成都绕城高速全路段共有上千路视频流，单靠人眼轮询，其信息处理能力往往不尽人意，更不乏刚看完一个监控，下一秒就出事故的情况。

最让他们头疼的是一些突发状况。

回忆起几年前的一起事故，冷成凤仍感慨万分。冷成凤刚入职时，川西绕东管理处有天晚上接到一名车主12122的报警求助，电话里，车主明显惊魂未定。由于没有路灯和附近参考地标，他含含糊糊说不清自己的位置，甚至连身处外环还是内环也不清楚。唯一能提供的线索是，自己从成雅路过来，途径一个服务区，现在车翻在了沟里。

据此，冷成凤和同事推测，事故可能发生在外环离城2公里处。出人意料的是，路巡人员赶到现场后，却没有发现任何事故。

于是，路巡人员只能分头行动，将85公里的绕城高速全搜寻了一遍，每隔一段路，就停下车，用手电在周围仔细查找。两个多小时后，他们才在内环往绕西的路段上，找到了蹲在路边的车主。

由此可见，传统工作流程十分影响效率。万幸的是，事故发生在晚上，如果是早高峰呢？两个多小时处理事故，又要用多长时间疏通因此造成的拥堵呢？

“我们一直想通过一些技术手段来缓解成都绕城高速的拥堵，让行车更通畅。”川高公司总经理王孝国向《 财经 》记者道出了长期困扰他的问题。

2019年初，川高公司与阿里云展开合作，联手打造行业领先的智慧高速。针对事故和拥堵这两大痛点，双方共同打造的视频智能分析平台“智慧眼”在一个月内上线。依托成都绕城高速原有的全覆盖高清视频和通信系统，辅以阿里达摩院的十多个算法支持，成都绕城高速的实时路况被投射到两块高速态势云图上，便于监控中心协调处置。

“智慧眼”设立了5大功能模块，对于工作人员而言，最关键的就是事故报警功能。阿里达摩院视觉AI可以从近千路视频流中秒级发现事故，并在智慧大屏上自动弹出事故告警画面。工作人员只需将桌面电脑屏幕切换到事故画面，就可以迅速定位事故位置。

在“智慧眼”的加持下，春运期间，成都绕城高速拥堵率下降了10%。随后，五一假期，“智慧眼”迎来了第一次大考。2019年五一长假中，三天都下了雨，绕城出口车流量同比上涨了4.89%，但12个重点路段的拥堵却明显减少。“智慧眼”第一次在重点路段超额完成“缓堵”目标，打通了拥堵的绕城高速。

要实现这一点并不容易，如何在车牌模糊的条件下，在同一品牌、同颜色的车辆中找到相关车辆就是一大难题。阿里巴巴集团副总裁，达摩院城市大脑实验室负责人华先胜告诉《 财经 》记者，这发挥了阿里巴巴在图像搜索的优势，从淘宝淘立拍到城市大脑，识别技术、特征抽取技术一脉相承，让他对搜索这门技术特别有信心。

“智慧高速是一次强强联手的尝试。”阿里云智慧高速架构师总监刘勇介绍，一条85公里长的绕城高速，每天会产生TB量级的数据，但是阿里云采取“边缘成网+中心一朵云”的模式，在各路段中心分别部署边缘节点服务器，第一时间对各路段的数据进行及时存储和处理，既保证海量通行数据实时、完整，又减少了路网中心的压力，让边缘计算发挥了最大效果。

同年8月，在监控中心一线员工的诉求下，“智慧眼”又迎来了软件、算法升级优化，新增“一键定位”和“一键播报”功能，真正实现了“感知-发布-处理-缓堵”的闭环。

过去，车辆在高速上出现事故，车主先要拨打12122热线电话，告知具体位置。监控中心通知路巡人员，开车到现场与司机沟通，确定情况，再挨个打电话通知相关部门，耗时又耗力。

如今，监控中心工作人员在接到事故电话后，只需要用鼠标点击“一键定位”，系统就会自动发送给车主一条短信，车主通过短信链接“一键上报”实时位置。路巡人员根据定位赶赴现场。与此同时，监控中心工作人员按下钉钉“一键播报”功能，通过AI语音电话，告知川高路巡大队及交警六分局进行处理。

至此，监控中心任务完成，工作人员全程不用说一句话。“我们专门做过一次统计，以前一次事故要打20通电话，才可能把事故信息说全。”人员变化不大，工作量却减轻不少。两年来，冷成凤感受到了“智慧眼”系统带来的切实改变。

智慧高速也改变了路巡人员的工作模式，减轻了他们的工作量。平日里，路巡人员巡逻时，要随身携带笔记本、记录单，手提铁皮箱，腰挎印章和印泥，协助交警处理事故，照相取证现场情况，裁定赔偿金额，联系吊车拖走事故车辆，疏导应急通道，保证道路畅通无阻。

一套流程下来，难免会出现一些问题，比如人工填写的纸质信息不准确、违章信息记录不规范等等。事故地点定位不明也是路巡人员最怕的事情。有时候，一辆大型货车侧翻，就会占用三个车道，救援队伍来晚了一些，道路就会变得异常拥堵，缓堵又将成为路巡人员的下一难题。

有了“一键定位”和“一键播报”功能，路巡队员救援时间大大缩减。8月26日这起追尾事故，路巡大队在接到AI语音电话后，在早高峰的拥堵情况下，从事故发生到路段重归通畅，只花了不到20分钟事件。

据有十余年工龄的川高路巡大队的大队长肖佑航对《 财经 》记者介绍，如今自己接管的k1-k42路段，只有一辆车三个人负责，出任务时带上一台平板电脑就可以。队员们一边在高速上巡逻，一边等候管理处就近派单。处理事故和违法事件，只需拍照取证上传，几秒钟就能解决。

“便利到我不太习惯。系统派单给我的时候，总觉得自己像个外卖小哥。”肖佑航打趣道。

达到缓堵目标之后，阿里云又将目光投向事故源头，与川高公司一起， 探索 事前预防方案。

具体来说，通过“智慧眼”系统创新整合急加速、急刹车、急转弯与超速的高德互联网大数据，通过热力图绘制事故高发点和潜在风险，以便提前制定应对方案。最重要的是，通过大数据后台分析事故成因，根据结果增设路侧设备，或调整道路限速规定，从源头避免交通事故产生。

这改变了高速管理者的定位和工作思路，让高速建设管理走向科学治理。一位成都当地交通管理部门的负责人对《 财经 》记者直言，以后修路、改造能靠大数据报告说话，更加科学、更有说服力。避免了此前靠经验，拍脑袋决策的风险。另据《 财经 》记者了解，精准的视觉识别技术也吸引了交警部门的兴趣。掌握更多情报监控中心，有望成为整个高速公路跨部门综合管理、指挥的重要抓手。

然而，双方并不满足于此。“产品的关键是减少焦虑。”阿里云智慧高速架构师总监刘勇表示。

司机在高速行驶最怕什么？堵车、事故和恶劣天气。由于无法获悉前方道路情况，常常会产生焦虑情绪，带来一系列问题。在高德地图副总裁董振宁看来，目前路网利用不均衡、数据价值挖掘不够、协同管理平台缺乏、事故预防和处置效率不足是造成如上问题的主要原因。高德是阿里生态内的交通出行平台，也参与了“智慧眼”的研发。

董振宁补充称，建立高速路网、车流数据的充分连接，使所有信息在一个云端，并实现全局视野的调度、协同，将是解决现有高速交通出行问题的有效方式。

鉴于这种情况，未来，智慧高速将结合道路和司机个人情况，做出更准确的分析。通过道路实时数据，结合天气情况和司机个人驾驶习惯等参数，预知高速未来一段时间的运行情况，并提前告知广大司乘人员。

“谁先把这个功能开发出来，谁就能绝对占领市场。”成都绕城高速川西绕东管理处处长吴凯对《 财经 》记者透露，自己在第一次与阿里见面时，就提出了这一想法。现在，该功能已经应用在了高德地图上，但尚未实现精准预判。“人、车、路、环境，各项数据还要不断完善再完善以后，才能准确再准确。”吴凯在接受采访时不断强调这一判断。

事实上，除了成都绕城高速，全国各地高速都纷纷“上云”。阿里云的经验能否在全国范围内顺利推广，重要的是成本控制。刘勇调侃，“阿里的智慧高速不是要做昂贵的豪华宝马车，而是要更经济更普惠，像大众 汽车 一样让人都买得起、用得放心。”

让高速变聪明势在必行，但如何让道路的基础设施能“说话”、“对话”、“听话”，经过数字化、网络化，最终万物互联，却不容易。高速路数字化水平不够，路上的设备五花八门，实际运营不及预期等问题已成顽疾。

各家主流企业都热衷用交通大脑命名自己的解决方案称为智慧大脑。有的倚重摄像机、传感器，重视前端全息感知，将算法与企业其他智能交通设施联动，在售卖解决方案的同时，带动硬件产品销售。

阿里云选择从小切口杀入市场，用人工智能技术解析视频，即时检测、反馈交通事件。在方案落地上，阿里云依托自己的云计算能力、中台能力，由阿里旗下的浩鲸和千方 科技 等生态合作伙伴实现应用落地。阿里云智慧高速架构师总监刘勇告诉《 财经 》记者，“智慧眼”方案的重心是软件，能够普遍兼容现有硬件，是相对普惠的技术解决方案。

遵循向下兼容的思路，阿里云和川高公司一起， 探索 出一条与众不同的智慧模式——硬件普适，从数据和软件上发力，发掘客户痛点，做综合衔接高效的软件平台，实现老基建和新基建的融合。通过基础设施云化、路况信息数据化、服务智能化，改变高速出行的体验，全面降低感知 社会 投入成本的同时，提升运营效率。

阿里云智能大交通事业部总经理肖露告诉《 财经 》记者，多元数据的融合能够让客户在修路、维护阶段控制、降低成本，同时为用户提供个性化出行服务。

未来，在阿里云和川高公司面前的还有两大亟待解决的难点。其一，是提高夜间视频识别能力，做到全要素感知、全天候感知，阿里达摩院在该技术上已实现突破；其二，优化业务算法的同时，增加视频分析算法，加速完成工程养护、抢险救援、道路保洁、资产管理、收费稽核等视频算法，打造多元应用场景。今年3月，“智慧眼”已经实现产品化，在云南成功复制。

“将来新基建就是要不停扩大通讯网。除了影响驾驶员，也要把驾驶员的想法反馈给平台，速度越快越好，这样才能服务于自动驾驶，真正建成智慧高速。”在四川高路信息总经理陈非看来，实现自动驾驶才是他们的最终目标。在此之前，所有的进步都只是无限靠近智慧高速的过程。

未来已经不远，监控中心大屏的中央展现着绕城高速的运行情况，左右两边是“三上三下”六个业务目标的具体参数。花花绿绿的颜色圈住了这几组数字，像极了学生时代用荧光笔勾出的备考重点。（责编/杨佩谦）

Q2: 120km/h的高速太慢？限速140km/h的国内超高速公路要来了

相信经常跑高速的老司机们对于现在的高速状况不会满意，除了有大车经常开到小车的车道上影响通行效率之外，不少新手司机在跑高速时也喜欢在左边的快车道里优哉游哉地享受自己的高速旅程，限速120km/h的高速如果你真的想跑120km/h，那就得不断地超车变道，一个字就是累。

据悉，国内高速公路的实际平均运行速度仅仅95km/h，这样的车速下虽然安全性有所保障，但是对于通行效率的影响是比较大的，举个例子，一段1000公里长的高速公路，如果以100km/h的速度行驶需要10小时，而如果用120km/h的速度行驶的话，则只需要8小时20分钟，这也是为什么老司机们在高速上被慢车耽误时就比较心急的原因了，因此对于限速120km/h这件事，老司机们也提出了自己的设想，比如说早在2011年，就有车主在汽车之家论坛里发帖称：“建议国家修建无限速公路或超高速公路”。

受限于早前的基建条件和汽车性能，限速120km/h是一个很适合国情的选择，而如今120km/h似乎确实不够用了，因此超高速公路的建设也开始被提上日程，而最近杭绍甬智慧高速公路开建的消息再一次把超高速推上了热搜。

杭绍甬智慧高速也叫作杭甬复线，规划全长161公里，其中杭州段9公里，绍兴段29公里，宁波段123公里，总投资707亿，每公里平均造价超过4亿，预计于2022年完工，首先为2022年举办的亚运会服务。

国内的高速公路建设几乎从未停滞过，杭绍甬智慧高速公路之所以被广泛关注是因为它具备超高速、智慧、无线三个特征，而我们解读这条杭绍甬智慧高速公路的目的，则是让大家了解未来十年内中国新一代高速公路的特点，作为新基建时代首条超高速智慧公路，杭绍甬智慧高速对于全国人民来说都具有重要意义。

杭绍甬智慧高速公路的第一个特点就是超高速，地处长江中下游平原的杭绍甬智慧高速公路首先具备地形优势，无须跨过高山洼地，平坦的平原地区正好作为超高速公路的建设尝试，因此杭绍甬智慧高速公路也参考了德国无限速公路和意大利限速150km/h时速的技术标准，为杭绍甬智慧高速公路提供了140km/h限速的可能，而如果目标达成，从杭州至宁波的驾车时间仅需1小时。

2020年新基建成为国家战略，因此新基建下的杭绍甬智慧高速公路只是未来高速公路的一个新开始，今后国家高速公路路网上会越来越多超高速的高速公路。

作为一条智慧高速公路，它还作出了许多科技方面的尝试，其中最重要的一点是它将设置自动驾驶专用车道。

自动驾驶作为一个亿万级大产业，一直被各大车企视作未来十年甚至几十年的重要战场，而对于普通消费者来说自动驾驶显然有些遥远，而杭绍甬智慧高速公路的自动驾驶专用车道则能够为自动驾驶落地提供一个有力保障。

我们知道自动驾驶车辆在要实现在路上全自动驾驶需要车辆具备环境感知传感器+高清地图+5G网络，对于这条智慧高速来说，高清地图不算难度，最厉害的是杭绍甬智慧高速公路周边将覆盖高速率、低延时、高稳定的无线网络，也就是说在全国路网高清地图之外，杭绍甬智慧高速公路首先形成一个覆盖5G和带有完善高清地图的闭环公路段用于自动驾驶车辆的使用，再加上设置自动驾驶专用车道的存在，就算以当前的自动驾驶技术而言，要实现自动驾驶车辆全自动驾驶也不再是难事。

而且这条高速还具备对路面信息进行大数据收集处理的能力，换言之，通过大数据计算可以计算出当前车流量和路面状况来适当对自动驾驶车辆提供最高建议时速信息，在最高效通行效率前提下把行驶风险降到最低，理论上对于通行效率的提高是人类驾驶员无法比拟的。

这就好像阿尔法狗打败所有人类围棋高手一样，人工智能的加入可以让高速公路从简单的硬化路面变成一个真正的智能行驶平台。

除了自动驾驶之外，无线也是杭绍甬智慧高速公路的一大亮点，众所周知，电动车由于电池技术限制，如今最高级的电动汽车也只能做到700公里综合续航水平，而这一数据在高速上还是大打折扣，相比较传统燃油车在高速上动辄超过800公里续航水平来说，差距明显。

而且纯电动车要想充满电则需要至少半小时以上快充，这使得纯电动车几乎和不能跑长途划上了等号，为了解决这一问题，杭绍甬智慧高速公路可以在路面下埋上线圈，实现行驶中的无线充电，这样一来可无线充电的纯电动车在这条高速路上行驶不仅不会让车辆的电池电量变少，反而还会充电，不仅解决了车主的高速里程焦虑，反而还会让纯电动车实现逆风翻盘打败燃油车型。

可能有人会问，我不住在长三角，杭绍甬智慧高速公路对我有什么意义？当然有，简单地说，杭绍甬智慧高速公路就是未来新一代中国高速公路的雏形，预计限速140km/h、无线充电和专用自动驾驶车道/全线覆盖5G网络就是新一代高速公路的特征，一旦这张新一代高速路网覆盖得足够广之后，你的车不仅可以以140km/h的速度巡航，买一辆自动驾驶的车型还能够实现全国高速路自动驾驶到处跑，买一辆纯电动车也可以全国跑不再担心充电难的问题，这样的智慧高速，你喜欢吗？

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

Q3: 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 崔雪薇当前未来高速公路高清视频素材，新一代通用技术未来高速公路高清视频素材的产业革命正在兴起未来高速公路高清视频素材，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，成效显著

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》）

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