科技是什麼？是一組組複雜的公式，是如同藝術般玄妙的美，也是隱藏在生活中每個角落、不可忽視的力量。今天起，前沿推出新專欄「身邊黑科技」，帶大家領略生產、生活過程中不容忽略的科技進步帶來的推動力。
當高速公路突發交通事故，交通管制人員該如何選定最優交通管制方案，以便儘可能減少擁堵狀況？通過比較上下遊交通情況及相關收費站流量情況，相關管制方案帶來的流量、車速及擁堵狀態迅速模擬呈現，管制人員就能從中選擇最為合理的方案……從發生事故到事故被發現，原本5-10分鐘左右的時長可縮短至30秒以內。
這要歸功於之江實驗室的智慧算法。近日，之江實驗室的幾位專家演示了多項智慧交通領域的「黑科技」。目前，之江實驗室已設立了包括「基於端邊雲一體化架構的智慧高速車聯網系統」、「基於數字孿生技術的智慧交通虛擬仿真推演平臺」兩大項目。這些智慧算法已在滬杭甬高速公路試驗路段取得不少成果。它們正讓我們的道路變得越來越「聰明」。
「我們在滬杭甬的雲控平臺上布局了四套算法——短時交通預測算法、交通事件預警算法、應急疏導效果仿真算法、車流誘導效果評價算法，融合了門架、卡口、視頻、毫米波雷達等多種數據源，進行車輛軌跡還原、交通流量速度統計等分析，從而提升高速公路的管理水平和運行效率。」之江實驗室智能網絡研究中心副研究員季瑋說。
據悉，四套算法使用了時序分析模型、深度學習、多元數據融合、元胞傳輸模型等算法模型，並根據高速公路管理業務對算法結果的時效性與可靠性的要求，在算法與工程上進行拓展。經過多輪驗證，算法整體準確率在90%以上。
其實，看似抽象而頗有距離感的算法，與我們的日常生活息息相關。
以導航平臺為例，當前我們所使用的導航平臺多是通過數據眾包的方式，利用用戶的手機信號獲取實時路況信息，從而進行路線規劃和行程時間預測。但很多人還是會有這樣的體驗：即使開著導航，在某些車道上還是會遇到開錯道等尷尬。「手機信令數據精度有限，無法做到車道級定位；且當無人使用導航軟體時，導航平臺就無法更新路況。這些都是影響導航準確性的因素。」 季瑋說，此次之江實驗室研發的算法則以路側傳感設備為主要數據源，數據質量較手機信令數據更高且穩定。
「『聰明』的車加『聰明』的路，是未來智慧出行的一大趨勢。」之江實驗室智能網絡研究中心研究員朱永東說，高速公路、城市道路不僅是鋼筋水泥，還是能實現對車的融合感知、可靠通信、路車協同、輔助智能網聯汽車實現自動駕駛等功能的載體，包括輔助汽車實現對駕駛盲區的檢測和判讀，對宏觀交通狀態的預測和同步等。可以說，未來交通中的人-車-物等元素都將經過精準計算，這些在載具、設施、管理、服務等交通領域應用的人工智慧技術，實際上就是由算法-算力-數據-應用共同支撐的。
據悉，之江實驗室的智慧交通項目開始於2019年11月，於今年6月正式上線試運行，前後共耗費約半年時間。「最棘手的問題是數據的質量問題。」季瑋說，以往做算法研究，通常使用標準數據集。但本項目是直接使用真實的原始數據，耗費了大量的精力在數據的清洗和處理上。同時，考慮到真實場景中可能出現的各類極端情況，研究人員還嘗試通過各種方法來保證算法在邊界場景中的適應性。目前，來自之江實驗室的高速雲控平臺的部分技術已落地使用，之後隨著相關數據規範、業務標準等的制定，智慧交通領域的更多「黑科技」將有望實現大規模推廣應用。
對於智慧交通的未來，之江實驗室高級研究員華煒認為，仿真推演技術的瓶頸在於計算能力和通信能力，未來通過物聯網採集到的數據將更為龐大，研究人員需要在邊緣搭建多級分布式計算資源、同時在雲上提供高性能計算能力才能真正推廣實現。「未來總是有無限可能，推演的規模再大，平行世界再多，也不能將所有可能性都涵蓋其中。因此，智慧算法的完善永無止境，我們也將不斷為之努力。」華煒說。
【來源：浙報融媒體】
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