高速公路迎智能化大时代，云计算成核心支撑技术

在国务院办公厅发布《深化收费公路制度改革取消高速公路省界收费站实施方案》的指引下，高速公路正逐步迎来智能化时代。

近日阿里云智能高速自由流项目负责人崔磊向21世纪经济报道等记者介绍，在2019年12月，阿里云便在广东省启动了全国首个高速不停车收费AI稽核项目，即“高速自由流稽核项目”。目前已在广东100多条、近一万公里的高速公路全线部署阿里云的云边一体方案，如今项目处于功能验证、上线准备阶段，预计年内正式上线。

“‘高速自由流稽核’技术可以保证‘撤站’后的高速收费更准确、高效，解决错误计费、重复计费等问题。”他指出。

据介绍，此项目采用了阿里云的AI视觉识别技术和达摩院“天曜”算法，通过还原多种路径，进而反映车辆的实际通行和收费情况。

“通常情况下，插有ETC卡的OBU设备放在车辆上，行驶在高速公路上时，会与龙门架上的相关设备进行感应，产生一条通行流水，由此记录下车辆的通行情况。”阿里云智能自由流项目工程师王璐解释道，高速上的龙门架会给通过的每辆车拍照，这些照片将为推理路径提供非常重要的证据。

基于这些数据和照片，阿里云的AI视觉识别、深度学习技术可以从海量视频图像中对车辆进行检测识别，得到车辆高维全局特征信息，以及车牌、车型、颜色、品牌等局部特征信息；再通过时间、空间位置判断，可得出一条更准确的路径，这被称为“多纬推理路径”。即便是ETC识别出了故障，亦或驾驶员没带ETC卡，但在出口也可以准确、高效地收取费用。

广东是交通大省，且流量庞大，日均车流量达到500万。去年12月，全省ETC用户量就已超过1800万，发行总量排全国第一。

如此背景之下，一旦后台技术支持跟不上，就容易出现影响正常交通运行的问题。比如今年1月“撤站”后，一些省市就出现了错误计费、重复计费、收费时间错误等问题。

其核心难点就在于对实时数据的及时收集处理。

王璐表示，一辆车经过1个门架会产生3-5张图片，算上全省3000多个门架，日均产生的图片量是上亿张，若以一张图片0.5M大小来计算，每天仅图片产生的存储量就能达到TB级。

“这样规模的存储量，又对实时性要求极高，如果将这些数据全部发送到一个数据中心处理，机器很可能会发生宕机的情况。”她续称，其所在团队给项目引入了边缘计算技术，在距离高速路段龙门架位置更近的地理位置上部署边缘节点服务器。

由此可以在边缘节点就近对图片提前进行智能化处理，再上传至中心节点，在云端提供稽核服务能力。

“在广东省域范围内，我们部署了几十个边缘节点，涉及上百台服务器，专门处理海量的图片和通行流水数据。这些是AI稽核分析系统的数据基础，可以真实地还原车辆的行驶路径。”她表示，通过算法智能识别，系统在发现异常后将数据汇集到省中心，可以减少省联网中心的压力。

“自由流稽核”也是当前背景下主流的技术方向。在2019年世界交通大会上，交通运输部公路科学研究院专家就已明确选择，将自由流收费技术作为“撤站”后的关键支持技术。

当然这只是阿里云在智慧交通业务领域应用的一部分。据崔磊介绍，自由稽流核是与收费业务相关，对于高速路拥堵，阿里云还有相应的视频上云、智能云控方案。

“除了在广东省的北环高速有视频云控方案，还有四川的绕城高速、浙江省的杭绍台都使用了阿里云智能的云控平台，可以帮助进行交通拥堵预测，如果出现事故，能够预计多久会出现拥堵、长度多少、是否需要公路管理大队提前干预进行疏导等内容。”他说道。

从宏观来说，这些都是构筑起智慧化城市发展的微小章节。海通证券指出，阿里云ET城市大脑的创新应用只是起点，更重要的是数据将成为一项城市新资源，城市大脑将成为城市一项新的基础建设，为社会源源不断地产生价值，帮助解决仅靠现有基础设施和生产力无法应对的城市发展问题，梯次化的深入数字经济发展。