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　　【安防展览网 品牌专栏】在这一轮科技巨头智能交通市场进入过程中，华为是不太一样的。
 

　　因为华为一开始就与行业建立广泛深入的互动交流，科研院所、高校、行业协会联盟、媒体，把握前沿、及时的行业动态，文化融合；
 

　　因为它对智能交通市场、技术和需求研究的深入、全面。在赛文研究院与华为的互动过程中，非常强烈的感受到这种深度和全面性，并积极对前瞻性研究进行投入；
 

　　因为它有民族品牌的社会形象，在经济新格局的当下，凸显了另类优势；
 

　　也因为几乎全行业的人都认为，华为可以在智能交通市场中通过技术赋能，有软有硬，有买有卖，商业逻辑完整，而这正是其他巨头们普遍缺少，并处于困境中的问题。
 

　　在市场中，把一个业务做到行业巨无霸地位，需要相当长的时间，不同发展阶段企业业务的定位、营销策略等都会有大不同。在华为成长为交通巨头的伊始，华为的定位(发力点)还是智能交通硬件产品提供商，尽管它目前也具备了比较高水平的解决方案能力，比较强的软服务能力，但这些都是为了硬件产品销售服务的。
 

　　2018年，华为开始对智能交通市场进行深入研究，寻找市场切入点，寻找市场机会，梳理并学习市场秩序。也是在这一年，华为开始进行智能交通管理市场的产品研发。
 

　　2019年，华为在深圳、天津低调的进行了智能交通管理领域代表性项目的建设实施，并进一步打磨、预研了一系列智能交通产品，积蓄力量。
 

　　2020年，华为开始高频发布新产品，产品和解决方案在众多城市开始复制，市场销售全面铺开。
 

　　三年为一步，华为进入营收回报期。
 

　　在又一年科技巨头智能交通市场发展的喧嚣之后，我们沉静下来审视各家企业，这一年取得了怎样的进步，为智能交通行业做了哪些赋能的产品和方案，这些赋能的真实价值几何，满足了什么市场需求，哪些用户痛点。企业自身经营是否足以支撑其可持续性发展。
 

　　在对华为智能交通管理市场发展优势的分析判断中，具有丰富的技术能力和品牌影响力但没有历史包袱的后来者，是其中一个标签。
 

　　相对于国内其他同类型厂商，由于华为处于后来者的追赶状态，因此它可以有针对性的、差异化的推出产品和解决方案，更能击中要害，轻装上阵。华为将它在通讯领域、移动终端领域的技术优势应用到智能交通产品研发中来，满足需求、解决问题，这种创新正是全行业对智能交通市场进入的科技巨头们的期待。
 

　　过去一年，华为交通人频繁的出现在各大论坛、展会、研讨交流会上，AI超微光卡口、全息路口、二郎神、软件定义、算法商城、交通智能体等众多华为产品和概念名词被高频提及。
 

　　本文详尽梳理华为所理解的当下智能交通管理发展中的挑战，针对这些挑战所发布、制定的产品和解决方案。这些产品和解决方案是华为目前智能交通管理市场开拓的核心驱动。
 

　　华为将十个发展挑战划分为三个层次，并针对性的提出了产品。我们将它称为华为智能交通的“武器”。

 

　　挑战一：设备多，麻雀杆，升级难、维护难
 

　　电子警察、交通信号机、事件检测、交通流量检测等多功能场景由不同厂家不同时间建设，一个任务一套设备，终形成了“麻雀杆”。这种现象的结果是投资大，维护难，再有新需求，还可能建设新的设备杆件。
 

　　华为武器之一：软件定义+算法商城

       目标一台相机设备搞定所有的问题。
 

　　华为开始做前端摄像机的定位就是软件定义摄像机，像做智能手机一样做智能摄像机。
 

　　手机有镜头，有IOS或者安卓的操作系统，这个操作系统核心使命是把摄像模组和智能算法、智能应用解耦。
 

　　华为像做智能手机一样做智能摄像机，有两个核心，一是软件定义的操作系统，这个叫SDC OS，这个OS能够把华为的硬件能力和算力进行解耦。二是华为打造了一个算法商城。就比如手机上用的应用市场，可以随意下载任何APP软件，在线升级迭代。
 

　　2020年，华为与算法生态合作伙伴联合打造了“十八合一”的电子警察，包括新的违法检测算法。只要拥有华为软件定义摄像机，就可以通过远程加载算法的方式快速获得新的智能能力。
 

　　支撑华为软件定义摄像机的华为算法商城目前已经有70多个算法可以支持在线交易。
 

　　挑战二：光污染，隐患大；强反光，看不清
 

　　黑夜，没有爆闪灯，就无法进行违章抓拍；有爆闪灯，对驾驶员视觉有强烈感知刺激，可能产生安全隐患。
 

　　传统解决方案中，通常采用白光曝闪灯加上光栅装置来降低光污染，就像云层遮蔽太阳那样，在有云的天气，抬头看太阳，觉得太阳不那么刺眼。正是像白云遮住了阳光一样，补光灯增加了光栅后虽然不刺眼，但是要拍清楚车牌，补光灯需要更大的功率，反而不环保。另外，也有厂家使用红外爆光灯来降低光污染，但带来的问题是可见光和红外光融合后合成的图片，会有比较严重的偏色问题，如一辆棕色的车，拍出来可能变成粉色的车，这就给事后违法处置带来困扰。
 

　　华为武器之二：AI超微光，算力换图像
 

　　如何做到无曝闪灯，但图片依然高清、全彩、不偏色？华为创造性换了赛道，用算力来换图像。
 

　　2020年，有网友发布了一段使用AI修复的民国时期的北京彩色视频。其素材来源于一位加拿大摄影师在1920-1929年拍摄的黑白影片。当时的器材拍摄的是黑白影像，分辨率不高，画面清晰度不佳。这个AI还原照/影片的事件在AI界掀起一轮关注热潮。
 

　　既然AI可以进行图象优化，那么能不能在前端摄像机上放一个强算力的芯片，来达到降噪优化的目的。于是，华为AI超微光摄像机诞生了，该机上面实际放了两颗芯片，总算力20TOPS，通过DNN ISP图像优化算法的加持，既能做到夜间无爆闪灯的情况下优化图象噪声，得到全彩无偏色的车辆抓拍效果，又能在白天强反光下降低玻璃彩虹膜的干涉影响，看清车内的图像，对是否系安全带、卡车打电话等行为进行抓拍检测。
 

　　挑战三：有态势，无细节；多镜头，协同弱
 

　　当交通发生拥堵时，现场的全局和细节同样重要。传统球机能看到细节就顾不了全局，顾得了全局就无法关注细节。虽然市场上也有枪球一体机的全局摄像机，但枪机的视角固定，双镜协同能力非常有限。此外，云台摄像机全局与细节无法兼顾，常缺少智能能力。
 

　　华为武器之三：“二郎神”AI双模智能球机
 

　　目标双镜协同，远近兼顾。
 

“二郎神”AI双模智能球机
 

　　球机体积相对比较大，在球机上嵌入一个很小的镜头，叫墨子1号镜头，放在球机里面基本上不改变球机整机结构和成本。
 

　　墨子1号镜头大光圈永远保持全景可视，保持全局和细节的协同，而且同步进行对准。如果在高速公路上发生交通事故，城市里面发生拥堵，在指挥中心既可以看到全局，堵了多少车，也可以拉近看到底是擦剐还是追尾。
 

　　挑战四：电动车、行人违法多，监管难
 

　　道路上交通流属性多样，但目前电子警察主要监测的目标是机动车辆，而行人、电动车、自行车等非机动车的信息获取就比较难，这类违章违法也很多。
 

　　华为武器之四：经济型全结构化摄像机
 

　　目标解决问题，降低成本。
 

　　目前市场上主流解决方案是前端非智能摄像机，没有AI能力，就在后端进行视频分析。后端视频分析，解析能力1路AI芯片典型对应的是16路解析能力。但是如果选择华为经济型全结构化摄像机，在前端把所有图片中的机动车、非机动车、行人等要素抠出来，前端提供图片，后端进行图片解析。从芯片底层角度分析，同样一个芯片，1秒钟可以分析150张，从原来16路视频的解析能力到现在的150张图片的解析能力，方案成本降低TCO 40%(Total cost of ownership，总所有成本)。在机非混行的情况下，还能进行精准的流量检测，智能去重。
 

　　挑战五：城市破路施工，影响大，审批难
 

　　在城市的老城区，一般电子警察、卡口覆盖率比较低，地下管网又比较多，在这些地区建设前端设备审批协调难度比较大，破路施工对交通影响也很大。一个区域施工，前端安装需要一两周时间，但是手续审批的周期就可能有几个月。
 

　　华为武器之五：无网电警/卡口
 

　　目标施工不破路，快速部署。
 

　　华为提出了子母机的概念，一个路口装4到8台电子警察，找其中一台电子警察做母机，它可以提供网络，IP网络或者传输网络回传。把无线网微波芯片装到电子警察设备内，路口其他的电子警察通过内部的自组网，一个路口200米，一拖四，或者一拖八，其他子机不再需要提供网络，真正的解决施工难，破路难的问题。
 

　　据华为资料介绍，微波自组网覆盖范围在2公里以内没有问题。据称这也是业界*，抓住用户痛点的强需求。
 

　　挑战六：警卫安保、应急指挥，临时部署难
 

　　VIP线路全程可视，临时点位部署难。业界普遍采用的4G摄像机是为图片传输服务的，并不是为视频服务，视频传输往往出现画面卡顿花屏的现象。
 

　　华为武器之六：来自5G*的5G摄像机
 

　　5G摄像机并不仅仅是一台摄像机加上5G通讯。5G上下行不均衡，普通5G基站如果没有对5G回传，对5G网络深度优化，一个基站只能接30路左右的视频，效率很低。
 

　　华为在业界发布了全系列的5G摄像机。
 

　　华为在2020年5月，中国国家珠峰登山队测量珠峰新的高度时，对*用5G摄像机进行了珠峰实景拍摄，画面非常清晰流畅。珠峰上没有有线网络，只有通过无线网络覆盖。在珠峰5100米、5300米、6500米、5800米四个营地全部用华为5G网络覆盖，进行实时直播，也为业界绣了肌肉。
 

　　挑战七：部分道路，布网、取电难
 

　　智能交通管理的问题不仅仅是在城市内，也不仅仅是在条件相对较好的高速公路上，还有偏远的农村、乡村等山区公路。
 

　　这些地方取电难、布网难、运维难现象突出。
 

　　华为武器之七：太阳能+VideoX无线自组网，“四无”生态型摄像机
 

　　目标在山区公路、偏远地区实现低成本的设备快速部署。
 

　　华为在微波，无线，数字能源等方面有技术储备。其推出的“四无”生态型摄像机(无电、无网、 无光、无现场运维)，专为无电、无网场景设计。
 

　　针对没有电源提供的问题，华为的太阳能光伏产品面积仅仅是0.4平米，比业界小30%，大充电效率时长占比98%，低温适应，比业界低20℃等一系列良好表现。
 

　　对于没有网络的问题，子母机无线自组网。链形组网，8级级联，16km链路覆盖；星形组网，2km区域覆盖。
 

　　市场上有称华为“四无”生态型摄像机是对交通、安防行业真正意义上的改变。它是镜头加传感器，加AI芯片，加太阳能，加微波等组件组在一起，华为自己叫他为“无边世界”，只要想得到的地方都可以安装华为的摄像机。
 

　　挑战八：单维数据不精准，路口管理不精细
 

　　当交通管理的综合研判、态势分析、预测前瞻需求越来越旺盛，逐渐成为市场主流技术方案时，多维、连续稳定的数据就成为非常关键的基础。
 

　　目前，交通流检测的质量整体不高，单向视频易被大车遮挡，夜间、雨雪雾霾天气感知效果差；环形线圈易损坏，数据有效性差；浮动车数据抽样率不足，参数不准；单雷达对低速目标感知差，轨迹有断点，重复计数，数据不准……
 

　　华为武器之八：全息路口，雷视拟合
 

　　目标构建数字化“上帝视角”。
 

　　全息路口可能是华为众多智能交通产品方案中的产品。尤其是在2019年，华为与广州市公安局交通警察支队、深圳市公安局交通警察支队、公安部交通管理科学研究所一起联合提出、打造的概念和产品。
 

　　全息路口，一个边缘计算盒子ITS800，八组AI超微光电警/卡口，4组毫米波雷达。
 

　　一个路口上所有车辆的车牌、车速、位置、属性、行驶状态，有没有急转弯，有没有急转急停状况，全部实现数字化。路口200m感知圈轨迹跟踪准确率达到95%+，车道级流量检测，定位精度<50cm。
 

　　基于全息路口方案可以实现信号控制优化、交通隐患识别、交通组织优化等应用。
 

　　挑战九：路段点位少，违法多，监管弱
 

　　视频抓拍设备一般布设在路口比较多，路段上的违法抓拍和监管是偏弱的。比如学校、场站门口网格线违法停车的抓拍，路段人行过街处机动车不礼让行人，路段的违停等抓拍和监管整体偏弱。
 

　　华为武器之九：视频云平台，多算法仓
 

　　目标现网视频利旧增值，节约投资，扩大执法半径。
 

　　华为搭建了多算法仓，汇集了多家检测算法。复用天网、雪亮的路段视频，实现交通违法、事件、流量检测，扩大执法半径。复用电警、卡口设备的视频实现交通流量、事件检测，节约投资。对电子警察/卡口图片进行二次识别，实现车辆特征分析。
 

　　挑战十：人车数据不关联，执法取证难
 

　　人车数据的不关联带来交通管理上一些难点。假套牌的查处，交通逃逸事件的追查难；未年检、未报废查处难；交通逃逸追踪难；失驾人员发现难、管控难。
 

　　华为武器之十：256位车辆特征识别
 

　　目标多维数据关联。
 

　　从车找到人，从人找到车，车辆的轨迹还原、特征识别，人车时空关系刻画，当前很多企业更多是从后端大数据维度思考人车关联。华为基于在人和车自研算法的基础上做了创新。
 

　　一帧视频，一张图片，华为的人车算法，抠出了车牌号码、车的颜色等属性，主驾驶人员的照片。表面上是三张独立的照片，实际上内部都进行了关联。这样以图搜图的时候无论搜人，还是搜车牌，还是车辆，都自然把人、车、时空关联在一起。
 

　　华为还第一次业界用了256位车辆特征识别，一辆车的画面里有256个检测点，而业内平均只有128个检测点，丰富了车辆特征描述。
 

　　写在后面
 

　　从华为智能交通管理武器库中的“武器”来看，多个产品都发挥了华为在通讯网络领域、移动手机拍照领域的技术优势，跨领域的为智能交通行业带来了技术提升，解决痛点，市场上也受到用户欢迎。
 

　　截止目前，华为的技术能力共服务了公安部、32个省级、100+地市交通管理核心业务系统。
 

　　华为智能交通业务发展还有很多变数，作为追赶者，尽管“加速度”会很快，但也必须要承认与传统同业者之间的差距，这种差距是多方面的。体现在产品上，就是除了拳头型产品的打造之外，要在产品类别上、型号种类上还需要极大的丰富。
 

　　对于华为，我们绝不仅是想看到它与传统同业者一样的产品体系同质化，更希望它的跨界技术更多的对智能交通产品创新赋能，就好像产品中通讯技术、移动端工业技术的应用，这也是对华为智能交通未来的期待。