本文摘要：“上车”潮愈演愈烈，广东省半年追加千万ETC用户。 但收费效率、准确率急需提高，也给底层技术平台带给了新的挑战。 因为缺少新技术反对，在今年1月高速公路“后撤车站”后，一些地区经常出现了错误计费、反复计费、收费时间错误等问题。 对于阿里来说，这一痛点是较慢紧贴行业的机会。 但从技术的角度上看，海量通行数据的动态搜集与处置显然是最关键，也是最艰难的。

“上车”潮愈演愈烈，广东省半年追加千万ETC用户。　　但收费效率、准确率急需提高，也给底层技术平台带给了新的挑战。

因为缺少新技术反对，在今年1月高速公路“后撤车站”后，一些地区经常出现了错误计费、反复计费、收费时间错误等问题。　　对于阿里来说，这一痛点是较慢紧贴行业的机会。　　但从技术的角度上看，海量通行数据的动态搜集与处置显然是最关键，也是最艰难的。

以广深高速为事例，日均车流量多达40万辆次，节假日高峰期时，车流量多达60万辆次，总计80余个龙门架，每日产生上亿张图像，这对网络带宽、数据存储和分析处置都是很大的挑战。　　去年年底，阿里云的“高速权利流会计项目”已在广东月落地，这也是全国首个高速不行驶收费AI会计项目。　　“这一项目引进了阿里云的云计算、AI视觉辨识和数据技术，能较慢处置TB级的海量通行数据（相等于几千GB），从上亿张图片中精确辨识出有车辆，如果是靠人工辨识，必须数月时间。”崔磊对记者回应，“高速权利流会计”技术确保了“后撤车站”后的高速收费更加精确、高效，而错误计费、反复计费、“大车小标”、“货车客标”、“卖田径宽”等问题都获得了解决问题。

　　2018年7月，阿里云ET城市大脑公布大规模视觉计算出来平台“天擎”，这是继天曜、天鹰、天机后，ET城市大脑的第四款AI视觉产品。机构预测，未来几年，我国机器视觉产业规模将之后保持稳定快速增长，市场规模到2020年未来将会超过千亿级水平。　　“达摩院在阿里云智能也却是较为仅有的算法产品，在城市交通方面都有投身于，主要是以特征辨识居多，除了解决问题高速路段收费和人工智能会计对特征图片的辨识以外，在城市交通方面也有一些尝试，比如公交车站，或者交通拥堵的城市情况，展开交通纾缓和预测，也是基于达摩院的图像识别提供能力。”崔磊对记者回应。

　　“具体来说，高速上的龙门架不会给通过的每辆车照片，这些照片将为推理小说路径获取十分最重要的证据。基于这些照片，阿里云的AI视觉辨识、深度自学技术需要从海量视频图像中对车辆展开检测辨识，获得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，再行通过时间、空间方位辨别，可得出结论一条更加精确的路径，我们称之为它是多维推理小说路径。

”崔磊告诉他记者，在项目中运用了阿里云的AI视觉辨识技术和达摩院“天曜”算法，可以更为明晰地体现车辆实际通行与收费情况。一般来说，一天的图像存储总量就超过TB级（几千GB），目前阿里布局了多达100台边缘节点服务器覆盖面积了整个广东省域范围的各路段中心。　　业内人士认为，从云计算厂商的竞争趋势来看，过去更好是“跑马圈地”，多以价格战模式抢走市场。

　　有机构统计资料，过去五年，华为、腾讯、阿里巴巴、百度等共计中标117个智慧城市（城市大脑）项目信息，涵括25个省市地区、44个城市，牵涉到招标金额102亿元、中标金额98亿元，平均值每个项目8376万元，14个项目多达1亿元。　　但近年来以技术为导向的产品竞争沦为了新的趋势。无论是华为的昇腾和鲲鹏生态，还是腾讯的“星星海”服务器，在城市云的竞争滑行道上，技术的升级沦为头部厂商布局的“杀手锏”。

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