7月9日—11日，世界人工智能大會(WAIC)2020云端峰會盛大召開。此次大會以“智聯(lián)世界，共同家園”為主題，以“高端化、國際化、專業(yè)化、市場化、智能化”為特色，集聚全球智能領(lǐng)域最具影響力的科學(xué)家、企業(yè)家、行業(yè)合作伙伴、以及相關(guān)政府機構(gòu)領(lǐng)導(dǎo)人，共話人工智能領(lǐng)域的技術(shù)前沿、產(chǎn)業(yè)趨勢和熱點問題。

　　在2020世界人工智能大會明略科技論壇，明略科技集團交通行業(yè)解決方案副總監(jiān)為眾多云端觀眾帶來了《人工智能助力高速公路智慧養(yǎng)護》主題分享。

　　以下為演講實錄，部分內(nèi)容略有修改

　　眾所周知，中國是高速公路大國，截至2019年底，全國高速公路總里程為14.96萬公里，位居世界第一。目前我國公路網(wǎng)的總里程已經(jīng)達(dá)到了501.25萬公里，五射六縱四橫國道改造工作已經(jīng)基本完成。

　　當(dāng)前伴隨我國一帶一路戰(zhàn)略的實施，雖然高速公路年新建約1萬公里，新增高速里程仍處于高位階段。但我們也應(yīng)該看到同比建設(shè)投資增速在逐漸放緩，已經(jīng)呈現(xiàn)出了以建設(shè)為主，向存量管理和服務(wù)的“后建設(shè)期”過渡的態(tài)勢。結(jié)合每年公路的養(yǎng)護支出逐年增長，可以初步判斷整個公路的建設(shè)方向已經(jīng)進入了運營養(yǎng)護階段。

　　在此背景下，為什么要特別關(guān)注高速公路養(yǎng)護的智慧化?

　　主要有兩點原因，一是高速公路是經(jīng)濟大動脈，高品質(zhì)的公路質(zhì)量對于交通運輸行業(yè)而言具有保駕護航意義，是構(gòu)建現(xiàn)代綜合交通運輸體系的重要保障。

　　另外一方面，高速公路與人民群眾的出行息息相關(guān)。通過對公路的持續(xù)養(yǎng)護、消除安全隱患，同時提升公路的質(zhì)量，對人民群眾的出行安全和出行的舒適度，具有直接意義。

　　高速公路養(yǎng)護業(yè)務(wù)整體情況

　　高速公路的智慧化養(yǎng)護該如何入手?帶著這個問題，我們先看一下高速公路養(yǎng)護業(yè)務(wù)的整體情況。

　　從業(yè)務(wù)板塊看，養(yǎng)護業(yè)務(wù)包括了檢測、監(jiān)測、養(yǎng)護評估、規(guī)劃設(shè)計、工程實施、應(yīng)急處置等多個方面;從養(yǎng)護的內(nèi)容看，即養(yǎng)護的對象，包括了路面、橋涵、隧道、邊坡、綠化、機電等多種對象。事實上圍繞著公路出行活動所涉及到的人、車、物以及發(fā)生的事，都是養(yǎng)護工作持續(xù)服務(wù)的內(nèi)容。

　　客觀地說，我國的養(yǎng)護業(yè)務(wù)整體范圍較大，其所涉及的內(nèi)容也很多。因此，整個養(yǎng)護流程環(huán)節(jié)眾多，同時也存在較多需要協(xié)調(diào)的環(huán)節(jié)。但當(dāng)前我國養(yǎng)護行業(yè)的數(shù)字化水平存在著一定的不足?；谝陨系那闆r，客觀上制約了整體養(yǎng)護業(yè)務(wù)的發(fā)展。

　　當(dāng)前高速公路養(yǎng)護工作面臨的主要挑戰(zhàn)

　　在如此多的頭緒中，既有流程，也有養(yǎng)護對象，我們?nèi)绾稳ナ崂硪粭l養(yǎng)護的智慧化脈絡(luò)?

　　在眾多的頭緒中，我們認(rèn)為核心的問題還是病害。圍繞著病害治理的生命周期形成一條智能化的鏈條，才能真正有效地賦能整個行業(yè)。

　　聚焦于病害，我們來看當(dāng)前行業(yè)的現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)。在圍繞病害的發(fā)現(xiàn)、修復(fù)、評估、決策的持續(xù)治理的整個流程中，病害的發(fā)現(xiàn)是第一個環(huán)節(jié)也是最重要的一個環(huán)節(jié)。病害的發(fā)現(xiàn)有兩個非常重要的指標(biāo)，一個是及時性，一個是準(zhǔn)確性。病害發(fā)現(xiàn)的及時性、準(zhǔn)確性是道路安全的基石。

　　目前行業(yè)內(nèi)主要是通過巡檢活動來發(fā)現(xiàn)病害，普遍采用的手段主要包括純?nèi)斯ど蠄笠约皺C器加人工兩種模式。人工上報比較容易理解，主要是通過員工去拍照、填寫報表以及匯報。

　　而機器加人工這種模式是最近幾年逐步推廣起來的，主要的方式就是通過車載的巡查系統(tǒng)，在高速行駛的狀態(tài)下對路面的病害進行抓拍。

　　這種模式帶來了怎樣的改變?其主要改變了以前傳統(tǒng)的人工手寫筆記進行上報的模式，同時，它還解決了高速公路車流量較大時出現(xiàn)漏記病害，以及病害相關(guān)樁號的管理信息容易記錯等一系列問題。這種模式下雖然有機器的參與，但仍需要人工去把病害的圖片上傳到管理辦公室或者平臺，進行分類和編輯。

　　綜合而言，無論哪種模式都依賴大量的人工操作，特別是受限于人員編制、人員的經(jīng)驗?zāi)芰Φ雀鞣矫娴挠绊?，對病害發(fā)現(xiàn)的及時性和準(zhǔn)確性沒有辦法保障。尤其是在當(dāng)前情況下，高速公路基礎(chǔ)建設(shè)仍然處于一個增長期。隨著路網(wǎng)不斷地增長，在人員方面面臨的挑戰(zhàn)也會越發(fā)迫切。

　　高速智慧化養(yǎng)護發(fā)展趨勢

　　未來高速公路智慧化養(yǎng)護的發(fā)展方向?qū)⑹窃鯓?我們認(rèn)為未來的智慧化養(yǎng)護平臺必然是一種集智慧巡檢與智能決策為一體的智慧化養(yǎng)護平臺。

　　那它核心要實現(xiàn)什么?其主要實現(xiàn)從“人海養(yǎng)護”模式要到“智慧養(yǎng)護”的轉(zhuǎn)變。

　　首先從檢測端，人工智能將會有一個非常切實的落地場景。通過結(jié)合AI技術(shù)對病害進行實時的分析和自動上報，從而對及時性和準(zhǔn)確性這兩個核心指標(biāo)就有了非常有力的抓手。

　　同時在管理和決策端，還可以通過結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)對病害的維護進行實時的對接管理;結(jié)合公路的技術(shù)狀況評定等行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，對養(yǎng)護對象進行持續(xù)的跟蹤;結(jié)合數(shù)據(jù)分析建模能力，對養(yǎng)護的對象進行預(yù)測、預(yù)警?？傮w上形成一個數(shù)據(jù)的處理能力和數(shù)據(jù)的智能能力，從而為決策管理提供科學(xué)的依據(jù)，為養(yǎng)護科學(xué)的成功展開提供良好的輔助。

　　通過以上的工作，我們可以圍繞病害核心要素構(gòu)筑一條智慧化的養(yǎng)護核心流程，從而助力養(yǎng)護工作的持續(xù)發(fā)展。

　　明略智慧養(yǎng)護平臺方案

　　基于以上情況，我們提出了明略智慧養(yǎng)護平臺的總體方案。此方案通過采取云端協(xié)同的思想，融合了大數(shù)據(jù)云計算、人工智能等技術(shù)。

　　養(yǎng)護的智慧終端主要是通過引入視頻圖像的智能識別技術(shù)，結(jié)合4G、5G的網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)，實現(xiàn)巡查車輛在快速行駛的狀態(tài)下能夠自動地采集病害、對病害進行分類、識別，并且把識別出來的病害相關(guān)信息實時回傳到中心，從而實現(xiàn)了路面病害采集的自動化和實時化。

　　在云端主要通過大數(shù)據(jù)技術(shù)去構(gòu)建一套實時的處理框架，打通養(yǎng)護管理的流程，實現(xiàn)養(yǎng)護作業(yè)的協(xié)同。同時在數(shù)據(jù)層面要構(gòu)建公路、橋梁、隧道等，依據(jù)于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)所形成的技術(shù)狀況評定標(biāo)準(zhǔn)庫。標(biāo)準(zhǔn)庫對應(yīng)上一系列的養(yǎng)護方案，構(gòu)建出養(yǎng)護操作的知識庫。

　　此外我們還要對不同的養(yǎng)護對象，無論是路面還是橋涵，構(gòu)建出它的預(yù)警預(yù)測模型，基于這些數(shù)據(jù)分析，為養(yǎng)護決策提供依據(jù)。

　　方案價值體現(xiàn)

　　整體而言，明略智慧養(yǎng)護平臺方案的價值主要體現(xiàn)在以下三個方面：

　　第一，有效地解決了病害發(fā)現(xiàn)的實時性和準(zhǔn)確性;第二，實現(xiàn)了管理流程的可視化、協(xié)同化;第三，提升了養(yǎng)護決策的計劃性、主動性。

　　下面我們通過幾個場景，簡單地介紹平臺的應(yīng)用能力。

　　場景1：路面巡檢

　　以路面巡檢的場景為例，在路面巡檢時，核心問題是發(fā)現(xiàn)路面上的次生災(zāi)害。這種災(zāi)害大家可能感受比較直接，就像途中路面上有個坑，這個坑在車輛高速行駛狀態(tài)下容易發(fā)生安全隱患，需要我們積極、及時地去養(yǎng)護。

　　通過AI技術(shù)對養(yǎng)護的病害缺陷進行識別，在這個過程中我們自研了穩(wěn)定計算平臺，集成了GPU模塊，同時嵌入到深度學(xué)習(xí)軟件中。在算法層面，我們在計算速度和能耗方面都取得了一些比較好的效果。

　　另外我們都知道要識別病害，特別是通過AI識別病害時，其準(zhǔn)確性是大家非常關(guān)注的一個環(huán)節(jié)，針對這種挑戰(zhàn)，我們也做了大量的工作。目前明略已經(jīng)進行了400多萬張圖片的數(shù)據(jù)采集和分析，積累了大量的數(shù)據(jù)。此外我們完成了5萬多張病害照片的訓(xùn)練，在大量的實際數(shù)據(jù)的訓(xùn)練過程中，模型的準(zhǔn)確度得到了極大的提升。

　　現(xiàn)階段，已經(jīng)可以實現(xiàn)路面裂縫，坑槽、龜裂，車道線磨損等一些主要病害的識別。后續(xù)還計劃進行更多AI場景的研發(fā)，包括護欄、標(biāo)識牌、綠化帶等，進行專門的模型訓(xùn)練。

　　場景2：橋梁巡檢

　　橋梁巡檢是一個非常重要的養(yǎng)護對象。因為高速公路橋梁建成使用后，隨著時間的推移，其性能實際是遵循自然遞減的一個規(guī)律。如果不進行合理的養(yǎng)護，長期超負(fù)荷運行，橋梁的運營安全就會受到威脅。

　　這種威脅包括什么?結(jié)構(gòu)上有腐蝕，以及車輛的超載，超載將影響橋梁的承載能力。盡管橋梁結(jié)構(gòu)上的衰減是不可避免的。但仍然可以借助定期的檢測、加固以及專業(yè)化的養(yǎng)護管理，有效地控制橋梁的工程結(jié)構(gòu)性能衰減的速度，從而延長使用壽命。

　　在橋梁的日常養(yǎng)護中，存在的主要的問題是工作量大，勞動強度強，問題識別的精準(zhǔn)程度低，并且很多時候都依靠人工，自動化水平不高。

　　在這種情況下，明略的方案就是將5G和無人機技術(shù)相結(jié)合。通過無人機可以把高速橋梁的橋墩、橋座、橋腹、橋柱，每一個細(xì)節(jié)都拍攝得很清楚。將視頻和圖像回傳到操作臺，我們還可以在車載的操作服務(wù)終端上進行3D建模，利用人工加智能識別方式，找出車輛橋梁的缺陷點進行標(biāo)記，并且把它發(fā)送到云端統(tǒng)一的管理后臺。目前已經(jīng)可以有效地識別裂縫、螺栓脫落，鋼筋銹蝕等一些典型的問題。

　　場景3：養(yǎng)護流程可視化、協(xié)同化

　　在平臺端，明略做的一項重要工作就是偏信息化、電子化的養(yǎng)護流程的可視化和協(xié)同化。這一項工作主要結(jié)合了北斗高精度定位等技術(shù)，實現(xiàn)病害的可視化和流程化的管理，支持工單的自動下發(fā)、巡檢報告的自動生成、巡查軌跡的回放、病害的查詢統(tǒng)計等管理流程。

　　場景4：端到端智能閉環(huán)管理

　　另外，我們在平臺端實現(xiàn)的功能是端到端的智能閉管理。為什么說實現(xiàn)端到端的智能閉環(huán)?事實上我們要在平臺端做一個很重要的工作，就是把檢測、監(jiān)測的數(shù)據(jù)和養(yǎng)護決策進行最后的打通。圍繞著重點養(yǎng)護對象，解決最后一公里問題。

　　那如何解決呢?在實踐中，主要是抓住設(shè)施性能這樣一個關(guān)鍵點。從整個設(shè)計，一直到后續(xù)的運營過程中所涉及到的核心環(huán)節(jié)，包括設(shè)施性能相關(guān)的，是如何設(shè)計的?它的材料是什么?它的結(jié)構(gòu)是什么?經(jīng)常承載的交通流量是什么樣的?這種流量可能又可以細(xì)分成經(jīng)常有超重的卡車通過、還是小汽車通過，超重的卡車又可以細(xì)分成若干種車型等等，以及所處的地理環(huán)境也會帶來一定的影響。

　　圍繞這一系列的因素，明略通過自身的圖譜技術(shù)以及知識圖譜平臺，構(gòu)建了一系列的輔助決策模型，這種模型包括了對路面性能的預(yù)測模型，以及橋梁狀態(tài)的預(yù)測模型等。我們把養(yǎng)護監(jiān)測和檢測到的數(shù)據(jù)通過這一系列的模型，提煉出一系列的關(guān)鍵指標(biāo)，甚至通過預(yù)測能夠知道橋梁性能的衰減情況?；谶@種衰減情況，再反饋到養(yǎng)護決策中，從而為下一次的養(yǎng)護決策提供科學(xué)的依據(jù)。這就真正地實現(xiàn)了養(yǎng)護檢測結(jié)果和養(yǎng)護決策的打通，從而解決了最后一公里的打通。

　　有人可能會認(rèn)為數(shù)據(jù)分析到養(yǎng)護決策之間，在很多時候都是很常見的。為什么我們專門要做打通工作?事實上整個行業(yè)的現(xiàn)狀還是，一方面不光大中修，都是基于計劃性來制定的;另一方面很多增效的維修維護，依舊基于人的經(jīng)驗去做判斷。這種情況下，結(jié)合客觀的機器數(shù)據(jù)分析，會給決策的準(zhǔn)確度帶來極大的提升。

　　更多服務(wù)場景：團霧智能檢測

　　接下來我將通過人工智能在高速行業(yè)的智能化應(yīng)用場景，再跟大家做進一步的探討?，F(xiàn)在大家看到的是團霧智能檢測場景。

　　高速公路隨著感知設(shè)備的智能化建設(shè)，特別是最近幾年，鋪設(shè)了大量的感知設(shè)備。平臺端的智能的能力已經(jīng)有了長足的進步，但仍然有提升的空間，比如說像團霧。熟悉的人可能都知道，團霧是一個高速公路的流動殺手，容易造成突發(fā)性死亡，然而傳統(tǒng)的檢測手段很難檢測到。團霧一旦出現(xiàn)，特別容易造成一些比較大的交通事故。

　　比如像河北經(jīng)常會出現(xiàn)一些團霧，面向團霧的檢測，傳統(tǒng)方式存在實時性差、量化難和成本高等一系列問題。在我們平臺端，可以用人工智能手段進行進一步的提升。比如通過視頻和圖像的識別技術(shù)深度應(yīng)用，可以將團霧的檢測、管理跟指揮進行有效地打通。

　　當(dāng)團霧發(fā)生時，我們將采集到的視頻和圖像進行分析，判斷出團霧的發(fā)生，然后通過應(yīng)急中心實時預(yù)警。將預(yù)警信息分發(fā)到公路沿線的指示牌，甚至可以推送到一些相關(guān)的用戶終端。出行的公眾可以實時地了解到風(fēng)險的存在，從而及時地采取一些相關(guān)的措施。

　　當(dāng)團霧消除后，可以通過視頻采集的視頻圖像分析出來，然后實時地推送到應(yīng)急監(jiān)控中心，通知到周邊的管理部門解除團霧的預(yù)警。比如在團霧消除時可以及時將團霧發(fā)生時封鎖的道路解封，使車輛能正常通行。事實上團霧只是一個點，路面拋灑等各種各樣的問題、突發(fā)事件都可以通過突發(fā)事件的檢測，基于AI在圖像和視頻方面的應(yīng)用能力，可以對公眾出行的安全性、舒適性帶來一個極大的提升。

　　基于HAO智能理論，通過打通感知、認(rèn)知、行動系統(tǒng)，實現(xiàn)AI閉環(huán)落地，幫助組織進行分析決策

　　智慧養(yǎng)護平臺的構(gòu)建就是明略HAO智能理論的一個實踐。好智能 H A O分別是什么? H是human， A是assistant，O是organization。為什么要強調(diào)這三點?其實在整個的智慧化的養(yǎng)護平臺里，我們通過云端的智能化，把終端養(yǎng)護邊端的智能能力進行了組合。就像我們前面說的，把依據(jù)一些性能的分析，養(yǎng)護對象的性能衰減的分析，以及它相關(guān)的要素進行串聯(lián)，把數(shù)據(jù)真正地去構(gòu)成模型，再進行預(yù)警、預(yù)測，推動到輔助決策里，從而形成一套面向組織的一個智能。

　　通過這種智能，有效地把感知系統(tǒng)，像路邊的鋪設(shè)的感知系統(tǒng)串起來，從而形成一套完整的感知、認(rèn)知行動的系統(tǒng)。借助這樣一套理論，去構(gòu)建和實現(xiàn)智能化的用戶平臺。

　　明略公路行業(yè)的智慧應(yīng)用，除了今天介紹的養(yǎng)護業(yè)務(wù)以外，還有精準(zhǔn)收入金額，車輛畫像等，歡迎感興趣的朋友與我們進行進一步交流。

　　作為新基建的重要組成部分，人工智能正駛?cè)氚l(fā)展的快車道。其不僅引發(fā)了經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的重大變革，也深刻改變了人類生產(chǎn)、生活方式和思維模式。而人工智能技術(shù)在公路養(yǎng)護領(lǐng)域的應(yīng)用，在實現(xiàn)智慧養(yǎng)護的同時，也將為構(gòu)建現(xiàn)代綜合交通運輸體系、方便群眾出行創(chuàng)造極大價值。

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