從數(shù)字化向智慧化過渡的過程中，智能交通的產業(yè)格局正在改寫。

新基建的市場規(guī)模逐漸超過傳統(tǒng)基建，云、大數(shù)據(jù)、深度學習、智能感知、人機交互等成為交通領域熱詞，傳統(tǒng)智能交通企業(yè)正在逐漸讓出在大項目中的占比，而互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)則逐漸掌握主動。

當百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏執(zhí)筆寫下《智能交通：影響人類未來10—40年的重大變革》，當華為、阿里、騰訊、百度等紛紛拿下智能交通大單，交通信息化的市場新格局也隨之展開。

互聯(lián)網(wǎng)大廠嶄露頭角

據(jù)商務部黨組成員、原副部長任鴻斌透露，2020年中國智慧交通市場規(guī)模3547億元，預計2025年將達到6948億元，年均增速14.39%。

2021年2月24日，中共中央國務院印發(fā)《國家綜合立體交通網(wǎng)規(guī)劃綱要》，提出推進交通的智慧發(fā)展，加快提升交通運輸科技創(chuàng)新能力，推進交通基礎設施數(shù)字化、網(wǎng)聯(lián)化。

8月31日，交通運輸部印發(fā)《交通運輸領域新型基礎設施建設行動方案（2021—2025年）》指出，到2025年，打造一批交通新基建重點工程，形成一批可復制推廣的應用場景，制修訂一批技術標準規(guī)范，促進交通基礎設施網(wǎng)與運輸服務網(wǎng)、信息網(wǎng)、能源網(wǎng)融合發(fā)展，精準感知、精確分析、精細管理和精心服務能力顯著增強，智能管理深度應用，一體服務廣泛覆蓋，交通基礎設施運行效率、安全水平和服務質量有效提升。

而2021年12月交通運輸部公布的數(shù)字交通“十四五”規(guī)劃則明確提出，到2025年，“一腦、五網(wǎng)、兩體系”的發(fā)展格局基本建成，交通新基建取得重要進展，行業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化水平顯著提升。

伴隨相關政策的出臺，智慧交通市場愈發(fā)火爆，過億大單頻現(xiàn)。

據(jù)賽文研究院數(shù)據(jù)，2021年智慧交管、智慧交運、車路協(xié)同市場過億項目共計41項，其中已發(fā)布中標公告的項目共34項。41項過億項目市場規(guī)?？傆嫾s為94.2億，同比增長39.1%。

交通行業(yè)龐大的數(shù)字化、智能化需求，成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)轉型B端、G端賽道的重要抓手。經過數(shù)年的醞釀，如今各家均已收獲頗豐。

作為全球領先的 ICT基礎設施和智能終端提供商，華為在交通運輸行業(yè)已深耕20多年。2021年4月，華為發(fā)布開放技術架構“高速智能體”，并在10月成立智慧公路軍團。2020年9月，華為已經面向交通行業(yè)市場正式發(fā)布綜合大交通解決方案，方案覆蓋航空、城軌、鐵路、水運、公路和物流六個子行業(yè)。

數(shù)據(jù)顯示，截至目前，全球已有40多家財富500強交通企業(yè)攜手華為共推數(shù)字化轉型建設。

阿里巴巴的“城市大腦”，最先落地的領域也是智能交通。

資料顯示，阿里的ET城市大腦已經服務20多省交通業(yè)務，高德車道級導航高清版擴展至全國高速和城市快速路，面向用戶的支付寶乘車碼在幾百座城市開通，以及擁有最大規(guī)模北斗地基增強站的千尋。

百度更是將自動駕駛、智慧交通視作近幾年的核心業(yè)務。憑借ACE（自動駕駛、車路協(xié)同、高效城市）系列解決方案，百度已在全國近50個城市落地智能網(wǎng)聯(lián)、智慧交管、智慧高速、智慧停車等相關業(yè)務。

相對前幾家，騰訊入局交通領域相對較晚，但展示出的能力和決心卻并不示弱。

利用在云、圖、大數(shù)據(jù)、AI和5G等領域的技術優(yōu)勢，騰訊智慧交通構建“騰訊交通123能力圈”，并由此形成面向智慧高速、城市交通、智能網(wǎng)聯(lián)、智慧軌交、智慧民航、智慧港口、智慧物流七大領域的數(shù)字化解決方案。

智慧交通，感知先行

“交通領域中基礎設施的數(shù)字化，及運營管理的智慧化，都需要大量IT技術、人工智能技術的參與，需要云基礎設施，這些都是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)具備的能力。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進場后，將為業(yè)態(tài)發(fā)展提供助力?！彬v訊智慧交通副總裁施雪松此前表示。

伴隨互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的入局，智慧交通產業(yè)格局正在被改寫。

數(shù)據(jù)顯示，2021年過億項目中的傳統(tǒng)智能交通企業(yè)占比相比往年有所減少，而華為、阿里、百度、騰訊等企業(yè)則逐漸嶄露頭角，拿下了25%的過億大單，總規(guī)模（包含聯(lián)合體中標）達22.8億元。

與此同時，以各地高速集團為代表的高速公路運營者也在逐漸轉變對智慧化的態(tài)度，從“被動入局”到“主動入局”，正在成為不少大型項目的主要牽頭方。

盡管熱度持續(xù)高漲，但業(yè)內人士普遍認為智慧交通建設是條漫漫長路，無論是車端還是路端的智能化，都尚未進入成熟期。其中，以智慧高速為代表的路端智慧化場景，正處于較為激烈的變革期。

某業(yè)內人士總結，現(xiàn)階段我國智慧高速頂層設計仍然不夠完善，智慧高速建、管、養(yǎng)、運等標準體系尚未健全；同時，智慧高速領域在過去較長時間內存在“為了信息化而信息化”的情況，不少項目投入產出比較低、智慧化效果有待評估、持續(xù)運營存在難度。

對于交通這一復雜的應用場景而言，并非是5G、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等科技手段的簡單堆砌，而是要實現(xiàn)“提升效率、保障安全”的根本目的。

全國政協(xié)委員、交通運輸部科學研究院副院長王先進曾公開表示，智慧交通應該能夠自我感知、識別、判斷、解決問題。

這其中，“感知”是最為基礎的能力之一。

幾家大廠在布局智慧交通業(yè)務時都相當強調自身的感知能力，“統(tǒng)一底圖”“數(shù)字孿生”“泛觸達”“雷視融合”等，成為著墨較多的熱詞。

華為路網(wǎng)數(shù)字化解決方案總裁李晉波在參加活動時曾表示，隨著智能駕駛、智能汽車的等級提升，車輛對路側的需求越來越高，路側數(shù)據(jù)的準確性、時延、定位精度的要求將發(fā)生質的變化，并逐漸從信息輔助（如預警、紅綠燈）轉向冗余判斷。

因此，需要打造一個路網(wǎng)數(shù)字底座，從感知和認知的角度提升ToB管理能力。

而“地圖底座+路側感知+云平臺”，正在成為大廠布局智慧交通產品的“標配班底”。

百度將高精地圖、三維地圖、智慧地圖等地圖能力，與百度智能巡檢車輛，攝像頭、激光雷達等車路協(xié)同路側設備相結合，打造實時感知網(wǎng)絡，并融入交通管理系統(tǒng)。

騰訊自動駕駛及智能交通解決方案中，也強調了從數(shù)據(jù)到地圖、云平臺到仿真推演的綜合能力。

雷視融合與時空智能

在智慧交通進入下半場之際，有兩大方向值得關注。

其一，是近期大熱的“雷視融合”，無論是車端還是路端，雷視融合正在成為整體趨勢。

一方面，速騰聚創(chuàng)、Ouster、萬集科技等車規(guī)級激光雷達供應商正在從車端切入智慧交通市場；另一方面，?？低?、大華、宇視等多家企業(yè)已相繼推出雷視融合一體機，這也被看做是引爆安防產業(yè)的下一個爆點。路側毫米波雷達領域也競爭激烈，國內企業(yè)正在向國外廠商發(fā)起沖擊…….

業(yè)內人士表示，目前相關標準體系仍未建立，智慧高速的視頻、雷達等關鍵設備的指標能否滿足實際應用需求，仍然有待行業(yè)的進一步驗證。

其二，則是感知領域另曾被長期忽視的概念——“時空智能”。

從地圖等數(shù)字底圖到高精度定位，智能交通領域的特殊性質注定其與時空信息密切相關。而城市感知網(wǎng)本身也是物理空間與數(shù)字空間之間的連接，具備時空屬性。

地圖作為時空智能的基礎，在智慧交通場景中扮演的角色也相當復合，既是數(shù)字孿生平臺、交通大腦等中臺的數(shù)字基底，又負責通過車載底圖、手機地圖等方式觸達用戶，以形成“車、路、人、云端”的聯(lián)動。

施雪松表示：“用地圖構建空間關系，再將各種傳感器和執(zhí)行機構放上去，建立與時間的關系，就變成可計算時空?！?/p>

某行業(yè)人士則總結了這樣的應用需求：“我們需要這樣一張地圖：能夠適應高精地圖、三維等各種形式；能夠將行業(yè)屬性，與地圖相融合；需要海量的數(shù)據(jù)及實時處理能力；具備豐富的開發(fā)接口，能夠支持二次開發(fā)；具有云計算和人工智能的能力，以支撐海量訪問和視頻分析；能夠面向行業(yè)用戶開放，集成各家所長；能夠觸達公眾，以做到及時分發(fā)……”

這種需求，也正是過去一年以大廠為代表的新一代“圖商”尋求導航地圖與高精地圖融合，進而推進地圖產業(yè)快速演進的根本推動力。

同時，時空智能也是實現(xiàn)“雷視融合”等感知融合的重要基礎。

北方工業(yè)大學城市道路交通智能控制技術北京市重點實驗室研究員張福生曾在會議中表示，感知融合需要實現(xiàn)特征融合，這就需要做到時空的嚴格一致性。也就是在同一時間、同一位置檢測到同一目標，如果沒有嚴格的時空一致性的基礎，融合只是一種美好的愿望。在具體實現(xiàn)上設計精確的空間定位與高精度的時鐘同步，在現(xiàn)有技術條件下還有一定的難度。

隨著對交通領域實時態(tài)勢感知需求的不斷提升，近幾年交通領域的數(shù)字孿生熱度也在不斷攀升。高精地圖、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、BIMCIM、人工智能、增強現(xiàn)實AR等技術，為借助數(shù)字孿生構建時空一體的計算框架，繼而實現(xiàn)對交通智慧化監(jiān)管提供了前提條件。

但正如李彥宏所言，智能交通是當前最能夠考驗一家人工智能公司的全棧式能力、深度學習水平、行業(yè)解決方案的價值與綜合社會效益的縱深領域?，F(xiàn)階段，仍然有諸多問題考驗著包括互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在內的從業(yè)者：

車路協(xié)同領域仍然處于發(fā)展初期階段，相關標準體系尚不完善，無論是車端還是路端都面臨諸多難題待解；

多元感知趨勢雖已明確，但雷視融合的具體技術路徑仍需進一步探索；

可供人工智能學習、研判的數(shù)據(jù)集仍然不足，各界仍需進一步開放聯(lián)動；

互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)雖然在ICT技術領域存在優(yōu)勢，但對產業(yè)的認知程度仍有不足；

而傳統(tǒng)交通數(shù)字化企業(yè)也要加快開放步伐，盡快適應數(shù)字時代的需求......