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南京交管网, “江苏省智慧交通产业联盟”揭牌成立

作者:   来源:  热度:8  时间:2021-03-31






3月24日,由赛文交通网主办的第十届(2021)中国智能交通市场年会在南京顺利开幕,大会以“NEW·BIG”为主题,内容涉及智能交通管理、智慧公路、智慧交运、车路协同四大领域。
3月24日,由赛文交通网主办的第十届(2021)中国智能交通市场年会在南京顺利开幕,大会以“NEW·BIG”为主题,内容涉及智能交通管理、智慧公路、智慧交运、车路协同四大领域。两千多位智能交通领域的专业人才齐聚一堂,共襄盛典。 

下午,由南京莱斯信息技术股份有限公司承办的“中国智能交通与智能网联产业发展论坛”成功召开。论坛期间,江苏省交通运输厅和中电莱斯信息系统有限公司共同发起的“江苏省智慧交通产业联盟”正式揭牌成立。

“江苏省智慧交通产业联盟”汇集了江苏省交通运输行业的优势资源,旨在进一步推动江苏省智能交通系统产业化、标准化、检测服务和应用等方面的工作,支撑交通运输领域的现代化发展。

揭牌仪式结束后,南京莱斯信息技术股份有限公司交管事业部产品研发室主任徐晓贝发表了“数据治理在管控平台中的应用与研究”的主题演讲,徐晓贝详细介绍了数据治理的概念、数据治理的核心问题以及现阶段的数据治理与管控平台。徐晓贝表示,为了确保重点项目实施顺利完成,需要“建立统一的数据评价标准和数据标准”“大力推进政府政务数据开发和行业内数据交换共享”“利用新技术结合实际业务解决行业用户数据使用上的痛点问题”共同实现。

接着,南京市公安交通管理局秩序管理大队副大队长苏子毅对“数据赋能·智能网联环境下开展公安交通管理工作”进行了探讨。苏子毅阐述了智能网联环境下的问题与挑战、南京市智能网联应用情况、公安交通管理智能网联新思维、未来思考与展望。苏子毅表示,智能网联汽车的诞生,对于汽车行业、交通领域乃至人类社会影响巨大,公安交管部门将积极拥抱新技术变革,为我国智能网联汽车发展和交通强国战略保驾护航。

中电莱斯信息系统有限公司车路协同产品研发中心主任贲伟从“新趋势”“新实践”“新思考”三个角度,对“携手共建智能网联交通服务”进行了解读。中电莱斯期待共同打造一个全社会“参与感”和“温度感”的示范区,提供面向公众和交通企业的交通信息服务、无人车辆的自动驾驶服务以及面向交警的交通管理服务。

接着,东南大学交通学院交通工程系副主任胡晓健进行了“智能网联环境下危险驾驶行为识别与防控”的主题演讲,详细介绍了危险驾驶行为、危险驾驶行为识别、危险驾驶行为分析、危险驾驶行为防范案例、总结与展望等内容。

中电莱斯产业科创中心高分遥感产业应用研究室副主任黄俊松,从“交通强国建设背景”“高分遥感基本情况”“高分遥感交通行业应用”“中电莱斯高分中心能力”四个方面对“交通强国背景下的空间信息需求”进行了汇报。黄俊松表示,遥感作为重要的地理空间信息获取手段,具有观测范围大、分辨率高、成本低的优势,在公路交通、水上交通等领域应用广泛,能够对场站、线性交通等工程建设、管理、养护、运营全流程以及应急监测,支撑交通信息感知、精细管理和智能决策。

论坛最后,亚信万联科技有限公司合伙人CTO李捷进行了“万物智联,为产业升级赋能”的主题演讲。据李捷介绍,亚信集团能有效协助传统企业上网、上云、上链,构建产业数字新生态,同时增强设备网联能力,构建云端智慧大脑,为传统设备管理及运营的数字化升级赋能。 

在以5G、云计算、车联网等为代表的“新基建”对智能交通与智能网联产业发展推动作用明显的大背景下,本次中国智能交通与智能网联产业发展论坛的成功举办,为政府、产业界、高校、科研机构搭建了高效的沟通平台,对如何利用产业升级减小交通负荷、减少环境污染、保证交通安全、提高运输效率提供了新的思路。

郭海锋:杭州交通信号配时中心往事

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本文由南京本地宝编辑整理发布

素材来源:南京交警

图片来源:摄图网、图虫网

编辑:南风

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3月25日,由赛文交通网主办的第十届(2021)中国智能交通市场年会在南京召开,在自动驾驶与车路协同产业发展论坛上,腾讯自动驾驶业务仿真技术总监孙驰天发表主题演讲,他表示:“数字孪生技术通过使用真实数据不断训练模型来进行模型迭代,可以提供智能分析、仿真模拟预测等应用服务,以解决智能网联、自动驾驶测试、智慧交通发展中的效率和安全等痛点问题。”

腾讯自动驾驶业务仿真技术总监孙驰天

近年来,我国积极开展智能网联汽车测试示范区的建设工作,力争在国际中打造智能网联汽车产业高地。数字孪生技术在智能网联示范区建设中发挥了重要的作用。随着人工智能和工业互联网的发展,自动驾驶技术研发飞速发展,数字孪生作为自动驾驶测试的关键技术,在去年被中国科协列为十个创新技术突破点之一,数字孪生技术受到广泛关注,也获得了更大的应用和发展空间。

孙驰天表示数字孪生是综合运用感知、计算、建模等信息技术,通过软件定义,对物理空间进行描述、诊断、预测、决策,进而实现物理空间与赛博空间的交互映射。数据是基础,模型是核心,服务是重点,对G端用户、B端用户、C端用户来说,能够感知的主要是服务层面,包括智能分析、仿真模拟预测、以及比较常见的应用服务等。目前,腾讯数字孪生技术在国家智能网联(长沙)测试区的虚拟仿真实验室项目、湖北襄阳数字孪生自动驾驶测试评价体系建设项目、深圳智能网联交通测试示范平台项目均已落地应用。

据孙驰天介绍,在智慧交通应用中,数字孪生技术同样以数据为基础,模型为核心,把数据和模型注入到一体化的城市交通网的内部,同时进行中观和微观的仿真模拟,构建数字孪生的交通引擎,可以应用于城市静态的辅助规划,城市动态的路况推演,或者是特定场景的交通预案的评价等,其中包括:

智能管控方面,通过腾讯高精地图、三维重建技术和游戏引擎技术做虚实数据互通的仿真推演,可以实现基于全域实时感知的交通仿真、指挥控制,三维模型台账管理,以及信控方案评估等;商业运营方面,通过IOT设备,结合大量B端、C端数据,根据不同地方运营模式,可以构建与出行消费者有更多连接触点的示范应用,如出行中的服务区、加油站等场景案例;车道级别预测导航,基于全域实时交通模拟、云渲染、数字孪生技术,不但可以基于交通预测进行路径推荐,也可以对周围重点车辆,包括救护、危化等车辆实时显示,实现紧急车道和公交车道的动态复用等。

在交通数字孪生感知、云端计算和可视化的全链路中,腾讯自动驾驶均有深厚积累,在关键的感知环节,使用了雷视融合强孪生的感知方案、采用长焦的摄像机、鱼眼相机和毫米波雷达等,可以进行跨传感器的时空融合,同时跟踪128个以上的目标,覆盖来回双向的车道,进行多种类型的机动车和非机动车检测,同时依托腾讯云端大规模并行加速的能力进行交通仿真和预测,并运用游戏渲染技术让交通流数据可视化呈现。

比如,在高速场景应用中,腾讯数字孪生技术可以更好地还原高速系统,包括高速的静态场景,隧道内部的静态场景,隧道内部动态的数据等,在传感器看不到的盲区部分,也可以通过预测算法进行弥补。此外,腾讯自动驾驶的融合感知算法还被应用到道路智能巡检方案上,目前已经在深圳市福田区路桥局落地。

孙驰天表示:“在产业互联网时代,腾讯致力于做数字化的连接器和工具箱,腾讯自动驾驶将不断加强自主研发实力,提升自身优质技术能力,和OEM厂商、测试场、政府机构、产业联盟乃至科研机构广泛合作,推动自动驾驶落地,助力智能网联、交通强国等战略的实现。”

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