進入3月以來，50萬億“新基建”在神州大地成為熱議話題。國家已明確人工智能、大數據、5G等入選“新基建”七大版塊;此外“新基建”中還公布了大批交通基建項目，智能交通與城市交通大腦等城市交通“新基建”便是人工智能在這一領域最為顯著的應用之一。

而在去年9月，國務院發(fā)布了《交通強國建設綱要》，特別強調要大力發(fā)展智慧交通，推動大數據、互聯網、人工智能、區(qū)塊鏈、超級計算等新技術與交通行業(yè)深度融合。“新基建”的提出，將加速人工智能在各種智慧城市和智能交通場景中推進和落地。

當“新基建”遇上“交通強國”，基于人工智能等新ICT技術的新型基礎設施建設就勢在必行——這不僅是階段性發(fā)展的必然趨勢，更將成為應對重大公共事件的新措施。

智能交通新基建

隨著我國城市化進程不斷加快，現代城市交通問題日益受到關注。

特別是汽車數量與日俱增，汽車尾氣給城市帶來了大量的污染，極大地影響了城市空氣質量的改善;而擁堵的道路交通也是我國各大城市發(fā)展面臨的“頑疾”，擁堵不僅影響了城市居民的幸福感，也因消耗在路上的大量時間而實際造成了城市商業(yè)的損失。因此，與我國城市化進程加快而共生的交通問題，亟待解決�？梢灶A見的是，“數字化”是當下最優(yōu)路徑。

交通行業(yè)數字化轉型對“新基建”的期待，體現在通過后者的加持，進行頂層設計全面規(guī)劃，以大數據、人工智能為技術核心，建立統(tǒng)一、開放、智能的交通管控系統(tǒng)，獲取新層次的管理體系與治理能力，實現智能交通愿景。

具體地說，在智能交通建設中，目前最缺哪類基礎設施?答案顯然是人工智能算力。每天收集和處理數億條數據;數據類型涉及高清視頻、圖像等高維非結構化數據，還可能需要運用具有上億參數的人工智能算法模型進行實時分析處理，這為底層計算基礎設施帶來了極大壓力。

以薩是一家將先進的人工智能和大數據技術應用到智慧平安城市建設、運營管理的解決方案提供商。作為一家數據服務公司，以薩專注于動態(tài)數據挖掘分析，服務于城市安全與運營管理，構建實戰(zhàn)化場景化的全息態(tài)勢感知體系。

 

基于加持華為Atlas 300 AI加速卡的智能服務器，華為與以薩聯合推出了智能交通解決方案。

該解決方案結合了以薩的融合識別算法與華為昇騰AI計算平臺，將車輛卡口、視頻監(jiān)控、人臉抓拍等多維數據融合匯聚，在不改變前端設備的情況下，對全區(qū)域視圖數據進行一體化智能解析。針對行業(yè)智慧監(jiān)管難題，以薩&華為智能交通解決方案聚焦“人、車、路”三大要素的總體管控，實時監(jiān)測違法車輛、高危車輛、重點車輛等，支撐對醉駕、失駕等重點駕駛人員及假/套牌、雙胞胎車等違法車輛的動態(tài)化管控，對道路擁堵、車輛通行規(guī)律等“全域、全量、全時”交通態(tài)勢信息的實時分析，形成交通態(tài)勢精準感知。實現城市交通體系的深度優(yōu)化，打造便捷、高效、智能的數字化信息平臺。

作為這一解決方案基礎設施的算力加持——華為Atlas 300 AI加速卡基于昇騰AI處理器，單卡可提供256T FLOPS FP16算力，為深度學習和推理提供更強大算力，同時還支持JPEG和視頻硬件編解碼，可提升圖片和視頻類應用性能。而智能交通場景，正是這款硬件的核心應用領域之一。

昇騰技術的加持，為以薩&華為智能交通解決方案提供了超強的深度學習和推理能力，使之支撐起復雜而龐大的業(yè)務場景，例如：可對35大類11000余款車型進行實時全特征結構化識別解析，利用人工智能技術為每輛車建立“DNA”;可實現百億級過車數據分析查詢快速穩(wěn)定、組合查詢毫秒級反饋;可實時檢測開車打電話、壓線行駛、未系安全帶等交通違法行為。

以薩&華為智能交通解決方案還具有豐富的實戰(zhàn)研判模塊，實現了重點車輛監(jiān)管、智能預警、違法行為檢測和交通態(tài)勢分析等多方面的創(chuàng)新應用，為交通管理部門提供多樣的業(yè)務技術支撐，從根本上緩解交通警力的壓力，降低區(qū)域內交通安全隱患，全面增強交通管控能力。

智能世界迎來昇騰

作為典型的“新基建”，華為昇騰AI算力的應用場景是非常廣泛的，智能交通場景只是其中之一。

相應地，華為Atlas 300 AI加速卡也只是昇騰生態(tài)鏈當中的一個要素，該生態(tài)中還有其它的“新基建”，包括超小型低功耗的華為Atlas 200 AI加速模塊、面向邊緣實時處理的華為Atlas 500智能小站、用于推理與訓練的華為Atlas 800 AI服務器，以及由數千枚華為昇騰910 AI處理器構成、代表全球最頂尖算力的華為Atlas 900 AI集群等。

 

華為Atlas 900 AI集群具有領先于全球水平的顛覆算力。若以通俗量化的方式來表達，可以說其總算力相當于50萬臺PC的計算能力。經實測，華為Atlas 900 AI集群可在60秒內完成基于Resnet-50的模型訓練，比第2名快15%。

此外，昇騰生態(tài)還包含MindSpore——一款支持端、邊、云獨立的和協(xié)同的統(tǒng)一訓練和推理框架。MindSpore采用端-邊-云按需協(xié)作分布式架構、微服務編程新范式以及AI Native新執(zhí)行模式，實現更好的資源效率、安全可靠，同時降低行業(yè)AI開發(fā)門檻、釋放昇騰的強大AI算力。

總結而言：進入2020年，“新基建”恰逢《交通強國綱要》發(fā)布后第一年，巨大的智能交通產業(yè)蓄勢待發(fā)。華為昇騰AI計算平臺聯手合作伙伴強力拓展智能交通新機遇，相信在華為與合作伙伴的共同努力下，將把我國的交通事業(yè)帶入數字經濟高質量發(fā)展期，為中國搶占下一輪世界競爭高點打下堅實基礎。

(新媒體責編：syhz0808)