智慧交通领域，BATH的终战即将被引爆？

2020年对于智能交通行业来说是非常有意义的一年。

随着后疫情时代“新基础设施”热潮的到来，“智慧交通”一词频繁出现在媒体文章中；国内智能网联示范区的密集爆发，也在加紧各种道路和车辆的测试。

事实上，科技互联网巨头巴斯在智慧交通领域已经就位，一场技术变革也蓄势待发:

今年4月，百度推出全栈智能交通解决方案“王牌流量引擎”；

6月，华为在网上详细介绍了其“流量代理”解决方案；

9月，在全球数字生态大会智慧交通专场上，腾讯也正式亮相城市智慧交通解决方案“we transport”；

同样，阿里在云起大会上正式发布了城市大脑3.0的核心技术体系，其智能、高速的解决方案也在不断升级；

与传统交通企业的解决方案不同，这些解决方案的技术基础是5G、云计算、大数据、AI技术等新兴技术。正是这些新兴技术，给了交通数字化转型更多的想象空间。

本文试图梳理巴斯在智能交通方面的最新布局，窥探其触角在交通行业伸向何处。

百度:有了自动驾驶，智慧交通取得了很大成就。

在“新基础设施”的话题在交通行业流行起来之前，人工智能、大数据、云计算等信息技术早已成为巴斯近年来发展的关键词。

但在四场比赛中，百度Apollo的自动驾驶技术显然是一个独特而关键的存在。

百度的自动驾驶之路最早可以追溯到2013年。经过七年的发展和系统的反复迭代，百度逐渐成为国内自动驾驶的领跑者。

但是自行车智能化的发展很难满足自动驾驶的安全需求，所以百度认为自动驾驶的最优解决方案是智能汽车和智能道路的结合。换句话说，车路协调是一个可以利用的外力。

在探索这一技术路线的过程中，百度发现，在自动驾驶领域收集的海量数据不仅可以用来指导无人车的发展，还可以为交通赋能，解决当前交通管理中的感知、判断、控制等痛点。

因此，今年4月，百度发布了全栈智能交通解决方案“ACE流量引擎”，系统呈现了百度“一个数字基础、两个智能引擎、N个应用生态”的商业计划。

从路线上可以看到，小度车载OS、飞桨、百度AI云、百度地图是这个架构的数字化基础，其他场景通过车、路、云、地图等基础技术的智能化来赋能。

Apollo自动驾驶和车路协同是这个架构的两大引擎。

通过这些技术基础，百度的解决方案可以在N个场景落地，比如智能信息控制、智能停车、交通管理、智能公交、智能货运、智能车联、智能出租、自主停车、园区物种等。

可见，百度对智慧交通的理解并不局限于路边的改造升级，而是通过自身的业务板块，将自动驾驶、车路协同、智能云的统一地图联系起来。

借助“王牌流量引擎”，百度Apollo智能交通项目近日迎来集中爆发，与国内10多个省市合作开展智能交通。

9月3日，合肥与百度Apollo在自动驾驶、智能交通、智能网联等领域全面深化合作；

6月24日，百度与成都高新区签约，将共同推进四川省首个智能驾驶标杆项目建设。

5月8日，百度Apollo与广州开发区签署战略合作协议，将在自动驾驶、智能交通等领域开展全面合作；4月21日，百度与南京市、秦淮区、亚信集团签署三方战略合作协议。

3月24日，百度Apollo中标交通强国山西省试点自动驾驶车辆道路协同示范区(市区段)项目。

3月23日，百度Apollo中标合肥智能网联汽车汤溪河园区5G示范运营线工程采购建设集成项目，将建设国内首条大规模5G车路协同示范线；

3月17日，百度Apollo中标重庆永川区“西部自动驾驶开放测试基地”建设项目。

“自动驾驶”、“车路协同”是如此密集的城市合作签约中的高频词。可见，自动驾驶对于百度在智慧交通项目的落地上，确实是有很大的帮助。

但就像自动驾驶的实现不能靠一家企业单打独斗一样，智能交通的发展也不能只靠一家企业的支持。

百度也在积极寻找智能交通合作伙伴。

今年8月19日，百度还首次举办了智能交通领域区域合作伙伴大会，以吸引更多交通合作伙伴，不断推动智能交通技术的迭代升级和业务落地。

在这一点上，百度Apollo在智能交通领域的底牌非常清晰:一手是吸引城市合作的“王牌流量引擎”方案，一手是不断扩大的百度Apollo合作生态，有望形成良性循环。

腾讯:资源整合，“我们运输”发布。

一直以来，腾讯在交通层面的触角不在少数:腾讯乘车码、公共出行服务、智慧高速、智慧停车等。，但总是缺乏一个系统的框架。

因此，9月10日，腾讯在全球数字生态大会智慧交通专场上，正式发布了城市智能交通解决方案“We Transport”。

同时，腾讯在会上直接启动了智慧交通生态伙伴计划，并发布了《腾讯未来交通白皮书》。

可见，无论是技术业务谱，还是生态合作伙伴，腾讯必然胜出。

从解决方案“We Transport”来看，腾讯将在交通建设、交通管理、交通运营、交通出行服务四个具体场景落地。

也就是说，腾讯将助力建设智慧道路、交通大数据中心、智能网联试验区等重大场景，为交通基础设施赋能；

同时，努力在综合交通监控与指挥、交通安全管理与应急处置、综合智能拥堵控制等场景中为交通管理部门提供便利；

此外，我们还将与合作伙伴一起，为智慧园区、公交、地铁等城市公共交通输出有针对性的运营解决方案；

最后，搭建MaaS综合出行服务平台，通过腾讯自身的乘车码、小程序、腾讯车联等C端无障碍能力，让用户获得更好的体验。

这是一个非常庞大而分散的产业链。

对此，腾讯整合自身业务资源，提出了全新的业务和能力版图。它包括动态数据库和“5+5+3+3架构”。

动态数据库既包含腾讯自身数据，也包含交通数据，从而获得持续的数据来源。

同时，通过“5+5+3+3战略框架”，可以充分利用整个数据库的信息，提供给城市或地区使用。

“5+5+3+3战略框架”由五大基础设施、五大核心引擎、三大能力平台和三大生态系统组成。

五大基础设施包括:大数据、AI、腾讯云、5G、GIS(空间位置信息系统)；

五大核心引擎包括:V2X数据服务引擎、高精度差异化服务引擎、信息安全引擎、交通大数据引擎、城市级仿真引擎；

三大能力平台包括:车路协同边缘计算平台、自动驾驶云平台、交通云控制平台；

三大泛在生态包括:内容生态、社交生态、服务生态；这一系列操作一气呵成，不难看出腾讯在新基础设施背景下，在智慧交通领域下大力气的愿景。

当然，腾讯过去没有积累。

在自动驾驶和车路协同领域，腾讯已经在北京首钢冬奥会园区验证了5G边缘计算的车路协同场景。

在虚拟仿真技术层面，腾讯的TAD sim也已落地国家智能网联汽车(长沙)试验区；

此前，腾讯与广州地铁联合推出首款轨道交通智能大脑“穗腾OS”；

今年6月，腾讯还与Xi安交通运输局达成战略合作，共同打造Xi安公共交通领域的智慧大脑；

7月，腾讯与交通部公路院联合发布“公共交通出行大数据平台”，推动交通大数据在交通行业发展中的融合应用。

通过资源整合，腾讯在智能交通方面的能力和规划更加明显，在项目合作和生态建设方面更具吸引力和竞争力。

华为:流量代理+多线运营

事实上，华为在2017年就进入了交通领域。2018年，华为推出了专注于交通信号优化的“TrafficGo方案”。

同年10月，华为云ei城市智能体上线，与应急、环保、水务、水利、燃气等场景一起成为城市智能体的组成部分。

但在随后的一年多时间里，华为的智慧交通信息大多停留在新品发布阶段。

直到今年6月23日，华为才透露更多信息，首次在网上详细介绍其“流量代理”解决方案。

“交通智能体”是华为智慧交警业务的大旗。是面向交警客户的端到端完整解决方案，面向智慧城市，面向新型基础设施。

据雷锋网报道。这个方案主要分为三个部分:

感知层，交通控制大脑，执行体。

在感知层面，华为已经布局了软件定义相机SDC、全部门交集等产品和解决方案。通过感知端的智能化升级，实现路网的全息感知(全智能、全要素、全天候)，实现路口数据的精确描绘；

另一方面，“交通管理大脑”层通过感知数据的聚合挖掘视图资源，赋能执法管控、车辆综合研判、路况分析、态势分析、精准服务、交通组织优化、信贷控制优化策略等七大业务。

最后，在执行层面，基于大数据智能的串联应用，实现流量业务的闭环管理。

目前，华为的“流量代理”已经在天津、无锡、深圳、湖南等城市应用。

在天津生态城，主要围绕交通信号优化应用；

在湖南省道安云项目中，华为提供了大数据平台和云平台技术；

在国家智能交通综合试验基地(无锡)，华为正在进行城市级C-V2X网络，部署RSU、T-Box等产品，采用自研芯片；在深圳，华为和深圳交警开展了用智能灯控制一张网，用人工智能辅助执法，提高大数据打击效率的工作。

可以看出，与百度、腾讯不同，华为的智慧交通方案在硬件上更垂直、更深入。

但这并不意味着华为在智慧交通的布局只在交警这边有动作。

智能汽车是未来智能交通的一个核心组成部分，华为也在这上面下了很大功夫。

在9月26日的北京车展上，华为充分展示了其在汽车方面的布局。

在展台上，华为展出了包括激光雷达、角度雷达、双目摄像机、鱼眼摄像机、一体化电驱动系统、新一代MDC智能驾驶计算平台等产品，几乎涵盖了智能驾驶汽车涉及的所有硬件。

从感知、规划到控制，这些硬件对于打造一辆智能汽车无疑是至关重要的。

此前，华为C-V2X产品线总裁陆晓峰表示:智能道路+智能汽车是智能交通和自动驾驶的终极方向。

因此，除了打造智能汽车硬件，华为还开发了一系列车路协同产品:5G车载模块MH5000、路测单元、网关等产品。

在自动驾驶方面，除了自主研发的MDC智能驾驶计算平台，华为还可以提供包括虚拟仿真、高精地图产品在内的自动驾驶云服务，推动智能驾驶的快速发展。

虽然这些能力分散在不同的组织架构中，但仍然是华为智慧交通框架中不可或缺的核心组成部分。

阿里:流量大脑+内外联动

和华为一样，阿里的智慧交通业务板块也属于不同的组织架构。

作为改善城市交通拥堵的探索性项目，杭州城市数据大脑项目于2016年6月启动。其中，交通大脑是阿里云城市大脑的核心业务，与城市管理、文化旅游、健康和健康服务并行。

2014-2019年期间，阿里通过全资收购高德地图(定位导航)、合资成立千寻位置(高精地图)、收购巨鲸科技(运营商ICT、交通)等方式进行交通大脑的布局。

2019年8月15日，阿里云与钱芳科技、高德地图联合推出“城市大脑交通管理联合解决方案”。该联合交通控制方案主要包括:

三层架构，四大核心能力，六大应用场景。

三层架构:数据层、算法层、应用层；

四大核心能力:阿里云计算的底层服务能力、钱芳技术和交通管理的业务整合能力、高德地图的交通信息服务能力、三方打造的数据接入能力；

六大应用场景:交通指挥控制应用、交通信号优化应用、交通拥堵控制应用、交通运行评价应用、预警预测应用、公共出行服务应用。2020年对于智能交通行业来说是非常有意义的一年。

随着后疫情时代“新基础设施”热潮的到来，“智慧交通”一词频繁出现在媒体文章中；国内智能网联示范区的密集爆发，也在加紧各种道路和车辆的测试。

事实上，科技互联网巨头巴斯在智慧交通领域已经就位，一场技术变革也蓄势待发:

今年4月，百度推出全栈智能交通解决方案“王牌流量引擎”；

6月，华为在网上详细介绍了其“流量代理”解决方案；

9月，在全球数字生态大会智慧交通专场上，腾讯也正式亮相城市智慧交通解决方案“we transport”；

同样，阿里在云起大会上正式发布了城市大脑3.0的核心技术体系，其智能、高速的解决方案也在不断升级；与传统交通企业的解决方案不同，这些解决方案的技术基础是5G、云计算、大数据、AI技术等新兴技术。正是这些新兴技术，给了交通数字化转型更多的想象空间。

本文试图梳理巴斯在智能交通方面的最新布局，窥探其触角在交通行业伸向何处。

百度:有了自动驾驶，智慧交通取得了很大成就。

在“新基础设施”的话题在交通行业流行起来之前，人工智能、大数据、云计算等信息技术早已成为巴斯近年来发展的关键词。

但在四场比赛中，百度Apollo的自动驾驶技术显然是一个独特而关键的存在。

百度的自动驾驶之路最早可以追溯到2013年。经过七年的发展和系统的反复迭代，百度逐渐成为国内自动驾驶的领跑者。

但是自行车智能化的发展很难满足自动驾驶的安全需求，所以百度认为自动驾驶的最优解决方案是智能汽车和智能道路的结合。换句话说，车路协调是一个可以利用的外力。

在探索这一技术路线的过程中，百度发现，在自动驾驶领域收集的海量数据不仅可以用来指导无人车的发展，还可以为交通赋能，解决当前交通管理中的感知、判断、控制等痛点。

因此，今年4月，百度发布了全栈智能交通解决方案“ACE流量引擎”，系统呈现了百度“一个数字基础、两个智能引擎、N个应用生态”的商业计划。

从路线上可以看到，小度车载OS、飞桨、百度AI云、百度地图是这个架构的数字化基础，其他场景通过车、路、云、地图等基础技术的智能化来赋能。

Apollo自动驾驶和车路协同是这个架构的两大引擎。

通过这些技术基础，百度的解决方案可以在N个场景落地，比如智能信息控制、智能停车、交通管理、智能公交、智能货运、智能车联、智能出租、自主停车、园区物种等。

可见，百度对智慧交通的理解并不局限于路边的改造升级，而是通过自身的业务板块，将自动驾驶、车路协同、智能云的统一地图联系起来。

借助“王牌流量引擎”，百度Apollo智能交通项目近日迎来集中爆发，与国内10多个省市合作开展智能交通。

9月3日，合肥与百度Apollo在自动驾驶、智能交通、智能网联等领域全面深化合作；

6月24日，百度与成都高新区签约，将共同推进四川省首个智能驾驶标杆项目建设。

5月8日，百度Apollo与广州开发区签署战略合作协议，将在自动驾驶、智能交通等领域开展全面合作；

4月21日，百度与南京市、秦淮区、亚信集团签署三方战略合作协议。

3月24日，百度Apollo中标交通强国山西省试点自动驾驶车辆道路协同示范区(市区段)项目。

3月23日，百度Apollo中标合肥智能网联汽车汤溪河园区5G示范运营线工程采购建设集成项目，将建设国内首条大规模5G车路协同示范线；3月17日，百度Apollo中标重庆永川区“西部自动驾驶开放测试基地”建设项目。

“自动驾驶”、“车路协同”是如此密集的城市合作签约中的高频词。可见，自动驾驶对于百度在智慧交通项目的落地上，确实是有很大的帮助。

但就像自动驾驶的实现不能靠一家企业单打独斗一样，智能交通的发展也不能只靠一家企业的支持。

百度也在积极寻找智能交通合作伙伴。

今年8月19日，百度还首次举办了智能交通领域区域合作伙伴大会，以吸引更多交通合作伙伴，不断推动智能交通技术的迭代升级和业务落地。

在这一点上，百度Apollo在智能交通领域的底牌非常清晰:一手是吸引城市合作的“王牌流量引擎”方案，一手是不断扩大的百度Apollo合作生态，有望形成良性循环。

腾讯:资源整合，“我们运输”发布。

一直以来，腾讯在交通层面的触角不在少数:腾讯乘车码、公共出行服务、智慧高速、智慧停车等。，但总是缺乏一个系统的框架。

因此，9月10日，腾讯在全球数字生态大会智慧交通专场上，正式发布了城市智能交通解决方案“We Transport”。

同时，腾讯在会上直接启动了智慧交通生态伙伴计划，并发布了《腾讯未来交通白皮书》。

可见，无论是技术业务谱，还是生态合作伙伴，腾讯必然胜出。

从解决方案“We Transport”来看，腾讯将在交通建设、交通管理、交通运营、交通出行服务四个具体场景落地。

也就是说，腾讯将助力建设智慧道路、交通大数据中心、智能网联试验区等重大场景，为交通基础设施赋能；

同时，努力在综合交通监控与指挥、交通安全管理与应急处置、综合智能拥堵控制等场景中为交通管理部门提供便利；

此外，我们还将与合作伙伴一起，为智慧园区、公交、地铁等城市公共交通输出有针对性的运营解决方案；

最后，搭建MaaS综合出行服务平台，通过腾讯自身的乘车码、小程序、腾讯车联等C端无障碍能力，让用户获得更好的体验。

这是一个非常庞大而分散的产业链。

对此，腾讯整合自身业务资源，提出了全新的业务和能力版图。它包括动态数据库和“5+5+3+3架构”。

动态数据库既包含腾讯自身数据，也包含交通数据，从而获得持续的数据来源。

同时，通过“5+5+3+3战略框架”，可以充分利用整个数据库的信息，提供给城市或地区使用。

“5+5+3+3战略框架”由五大基础设施、五大核心引擎、三大能力平台和三大生态系统组成。

五大基础设施包括:大数据、AI、腾讯云、5G、GIS(空间位置信息系统)；

五大核心引擎包括:V2X数据服务引擎、高精度差异化服务引擎、信息安全引擎、交通大数据引擎、城市级仿真引擎；

三大能力平台包括:车路协同边缘计算平台、自动驾驶云平台、交通云控制平台；

三大泛在生态包括:内容生态、社交生态、服务生态；

这一系列操作一气呵成，不难看出腾讯在新基础设施背景下，在智慧交通领域下大力气的愿景。

当然，腾讯过去没有积累。

在自动驾驶和车路协同领域，腾讯已经在北京首钢冬奥会园区验证了5G边缘计算的车路协同场景。

在虚拟仿真技术层面，腾讯的TAD sim也已落地国家智能网联汽车(长沙)试验区；此前，腾讯与广州地铁联合推出首款轨道交通智能大脑“穗腾OS”；

今年6月，腾讯还与Xi安交通运输局达成战略合作，共同打造Xi安公共交通领域的智慧大脑；

7月，腾讯与交通部公路院联合发布“公共交通出行大数据平台”，推动交通大数据在交通行业发展中的融合应用。

通过资源整合，腾讯在智能交通方面的能力和规划更加明显，在项目合作和生态建设方面更具吸引力和竞争力。

华为:流量代理+多线运营

事实上，华为在2017年就进入了交通领域。2018年，华为推出了专注于交通信号优化的“TrafficGo方案”。

同年10月，华为云ei城市智能体上线，与应急、环保、水务、水利、燃气等场景一起成为城市智能体的组成部分。

但在随后的一年多时间里，华为的智慧交通信息大多停留在新品发布阶段。

直到今年6月23日，华为才透露更多信息，首次在网上详细介绍其“流量代理”解决方案。

“交通智能体”是华为智慧交警业务的大旗。是面向交警客户的端到端完整解决方案，面向智慧城市，面向新型基础设施。

据雷锋网报道。这个方案主要分为三个部分:

感知层，交通控制大脑，执行体。

在感知层面，华为已经布局了软件定义相机SDC、全部门交集等产品和解决方案。通过感知端的智能化升级，实现路网的全息感知(全智能、全要素、全天候)，实现路口数据的精确描绘；

另一方面，“交通管理大脑”层通过感知数据的聚合挖掘视图资源，赋能执法管控、车辆综合研判、路况分析、态势分析、精准服务、交通组织优化、信贷控制优化策略等七大业务。

最后，在执行层面，基于大数据智能的串联应用，实现流量业务的闭环管理。

目前，华为的“流量代理”已经在天津、无锡、深圳、湖南等城市应用。

在天津生态城，主要围绕交通信号优化应用；

在湖南省道安云项目中，华为提供了大数据平台和云平台技术；

在国家智能交通综合试验基地(无锡)，华为正在进行城市级C-V2X网络，部署RSU、T-Box等产品，采用自研芯片；在深圳，华为和深圳交警开展了用智能灯控制一张网，用人工智能辅助执法，提高大数据打击效率的工作。

可以看出，与百度、腾讯不同，华为的智慧交通方案在硬件上更垂直、更深入。

但这并不意味着华为在智慧交通的布局只在交警这边有动作。

智能汽车是未来智能交通的一个核心组成部分，华为也在这上面下了很大功夫。

在9月26日的北京车展上，华为充分展示了其在汽车方面的布局。

在展台上，华为展出了包括激光雷达、角度雷达、双目摄像机、鱼眼摄像机、一体化电驱动系统、新一代MDC智能驾驶计算平台等产品，几乎涵盖了智能驾驶汽车涉及的所有硬件。

从感知、规划到控制，这些硬件对于打造一辆智能汽车无疑是至关重要的。

此前，华为C-V2X产品线总裁陆晓峰表示:智能道路+智能汽车是智能交通和自动驾驶的终极方向。

因此，除了打造智能汽车硬件，华为还开发了一系列车路协同产品:5G车载模块MH5000、路测单元、网关等产品。

在自动驾驶方面，除了自主研发的MDC智能驾驶计算平台，华为还可以提供包括虚拟仿真、高精地图产品在内的自动驾驶云服务，推动智能驾驶的快速发展。

虽然这些能力分散在不同的组织架构中，但仍然是华为智慧交通框架中不可或缺的核心组成部分。

阿里:流量大脑+内外联动

和华为一样，阿里的智慧交通业务板块也属于不同的组织架构。

作为改善城市交通拥堵的探索性项目，杭州城市数据大脑项目于2016年6月启动。其中，交通大脑是阿里云城市大脑的核心业务，与城市管理、文化旅游、健康和健康服务并行。

2014-2019年期间，阿里通过全资收购高德地图(定位导航)、合资成立千寻位置(高精地图)、收购巨鲸科技(运营商ICT、交通)等方式进行交通大脑的布局。

2019年8月15日，阿里云与钱芳科技、高德地图联合推出“城市大脑交通管理联合解决方案”。该联合交通控制方案主要包括:

三层架构，四大核心能力，六大应用场景。

三层架构:数据层、算法层、应用层；

四大核心能力:阿里云计算的底层服务能力、钱芳技术和交通管理的业务整合能力、高德地图的交通信息服务能力、三方打造的数据接入能力；六大应用场景:交通指挥控制应用、交通信号优化应用、交通拥堵控制应用、交通运行评价应用、预警预测应用、公共出行服务应用。此外，阿里云推出的天竺、天鹰、天极、天擎四大AI视觉平台，可以全面感知城市道路上的交通事件和事故。

但阿里云的智慧交通方案远不止这些。

2019年6月14日，阿里云联合高德地图推出智慧高速解决方案，通过底层数据处理和视频感知，应对高速公路上不同场景的问题，实现异常事件发现和处置、未来路况预测、公众出行引导、出行安全管理。和其他应用程序。

同年，在杭州云起大会期间，阿里云还与多家生态合作伙伴发布了。

智能高速自由流动解决方案。基于该方案，“高速免流量审计项目”于2019年底正式在广东落地。

该项目采用阿里云的云计算、AI视觉识别和数据技术，能够快速处理海量数据，在海量图片中准确识别车辆，更清晰地反映车辆在高速公路上的实际流量和收费情况，解决高速收费站撤销带来的问题。

智能汽车方面，阿里智能网联汽车业务资源主要集中在斑马网络。

2020年5月，斑马网络实现战略重组，阿里将AliOS完整的技术体系和核心技术人才注入斑马网络。后者拥有AliOS底层架构代码的完整所有权和使用权，可以授权汽车品牌或其指定合作伙伴使用。

在更高级的自动驾驶层面，由阿里的达摩院负责。

2020年云起大会上，阿里发布了首款自动驾驶物流车——小满驴，满足终端物流场景的物流需求，提供最后三公里的配送服务。

同时，阿里还公布了自动驾驶车辆的技术地图。

在算法层面，达摩院提出了“小前台，大中平台”的算法架构，使用自动驾驶机器学习平台AutoDrive，提高算法研发效率。同时，阿里还进行软硬件协同设计，降低硬件成本，拉低功耗。

总的来说，阿里虽然没有形成统一的智能汽车、自动驾驶、交通大脑的业务版图，但是各个板块的定位和发展都非常清晰和深入，彼此资源共享。

其内部生态包括达摩院、高德地图、数据智能、IoT物联网等团队，外部合作伙伴包括钱芳科技、巨鲸科技、斑马网络、千寻位置、公路科学研究院等。

通过内外联动，也可以勾勒出阿里在大流量上的布局。

随着智能交通计划的实施，传统交通行业正在被重塑。但对于交通行业来说，无论如何升级，保证安全，提高效率才是真正的关键。玩家只有在产品上精心打磨这两点，才能在赛道上立足，才能放眼未来。

(雷锋网)雷锋网此外，阿里云推出的天竺、天鹰、天极、天擎四大AI视觉平台，可以全面感知城市道路上的交通事件和事故。

但阿里云的智慧交通方案远不止这些。

2019年6月14日，阿里云联合高德地图推出智慧高速解决方案，通过底层数据处理和视频感知，应对高速公路上不同场景的问题，实现异常事件发现和处置、未来路况预测、公众出行引导、出行安全管理。和其他应用程序。

同年，在杭州云起大会期间，阿里云还与多家生态合作伙伴发布了。

智能高速自由流动解决方案。基于该方案，“高速免流量审计项目”于2019年底正式在广东落地。

该项目采用阿里云的云计算、AI视觉识别和数据技术，能够快速处理海量数据，在海量图片中准确识别车辆，更清晰地反映实际……对高速公路上的车辆进行affic和收费，解决高速收费站撤销带来的问题。

智能汽车方面，阿里智能网联汽车业务资源主要集中在斑马网络。

2020年5月，斑马网络实现战略重组，阿里将AliOS完整的技术体系和核心技术人才注入斑马网络。后者拥有AliOS底层架构代码的完整所有权和使用权，可以授权汽车品牌或其指定合作伙伴使用。

在更高级的自动驾驶层面，由阿里的达摩院负责。

2020年云起大会上，阿里发布了首款自动驾驶物流车——小满驴，满足终端物流场景的物流需求，提供最后三公里的配送服务。

同时，阿里还公布了自动驾驶车辆的技术地图。

在算法层面，达摩院提出了“小前台，大中平台”的算法架构，使用自动驾驶机器学习平台AutoDrive，提高算法研发效率。同时，阿里还进行软硬件协同设计，降低硬件成本，拉低功耗。

总的来说，阿里虽然没有形成统一的智能汽车、自动驾驶、交通大脑的业务版图，但是各个板块的定位和发展都非常清晰和深入，彼此资源共享。

其内部生态包括达摩院、高德地图、数据智能、IoT物联网等团队，外部合作伙伴包括钱芳科技、巨鲸科技、斑马网络、千寻位置、公路科学研究院等。

通过内外联动，也可以勾勒出阿里在大流量上的布局。

随着智能交通计划的实施，传统交通行业正在被重塑。但对于交通行业来说，无论如何升级，保证安全，提高效率才是真正的关键。玩家只有在产品上精心打磨这两点，才能在赛道上立足，才能放眼未来。

(雷锋网)雷锋网

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