锐明技术李恒：AI 助力道路运输安全 | CCF-GAIR 2020

编者按:2020年8月7日，全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR 2020)正式开幕。CCF-GAIR 2020峰会由中国计算机联合会(CCF)主办，香港中文大学(深圳)和Leifeng.com联合承办，鹏程实验室和深圳人工智能与机器人研究所协办。从2016年的学产结合、2017年的产业落地、2018年的垂直细分、2019年的人工智能四十周年，峰会一直致力于打造中国人工智能与机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的学术、产业、投资平台。

在本次大会第二天的智能驾驶专场中，睿明科技CTO恒力做了“AI助力道路交通安全”的主题演讲。围绕这一主题，恒力认为道路安全挑战可以主要分为两类。第一类来自公共安全，包括乘客与司机的冲突；第二类来自于行车安全，比如司机疲劳驾驶导致的交通事故。

公交车、出租车/网约车、校车、环卫车等垂直应用场景都有各自的安全挑战。

基于这些场景，睿明科技部署了全套安全管理解决方案，其中AI扮演了至关重要的角色。比如在校车上部署AI技术，语音系统可以提醒下车的学生注意周围路况；在出租车/网约车中部署了AI技术，车内的语音和摄像系统可以在一些紧急情况下自动报警；AI技术还可以帮助重型卡车检测“死亡弯月”中是否有行人，识别渣土车的集装箱是否超载超高。

以下是恒力现场演讲的内容，由雷锋网编辑整理。com(微信官方账号:雷锋网。com)不改初衷:

听了很多业内同行的分享，我意识到一个令人振奋的事实:自动驾驶正在加速向我们走来。然而，与此同时，安全运输的压力一直存在。我们一直在思考如何获得更好的旅行体验。

就睿明科技而言，我们希望将AI技术与碎片化安全场景的需求相结合，解决现有的一些交通安全问题。我们也希望今天的演讲分享能给业界带来一些启发。

睿明科技以人工智能为核心，专注于解决商用车的安全和行业管理问题，帮助相关企业提升竞争力。我们在已经上路的车辆上花费大量时间，帮助这些团队和企业提高安全技术。

那么，我们现在面临的道路运输挑战无非两种。一类来自公共安全，基本在于乘客和司机的冲突，或者一些别有用心的人主导的报复社会的事件。另一种是行车安全，即驾驶员自身操作不当导致的安全事故。

从现在来看，自动驾驶距离真正投入使用还需要一段时间，很多协作技术还有待突破。所以很多问题还是会长期存在。所以，我们应该思考的是，有哪些技术可以用来解决当今人们所面临的各种交通安全问题。

就商用车辆领域而言，公共交通、出租车/汽车共享、校车和卫生设施等子行业都面临着不同的安全挑战。如何将这些挑战与我们的产品和技术相结合，是我们正在做的事情——目前，我们主要围绕国内和海外的运输企业做了大量的工作，希望在已确定的场景中，通过AI技术与其他技术的结合来帮助司机和行业。

AI技术在该领域的应用可以分为很多种，包括道路感知、驾驶员行为识别、AI/TOF客流统计、货物状态识别等等。比如在公交场景，AI技术可以通过视频识别车辆的乘客状态；在渣土运输车场景中，AI视频技术可以自动监控超载情况。如果超载，我们可以和车企联动，控制ECU，强制车辆不启动。

当然，单纯依靠视频技术不一定能解决现实中复杂恶劣的天气条件，所以我们开发了雷视一体化系统。这些都是我们在技术上的探索和积累。

正是因为这些技术的积累，我们也创造了一些帮助行业发展的解决方案。我主要选择几个细分行业来分享，分别是校车、出租车、公交车。

校车

在校车运营过程中，有一个关于安全的典型场景——学生上下车的安全问题尤为突出。因此，许多国家立法规定，校车停车时，禁止社会车辆从学生停放的校车旁通过。

基于这样的场景，我们可以使用人工智能技术来部署执法设备。但如果只是执法，这种设备缺乏温度，所以我们在不断迭代升级技术。比如会有语音系统播报校车周围的车况，提醒学生注意安全；同时，尾部的警示灯也会提醒后方车辆不要违规穿梭。

至于智能校车，我们从2006年就开始做了。现在，整个校车的智能系统包括驾驶员行为识别、ADAS和校车警卫系统等应用。

出租车

在出租车方面，我们也会部署全套的安全管理方案。我们期望在出租车上部署一些特殊设备，帮助行业管理者真正执行管理规章制度，比如利用人脸识别技术防止司机打假。此外，还可以插入包括动态后验在内的管理措施，解决司机使用他人照片进行验证的问题。

除了乘客，司机的安全也需要保障。例如，如果司机在深夜或郊区开车时与乘客发生碰撞，或者他的人身安全受到威胁，AI系统将会识别并协助司机报警。

在智能租房方面，睿明科技的产品足迹已经遍布中国各大城市、澳门和阿联酋。在深圳，2018年一周有效监管42万次，处理违法驾驶案件600余起，摄像头还能看到后座乘客遗留物品，帮助追回失物5680件，金额26万元。

公共汽车

在公交场景下，随着AI技术的赋能，视频开始从“看得清”向“看得懂”发展，避免信息孤岛，进一步实现安全运营。此外，该系统还可以自检车辆故障并远程升级。

总之，很大程度上，如果没有技术手段，提高公交安全只能停留在口号上。

目前，我们已经在全球安装了160万套智能视频监控系统。我们发现，即使在法律法规严格的国家，也不可能完全杜绝司机的违规行为。而AI技术的介入，使得整个运输过程在一定程度上透明化，使得人与规章制度的博弈成为一个可以监督和评估的过程，也可以帮助运输公司选择更负责任、严格遵守规章制度的司机。

此外，针对重型卡车的“死亡弯月”问题，我们构建了基于AI的盲人行人全时预警系统。2018年，深圳有80多人因为“死亡半月板”问题丧生。作为一家从事车辆安全的公司，这些数字对我们触动很大。

这套系统主要部署在车辆尾部，帮助驾驶员识别“死亡弯月”中是否有行人。但是这个系统主要关注的是离车最近的生物，而不是车与车之间的碰撞。车身外部有一个扬声器，提醒人们远离汽车，同时也通过车内的系统告知驾驶员盲区的情况。

通过升级这一系统，2019年，深圳因这类情况死亡的人数大幅减少。

渣土车超载也是一大痛点。很多工地为了每趟车多运点渣土，会抬高渣土车的集装箱，给道路交通带来很大隐患。因此，我们部署了基于人工智能技术的集装箱识别系统。一旦车辆超载超高，我们可以和车企联动，限制车辆上路启动。

业内常说的“两客一危”包括公交车、旅游运输车、危化品运输车。所有人都认为这些车辆非常危险。虽然这些车辆的事故率远低于乘用车，但一出事就是大事故。所以政府期望通过政策、资金、企业参与来减少这些企业的安全事故。目前AI技术可以发挥很大的作用。

现在很多国际品牌都特别重视自己的运输安全，渴望用科技帮助自己提升安全运输管理水平，所以会主动拥抱一些新技术。

我希望这些……我们探索的新技术可以帮助整个行业。谢谢你。

雷锋。com

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在本次大会第二天的智能驾驶专场中，睿明科技CTO恒力做了“AI助力道路交通安全”的主题演讲。围绕这一主题，恒力认为道路安全挑战可以主要分为两类。第一类来自公共安全，包括乘客与司机的冲突；第二类来自于行车安全，比如司机疲劳驾驶导致的交通事故。

公交车、出租车/网约车、校车、环卫车等垂直应用场景都有各自的安全挑战。

基于这些场景，睿明科技部署了全套安全管理解决方案，其中AI扮演了至关重要的角色。比如在校车上部署AI技术，语音系统可以提醒下车的学生注意周围路况；在出租车/网约车中部署了AI技术，车内的语音和摄像系统可以在一些紧急情况下自动报警；AI技术还可以帮助重型卡车检测“死亡弯月”中是否有行人，识别渣土车的集装箱是否超载超高。

以下是恒力现场演讲的内容，由雷锋网编辑整理。com(微信官方账号:雷锋网。com)不改初衷:

听了很多业内同行的分享，我意识到一个令人振奋的事实:自动驾驶正在加速向我们走来。然而，与此同时，安全运输的压力一直存在。我们一直在思考如何获得更好的旅行体验。

就睿明科技而言，我们希望将AI技术与碎片化安全场景的需求相结合，解决现有的一些交通安全问题。我们也希望今天的演讲分享能给业界带来一些启发。

睿明科技以人工智能为核心，专注于解决商用车的安全和行业管理问题，帮助相关企业提升竞争力。我们在已经上路的车辆上花费大量时间，帮助这些团队和企业提高安全技术。

那么，我们现在面临的道路运输挑战无非两种。一类来自公共安全，基本在于乘客和司机的冲突，或者一些别有用心的人主导的报复社会的事件。另一种是行车安全，即驾驶员自身操作不当导致的安全事故。

从现在来看，自动驾驶距离真正投入使用还需要一段时间，很多协作技术还有待突破。所以很多问题还是会长期存在。所以，我们应该思考的是，有哪些技术可以用来解决当今人们所面临的各种交通安全问题。

就商用车辆领域而言，公共交通、出租车/汽车共享、校车和卫生设施等子行业都面临着不同的安全挑战。如何将这些挑战与我们的产品和技术相结合，是我们正在做的事情——目前，我们主要围绕国内和海外的运输企业做了大量的工作，希望在已确定的场景中，通过AI技术与其他技术的结合来帮助司机和行业。

AI技术在该领域的应用可以分为很多种，包括道路感知、驾驶员行为识别、AI/TOF客流统计、货物状态识别等等。比如在公交场景，AI技术可以通过视频识别车辆的乘客状态；在渣土运输车场景中，AI视频技术可以自动监控超载情况。如果超载，我们可以和车企联动，控制ECU，强制车辆不启动。

当然，单纯依靠视频技术不一定能解决现实中复杂恶劣的天气条件，所以我们开发了雷视一体化系统。这些都是我们在技术上的探索和积累。

正是因为这些技术的积累，我们也创造了一些帮助行业发展的解决方案。我主要选择几个细分行业来分享，分别是校车、出租车、公交车。

校车

在校车运营过程中，有一个关于安全的典型场景——学生上下车的安全问题尤为突出。因此，许多国家立法规定，校车停车时，禁止社会车辆从学生停放的校车旁通过。

基于这样的场景，我们可以使用人工智能技术来部署执法设备。但如果只是执法，这种设备缺乏温度，所以我们在不断迭代升级技术。比如会有语音系统播报校车周围的车况，提醒学生注意安全；同时，尾部的警示灯也会提醒后方车辆不要违规穿梭。

至于智能校车，我们从2006年就开始做了。现在，整个校车的智能系统包括驾驶员行为识别、ADAS和校车警卫系统等应用。

出租车

在出租车方面，我们也会部署全套的安全管理方案。我们期望在出租车上部署一些特殊设备，帮助行业管理者真正执行管理规章制度，比如利用人脸识别技术防止司机打假。此外，还可以插入包括动态后验在内的管理措施，解决司机使用他人照片进行验证的问题。

除了乘客，司机的安全也需要保障。例如，如果司机在深夜或郊区开车时与乘客发生碰撞，或者他的人身安全受到威胁，AI系统将会识别并协助司机报警。

在智能租房方面，睿明科技的产品足迹已经遍布中国各大城市、澳门和阿联酋。在深圳，2018年一周有效监管42万次，处理违法驾驶案件600余起，摄像头还能看到后座乘客遗留物品，帮助追回失物5680件，金额26万元。

公共汽车

在公交场景下，随着AI技术的赋能，视频开始从“看得清”向“看得懂”发展，避免信息孤岛，进一步实现安全运营。此外，该系统还可以自检车辆故障并远程升级。

总之，很大程度上，如果没有技术手段，提高公交安全只能停留在口号上。

目前，我们已经在全球安装了160万套智能视频监控系统。我们发现，即使在法律法规严格的国家，也不可能完全杜绝司机的违规行为。而AI技术的介入，使得整个运输过程在一定程度上透明化，使得人与规章制度的博弈成为一个可以监督和评估的过程，也可以帮助运输公司选择更负责任、严格遵守规章制度的司机。

此外，针对重型卡车的“死亡弯月”问题，我们构建了基于AI的盲人行人全时预警系统。2018年，深圳有80多人因为“死亡半月板”问题丧生。作为一家从事车辆安全的公司，这些数字对我们触动很大。

这套系统主要部署在车辆尾部，帮助驾驶员识别“死亡弯月”中是否有行人。但是这个系统主要关注的是离车最近的生物，而不是车与车之间的碰撞。车身外部有一个扬声器，提醒人们远离汽车，同时也通过车内的系统告知驾驶员盲区的情况。

通过升级这一系统，2019年，深圳因这类情况死亡的人数大幅减少。

渣土车超载也是一大痛点。很多工地为了每趟车多运点渣土，会抬高渣土车的集装箱，给道路交通带来很大隐患。因此，我们部署了基于人工智能技术的集装箱识别系统。一旦车辆超载超高，我们可以和车企联动，限制车辆上路启动。

业内常说的“两客一危”包括公交车、旅游运输车、危化品运输车。所有人都认为这些车辆非常危险。虽然这些车辆的事故率远低于乘用车，但一出事就是大事故。所以政府期望通过政策、资金、企业参与来减少这些企业的安全事故。目前AI技术可以发挥很大的作用。

现在很多国际品牌都特别重视自己的运输安全，渴望用科技帮助自己提升安全运输管理水平，所以会主动拥抱一些新技术。

我希望这些……我们探索的新技术可以帮助整个行业。谢谢你。

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