在國務院辦公廳發布《深化收費公路制度改革取消高速公路省界收費站實施方案》的指引下，高速公路正逐步迎來智能化時代。
近日阿里云智能高速自由流項目負責人崔磊向21世紀經濟報道等記者介紹，在2019年12月，阿里云便在廣東省啟動了全國首個高速不停車收費AI稽核項目，即“高速自由流稽核項目”。目前已在廣東100多條、近一萬公里的高速公路全線部署阿里云的云邊一體方案，如今項目處于功能驗證、上線準備階段，預計年內正式上線。
“‘高速自由流稽核’技術可以保證‘撤站’后的高速收費更準確、高效，解決錯誤計費、重復計費等問題。”他指出。
據介紹，此項目采用了阿里云的AI視覺識別技術和達摩院“天曜”算法，通過還原多種路徑，進而反映車輛的實際通行和收費情況。
“通常情況下，插有ETC卡的OBU設備放在車輛上，行駛在高速公路上時，會與龍門架上的相關設備進行感應，產生一條通行流水，由此記錄下車輛的通行情況。”阿里云智能自由流項目工程師王璐解釋道，高速上的龍門架會給通過的每輛車拍照，這些照片將為推理路徑提供非常重要的證據。
基于這些數據和照片，阿里云的AI視覺識別、深度學習技術可以從海量視頻圖像中對車輛進行檢測識別，得到車輛高維全局特征信息，以及車牌、車型、顏色、品牌等局部特征信息；再通過時間、空間位置判斷，可得出一條更準確的路徑，這被稱為“多緯推理路徑”。即便是ETC識別出了故障，亦或駕駛員沒帶ETC卡，但在出口也可以準確、高效地收取費用。
廣東是交通大省，且流量龐大，日均車流量達到500萬。去年12月，全省ETC用戶量就已超過1800萬，發行總量排全國第一。
如此背景之下，一旦后臺技術支持跟不上，就容易出現影響正常交通運行的問題。比如今年1月“撤站”后，一些省市就出現了錯誤計費、重復計費、收費時間錯誤等問題。
其核心難點就在于對實時數據的及時收集處理。
王璐表示，一輛車經過1個門架會產生3-5張圖片，算上全省3000多個門架，日均產生的圖片量是上億張，若以一張圖片0.5M大小來計算，每天僅圖片產生的存儲量就能達到TB級。
“這樣規模的存儲量，又對實時性要求極高，如果將這些數據全部發送到一個數據中心處理，機器很可能會發生宕機的情況。”她續稱，其所在團隊給項目引入了邊緣計算技術，在距離高速路段龍門架位置更近的地理位置上部署邊緣節點服務器。
由此可以在邊緣節點就近對圖片提前進行智能化處理，再上傳至中心節點，在云端提供稽核服務能力。
“在廣東省域范圍內，我們部署了幾十個邊緣節點，涉及上百臺服務器，專門處理海量的圖片和通行流水數據。這些是AI稽核分析系統的數據基礎，可以真實地還原車輛的行駛路徑。”她表示，通過算法智能識別，系統在發現異常后將數據匯集到省中心，可以減少省聯網中心的壓力。
“自由流稽核”也是當前背景下主流的技術方向。在2019年世界交通大會上，交通運輸部公路科學研究院專家就已明確選擇，將自由流收費技術作為“撤站”后的關鍵支持技術。
當然這只是阿里云在智慧交通業務領域應用的一部分。據崔磊介紹，自由稽流核是與收費業務相關，對于高速路擁堵，阿里云還有相應的視頻上云、智能云控方案。
“除了在廣東省的北環高速有視頻云控方案，還有四川的繞城高速、浙江省的杭紹臺都使用了阿里云智能的云控平臺，可以幫助進行交通擁堵預測，如果出現事故，能夠預計多久會出現擁堵、長度多少、是否需要公路管理大隊提前干預進行疏導等內容。”他說道。
從宏觀來說，這些都是構筑起智慧化城市發展的微小章節。海通證券指出，阿里云ET城市大腦的創新應用只是起點，更重要的是數據將成為一項城市新資源，城市大腦將成為城市一項新的基礎建設，為社會源源不斷地產生價值，幫助解決僅靠現有基礎設施和生產力無法應對的城市發展問題，梯次化的深入數字經濟發展。
