在本次大会第二天的智能驾驶专场中，锐明技术 CTO 李恒带来了《AI 助力道路运输安全》的主题演讲。围绕着这个主题，李恒认为，道路上的安全挑战主要可以分为两类，第一类来自公共安全，包括乘客和司机之间的冲突；第二类来自驾驶安全，比如由司机疲劳驾驶引起的交通事故。
基于这些场景，锐明技术部署了全套的安全管理方案，其中 AI 发挥着至关重要的作用。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的道路情况；在出租车/网约车上部署AI技术，车内的语音和摄像头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，识别渣土车货箱是否有超载超高的情况。
以下为李恒的现场演讲内容，雷锋网(公众号：雷锋网)作了不改变原意的编辑和整理：
就锐明技术而言，我们希望用AI技术结合碎片化的安全场景需求，去解决目前存在的一些运输安全问题。我们也希望今天的演讲分享能够给行业带来一定的启发。
除了乘客，驾驶员的安全也需要得到保障。比如司机在深夜或者郊区开车时，与乘客发生冲突，或是人身安全受到了威胁，AI系统则会识别出来，并协助司机报警。
在校车运营过程中，有一个典型的关于安全的场景??学生在上/下车时的安全问题尤为突出。因此，很多国家都已经立法，当校车停下来的时候，社会车辆禁止从停车上下学生的校车旁穿梭经过。
业内常说的「两客一危」包含了大客车、旅游运输车和危化品运输车，大家都认为这些车辆很危险，虽然这些车辆的事故率远远低于乘用车，但是这些车辆一出事就是大事故。所以，政府期望通过政策、资金和企业参与的方式，降低这些企业的安全事故，目前来看AI技术能够起到了很大的作用。
那么，我们现在面临的道路运输挑战不外乎两类，一类是来自公共安全，基本上在于乘客和司机的冲突，或者是别有用心的人主导的一些报复社会的事件。另一类就是驾驶安全，即由驾驶员自身操作不当引发的安全事故。
当然，单纯靠视频技术可能没有办法解决现实里面复杂恶劣的天气条件，因此，我们研发了雷视一体系统。这些都是我们在技术方面的探索和积累。
从现在来看，自动驾驶距离实际使用还需要一段时间，许多协同技术也有待突破。因此，许多问题在较长一段时间内仍然会存在。所以，我们应该思考的是，目前已有哪些技术可以利用起来去解决当今人们面临的各种交通安全问题。
锐明技术以人工智能为核心，专注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。我们大量的时间都花在已经上路的车辆上、帮助这些车队和企业提升安全技术水平。
就商用车领域而言，公交、出租车/网约车、校车、环卫子行业都有着不同的安全场景挑战，如何把这些挑战和我们的产品和技术结合起来，这是我们正在做的事情??目前，我们主要围绕国内海外的运输企业做了大量的工作，希望在识别的场景里面，通过AI技术和其他技术相结合，帮助驾驶员和行业。
AI 技术在这一领域的使用又可以分为多种，包括路面感知、驾驶员行为识别、AI/TOF 客流统计、货载状态识别等。比如在公交车的场景下，AI 技术可以通过视频来识别车辆载客状况；在渣土运输车的场景下，AI 视频技术则可以自动监测超载情况，如果超载了，我们可以跟车企进行联动，从而控制 ECU，强制不让车辆发动。
正是因为有了这些技术积累，我们也打造一些解决方案来帮助行业的发展。我主要挑几个细分行业来进行分享，即校车、出租车和公交车。
校车
出租车
在出租车上，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专用的设备，帮助行业管理者真正做好管理规章制度的落地，比如用人脸识别技术进行驾驶员的防伪。此外，我们还可以穿插包括动态查岗之类的管理措施，来解决司机用他人照片进行验证的情况。
公交车
通过升级这套系统，2019 年，深圳由于此类情况而死亡的人数大幅降低。
总之，在很大程度上来说，如果没有技术手段，提高公交安全就只能留在口号上。
目前，我们在全球范围内安装了 160 万个智能视频监测系统。我们发现，即便是法律法规十分严格的国家，也无法完全杜绝驾驶员的违规行为。但是，AI技术的介入在一定程度上让整个运输过程变得透明，让人与规章制度之间的博弈，变成过程可被监督、可被评估的过程，同时也可以帮助运输公司选择更加负责，严格遵守规章制度的驾驶员。
除此之外，我们针对重型卡车的“死亡弯月”问题，打造了基于AI的盲区行人全时预警系统。2018年，深圳市因为“死亡弯月”的问题导致了80多条生命的逝去。作为一家从事车辆安全的公司，这些数字非常触动我们。
在公交车的场景下，在AI技术的赋能下，视频对车内状况开始从「看得清」到「看得懂」发展，规避信息孤岛，进一步实现安全运营。而且，系统还能对车辆的故障进行自检，远程升级。
这个系统主要部署在车辆的尾部，帮助司机识别“死亡弯月”里面有没有行人。不过，这套系统主要关注的是离车最近的生命体，而不是车和车之间的擦碰，车身外有一个扬声器来提示人们请远离车辆，同时也通过车内的系统告诉驾驶员盲区里的情况。
渣土车的超载情况也是一大痛点。为了每趟车次能够多运送一些渣土，不少工地会将渣土车的货箱加高，这给道路交通带来了巨大的隐患。所以，我们部署了基于 AI 技术的货箱识别系统，一旦车辆出现超载和超高情况，我们就可以跟车企联动，限制车辆发动上路。
智能出租方面，锐明技术的产品足迹已经遍布中国的主要城市以及澳门、阿联酋等。在深圳市，2018 年我们每周有效监督 42 万次，处理违规驾驶 600 多宗，摄像头还可以看到后座上乘客的遗留物品，全年帮助追回失物 5680 件，金额 26 万。
基于这样一种场景，我们就可以利用AI技术来部署一个执法设备。不过，仅仅只是执法的话，这套设备方法败坏温度，所以我们也在不断地对技术进行迭代升级，比如会有语音系统播报校车周围的车况路况，提醒学生注意安全；同时，车尾的警示灯也会提醒后方车辆不要违规穿梭。
而公交车、出租车/网约车、校车、环卫车这些垂直的应用场景又有各自的安全挑战。
编者按：2020 年 8 月 7 日，全球人工智能和机器人峰会（CCF-GAIR 2020）正式开幕。CCF-GAIR 2020 峰会由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办。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 40 周年，峰会一直致力于打造国内人工智能和机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的学术、工业和投资平台。
听了许多业界同行的分享，我体会到了一个激动人心的事实：自动驾驶正在加速朝我们到来。然而，与此同时，安全运输的压力一直存在。我们也一直在思考，如何去获得更美好的出行体验。
现在许多国际大品牌都特别重视自己的交通运输安全，也迫切希望能用技术来帮助自己提升安全运输管理水平，因此会主动拥抱一些新技术。
智能校车方面，我们从2006年就开始做了，现在整套校车的智能系统包括驾驶员行为识别，ADAS和校车守护系统等多方面应用。
希望我们探索出来的这些技术能够帮助到整个行业，谢谢大家。
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