闪马智能深耕多模态AI交通算法，助力智慧交通“跑”起来

日前，2022世界人工智能大会召开来自世界各地的顶尖科学家，学者，知名企业家齐聚这场极具影响力的AI行业盛会，聚焦人类，科技，工业，城市与未来五大元素，拥抱超宇宙时代的未来城市景观，深度诠释本次大会主题智联天下，无界由盛远mdash Intelligence创始人兼CEO姚鹏受邀出席WAIC滴水湖AI夜话暨AI开发者创新论坛，以多模智慧分享未来，mdash智能交通多模态应用的过去，现在和未来发表主题演讲，与来自学术界和产业界的嘉宾共同探讨AI在智能交通中的应用与实践

姚鹏认为AI本身不是一个产业，需要和各行各业结合，从生产力上转化技术有了技术服务场景，从需求出发，技术服务行业的应用在当前尤为显著多式联运广泛应用于智能交通无论过去，现在还是未来，山马智能都将持续迭代多模态AI交通算法，强化多模态视觉感知，结合数据分析，构建应用场景数字化基础，逐步改造升级原有治理模式，打造未来城市

光线融合，多模态AI流量算法赋能行业升级

根据消息显示，以往利用摄像头识别交通事件的模式并不适合雨天，夜晚，大雾等特殊情况一些城市将使用雷达代替摄像机虽然在低能见度下可以达到较好的识别效果，但通常无法像照片一样展现真实场景所包含的丰富信息此外，传统雷达可以提供所有接近实体的运动和位置信息，但很难可靠地区分不同模式之间的差异

姚鹏说闪马智慧可以用摄像头+雷达多模态视觉感知可以以融合的形式实现，可以准确解决传统摄像头监控交通模式遇到的问题，实现更可靠的交通管理。

解决痛点闪马智能采用整体集成+目标级集成的方案，基于云+边缘的计算模式，构建云—边缘集成架构可应用于路口，路段，隧道，高架道路的电子警察摄像头，卡口摄像头，球监，枪监等边缘智能盒子设备的高清视频接入，实时获取多维信息，突破传统壁垒，让交通管理更加精准高效

打造多模态解决方案，服务交通全生命周期。

与单一模式感知相比，多模式融合感知在评估物体属性，提高物体识别准确率方面具有明显优势经过多年的发展，多模态被认为是未来人工智能非常重要的一个方向，也被应用到各个行业

As AI+流量行业的引领者，山马智能利用多模态技术，为城市交通打造多种痛点实现实时，全面，系统，精确，科学的路网管理，促进城市交通管理水平的整体提升山马智能多模态全时路网增加时间序列信息和路网空间信息，融合多模态信息，采用云边一体化架构，覆盖从雷视融合，交通流量，事件态势显示，交通组织，交通安全评价，改善措施，有效性监管的全生命周期流程

目前，山马智能全时路网解决方案深入路口管理，路段管理，桥梁管理等六大场景，保障道路安全畅通，加速城市数字化转型未来，闪马智能一系列公共服务的数据资产将沉淀在智慧城市空间的底层平台上，针对不同的管理需求进行综合分析，以更加逼真的3D渲染展现和雕刻数字世界，帮助政府更好地进行城市设计和道路规划，解决交通拥堵等城市病，打造更加智慧的数字城市空间