区改造的 需求。 总体目标 该系统支持园区来访人员快速登记、 人脸授权快速下发前端设备， 实现访客 快速授权通行及管理。 该系统需支持前端摄像机及门禁、 人闸人脸抓拍、 人脸检测识别、 人脸抓拍 图片存储和上传等功能，支持 1：N 人脸比对，能够满足园区内部人员快速通行 及外来陌生人 /黑名单人员入侵报警。 系统可将前端录入视频及图片存储为结构化数据，案件发生后可通过人脸、 人体 摄像机、人脸门禁、人 行闸机和后端平台业务系统实现人脸底库批量下发、 人脸识别核验快速放行、 陌 生人 /黑名单人员预警，人车物体貌特征速查等功能，采用本系统可极大提升园 区安全布控，提升业主通行效率， 亦可提升园区物业管理水平， 为园区品牌赋能。 总体构架 智慧园区 AI 布控方案有三部分组成： ? 访客预约： 用于访客快速预约登记及园区活动范围授权。 ? 陌生人 / 黑名单人员预警： 采用白光补光，补光灯亮度支持手动、自动调节，光线柔和 ? 基于深度人脸识别算法，精准定位目标人脸 360 个以上关键点位置，并提 供 1:10000 人脸识别能力 ? 通过人脸识别算法快速采集人脸信息，用户通行时只需刷脸即可完成身份 验证 ? 最大支持 100000 用户， 100000 张 IC卡，10000 人脸库，支持 JPG、JPEG格 式图片导入人脸照片， ? 人脸验证准确率≥ 99%，1：N

前 言 人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的新赛场，已经成为抢 占未来发展先机的重要突破口。随着人工智能发展进入新时期，如何 落地应用、与实体经济融合，成为当前产业关注的重要议题。 交通行业关系国计民生，建设交通强国不仅是建设社会主义现代 化强国的内在要求，也是顺应世界交通发展大势的客观需要。国家及 相关部委先后印发多项政策文件，立足全局统筹推进交通强国建设， 大力发展智慧交通。 本报告以人工智能对交通业务的赋能为切入点，系统梳理人工智 能在交通领域的技术现状、典型应用、产业生态，总结业务发展面临 的挑战，展望未来发展的趋势，并附上当前典型的应用案例和赋能场 景，为进一步推进人工智能和交通行业的深度融合提供参考。 本报告于 2020 年 9 月发布第一版。 目 录 目 录...................................... （三）人工智能对交通领域的赋能作用 随着交通行业信息化、数字化的推进，各类交通参与要素在交通 运输活动中生产、交互、存储了海量的交通信息，交通信息广泛存在 于各类参与要素、各类运输方式以及运输周期的各个阶段之中。人工 智能的核心环节包括智能感知、数据认知和反馈控制，通过对交通信 息的采集、分析和控制，从感知、认知、行动等层面赋能交通行业， 提升交通安全、改善运行效率、实现节能减排。

五部委政策指引、试点企业及城市落地，车路云一体化有望全国推行 今年 1 月，工信部等五部委给予顶层政策指引，正式启动车路云一体化城市 试点工作。我们看到，近期试点工作正有序落地：1）首批 9 个进入智能网 联汽车准入和上路通行试点联合体已确定；2）京杭武等重点城市陆续发标， 完整 20 个首批试点城市名录已发布。本次试点在此前车联网先导示范项目 发展的基础上，首次将试点范围拓展至城市全域，我们认为意义在于：探索 并推出一 金溢 科技；2）路侧单元及车载终端：高新兴、移为通信、鸿泉物联、中兴通讯、 华砺智行（未上市）等；3）无线通信模组：广和通、移远通信、美格智能； 4）边缘计算单元：莱斯信息、东土科技等；5）云平台：通行宝、启明信息、 莱斯信息等；6）通信服务商：中国移动、中国电信、中国联通；7）高精地 图及定位：四维图新、中海达等。 风险提示：1）地方政府推进不及预期；2）场景需求及商业化不及预期；3） 本 ............................................................................................. 26 通行宝（301339 CH） ......................................................................................

为满足大型会场、社区等出入口人员管控需求，持居民身份证的公民 可以通过身份证和人脸识别技术自助通过闸机通道，也可实现现场采 集多生物信息与本地信息库进行黑白名单身份核验功能；提供工作效 率的同时，又避免了冒用他人身份通行的行为发生。 应 用 介 绍 渠 道 优 势  提高出入体验，简化验证流程  多等级人员权限设置系统，方便多种人员复杂场景  先进的人脸识别算法，人脸识别准确率高达 99.7%  人脸识别系统应用整体解决方案 交通行业的应用场景和市场规模 交通领域主要应用场景在于安检口及检票口闸道的人脸识别设备“闸机”部署。包括机场、火车站、汽车站、码头等地 点。前期高铁站、机场等场景落地较快，按照单个闸道通行设备 10 万元，每个站点平均 10 个闸道替换需求计算，市 场规模 7.2 亿元左右，如果考虑后续在普通火车站及长途客运站等场景的替换，整个市场规模有望超 50 亿元。 人脸识别设备在交通行业的市场规模： 人脸识别设备在交通行业的市场规模： 据统计交通行业各应用比： AI 智能 + 人脸识别系统应用整体解决方案 金融行业的应用场景和市场规模 金融领域目前人脸识别产品主要用于银行人脸比对、刷脸开户、刷脸取款等方面，因此人证比对设备需求较强。目 前国内已经有包括农行、建行、民生银行等多家银行讲人脸识别引入到不同的业务环节。 按照单台设备 2 万元，每个网点配备 2 台设备计算，仅大型商业银行市场规模就可达到 28 亿元，整体市场规模

多源数据优化信号控制成效 87% 方案准确率 重点路段监测调优 320S 主干路通行时间 12 条主干路检测 2.4Km/h 通行速度 9% 拥堵指数 36S 路口平均延误 450 路 信号机接管 交通组织优化 量入为出，均衡控制 16/39/24 条 交通组织精准实施 潮汐现象自动识别、绿波特性单双兼顾、区域通行全面掌 控 16 条具备潮汐特性的道路 39 个潮汐特性比较明显的路

引领期 方向 蓝图 契机 2019 年 9 月 19 日，国务院印 发了《交通强国建设纲 要》， 统筹推进交通强国建 设。 2020 年，新基建写入国 务院政府工作报告。 交通行业处于数字化转型的拐点期， ICT 技术与交通业务深度融合是发展趋 势 2 万亿欧元复苏计划， 其中 1.1 万亿，新建 2 万公里高铁 网，联通欧盟各国首都。 截止 2020Q2 ，政府对航企的补助和贷款已累计 流程 机制 创新 理念 传统 模式 7 7 交通行业 数字化进程 基建漫长 周期 ICT 快 速迭代 投入 产出 提升 体验 1. 态势感知预测预警能力弱。缺少一体化运行监测预警 ，缺乏对全市综合交通运行指标实时监测预警 ，全局交通态势 收费站出入口 服务区 施工管制 交通事故 周期性道路拥堵从 偶发性道路拥堵 交通诱导信 息发布 警情 指挥处置 交通资源优 化调整 交通组织优 化方案 车辆 通行管控 交通缓堵政 策法规 视频 监 测 预 警 安 全 运 维 运 营 大 数据 AI IoT … … 16 多维数据支撑 车厢 /

新连接 线上线下，全域互联 云 Mall 文旅小程序 新保障 稳定易用，安全风控 腾讯云安全 六大能力为文旅企业带来全新数智升级服务 新洞察 人地数据，精准洞察 新体验 沉浸互动，刷掌通行 新动能 AI 引擎，智慧服 务 AI 大模型知识引擎 VR 大空间体验 微信刷掌 AIGC 智能创作 方略人群洞察 文旅客情大数据 微信生态运营规划 用户管理中台 CDP 腾讯云计算 景区实时客流监测、热力分布 04 安全性强 表皮掌纹、皮下静脉伪造难度大，可以支持金融支付的高安全要求 身份识别 入住预授权押金 新体验：去繁从简，以刷掌焕新游园新方式 酒店入住 刷掌入园 纪念品购物 专属通道快速通行体验 刷掌支付 开放对接层 : 通过开箱可用的应用模版、原子能力 2 种形式对外提供服务，方便不同开发能力的客户 / 伙伴接入 知识 引擎 模型配置层 : 支持模型灵活切换，可根据自身业务需求选择适用不同场景的、不同能力的底层模型

【交通行业】中国电子云通过专业知识库数据检索、场景化的数据分析和语音交 互大屏操作，赋能湖北楚天高速公路实现了隧 道应急智能管控、交通拥堵智能管控、 证券研究报告|公司动态报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 11 交通态势预测、交通事件智能管控、道路阻断影响预测和业务报告智能生成，未来 双方将继续深化合作，打造交通行业知识大模型。

接口 数据共享交换 数据适配 数据转换接入 数据交换 数据版本控制 数据维护 统一数据管理 统一用户认证 统一外部接口 服务层 设施管理 能耗管理 资产管理 综合安防 环境空间 设备管理 便捷通行 应用层 智慧园区整体架构图 运 维 管 理 安 全 管 理 运 营 管 理 标 准 规 范  精准管控 数据驱动园区运营， 管理精准化，科学 决策。  智慧分析 运用大数据、

DeepSeek 应用方案后，乘客流量预测将成为城市公共 交通运营中的核心环节。为了实现精准预测，系统需具备高效的实 时数据处理能力，能够从多种数据源中采集信息，包括公交卡刷卡 记录、地铁闸机通行数据、移动支付平台的使用情况以及社交媒体 和地理位置服务的相关数据。通过对这些多源异构数据的整合与清 洗，系统可以构建出一个动态更新的乘客流量数据库。 为了提升预测的准确性，系统应采用机器学习算法，如时间序 队结构 和人员配置至关重要。首先，应设立项目管理办公室（PMO）， 负责整体项目规划、进度控制、资源协调和风险管理。PMO 由项 目经理、项目助理和质量管理专家组成，项目经理需具备丰富的交 通行业经验和技术背景，能够统筹全局并协调各方资源。 其次，组建技术开发团队，负责 DeepSeek 系统的设计、开发 与测试。该团队包括系统架构师、软件开发工程师、数据科学家和 测试工程师。系统架 热点区域，进而动态调整运力分配，减少乘客等待时间。 其次，DeepSeek 能够与智能交通信号控制系统深度融合，实 现公交优先通行的自动化调度。通过与实时交通数据的联 动，DeepSeek 可以预测交通流量变化，优化信号灯配时方案，确 保公交车在关键路口获得优先通行权，从而提高整体运营效率。例 如，在某个路口，当公交车接近时，系统可以自动延长绿灯时间或 缩短红灯时间，以确保公交车顺利通过。