提高道路交通管 理的智能化和现代化水平。 5.2 技术方案 1）系统架构 人工智能在交通领域业务应用白皮书 45 智能卡口/电子警察系统通常由前端路口单元、数据传输单元和 管理平台组成。前端路口单元由智能摄像机、辅助照明模块构成，实 现前端数据的采集、分析、处理、存储与上传；数据传输单元由有线 或无线通信设备构成，实现数据、图片、视频的传输与交换；管理平 台由数 包括频闪补光、爆闪补光、环保补光、红外补光以及无补光等。另外， 针对复杂多变的卡口场景，通常系统支持多种触发方案，如视频触发、 线圈触发、雷达触发等。 电子警察系统通常安装在道路交叉口（包括十字路口、T 字路口 等），抓拍远处的行车轨迹等证据，并对车牌号码、车牌颜色等唯一 辨识机动车的属性有较严格的识别要求，一般采用频闪补光并结合视 频触发的方式实现高清抓拍的功能。 4）视频算法方案 违法行为，输出违法事件记录信息。 5.3 主要功能 1）道路感知 系统的卡口功能通过对过往目标的数量进行统计，获取路口和路 段的车流量、饱和度、占有率等交通信息，为整体路况分析提供基础 数据。如果系统位于道路交叉口，可以向交通信号控制系统提供实时 交通数据，参与灯控路口的绿信比调整、绿波带参数调整，也可以向 交通智能诱导系统提供实时交通数据，参与区域交通诱导。 此外，系统可以及时识别道路拥堵及交通事故，并向相关部门推

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 口 24 个路口设置可变车道 76/58 条 76 条单向、双向绿波特性的道 路

配率，实现通信网络全覆盖和信息实时交互，以连续获取准确、足够的数据 用于判断和决策，保障系统运转。设备部署呈循序渐进的模式，即路侧由重 点路口拓展至城市全域，车端根据商用/乘用及前装/后装分类进行装配。此 外，路侧/云端应持续优化感知、计算和体验：1）在城市关键路口增配感知 设备及边缘计算设备；2）打造兼具低时延和安全性的统一云控平台。根据 中国汽车工程学会等预测，到 2030 年我国车路云一体化产业将突破 ....................................................................... 11 路侧：提升 C-V2X 路侧单元覆盖率，重点路口部署感知与边缘计算设备 .................................................. 11 车端：聚焦分类提升车载终端装配率 .............. 设施建设的“碎 片化”、“分散化”，导致无法连续获取准确、足够的数据用于判断和决策，因此在路侧和车 端进行相应的设备安装将是车路云建设的一大重点。 路侧：提升 C-V2X 路侧单元覆盖率，重点路口部署感知与边缘计算设备 路侧基础设施主要包括通信设备（路侧单元）、感知设备、计算设备： 1）通信设备：城市需部署 LTE-V2X 直连通信路侧单元（RSU）等在内的 C-V2X 设施，实

群异常聚集进行警告 对各监控点的统计人数进行汇总，在地图上显示； 并汇总各种统计报表 对监控点出现人群异常聚集超过阀值进行警告 智慧管理 – 车船调度管理 开放路段 SQL DB 主要路口、停车场入口 SQL DB 车流数量自动统计 主要道路实时监控 道路、停车场 SQL DB 自动识别车牌号码：实现收费自动管理。 车辆出入时车牌比对，确保车辆安； 与公安系统连接，发现报警车辆自动报 有泊位地图、资费的信 息；输入车牌号和预计 到达时间远程预约车位 景区主入口指示每个停 车场的位置和空余车位 停车场入口自动识别车 牌，预约车位的车辆可 引导到具体编号的车位 停车场内各路口，对无 预约车位的车辆指示空 余车位的方向 运用物联网和通信网络技术，结合远程监控系统，加强对景区车辆的状态监控和即时通讯能力 . 停车位感应器，自动 感应车位是空余还是 占用 智慧管理

以及鼓励投资于风险减少等措施来加强网络保护与信息安全。 AI的突破：保险行业的创新挑战与机遇 3 二 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问题都有哪些 在AI技术的驱动下，保险行业站在了充满机遇与挑战的十字路口。关键问题接踵而至，这些问题 不仅深刻影响着行业的运营模式，还在决定着未来的发展方向。面对这些问题，进行深入思考， 探讨有效的应对策略。 • 采取必要的精简：保险公司需要简化销售和运营流程，并消除不必要的步骤。险企可通过

车城网 全息路 口 路口智能管控 数据共享交换 智能运维管理 …… 某区智算中心项目 日志管理 仿真管理 存储管理

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“云+边缘”的边缘计算解决方案，把 AI 算力注入边缘，提升 AI 服务器的响应速 度，也大幅降低了网络运营成本。通过在网络摄像头上添加人工智能芯片，前端摄像头 可以实时对视频数据进行结构化处理。例如，设置在交通路口的摄像头可以提取车牌， 车型等汽车信息，和乘客数量，是否带安全带等乘客信息回传给数据中心，方便进行实 时分析，优化系统反应能力。根据智能化程度的不同，智能摄像机可以分为三个层次： 智能网络摄像机（Smart

扩展特征：多级缓存池化、资源灵活配比 超高可靠 灵活切分 大模型计算基础设施的挑战 小结 小结 CONTENTS 目录 超节点发展报告 02 当我们站在人工智能大模型技术飞速发展的十字路口，一个清晰的趋势已然浮现：大模型正沿着 “规模定律”不断演进，从预训练扩展到覆盖预训练、后训练、逻辑推理的全流程，其参数与集群 规模实现“双万” 跨越，行业模型落地需求专业化。 传统的服务器