科技发展，日新月异；科技兴警，永无止境。近日，公安部、科技部联合印发通知，部署推进科技兴警三年行动计划（2023-2025年），公安部、科技部将建立协同工作机制，全力落实科技兴警战略。不可忽略的是，中国智能交通行业的巨大发展潜力。“科技兴警”也必将为智能交通带来巨大商机，并带来产业的升级。

科技兴警：向科技要警力

发展数字交通、智能交通，要把实用和解决现实问题摆在第一位。城市交通拥堵一直都是城市治理的痛点难点。一直以来，各地公安交警对城市道路实施交通治理就是为了让交通出行者在遵守统一交通规则前提下，在有限道路时空资源追求交通出行畅通无拥堵。

但传统的单纯依靠人力警力在路口现场智慧疏导，是难以实现疏通保畅的目的的。如何向科技要警力，为基层一线实战提供有力支撑，实现从“汗水警务”到“智慧警务”的转变?

在公安交管工作的科技创新上，深圳一直走在全国的前列，深圳交警坚持开放共享、多元互动、协同共治的理念，不断推进交通管理智慧化升级。深圳交警在治理思路上，坚持让科技为交通管理赋能，无论是执法、治理交通拥堵、交通需求的管控还是交通安全等方面，深圳都走在“向科技要效益、向科技要警力”的时代前沿。

深圳交警在顶层设计绘制蓝图，按照“智慧+”新构想，打造由业务部门主导科技创新应用、科技部门提供平台支撑的新警务机制，促进智慧交通建设由碎片化向一体化方向发展。

科技兴警：以数据融合为抓手

人工智能大数据和云计算技术不断涌现，在科技兴警的背景下，智慧交通行业如何牢牢把握时代新机遇？

交通数据的汇聚、融合治理和共享应用，是智慧交通的根本基础。大数据驱动智慧新交管，数据时代智能交通变化的本质在于数据和智能的深度融合，构建交通认知模型，服务交通精细化治理。

大数据在交通领域应用在于掌控海量人口出行总量和特征规律，分解拥堵成因，预测交通状况，使得交通精细化管理更加科学高效。毫无疑问，数据是智慧交通发展的核心驱动力之一。但实现多源数据融合并非易事，也是当前交通数据应用的短板，数据价值密度低、应用深度不够，跨行业数据融合更是难上加难。

调查显示，在日均产生的10万+交通流数据中，超40%的数据不可用。针对海量的交通数据尚未充分利用，数据价值尚未完全释放的痛点，一些智能交通头部企业，不断强化大数据业务核心能力沉淀，加速推进交管大数据应用。

海信构建以“云脑”为核心的交通大数据平台，服务于交通管理、公交运营、公路管养、城市停车、枢纽运行五大行业，海信在大数据方面已构建起两大能力，其一围绕畅通、安全等7大类153个业务场景，积累了数百种业务应用模型，再者打造高效专业的建模工具，降低数据分析门槛，将建模周期由天缩短至小时，将过去靠人工不好发现、不易排查的安全隐患“一网打尽”。

精细化治理方面，千方科技助力交通运输部建成全国公路网运行管理服务平台，实现全国公路网运行态势精准监测和分析研判，支撑部、省、路段多级互联互通和业务协同。在省级和路段级层面，通过融合路网感知多源数据，千方科技打造了全要素路网运行监测和预警体系，以产品+数据运营服务的模式有效支撑路网拥堵治理、交通事件的预警与处置、货运保通保畅等重点工作。

科技兴警： 无人机赋能智慧交管

无人机作为极具优势的数据采集工具，是加快公安信息化的重要推手。目前，高速公路应急巡逻、路面巡查、养护巡查主要采用工作人员驾驶车辆到达现场的模式，日常用车成本高，特殊情况下人员有限，而车辆在高速上巡查时行驶速度又不宜过低，造成路面损毁现场拍摄取证较为困难，尤其在针对特大桥梁、高边坡等养护勘查作业中，道路本身环境复杂，若频繁停车、下车勘查、拍照取证将存在安全隐患，极易增加二次事故的发生风险，手机拍摄、录入，像素、性能差异数据准确度难以得到保证。

相对于人工巡查方式，无人机公路巡逻系统有着巨大的优势。由无人机自动机场、5G网联无人机、机载飞行大脑以及云端智能识别系统构成的无人机自动交通巡逻系统，实现无人机日常全自动巡逻。无人机通过实时机载AI获取巡逻第一视角视频图像，使用深度学习训练神经网络模型对视频中的车道线进行识别，并根据车道线在视角中的实时位置，调整无人机云台镜头，使得道路路面始终位于画面中央，精准锁定道路路面。

结语：

在科技兴警的探索途中，根据不同的场景和实际工作需要，不断开发更多更新更实用的功能，应用到交通管理工作去。在新一轮科技革命和产业变革推动下，智慧交通风口已至，。推动传统交通进入数字化、网联化、智能化和绿色化时代，政府和企业提早规划、谋篇布局为交通强国建设注入新动力。

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