路網持續(xù)擴張，但感知智能化短板明顯。交通運輸部《新基建行動方案》要求打造“監(jiān)測調度管控應急服務”一體化平臺；七部門《“人工智能+交通運輸”實施意見》明確到2030年示范通道通行效率提升20%、應急效率提升30%。
但現實落地仍存難題：路面異常事件發(fā)現滯后，依賴人工事后調閱視頻復核確認；大流量路網調度多憑經驗，跨主體協同難度高。廣東已在日常日均超 600 萬車次的高速路網，建成 “一張網” 智慧中樞開展擁堵與異常預判，行業(yè)共識已然清晰：路網管控的下一程，是算法驅動的主動管控。
方案痛點
隱患感知偏慢，告警發(fā)現滯后
傳統監(jiān)測識別能力不足，依賴人工調閱復核，告警確認滯后，錯失黃金處置窗口。
特殊場景多樣，管控能力受限
危化車標識污損遮擋易漏檢，夜間、雨霧低能見度場景感知能力衰減。多系統割裂，聯動處置不暢。
業(yè)務負荷過載，人工管理承壓
車流規(guī)模龐大，事故、故障、惡劣天氣事件頻發(fā)，人工管理逼近能力極限。
應急響應遲緩，處置效率偏低
告警確認后，上報、派單環(huán)節(jié)多、鏈路長，調度響應慢，易引發(fā)二次事故
方案價值
提升路網通行安全
7×24云邊AI巡檢替代人工，快速識別貨車占道、路面拋灑、危化車闖入，縮短接警處置時長。
賦能業(yè)務協同執(zhí)法
自動識別違規(guī)并留存抓拍證據，打通多運營主體數據，支撐跨部門協同。
降本增效智慧運營
AI遠程全域監(jiān)管，減少巡檢車輛與現場值守人力，盤活存量監(jiān)控硬件。
方案詳情
方案亮點
云邊端協同，實現資源統一管理
云邊端協同架構，中心云承載省級算力，邊緣側利舊設備自動化運維，端側超融合快速部署，形成全域統一資源管理。
多模態(tài)大模型二次復審降誤報
雙模態(tài)識別架構，復雜場景準確率從65%提升至85%以上，降低光線天氣干擾帶來的誤告警。
利舊存量設備快速部署
兼容原有監(jiān)控設備，支持分布式/中心集群部署，無需大規(guī)模施工，盤活存量硬件。
打通數據壁壘，多方協同聯動
破除多運營主體數據壁壘，實現路側感知數據匯聚共享，打通告警-處置完整業(yè)務鏈路。