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從“感知”到“認(rèn)知”,KuWeather發(fā)布首款智慧路網(wǎng)產(chǎn)品RWIS

2018-08-08 17:17 7412
近日,著名商業(yè)氣象服務(wù)商KuWeather推出一款智慧路網(wǎng)系統(tǒng)(Road Weather Information System,簡(jiǎn)稱 RWIS)。它不僅是國(guó)內(nèi)首款真正意義上的智慧路網(wǎng)產(chǎn)品,也是國(guó)內(nèi)第一個(gè)具有“認(rèn)知”能力的路網(wǎng)信息服務(wù)產(chǎn)品。

北京2018年8月8日電 /美通社/ -- 近日,著名商業(yè)氣象服務(wù)商 KuWeather 推出了一款智慧路網(wǎng)系統(tǒng)(Road Weather Information System,簡(jiǎn)稱 RWIS)。它不僅是國(guó)內(nèi)首款真正意義上的智慧路網(wǎng)產(chǎn)品,也是國(guó)內(nèi)第一個(gè)具有“認(rèn)知”能力的路網(wǎng)信息服務(wù)產(chǎn)品。

路面積水、積冰及能見度等路面條件對(duì)行駛影響巨大
路面積水、積冰及能見度等路面條件對(duì)行駛影響巨大

“感知”和“認(rèn)知”,一個(gè)字的差別,在“偽人工智能”和“深度人工智能”之間劃出了一道巨大的分水嶺。

這條分水嶺的存在,是冷酷的,但卻極為有意義。它在在資本冷靜的時(shí)候,顯出哪些公司在裸泳;也在技術(shù)進(jìn)行真正商用的時(shí)候,無情地撕裂一切虛假的泡沫和拙劣的尾隨仿制。

在智慧路網(wǎng) -- 這個(gè)人工智能的大熱領(lǐng)域,這條分水嶺也在迅速的發(fā)揮作用,展現(xiàn)著歷史的進(jìn)程。

智慧路網(wǎng),旨在智慧預(yù)測(cè)道路狀況,特別是預(yù)測(cè)路面的濕滑、積水積冰、冰水混合、融冰融雪、團(tuán)霧等不利行車條件,從而全面引導(dǎo)行駛。很容易看到,對(duì)駕駛?cè)藛T、交管部門、路政部門、市政部門、地圖導(dǎo)航等應(yīng)用而言,智慧路網(wǎng)存在著巨大的商業(yè)價(jià)值。

然而在市面上,目前幾乎所有的路網(wǎng)產(chǎn)品仍然都屬于“感知”的范疇,可稱為周圍產(chǎn)品。

“感知”型路網(wǎng)周圍產(chǎn)品 -- 被動(dòng)而低效、機(jī)械而失能

“感知”,就意味是被動(dòng)的、機(jī)械的。大致來講,目前的路網(wǎng)周圍產(chǎn)品方案主要有兩種。一種是通過視頻監(jiān)控的手段、通過圖像識(shí)別技術(shù)去實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)道路的積水積冰等狀況;另一種是通過天氣預(yù)報(bào)(哪一段路、在什么時(shí)候要有雨或者雪落在它身上,哪一段路會(huì)有霧、能見度低等)對(duì)不利條件進(jìn)行匯總,進(jìn)而以空中會(huì)發(fā)生什么直接機(jī)械式地映射為對(duì)路面的預(yù)報(bào)。這種方案的缺陷是巨大的。

被動(dòng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控其實(shí)已經(jīng)滯后,況且監(jiān)控?zé)o能力部署到足夠的密度。一個(gè)河北初冬的節(jié)假日,攝像頭的圖像識(shí)別出一條高速公路上由于低溫過程出現(xiàn)了積冰,管理部門發(fā)現(xiàn)這一情形,決定封路。但在此時(shí),已經(jīng)有極多車輛通過收費(fèi)站高速駛向積冰路段了,這些車輛將無從避免這巨大的風(fēng)險(xiǎn)。而同時(shí),在貴州的高速公路上,兩個(gè)交通監(jiān)控相隔五十公里,就在這兩個(gè)監(jiān)控之間,半徑只有一公里能見度卻只有十米的團(tuán)霧出現(xiàn)了。具有高速駕駛經(jīng)驗(yàn)的司機(jī)都明白,團(tuán)霧是高速連環(huán)追尾的較大殺手。

機(jī)械的映射預(yù)報(bào)則會(huì)帶來管理部門的誤判進(jìn)而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)損失。山東青島某路段,根據(jù)溫度和降水的天氣預(yù)報(bào)匯總來看,凌晨會(huì)積冰,于是通知交管部門封路一日。但實(shí)際情況卻是:該公路的路面材料比熱特性導(dǎo)致融化和蒸發(fā)過程極快,至天亮早高峰之前路面已干燥。白白帶來許多經(jīng)濟(jì)損失和效率。

作為一家博士學(xué)歷占比50%以上、專注出行領(lǐng)域的商業(yè)氣象服務(wù)商,KuWeather 認(rèn)為,真正的智慧路網(wǎng)產(chǎn)品必須達(dá)到“認(rèn)知”的層面。

“認(rèn)知”型智慧路網(wǎng) -- 主動(dòng)學(xué)習(xí),深度認(rèn)知

把一條道路比喻成一個(gè)人,讓它去學(xué)習(xí)和認(rèn)知,然后它的認(rèn)知經(jīng)過矯正,就會(huì)越來越能準(zhǔn)確推斷未來。

首先,它學(xué)習(xí)自己的身體和生活環(huán)境:道路的建成標(biāo)準(zhǔn)、用料材質(zhì)、比熱、坡度、斜面、周圍的山體、湖泊等等,進(jìn)而知道了自己的身體(路段)在什么條件下會(huì)有什么樣的過程(積水、融冰等等);隨后,把未來的天氣要素(風(fēng)溫壓濕降水等等)作為它推斷自己未來的信息;最后經(jīng)過深度的認(rèn)知矯正和重復(fù)學(xué)習(xí)使它的推斷能力達(dá)到最優(yōu),道路便具有了主動(dòng)對(duì)自己未來的“認(rèn)知”了,也徹底避免了“被動(dòng)”和“機(jī)械”的問題了。

順應(yīng)以上,KuWeather 依托其獨(dú)特的“數(shù)據(jù)科學(xué)家 + 氣象專家 + 數(shù)學(xué)專家”這一人工智能團(tuán)隊(duì)組合,將深度學(xué)習(xí)、物理模式與數(shù)學(xué)算法相結(jié)合,歷時(shí)2年,終于打造成功了路網(wǎng)信息系統(tǒng)(Road Weather Information System,簡(jiǎn)稱 RWIS)。

KuWeather RWIS -- 創(chuàng)新、壁壘、價(jià)值

路網(wǎng)信息系統(tǒng)(RWIS)可以提供路面狀況及實(shí)時(shí)提醒
路網(wǎng)信息系統(tǒng)(RWIS)可以提供路面狀況及實(shí)時(shí)提醒

KuWeather RWIS 不僅是國(guó)內(nèi)首款真正意義上的智慧路網(wǎng)產(chǎn)品,也是國(guó)內(nèi)第一個(gè)具有“認(rèn)知”能力的路網(wǎng)信息服務(wù)產(chǎn)品。

KuWeather RWIS 對(duì)道路表面的干燥、濕滑、積水、積冰、積雪、冰水混合態(tài)、融冰、融雪、霜提供預(yù)測(cè),也對(duì)道路前方能見度、團(tuán)霧等進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)要素全面,幾乎涵蓋所有影響行駛安全和路線規(guī)劃所需要素。既能夠用于地圖導(dǎo)航的企業(yè)和用戶進(jìn)行行駛路線規(guī)劃和駕駛行為提醒,也方便市政部門的積水處理、交管部門的道路關(guān)閉等等決策。

該系統(tǒng)具有高技術(shù)壁壘和準(zhǔn)確性、強(qiáng)時(shí)效性以及高分辨率的特點(diǎn)。

KuWeather RWIS 預(yù)測(cè)要素的全面建立在多維數(shù)據(jù)支持、高復(fù)雜深度學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)上,并且使用具有獨(dú)立知識(shí)產(chǎn)權(quán)的探測(cè)終端不斷矯正 RWIS 的自我學(xué)習(xí),使得準(zhǔn)確率機(jī)器全面優(yōu)異。具備算法和硬件雙技術(shù)壁壘。

KuWeather 路網(wǎng)信息系統(tǒng)(RWIS)具備算法和硬件雙技術(shù)壁壘
KuWeather 路網(wǎng)信息系統(tǒng)(RWIS)具備算法和硬件雙技術(shù)壁壘

同時(shí),RWIS 預(yù)測(cè)時(shí)效長(zhǎng)達(dá)48小時(shí),任意道路48小時(shí)內(nèi)的表面行駛條件均能夠被以高準(zhǔn)確度預(yù)測(cè)。無壓力支持 C 端用戶、商業(yè)企業(yè)和政府部門的各類不同場(chǎng)景需求。

除此之外,RWIS 的服務(wù)模式為對(duì)道路進(jìn)行公里級(jí)別預(yù)測(cè)。以極低運(yùn)算成本解決了高成本硬件布設(shè)不足的難題,也滿足了道路精細(xì)引導(dǎo)、精細(xì)管理的需要。

隨著我國(guó)由交通大國(guó)向交通強(qiáng)國(guó)的轉(zhuǎn)換,交通道路的人工智能開拓出了巨大的體量和市場(chǎng)空間。而隨著經(jīng)濟(jì)換擋換結(jié)構(gòu)和資本日趨理性,泡沫蕩滌,強(qiáng)者展露。KuWeather 將為中國(guó)交通強(qiáng)國(guó)路上提供更多可能。

消息來源:KuWeather
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