过去交通信息化建设简单概括就是设备+网络+机房，本质是IT建设， ITS的属性其实较低，过往传统ITS厂商基本不需要交通专业背景的。所谓的交通信息化，更多是通过中心软件管理外场设备和内场执勤人员。

随着交通需求的不断增加，一二线城市基本上都出现了交通供需矛盾日益突出的问题，每个城市交通管理部门也都陆续培养出了为数不多的交通实践专家，能从经验积累和反复实践角度去解决一些交通专业性的问题，比如优化交通组织、优化信号配时、优化路口溢出或Grid Lock问题等。不过能从事这样工作的实践专家很有限，那就需要有相应专业性的软件产品来协助弥补专业人员短缺的问题。

商汤科技智能交通产品线总经理郭海锋呼吁：要把技术纵深到交通业务运营中去迭代。这里的纵深技术，不是简单地把某个理论方法或某项技术拿来即用，而是需要花很多时间在工程环境下进行打磨实践。

近两年，商汤科技一直在探索智能交通AI运营。在赛文交通网Tvoice栏目中，就交通业务运营问题与郭海锋进行了深度交流，同时了解了商汤科技近期的发展动态。

Tvoice：过去半年，工作中思考最多的问题是什么？

郭海锋：两方面，业务和破局点，或者用这次大会的主题词叫创局。

先说业务，因为商汤智能交通业务涵盖了大交通，包括城市道路、高速公路、地铁、高铁，涉及的内容确实比较多。对我而言，既要在宏观层面想清楚整体的业务方向，又要在微观层面想清楚聚焦到哪些技术、打磨什么样的产品。因为对企业而言，产品是资源投入的主要载体，所以我们要把这个载体的形态、定位、解决什么样场景下的问题，产品生命周期能有多长等都要考虑好。

宏观业务方向上，要想清楚行业发展的方向，市场的需求变化，结合商汤积累的技术基础，怎么样找到切入点或破局点。其实大交通虽然包含的场景非常多，但抽象来看也有很多共性的东西。比如从业务属性看，基本都遵从建设、运维、运营这样几个大的方向；从技术角度看，也基本上可归纳为感知、分析、控制、决策、评价。这些方向性的东西想清楚后，就要看怎么落地了。比如建设层面我们能做什么，运维层面能做什么，运营层面能做什么。

应该说，这些问题不仅仅是我上半年主要思考的，可以说是一直萦绕在我脑子里的吧。

Tvoice：您曾经提到，交通行业其实真正呼唤的是通过纵深的技术来解决交通业务日常运营的问题。请问纵深的技术如何理解？商汤是如何解决交通业务运营的问题？

郭海锋：这是一个非常大的系统性问题，可能要分几个层次来解释。

首先，我们过去交通信息化建设简单概括就是设备+网络+机房，本质是IT建设， ITS的属性其实较低，过往传统ITS厂商基本不需要交通专业背景的，因为整个项目建设实施，基本上没有涉及什么交通工程专业知识，也不需要什么纵深技术，只要能解决远程连通设备，能远程查看和管理设备就OK。所谓的交通信息化，更多是通过中心软件管理外场设备和内场执勤人员。

然后，随着交通需求的不断增加，一二线城市基本上都出现了交通供需矛盾日益突出的问题，每个城市交通管理部门也都陆续培养出了为数不多的交通实践专家，能从经验积累和反复实践角度去解决一些交通专业性的问题，比如优化交通组织、优化信号配时、优化路口溢出或Grid Lock问题等。不过能从事这样工作的实践专家很有限，那就需要有相应专业性的软件产品来协助弥补专业人员短缺的问题。

我讲的这些工作，基本上就涉猎了交通运营的范畴，英文叫Traffic Operation。其实，围绕Transportation and Traffic Operation，在交通专业领域积累了很多理论和方法，交通专业出身的学生，从本科到硕士博士，系统学习的都是有关Traffic Operation的知识。

但比较讽刺的是，过往交通专业出身的学生，很少有进入一线从事技术产品或交通管理工作的，因为没有需求。为什么没有需求呢？因为过往没有重视交通运营工作，或者说只是在局部点上做些交通运营的工作，需求很少。

近几年，各地开始推进交通数字化，可以说交通数字化这几年让交通工程背景的从业人员赶上了一波红利。那为什么这几年突然需要有交通专业知识的人了呢？原因也很简单，因为数字化要把交通管控的业务流程数字化，或者直白地说要数据化，要从交通专业角度通过数据的方式对交通本身进行刻画，无论是简单的交通指标刻画，还是复杂的交通管控决策或方案的制定，都需要一定的交通专业知识。

这个过程，并不是IT背景的人简单的看两眼文献，或补一下交通知识就能完成的。因为既需要有系统的交通专业知识，同时还需要对一线交通业务流程和职能部门的划分等有很深的了解，才能把专业维度的运营工作落地。

这就是我提的，要把技术纵深到交通业务运营中去迭代。这里的纵深技术，不是简单地把某个理论方法或某项技术拿来即用。因为过往交通工程教科书或学术Paper中的技术方法很多也都是脱离实际的，那些技术方法只能作为思路层面的参考，很难当做工具直接使用。

所以，我们在实际进行Traffic Operation过程中，需要花很多时间在工程环境下进行打磨实践。这也是为什么这几年很多极客进入交通领域按照极客思维推进时会经常受挫的原因。

商汤在这方面走得比较务实，我们是先找一个实验局点，投入资源部署工程环境，然后在这个工程侧真实环境下打磨技术和产品。

过往的产品，基本上都是围绕设备进行研发，软件是否好用，也基本上以是否能联通设备为评判依据，所以过往本质上是在生产“物质产品”。现在，我们不仅仅面对的是要把设备联通起来，还要面对通过设备生产的数据在整个交通运行系统中意味着什么，要把数据准确地进行分析和使用，在数据之上去创造产品，然后让这个产品能像专家一样去管理交通或控制交通，这个交通不是单个的车或人，而是一个动态复杂的社会系统。

所以，这本质上要求我们生产的其实是“智力产品”，这个“智力产品”生产的过程就对人员要求很高。换句话说，要有一群不同专业知识背景的人进行精细分工和紧密合作才能完成这个工作。比如，需要大量AI算法人员、交通算法人员、软件开发人员、交通工程人员、甚至是一线出身的交通实践专家。

目前，我们都是结合实际的工程环境，聚焦在交通运营中的几个核心场景，研发的都是具有专业属性的交通AI产品，前面我已讲过，目前主要是围绕交通感知、交通数字底座、交通安全、交通控制、交通智库等。

Tvoice：商汤科技业务涵盖智慧商业、智慧城市、智慧生活、智能汽车四大板块，智能交通在商汤整个业务板块里面的重要性如何？有哪些投入？

郭海锋：智能交通属于商汤智慧城市这个大板块，其实公司在交通这个业务方向上一直投入比较大，已有4年的持续研发投入了，接下来我们也会在平台产品、边端产品和专业软件方面继续投入。

我这里说几组商汤在交通领域的数据。

在地铁行业，进出站无感通行产品，已落地全国30多个线路，累计有640多个地铁站在应用，目前全国地铁站数量是6000+，商汤这个产品占了市场1/10，在这个细分领域，市场占有率目前是第一的。

高铁行业，像京沪高铁全线应用了商汤高铁4C产品对接触网进行AI安全巡检，现在这款产品已累计分析了50+线路共计约2万公里，具备检测150种安全项检查能力，在这个细分领域，商汤这款产品在检测种类和检测精度方面也都是领先的；

交管领域，商汤的交管集指产品也落地了20多个城市，其中交通AI平台累计接入近10000路视频，今年我们也参与了好几个城市级体量较大的交管项目。

并且，在交管领域，我们现在具备了大规模视频分析、交通感知、交通决策、交通控制、交通安全等几方面的专业级产品能力。我所说的专业级产品，包含了两个维度，一方面是在AI维度我们的产品是专业的；另一方面是在交通工程或交通专业角度，我们也是专业的。

因为目前，商汤智能交通团队很多都是交通工程专业出身，我们在这个方向的定位就是做专业级交通AI软件产品。把交通工程和AI技术进行深度融合，在这方面我们的投入比较大。

客观来说，交通领域，很少有企业投入资源做专业性质的软件，因为这个门槛比较高，首先对人才的要求就比较高，另外过往的市场需求和关注点都在外场设备建设上。但现在无论是从交通管理精细化角度，还是所谓的数字化，都需要有专业深度的“智力产品”来协助我们的大脑，或者说增强管理交通的能力和质量。

高速领域，我们目前也有30+收费站部署了商汤AI稽核产品，同时也还有一些高速正在试点我们其它的产品。

Tvoice：2022年上半年，商汤科技在技术、产品、市场层面取得了哪些突破？未来有哪些重点关注方向？

郭海锋：技术层面，我先说规模性的突破。

大规模视频分析，目前应该是业内唯一真正实现全结构化能力的，就是实现人、机动车、非机动车、事件全要素解析及关联关系提取。而且，我们现在做的交通大规模视频分析，并非像安防厂商针对某个特定场景做个特定算法，我们是把路网上的摄像头都接入平台进行统一解析。

然后，再把解析出来的要素按照人-车-事-路-场等进行动态关联分析。这就好像是路上有1000个交警同一时间看见了各自所在空间上发现的交通状况或交通事件，然后每名交警都能快速地对他看见的交通事件进行精细化拆解，并且还能把拆解的各要素相关关系关联起来，这是非常大的突破。

这个意义，并不像单一AI产品，比如精度从89%提升到了92%这么简单，而是能处理问题或解决问题的维度从1到N的突破。

点方面的突破也不少，比如怎么样解决球机自适应问题，这个一直是业界难题，目前我们内部也设立专项在攻坚，因为很多城市，包括高速公路布设的球机比较多，如果我们的大规模视频分析一直不能解决球机转动带来的精度不准问题，那么对我们的产品工程化就会有一定的影响，所以这块工作我们目前在推进中，已取得了一些阶段性成果，正在几个地方进行实测。

交通参数方面，我们也有实质性突破。今年年初到现在，我们通过工程侧实际部署的环境，大概有1000路视频，涵盖100多个路口，用我们的方舟交通平台进行大规模解析后，针对交通参数做了非常细致的校对工作，现在一些交通参数，我们校正优化后，全天24小时的精度能稳定在90%左右。

在产品上我们最大的突破是围绕着纵深的各个子行业的交通运营的场景。我们基于大交通的方舟交通的平台基础，又围绕着每一个纵深的子行业，专门打造子行业运营的AI office套件，我们内部把它称为叫AI office套件。比如针对交管，有专门的一套交管的AI office套件软件应用，能够非常高效的去提高城市交通的运营管理。

我们这几个产品就像office一样，比如说Word、Excel、PowerPoint，它整个产品之间自身互相的能够联动的。

市场这一块，今年我们也参与了几个城市的这种综合体量的一个项目。高速侧我们今年的项目也在做起来，包括地铁高铁这一块，应该说从今年开始，我们整个的产品体系相对的比较完善了，成熟度以及市场的项目机会也逐渐变得多了起来。