“水光潋滟晴方好，山色空蒙雨亦奇。欲把西湖比西子，淡妆浓抹总相宜。”被誉为人间天堂的杭州自古以来就是我国南方的经济、文化中心，历代文人墨客更是在此留下了众多千古绝唱。
在刚刚过去的五一黄金周，有超700万人涌入杭州，仅5月2日一天西湖景区接待客流量就达69.72万人次，杭州的旅游业可以用人气爆棚来形容。
杭州除了拥有悠久的历史和丰富的文化底蕴之外，在经济发展方面也有着强大的竞争力。电子商务、大数据、云计算为代表的数字产业及纺织、服装、金融、文创等传统产业给杭州经济带来了多元化支撑，也让杭州经济多年来稳居全国第一梯队。
然而，在经济与旅游业全面发展外加千万级人口加持的情况下，使得杭州的交通迎来了巨大挑战，如何才能在有限的道路空间下提升通行效率呢？
在不久前浪潮信息举办的“智算 开新局·创新机”全国巡展杭州站活动中，来自学术界和产业界的专家纷纷表示，随着当前人工智能生成内容的技术应用取得重大突破，各个行业都在加大对人工智能的关注和投入，对算力的需求从云端到边缘，都呈现出多元化的爆发增长态势。中控信息智慧交通事业群副总经理兼解决方案总经理余素就表示，在交通行业，杭州已经开始了基于AI的数字化探索。
让道路实现智慧化
AI技术的广泛应用，为交通系统构建起了一整套智慧化解决方案。完成智慧化改造后的道路，整合了数字孪生、人工智能、物联网、云计算等数字技术，让车辆通行能够实现像游戏一样实时反馈与控制。
余素介绍，杭州的部分道路智慧化改造由中控信息承建，通过先采集交通流量、车辆运行轨迹、车流量排队长度等不同场景感知设备的海量数据，再通过边缘侧计算设备进行实时、快速的分析计算，结合数据中心与云端，最终实现了地面、隧道等多场景数字孪生，交通管理部门可随时对车流进行监测与管控，提高了交通效率与安全性。
在智慧交通解决方案中，AI起到的主要作用是通过算法识别闯红灯、行人进入机动车道、路口异常停车、逆行等危险事件，并对交通信号、可变车道、诱导屏进行智能调控，实现信号灯、可变车道、诱导屏多系统协同管控。此外，智慧路口、绿波带等创新应用场景也已经顺利落地。
绿波带(Green Wave)是一种交通管理措施，通过控制车辆在特定路段内的速度和行驶顺序，以减少拥堵和提高交通效率。目前在国内一些城市道路上，已经可以看到绿波带的身影。
据中控信息副总工程师沈斌介绍，中控信息在绿波带控制方面有着近20年的技术积淀，流量均衡、场景和控制策略等其他方面也都有着深入的研究。在构建数字大脑方面，通过全面引入云边协同技术，进一步地提升了整个系统的响应能力，能够更快适应整个交通流的变化。
边缘计算加持，智慧交通加速跑
相信经常关注企业级IT的朋友们都会深有感触：其实类似于杭州智慧交通解决方案在数年前就曾提出过类似的雏形，但有碍于当时算力还未从中心侧向边缘大规模下沉及AI发展的限制，暂时无法构建起相关解决方案。时至今日，从技术到产品均已全面成熟，这才最终实现落地。
浪潮信息边缘计算产品部总经理孙波表示：早在2017年的时候我们就开始布局了边缘计算业务，并着力于在各个领域推动智能化转型，赋能实体经济。近年来，边缘计算软硬件平台快速发展，同时引入了AI能力，与中控信息合作改造的智能交通解决方案就是该领域表现突出的落地项目。
值得关注的是，在此次活动中，浪潮信息也公布了智慧交通领域车载计算相关布局，正式发布了首款智能域控制器EIS400，为智能驾驶提供数据中心级强大、安全、高效的车载边缘算力。浪潮信息早在2020年左右就在联合客户进行自动驾驶领域的定制化产品开发，此次发布的EIS400控制器可支持业界最多的摄像头、雷达和惯性导航，为自动驾驶出租车、自动驾驶公交、自动驾驶卡车、载物无人车等各类自动驾驶场景提供了强大的计算力。
AI帮助交通领域实现数字孪生
从AI大模型的智能问答，到AI绘画、视频制作，2023年伊始AI就以井喷之势迅速步入了各行各业。
在智慧交通解决方案中，AI也同样扮演着举足轻重的角色。据沈斌介绍，在整个智慧交通信息化领域，基于多年来的发展与积累，汇集了大量道路相关数据，但由于多维数据混合、数据类型繁杂且数据量巨大等原因，导致很难实现融合化管理。
最近几年，数据中心端、边缘端和基于AI的算力迅速提升，也让多维数据融合及数字孪生的构建成为了可能。在智能交通解决方案中，雷达感知和视频数据处理方面主要依靠AI技术，包括车辆、人员的识别，视频监控处理等。此外，基于信号控制系统的配置方案也实现了实时自动学习与优化，大大提升了管理效率。
举例而言，在道路中雷达采集的数据呈现为“点”状，无法直接映射到数字孪生的世界之中；而道路中的视频数据则可以通过机器学习来进行处理，将这两种数据相结合就能够把物理世界的真实坐标与虚拟世界的数字化坐标进行映射，由此构成了交通的“元宇宙”。
智算时代算力从云向边延伸，边缘计算扛起重任
针对智慧交通解决方案对边缘计算设备的爆发式需求，要如何应对这些需求呢？
沈斌表示，智慧交通对边缘计算要求很高，首先是数据规模庞大。智慧化道路会接入大量雷达、视频数据，包含了车辆信息、位置、速度等，一个十字路口每天产生上亿条的数据量。其次是计算精度，实现数字大脑的重要方式就是真实世界的数据映射，数据需要被快速识别并计算，然后再映射到高清路网之中，在这期间不允许出现差错，因此对计算精度要求很高。最后是实时性，车路协同的场景需要所有数据通过部署在路侧的边缘计算设备在本地实时计算。
为此，中控信息与浪潮信息联合研发了一款边缘产品。“结合道路、交通及远程运维的需求，我们的产品经历了数次迭代，不仅具备防水、防尘、耐高低温等防护设计，而且通过多种模块化组合呈现出多元化发展趋势。”谈到产品设计，孙波这样介绍道。
众所周知，容纳传统IT设备的数据中心内环境标准统一，几乎全年恒温、无尘。相比之下边缘计算设备则大都会部署在户外的“铁盒子”里，夏天暴晒时会出现超过60摄氏度的高温，同时还会面临雨淋、震动、扬尘、冬季低温等环境，因此对设备要求非常高。
据孙波介绍，边缘计算设备研发方面做了大量可靠性验证，像中控信息这样的伙伴也提出了很多指导意见，双方合作共同打磨产品来满足项目需求。
同时，浪潮信息也将数据中心的服务器监控管理软件平台移植到边缘侧，可以通过软件随时查询设备状态，实现快速定位及修复。软硬件的深度协同使得边缘计算设备的管理更加高效，也为后期运维带来了便利。
从服务器到API接口再到开发工具，浪潮信息在边缘计算领域已经完成了面向未来的前瞻性布局。同时，浪潮信息还着力于推动深度学习计算，构建开放的生态，进一步帮助合作伙伴构建起更加灵活、高效、智能的边缘计算解决方案，赋能实体经济。
很多业内人士都在讨论：AI是新一轮的产业革命！其实AI延伸至各个领域的趋势才刚刚开始，在AI大模型的推动下，智能化的发展步伐明显加快，“元宇宙”般的数字化交通网络将在此刻照进现实。
