澳门威尼克斯人官方网站百度智能交通引擎40发布探索“低价高频多客”商业模式自2020年百度首次发布智能交通引擎1.0，到如今的4.0版本，五年4个版本的就像一根线，把过去五年百度在智能交通业务赛道的变化、实践技术的递进、对行业的理解，市场业绩的取得，包括内部组织架构的调整，串在一起。了解这份，就了解了百度智能交通的最新发展动态。

　　赛文交通网受邀参加了百度云智大会，包括通过学习百度智能交通引擎4.0，总体有几点感受：

　　一是从需求探索到技术实践，4.0更加明确解决行业痛点需要从需求出发，再做技术解决方案的寻找，这与之前拿IT技术寻找交通应用场景大不同。实际上，虽然之前几个版本的行业解决方案也提及从需求出发，但是通过4.0里面描述众多的业务场景和技术应用，包括与百度智能云交通技术团队的沟通都可以很明显感受到这个变化；

　　二是百度首次尝试信控SaaS服务。在当前整体市场投资压力比较大的环境下，与以往互联网思维动辄百万千万级别项目的打造与竞争不同，百度SaaS服务着重强调面向行业用户的普适性，满足更多城市的业务需求，探索一种“低价高频多客”的商业模式；

　　三是经历了前几年市场开拓经验的积累，特别是在当下的经济环境下，百度也调整了市场营销策略，专注做自己擅长的事情，专注于提供产品和技术服务，开始广泛地与本地合作伙伴展开合作，通过合作伙伴广泛的用户触达能力规模化推广产品服务。在本次大会上，百度智能云联合合作伙伴正式启动了“交通大模型创新产品专项推广”。

　　2020年，百度首次正式发布百度智能交通引擎1.0，明确了百度“车路云图”的智能交通基础能力建设框架。这也是百度智能交通的雏形，正式确认了交通这条赛道，并开始全面发力。

　　经过一年时间的探索发展，百度既有在技术、解决方案上的切实进步，也有在智能交通行业理念上的提升，百度智能交通引擎2.0开始进行交通要素的连接，提出了智能网联、智慧交管、智慧高速、智慧停车等行业细分场景的解决方案，开展技术方面的验证。

　　2023年，AI大模型成为热潮，百度首个探索大模型技术在智慧公路和交通管理领域的应用，智能交通引擎3.0重点基于大模型技术对智能交通解决方案进行了重构，提出了交通大脑大模型、全域信控大模型、智慧高速大模型等智能交通细分应用场景。

　　也是这一年，百度智能交通内部组织架构进行了一些调整。关于百度智能交通业务下一步如何发展、百度大模型技术与交通行业如何结合成为关注焦点。

　　首先，仍然是坚守“车路云图”的四大优势能力，然后以交通行业大模型为核心澳门威尼克斯人官方网站，强调需求驱动，挖掘网联、交管、高速等各细分场景应用。

　　“做自己擅长的事情”在4.0版本中得以充分体现，经历了做集成项目的“坑”，百度开始注重打造轻量化规模化的产品，充分发挥核心技术优势，联合合作伙伴进行交通大模型创新产品专项推广。一方面，可以减少高成本的人力投入，另一方面，做擅长的事情实现价值最大化。

　　经过前期的摸索实践，4.0打造了道路隐患AI巡检平台、信控优化SaaS服务平台等更多“大模型+交通”的应用级产品与场景化解决方案，是既2023年打响交通大模型应用第一枪之后的正式落地成果体现。

　　百度智能云交通业务部总经理韩国华对赛文交通网表示，智能交通引擎4.0大模型技术逐渐成熟，找到了更多有价值的场景并对它进行价值验证和规模化拓展。大模型更多是对很多用户能够增收节支提质增效，能解决原来解决不了的问题，这是整个大模型技术给行业带来价值所在。

　　百度智能交通引擎4.0强调大模型的业务应用能力，提升政府部门的管理和服务能力，让更多老百姓在实际交通出行当中带来更多的收益。

　　首先是提升现有的感知技术水平。例如传统的场景识别，类似对车牌、车型、行人闯路、逆行行为等识别，会由于照明条件或气象条件影响识别率，而由于大模型的算法能力更强，对于这一类场景的准确率和召回率都会有提升。

　　其次是解决部分原来无法解决的问题。比如典型的洒落物识别，高速公路上一张纸或者一个塑料袋对交通影响没有那么高，但是一块石头或者尖锐物体识别出来对车辆行驶安全有比较大的影响。原来只能认为它是一个洒落物，现在能判断出来这个洒落物是什么，能判断出来对交通隐患程度是多少。

　　赛文交通网获悉，百度目前与道路交通安全研究中心合作探索道路交通隐患识别，首先通过大语言模型学习道交法及其他设计规范，理解什么样的道路存在安全隐患，例如长下坡、急转弯、该有道路的标志没有等情况，其次用视觉识别，最后结合地图底层坡度、曲率、导航地图等数据实现对特殊道路线形类、路网结构类、标志标牌类隐患进行识别，通过车载视频终端、高速卡口监控等设备，自动提取标准规范等隐患识别规则，智能生成道路隐患排查报告。

　　百度道路隐患AI巡检平台目前支持68类的隐患识别，包括地图数据分析的隐患21类，纯CV识别或结合逻辑判断的隐患60类。

　　在4.0版本中，一个很大的变化是，百度首次将应用级产品进行SaaS尝试，推出信控SaaS服务。

　　韩国华表示，百度开展信控SaaS服务也是基于市场需求，在市场调研中发现，很多地方感知设备较少或是老旧，很难支撑信控调优工作，如果全部用人工方式成本会很高，并且多数区县级地方不具备这样的能力和机会。基于此，百度开展了信控SaaS服务，用轻量化低成本规模化推广方式使区县级信号调优市场需求得到满足。对于一些复杂的问题再通过人工方式解决。

　　SaaS平台的特点一是不依赖于任何传感器的数据，依托百度互联网数据能够发现整个片区内的拥堵时间和规律，解决了信控优化调优数据源的问题，然后进行调优和配时方案下发，下发之后根据调优后的情况再跟踪；二是不依赖于信号机的对接破除硬件壁垒，提升整个产品交付的效率；三是不依赖于人工经验。百度将行业中非常多的经典案例和一些技术的模型通过大模型进行了学习，将更多的专家知识和经典模型应用到整个产品中。

　　百度与山东正衢交通研究院联合打造了基于交通大模型的交管云配时中心，山东交通学院副蔺庆海教授介绍，利用大模型可以精准还原全样本车道级轨迹实现流量指标计算。根据城市路网路段、驾驶员习惯等特征，定制化训练流量模型，实现在不依赖任何流量感知设备的情况下，精准获取全域流量数据。

　　其次，利用信控方案自学习技术，无需接入内网，即可获取路口信号方案、路口车道功能，实现信号灯态倒计时提醒，节省了内外网对接所带来的开发成本。

　　百度在某地试点过程中，用户随机选定几条拥堵路段，通过SaaS服务调优后，高峰期间行程时间延误基本能减少20%左右。

　　赛文交通网了解，目前百度信控SaaS服务主要面向四、五线城市，甚至是区县级地方，与以往百万千万级别规模项目不同，在整体经济环境下行的环境下，百度开始强调普适性的服务，注重低成本轻量化，探索小单多合同的商业模式。

　　从模式上来说，大部分区县级地方信号优化水平较低，甚至是没有专门的人管理，有基本的信控SaaS服务会比没有信号优化的效果更好澳门威尼克斯人官方网站，接下来就是要通过市场的检验。

　　中国县级行政区有2800多个，通过市场检验后，百度信控SaaS服务也是大有可为。同时，百度也在寻找合作伙伴，对于一些疑难杂症路口采用联合地方专业队伍进行现场查看调优，相当于是地方优化企业的增值服务。

　　除此信控SaaS服务之外，百度还面向出行服务打造了助手SaaS，例如面向车驾管业务的智能客服，传统的替代率没有那么高，只有匹配到知识库完整的答案才能把答案关联出来。大模型出来以后更好地解决了方言问题、语义理解问题，同时知识库没有预知好的方案，它也通过它的理解，通过互联网尝试和知识，能够给用户一个相对满意的答案，目前在西安和石家庄均有案例。通过助手SaaS服务极大节省了人力，提升了工作效率。

　　从1.0到4.0，百度智能交通的技术在不断升级迭代，对交通业务的理解也逐渐加深，百度智能交通引擎的迭代也深刻反映了前沿技术与智能交通行业的融合与发展。

　　过去一年，行业都在关注大模型如何在交通行业落地，真正的产生价值。百度作为先行者，也一直在探索实践中，并寻找到了一些价值场景点。随着对交通行业认知和理解的变化，相信百度能够充分发挥大模型技术能力，与交通行业场景进行更好的融合，开展更多的示范型场景应用澳门威尼克斯人官方网站。返回搜狐，查看更多