一般来说 ， 传统的信号灯配时方案采用手工设置配时方案下发 ， 往往不够灵活 ， 不能根据路面状况适时调整方案 。 而基于时空引擎、融合卡口、浮动车等交通大数据 ， 则能够实时监控信号交叉口 ， 精准识别道路上的车流量与人流量 。 同时 ， 通过正反装视频提取车流的行车轨迹和转向信息 ， 充分掌握区域路况 ， 为多路口多智能体的协作提供了有效的观测数据基础 。
有了交通大数据 ， 交管部门就能够协同计算区域所有车道的流量数据 ， 形成该区域各个路口的信号灯配时方案 ， 算出该让谁先走 ， 实现整个区域的交通流量最大化 ， 降低区域内车辆、行人在路口的等待时间 ， 有效提升区域内的通行效率 。
深圳市公安局交通警察局科技处处长李强介绍说：“过去我们让一个工程师管30个路口 ， 车辆越来越多 ， 而人的脑力终归是有限的 。 现在通过机器的实时监控 ， 云端的调整配置 ， 在科技‘治堵’方面确实取得了比较大的成效 。 ”
如今 ， 深圳市“城市交通大脑”已经落地 。 人工智能自动检测违法通行行为的准确率达到95%；道路动态监控体系通过视频云全面感知全城交通流量 ， 每月采集过车数据约7亿条；来自交通现场的数据经由大数据处理 ， 可实现秒级响应 ， 日处理图片达1000万张 ， 违章图片识别效率提升10倍……智能、高清、即时的“城市交通大脑”正让深圳交通变得“耳聪目明” 。
医院在身边 智慧医疗让看病更加轻松快捷
在郑州大学第一附属医院 ， 远程医疗与医疗大数据联合创新中心正在运转 。 有了它 ， 这家医院不仅能与各省同级平台的业务实现互联互通 ， 还能覆盖河南全省500余家医院 ， 为它们提供远程综合会诊、影像/心电专科诊断、医疗急救、重症监护等医疗服务 。 过去河南信阳的危重病人往返郑大一附院看病 ， 路上要花费10个小时以上 ， 如今只需几十分钟 。
郑大一附院采用的是医疗云数据中心的解决方案 ， 一个省的远程医疗平台可与19个地市实现区域间数据互通 。 一张省市县乡村五级联动的远程医疗专网 ， 不仅能极大地提升会诊效率 ， 还能为基层医疗单位提供远程医疗教育 ， 既提升了基层医疗水平 ， 也免去了患者的奔波之苦 。
“专家是宝贵的资源 ， 在医疗领域这一点尤为突出 。 ”华为公司云企业智能产品部总经理贾永利说 ， 得益于“智能 医疗”的发展 ， 医疗资源不平衡的状况将得到改善 。 比如 ， 借助人工智能图像识别技术 ， 医学影像识别将得到进一步细化 ， 辅助医生做出精确诊断 。 “我们在研究中发现 ， 通过人工智能辅助病理医生‘看片子’ ， 不仅可能而且可行 。 ”
贾永利介绍 ， 目前在宫颈癌检测项目中 ， 人工智能技术检测的敏感度超过99% ， 特异度也达到了80%以上 ， 在保证检测准确的情况下实现快速筛查 ， 为病理医生节省大量时间 。
未来 ， 得益于“智能 医疗”的发展 ， 看病有望变得更加轻松快捷 。 基因预测可发现健康人的基因缺陷 ， 尽早提示健康风险 ， 有助于防病于未然；智能诊疗通过医疗大数据建立病症模型 ， 帮助医生迅速诊断病情 ， 防止误诊；可口服的纳米级智能手术机器人 ， 将自由进出人体 ， 针对非正常细胞进行精准无创手术；人工智能家庭医生作为补充 ， 将负责解决常见病的治疗和慢性病的护理 。
“新技术触发的产业变革 ， 将涉及更多行业 ， 也将显著改变我们的生产和生活 。 ”华为公司轮值董事长徐直军说：“我们刚刚经过了人工智能技术与应用的局部探索阶段 ， 目前正处于第二个阶段 。 在这个阶段 ， 从技术视角看 ， 技术日趋完善 ， 同时又暴露出越来越多的问题；从应用视角看 ， 其应用日渐广泛 ， 价值持续得以确认 ， 但政策环境、管理流程、人员组织还相对滞后 ， 需要加快调整、应变 。 ”
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