如何将5G与LED显示屏结合，也将成为新时代LED显示屏行业必须思考的问题。新技术的出现，是社会发展的必然。5G时代的到来，是技术不断进步的必然。LED显示屏企业若想抓紧5G风口必须要砥砺前行积极进取，不断深入研究5G显示未来潜在的市场，不断地深耕开拓未来新兴显示。
首先，LED显示屏企业要利用现有的技术资源，对5G市场实施初步探索。5G时代到来，将会全面开启万物互联时代，万物互联也将给LED显示屏行业带来显示的可能。万物互联，需要通过一个显示终端终呈现出来，这就为LED显示屏行业带来庞大的市场需求。除此之外，也将为LED显示屏的显示效果带来翻天覆地的改变。如今，随着技术的不断成熟，在舞台舞美领域裸眼3D，VR、AR和物联网等技术的结合在舞台上应用的案例将会越来越多，带给人们更加独特、高精细度、沉浸式的视觉体验的同时，LED显示屏更多的优点将会被挖掘出来，网络技术的发展与速度的提升，可以把闲散在四处的一个个孤立的LED显示屏单点有机的联系起来，形成资源的共享达到屏与屏的互动。与此同时，随着智慧城市的热潮，在智慧交通方面，户外领域LED灯杆屏也可以搭载5G技术，LED灯杆屏安装大量的传感器，实现自动调节亮度，实时显示温度、湿度、摄像头图像、人流、车流，并将这些数据收集起来并传送至云端，成为了智慧城市建设中大数据采集的前期入口之一。网页链接
“智慧城市”是最近的热门话题，我国许多省、市把它作为经济技术发展的一个重要战略来抓。目前对智慧城市并没有十分明确的定义，我们对智慧城市的认识还处在一个逐步渐进的过程，所以对智慧城市概念的解读也经常是各有侧重。目前比较统一的说法——智慧城市是大数据时代下，以云计算和物联网技术为支撑的数字化、信息化的城市新模式。
最近看到很多关于智慧城市的字眼都是在说“数字”：“数字中国”、“数字省”、“数字城市”、“数字化行业”、“数字化社区”，所以说未来城市的“智慧”核心是数字化。
我国的智慧城市建设已经具有自己的特色：区别于国外理念化的智慧城市，我们的智慧城市更偏重建设为主。比如像智能化的设备、智能化的各种应用软件、整体解决方案、开放性的平台、集成服务等等。说的通俗一些就是目前我国的智慧城市建设是各种数字化、智能化项目的建设。
目前在国内确实没有严格意义的“智慧城市”，但国内不乏致力于智慧城市建设的企业。
小虎牙科技的智慧城市平台的系统包括但不仅限于：
1、无线采集系统：监督数据无线采集子系统主要供城管监督员、城市管理相关领导和城管执法人员及社区管理员使用。方便监督员采集与核实城市管理问题信息，信息数据采集子系统的设计采用终端应用程序和服务器端支撑程序两部分。
2、受理登记系统：受理，登记系统通过移动通信网、公众电话网、互联网等多种接入方式接收由相关领导、监督员、专业部门、社会公众等提交的城市管理问题，生成案卷记录，并促使案卷记录在系统中流转。
3、协同工作子系统：协同工作子系统主要供监督指挥中心和专业部门的办公人员使用。 将任务派遣、任务处理、处理反馈、核查结案等环节关联起来，实现区平台指挥中心，社区和各专业处置部门之间的信息同步、协同工作和协同督办。
4、督查督办系统：监督指挥子系统是监督中心的综台信息展示平台，主要未接收案件提示，超时提醒，对媒体曝光，重大案件进行督查督办。可以查询各个区域的部件（事件）信息，业务办理信息，综合评价信息等全局情况，还可以对每个网格，城管监督信息员，部件等个体的情况进行查询。
5、综合评价系统：从区域、部门、岗位等多个角度，实切对历史数据按期或实时统计，对管理涉及的各个责任主体进行综台考核及评价，并生成图形、报表等形式的可视化的评价结果。
6、扩展系统——图像智能分析报警子系统、渣土车辆管理与扬尘治理子系、视频监控系统、噪声监测子系统建设、特种车车辆管理系统、暴雨排水监控系统、城市园林绿化管理等。
向左转|向右转
小虎牙科技的新型智慧城市系统，它是一个方向，指引着所有IT人未来的发展方向；它是一个磁场，汇聚了巨大的创新力量；它是一股洪流，裹挟着所有人奔向更加美好的彼岸！
数字孪生在新型智慧城市建设中可以进行数字孪生流域建设、数字孪生排水管网、数字孪生桥梁防撞指挥等应用场景，进行数字化、精细化、可视化管理。
一、数字孪生流域政策环境：
2021年12月23日水利部召开推进数字孪生流域建设工作会议，水利部部长李国英提出：“数字孪生流域是以物理流域为单元、时空数据为底座、数学模型为核心、水利知识为驱动，对物理流域全要素和水利治理管理全过程的数字化映射、智能化模拟，实现与物理流域同步仿真运行、虚实交互、迭代优化”，同时强调以数字化、网络化、智能化为主线，以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为路径，以算据、算法、算力建设为支撑，加快推进数字孪生流域建设，实现预报、预警、预演、预案功能。
二、水利信息化发展现状：
①透彻感知能力不足：
水利感知的覆盖范围和要素不全，对于水文信息、环境信息、工程信息等方面的监测能力已经不能满足现有业务发展和管理需要，虽然现在能够通过地面、水上、航空、航天等技术与设备进行信息采集工作，但整体智能化水平仍处于相对较低的程度。对于将要建设的数字孪生流域体系要求仍有较大的距离，物联网技术与设备也没有得到充分的利用，且通信基础能力较为薄弱，在网络带宽、应急措施方面均有不足。
②信息基础设施“算力”欠缺：
现有水利业务网中，仅有6个省（自治区）的水利业务网能够通达到乡镇级水利单位，对于工程管理单位来说联通率更低，严重阻碍了水利业务应用“三级部署、多级应用”的发展原则。骨干网络不能满足现有数据传输、服务调用的需要。面对现在越来越多的影像、图像等数据的快速增长，缺乏大数据处理、云计算与数据存储能力。
③信息资源开发利用有待提升：
水利内部信息系统缺乏整合，导致现有水利设施基础信息不全、准确性不高、基础数据不统一、对象代码不统一、数据标准不统一等问题，各类业务和各级部门间存在数据“重采、重存”的现象。同时对所需要的如地质信息等联系紧密的外部信息缺乏共享，联动不足。
④业务应用智能化水平差距较大：
现有水利信息系统中的水利工程、水资源开发、水灾旱灾防御、水土保持等业务均存在业务与信息技术融合不深入，智能化水平不足，对于5G、AI、大数据、物联网等新兴技术未能充分应用，最终导致信息系统对业务发展支撑能力薄弱的问题。
三、水利数字孪生，实现物理空间数字化映射与智慧化模拟
广东地空智能科技有限公司协同水利专业机构，在智慧水利领域进行了相关的钻研和实践，通过感知层抓取实时监测数据，基于全数字测量、大数据、云计算、地理信息、三维虚拟模型、人工智能、区块链等十余项高新技术，整合水利各项基础数据，以水利时空数据为重点研究对象，聚焦于水利数据的管理、展示与分析，对水利空间进行精细、全面、动态的模拟，构建水利业务横向共享、纵向联动，以此实现各级水利部门间信息联通，真正打通涉水信息孤岛，打破涉水业务分割，为管理者进行安全分析评估、工程运维管理、防汛调度管理、综合展示等提供可视化的便捷支持。数字孪生水利信息化监管平台集成数字孪生流域管理系统、数字孪生模拟仿真系统和数字孪生知识服务系统三大系统，融合与汇聚了多源数据，建立全时空、多维度、多粒度的水利全时空资源池，实现水利数据资产的一体化管理；一方面升级与拓展水利一张图，建设基础数据统一、 监测数据汇集、 二三维一体化、三级协同贯通的数字底板，提供水利场景的高保真、高稳定、高质量模拟仿真；另一方面集成耦合多维多时空尺度的水利专业模型和AI智能模型，提供集分析-模拟-表达-决策于一体的“四预”能力，为“2+N”业务提供智慧化服务。
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数字孪生水利信息化监管平台聚焦数字孪生，以物理流域为单元，以水利时空数据为底座，以流域数据集成和可视化、水利模拟仿真为核心，以水利知识为驱动，运用物联网、大数据、人工智能、虚拟仿真等技术，实现物理空间内全域、全要素、全过程的数字化映射与智慧化模拟，支撑水利精准化决策。
四、整合数据，搭建数字孪生水利大数据中心：
基于水利行业相关的数据标准与规范，梳理水利数据资源目录，接入并整合多时空、多粒度、多维度水利数据，包括基础地理空间数据、业务管理数据、监测感知数据、跨行业共享数据等，经标准化处理，形成数字孪生水利大数据中心，为用户提供统一标准的数据服务。
五、分类入库，形成水利时空大数据全景图：
分类融合与汇聚多时空、多粒度、多维度水利数据，构建标准一致的水利数据资源池，形成水利时空大数据全景图，为用户提供全方位、多时空、多粒度的全时空数据资源服务。
子系统一：数字孪生流域管理系统
数字孪生流域管理系统是数字孪生水利信息化监管平台的基础，主要是建设数据底板，为模拟仿真、知识服务提供海量数据支撑。系统构筑统一门户，接入多源水利时空数据，打破数据壁垒，实现数据统一管理；建立物理空间到数字空间的虚拟映射,构建水利时空全景一张图；综合运用物联网、云计算、大数据、人工智能、地理信息等新型信息化技术手段，提供海量数据分析能力，实现对水利空间的精细、全面、动态模拟，为精细化管理提供支撑。
①多源异构数据接入，实现数据统一管理
②“物理-数字”全映射，形成水利资源“一张图”：
③软、硬件加持，助力海量数据分析：
子系统二：数字孪生模拟仿真系统
数字孪生模拟仿真系统是数字孪生流域管理系统的升级，主要是提供高保真、低延时、高稳定的三维可视化场景，为提供细化、量化、动态、直观的计算分析提供支撑。系统基于大场景高效率图形可视化技术，借助轻量化+webp+块存储+子域等一系列技术，提升整体加载效率与浏览流畅度，实现多源、多维度、多粒度数据的高保真、高质量空间化表达与仿真建模。
子系统三：数字孪生知识服务系统
数字孪生知识服务系统是数字孪生水利信息化监管平台的核心内容与最终目标，主要是集成耦合多维多时空尺度的数据模型，提供“四预”能力。系统在共享水利部本级、流域管理机构各类计算模型与计算成果的基础上，按需构建水利专业模型、人工智能模型和水利知识模型，形成数字孪生水利模型库，提供工程调度、安全监测、知识挖掘等智慧化服务，实现“预报、预警、预演、预案”功能的综合决策指挥。
①集成水利专业模型，推进水利精准模拟：
聚焦智慧水利与空间智能领域，广东地空智能科技有限公司致力于打造专业的水文-水动力-水质耦合模型，支撑流域、区域的防洪抗旱、水资源水环境的调度管理、智慧城市的防洪排涝与水环境治理、大江大河的水污染应急调度指挥等，推进水利精准化模拟与分析。
②引入AI智能模型，助力水利智慧决策：
利用遥感AI、视频AI等技术，对遥感影像进行自动解译和加工处理，对雨水情、工情、险情、旱情、水土流失、水质水环境、非法采砂、水域岸线占用等实现大尺度的动态监测预警，提升水利安全监测能力。
③建立水利知识模型，支撑水利知识服务：
以模型库、知识库为驱动，快速分析研判，优化完善应急方案，配合人员终端信息交互，为单位内部以及与流域管理机构、水利部的异地多方会商、相关人力、物力资源应急调度指挥等提供支撑。
2020年的安防圈，仿佛被按下了暂停键，项目停滞、融资缓慢、研发缩减，没有人能预料到，中国安防的新十年，是以这样的状态开始，不少企业也以这样的方式结束。
过去十年里，近千家安防产业链厂商，经过无数次物竞与天择，仅留下数十家企业，拥有充沛的资金和技术储备，迎接新十年。
站在安防新十年的这个节点之上，9月5日，由雷锋网 & AI 掘金志主办的第三届中国人工智能安防峰会，在杭州正式召开。
本届峰会以「洗牌结束，格局重塑」为主题，会上代表未来新十年的15家企业，为现场1000余位听众和线上几十万观众，分享迎接安防新十年的经营理念与技术应用方法论。
以下是本次大会的精彩回顾：
国际人工智能联合会首位华人理事会主席杨强：「联邦学习下的数据价值与模型安全」
杨强在大会中指出，目前很多行业并没有真正意义上的大数据，产学两界都缺乏高质量、有标注、不断更新的数据。
如何保证各方数据私密不外传，又能保证数据更新？这就是分布性数据隐私保护、联合建模的挑战和需求——把小数据聚合起来成为大数据。
加上现在人们愈发重视隐私，政府纷纷立法，对技术的监管趋严，联邦学习正为保护隐私带来了技术上的新思路。
如何理解联邦学习？“邦”是指每个实体参与者地位相同，无论大小，提供的价值才是他们存在的意义；“联”是用一种方式把它们联合起来，保护隐私，一起做有意义的事情。
联邦学习的宗旨是“数据不动模型动”，目标是“数据可用不可见”。数据可以用，但是这些原始数据是合作方彼此之间见不到的，所以一些散乱的小数据就可以成为虚拟的大数据。
杨强教授介绍称，目前联邦学习主要有横向联邦（样本不同、特征重叠）和纵向联邦（样本重叠、特征不同）两种做法，前者更适用于to C场景，后者适合to B场景。
他强调，联邦学习和分布式AI、联邦数据库的区别在于：过去这二者的数据形态、分布、表征皆为同类，但在联邦学习里它们可以是异构的；且过去联邦数据库目的是并行计算、增加效率，但现在数据本身属于不同的属主，所以需要做加密情况下保护隐私的计算。
随后，杨强也谈到了联邦学习在安防等领域的应用。此外，杨强团队还推动制定世界上第一个联邦学习国际标准，同时也发布了开源平台FATE，并且积极筹措联邦学习联盟，共建联邦学习生态。
海康威视EBG解决方案部总裁李亚亚：「赋能数字转型，服务千行百业」
李亚亚介绍，海康目前的业务主要分为三块：综合安防、大数据服务和智慧业务。
数字经济和数字化转型成为必然趋势下，人工智能交付问题依然面临挑战，难点有三：一是泛在需求，这是场景碎片化、需求差异化必然带来落地难问题；二是复杂交付，涉及产品、施工、算法优化、信息系统打通、业务流程转型等诸多问题。三是成本可控，关注投入产出比非常必要。
李亚亚认为，解决落地难，仍然是要回归商业本质。要从产品的品质抓起，目的是让各行业都享受到技术革新的红利，通过场景化、差异化的问题解决，提升用户的业务价值回报。
数字化转型是一个逐步进阶的过程，场景化是路径，因此要通过系统的产品体系去支撑场景化应用。面向企业领域的数字化业务的开展和落地，海康威视从拉近管理距离，提升业务效率，规范作业行为，防范安全隐患四个维度出发为行业赋能。
海康威视秉持开放融合的合作理念，携手合作伙伴，共同实践数字化转型之路；秉善笃行，不断创新技术和产品赋能千行百业，为社会的安全和发展开拓新视界。
大华股份先进技术研究院院长殷俊：「AI 行业应用，产业升级」
殷俊认为，AI经历了理论研究的10、智能落地的20，目前处于行业智能的30阶段。
AI 10时期是“两耳不闻窗外事，一心只读圣贤书”，计算力不够，数据有限，算法不成熟；20阶段是“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，算法、算力有了突破，成熟的算法寻找落地场景；30阶段是“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，行业最需要的不仅是一套算法、一套系统，而是企业解决客户痛点和需求的能力。
在行业智能背景下，人工智能需要具备的基础能力包括：一是AI技术泛化、快速迁移新应用的能力；二是应用牵引，快速适配新需求的能力。
殷俊认为在30阶段是应用主导个性化和AI解决方案的敏捷交付。在这个过程中，首先要构建人工智能解决方案的端到端体系化能力，大华已经在四个方向做了重点布局：系统架构、数据智能、智能工程化、智能技术。
除了构建以上核心能力，大华还开放全栈能力，赋能行业生态，并在实战中持续积累人工智能核心技术，针对全场景理解、小规模数据、泛化能力、多任务学习和AutoML等人工智能的五大技术挑战，开展实践探索，并已取得实战应用成果。
最后，殷俊强调，AI目前还是依赖人工为主，大华希望未来在行业共同努力下，能够真正转向AI的自我智能，推动行业智慧化落地。
西部数据智慧视频产品首席技术官孙煜：「AI安防与存储的变革」
孙煜提到人工智能在监控行业的应用四个主要要素：芯片、软件、存储和厂商。
芯片不断提升算力，并降低成本，软件提供高效实用的算法，海量数据需要被存储才能被利用，厂商集成以上要素并落地。这个生态中，各方要素一起合作才能使得AI真正落地。
AI应用，使得视频监控的存储架构从以前的端和边，变为现在的端、边、云，连接方式云化，其中，存储器需要更高顺序读写性能、更大的存储容量、更高地随机读写性能、更快地响应时间。
西部数据通过提供视频监控行业从终端到核心的存储产品组合，协助视频监控行业的AI落地。
孙煜演示了西部数据专门为整个视频监控行业打造的从端、边、云的各个产品组合，以及专门随时检测硬盘监控状态的软件WDDA，Western Digital 设备分析 (WDDA) 是 Western Digital 的监控优化存储产品系列支持的全新设备分析功能。WDDA使管理员能前瞻式地管理存储设备并保持性能优化，防止意外故障。
孙煜强调AI进入后传统监控盘力不从心，系统厂商通过合并通道单码流，顺序地写入，大大减少了硬盘的飞行时间和次数，把飞行机会转移到数据库访问，提升存储系统的性能。
西部数据认为提高数据利用率的关键，是告别简单粗放模式，进行精细化的分层存储策略，他们还建立起一套四层存储架构体系：热存储、温存储、冷存储、极冷存储，分而治之，极大地提高数据利用效率。
商汤科技智慧城市事业群产品副总裁朱鑫：「AI 驱动城市智能化变革」
数字化转型的核心技术是云计算、移动互联网、物联网以及大数据，更多是在于更高效的信息组织，更顺畅的一些信息流动，以及更便捷的信息访问，从而去改善企业以及行业的效率，生产力是百分比提升。
智能化变革，机器将取代人工，如此会形成一个自主的组织生产，最关键的是，随着数字技术、芯片、摩尔定律以及云计算能力相关规律影响，机器成本会持续下降，规模化后机器成本会趋向极低的成本。彼时对生产力的提升不是百分比，可能是倍数，甚至是指数级。
大量的城市物联设备、规划的城市群，以及城市里形成的大量人流、物流、车流、金融流、数据流，组成了城市互联网。
朱鑫总结了城市互联网市场下，真正推动一个城市智能化变革的三大支柱系统。
一是新一代的联网汇聚平台。视觉数据是城市最丰富的数据资源，前端设备收集的数据通过联网汇聚，形成城市动态的数据资源池，动态数据经过AI系统处理后，成为城市数据资产。二是超级计算底座。每个城市需要一个新型的超算中心。三是城市级算法系统。系统有三大板块：城市的主算法系统、城市级场景算法系统和通过融合、关联、决策，形成一个完整的城市的算法系统。
商汤在这几个支柱下面形成了一整套体系与方案，从最底层的基础建设开始，从数据中心基础设施到城市智能的计算中心，再到城市智能云赋能中心，把整体算法系统能力都放在云赋能中心。
宇视副总裁、首席架构师姚华：「AI 如何得到人民的好口碑」
姚华回顾了2018年提出的AI与安防的七座大山，并指出如今视图数据全链路计算逻辑已经形成，AI在安防已经从0跨越过1。宇视的AI部署已经在从城市到郊区、乡村，解决群众的小事和琐事。
业务状态出现新挑战，比如动态人口服务和管理难、案件有效线索率低。姚华列举“宇视追影系统”应用的三个案例：疫情期间24小时找回出走口罩少女，男子沿街威胁案件，合伙扒窃案，以上成功案例中，最关键的技术是ReID（跨镜追踪）。
姚华指出，ReID应用有七大技术难点：第一，不同姿态、角度、分辨率下的人体之间的匹配；第二，复杂场景、有遮挡，密集人群等场景下的匹配；第三，不同交通工具上的人体的匹配；第四，不同时间段以及着装变化后的行人匹配；第五，跨摄像头模态行人匹配；第六，目标行人着装发生变化后的匹配问题；第七，在较小训练集上匹配算法训练较为受限问题。
宇视联合博观（拥有国际三大主流ReID数据集、Vehicle ReID等世界纪录的算法公司），设计了基于现有样本的GAN对抗网络，较好地模拟了人体的多角度、多姿态特征。同时，辅以多种预处理算法，极大地扩充了原始样本基数，使得在较小训练集上匹配算法训练受限的问题迎刃而解。
其次，宇视在算法中采取结合全局特征和多尺度局部特征的混合向量提取解决方案，并在训练中采用迁移学习，再者，对每个人体的局部特征进行重定位的匹配训练，通过实现对人体局部位置的精准定位，可将人脸识别与ReID联动结合，解决跨镜追踪应用的诸多难点。
宇视追影系统发布一周年，实战应用落地中国百余个城市和地区，实战案例超1000个，找回走失人口100余人，小微案件侦破率提升50%。最后，姚华用“好AI，为人民服务”结束：小案件是群众的“天”，无论乡村还是城市，AI帮助解决小案件难题，能让我们尊重每一个微小的个体。
360城市安全集团副总裁、360视觉科技总经理邱召强：「360 以安全为基础的 AI 技术与应用 」
邱召强表示，当行业在享受技术带来当先进性时，360通常用逆向思维思考：一个新的技术产生的同时会带来哪些安全隐患。
邱召强指出了数字时代的四个特征：第一，一切皆可编程，也造成漏洞无处不在；第二万物均需互联，虚拟世界的 *** 作带来了物理真实世界巨大的灾难；第三大数据驱动业务，数据一旦汇总，安全性难以保证；第四软件定义世界，世界架构在软件之上，脆弱性前所未有。
360在过去15年，总结和打造出了一套云端的安全平台。360安全架构是以安全大脑为核心，六大板块，一个安全大脑，十个安全基础设施，和一个运营的所发，一个专家的团队，一个实战演练机制和一个安全互通的标准。
背靠360城市安全集团，360视觉科技专注于人脸识别产品的开发和应用，打造出以大数据为基础的视觉安全产品，包括了人脸识别门禁、人脸识别通道闸机、人证核验设备等智能终端及针对办公楼宇、酒店、商超、社区、学校，交通枢纽等场景解决方案，构建以安全为核心的智能生态。
360安全赋予了360视觉科技独特的竞争力。针对人脸识别终端设备的安全，对核心库和可执行性文件进行核心加固、对代码加固、对应用程序加固，三重安全加固防护；此外，360视觉科技还独创密钥白盒技术，为人脸识别终端、云平台环境中的数据加密及公私钥身份认证，全程密钥无明文。
最后，邱召强展示了360视觉科技人脸识别硬件家族，以及智慧园区、智慧楼宇、社区安全、智慧校园、机场安防、智慧办事大厅等几大行业解决方案。
华为机器视觉领域总裁段爱国：「华为 HoloSens ，点亮智能世界」
段爱国提出，一个真正的智能世界有三个非常典型的特征或者基础框架技术：一是万物感知，二是万物互联，三是万物智能。
在华为来看，万物互联、5G、光网络是华为的强项，华为机器视觉将成为华为在万物感知的核心。
段爱国还认为，智能世界向前迈进有三大核心技术：以全息感知为核心的机器视觉，以万物互联为基础的移动无线通信，以及万物智能的AI技术，2020年这三个技术开始合拢。
所以华为在2020年率先提出，所有的视频技术应该从人看向给机器看转移，并正式把产品线更名为“机器视觉”，聚焦打造两个核心的能力：一是前端的全息感知能力，二是在后端用数据驱动，反作用于物理世界，驱动于智能世界。
4G的时代，以智能手机为核心，出现了各种行业移动互联网的应用。在华为来看，机器视觉就是5G时代的行业数字化的智能手机。段爱国还提到，过去5年，AI的成本在下降，AI已经进入到普惠的时代，他预测未来两年智能摄像机一定会超过网络摄像机。
另外，华为将聚焦打造4个核心战略产品和平台：前端的软件定义摄像机，后端的智能视频存储，类似于智能手机应用市场的智能算法应用商城，以及华为机器视觉云服务。
在此基础上提出四大战略策略：战略一，积极投入全栈全场景的AI研究；战略二，重构产业架构，加速智能化升级；战略三，平台+生态，赋能千行百业；战略四：端边云协同，深度数据挖掘。
最后他强调， 会将开放进行到底，未来的智能世界很复杂，华为不可能一个人包揽全部的工作，希望大家一同成长。
旷视副总裁那正平：「城市大脑的条与块」
那正平表示，城市治理数字化、智能化浪潮中，无论是智慧城市、城市大脑还是数字孪生概念，核心思想都是通过物联网、人工智能等技术，准确发现城市运行的内在规律，从而进行动态优化调节，解决城市面临的安全、出行、环境、产业升级等诸多问题，最终提升城市治理水平。
那正平归纳出做好城市大脑和城市大脑的 *** 作系统的几大要点：深入研究城市发展规律；探寻业务本质；先具象再抽象；脚踏实地，长期主义。
旷视通过分析城市空间和管理对象，指出城市的日常运作管理需要秉持以人为本核心，城市大脑应围绕条块结合的方式实现综合管理，实现条、块、脑、OS的协同。
城市大脑中的条应用总量少，单体规模大、高并发、数据壁垒强；而块总量大、IoT种类多，低并发、数据壁垒低，集成联动潜力大。
基于此，旷视提出：构筑城市大脑需要先围绕“条”和“块”打造城市级的超级应用，验证产品、实现单一场景闭环，从而形成具有旷视特色的软件和硬件产品矩阵，最终逐渐沉淀出城市级和建筑级AIoT *** 作系统，实现城市物联网的闭环。
旷视认为，人工智能产业现在处于并将长期处于初级阶段，我们必须正视并不能超越这个初级阶段。第二，人工智能产业的主要矛盾是市场日益增长的多样化需求同落后的算法生产力之间的矛盾。
云从科技安防行业部总经理李夏风：「人机协同平台，助推社会治理现代化升级」
云从认为人机协同有三部分：人机交互、人机融合、人机共创。
人机协同中，各个行业的专家、以机器代表的AI知识服务和用户，三者形成一个闭环，首先专家把知识赋能给机器，机器转换成智能化产品并提升客户的体验，用户从中反馈出个性化的需求，后续提升专家的效率并反哺到产品或服务中。
云从人机协的落地通过三部分实现：智能化终端设备收集数据，同时也是人机交互的入口，云端大脑是整个数据的汇集、分析、提炼的中枢，当数据大脑经过分析，形成相关的服务后，通过嵌入式的模块，即AI平台，实现人机协同在各个场景落地。
而AI训练平台融合数据智能标注、OCR训练、图像训练、NLP训练、视频结构化训练于一体，根据场景数据，生成符合行业需求的AI模型算法。云从的智能解析引擎具备软硬解耦特性，可以适配国有自主芯片，还能实现效率和使用维度的极大地性能提升。
基于云从的数据分析引擎，提供面向数据全生命周期的分析、挖掘及应用服务，完成数据到知识的价值转换，赋能各业务场景应用。
具体来说，汇聚感知数据，打造数据挖掘基础，融合业务数据，灵活定制生成各类标签，拓展业务对象，并依托认知信息，形成各类专家的决策，为决策提供有力的支撑，最后，依托可视化专家建模，固化专家经验模型，积累与传承业务知识。
从数据到知识是数据价值挖掘的必经之路，目前大部分数据资源没有得到充分利用，云从的知识生产与服务平台KaaS，通过将标签、机器学习等知识模型化、在线化，加上AI 引擎， 变数据/经验为在线知识。
通过数据智能模型为核心的知识体系构建实现从多维数据中挖掘隐形事件背后的关联关系及规律现象，服务于风险防控、态势预测、行为画像、虚拟轨迹等各类实际业务决策。
比特大陆AI业务线CEO王俊：「安防新基建，AI 芯智能」
王俊认为，当市场容量足够大时，总是会催生出更专注的产品，因为越是专注的产品，越容易获得更高的效率，随着AI市场的爆发，AI的计算硬件亦是如此。过去大家用GPU来取代CPU提供AI算力，现在正是从GPU切换至TPU或其他AI专用芯片以获得更高效率的时代。
比特大陆算丰自研的TPU，覆盖了云、边、端，专注于深度学习计算，相对于CPU和GPU，在获得更高性能的同时，还具备更高的性价比和更低的功耗。安防行业已经完成了从看得见到看得清，看得清到看得懂的阶段，而未来在更多专用AI芯片加持下，可继续实现看得快、看得起。
王俊还提到，比特大陆算丰业务坚持专注、开放、合作共赢的理念，专注AI芯片及其相关硬件的研发，同时开放各个层次的软件接口方便各种算法的接入和优化，力求和各个算法、应用等合作伙伴紧密合作，共同打造完整的AI解决方案。
同时，他们会打造基于比特大陆算丰芯片的算力平台，提供数据、算法、应用的统一管理，这样不同的应用需求，基于不同深度学习框架的不同算法方案，都可简单、高效的运行在该算力平台上。用户可自由选择最合适的方案，接入数据，并获得智能分析的结果。如此，在真实的场景中，无论是人脸识别、视频结构化这样单一的应用，还是城市大脑这样的综合方案，比特大陆都可基于该平台，联合合作伙伴，提供统一、高效、易用的AI算力服务。
澎思科技副总裁曲瀚：「AIoT 新基建，加速人工智能进入普惠时代」
澎思科技认为人工智能新基建的一个核心就是AI的基础设施化，分为技术基础设施和融合基础设施。
在此趋势下，智慧城市和AI安防将成为新基建的最佳试验场。另外，AI安防也逐渐发展到了第二阶段，AI在To B领域的发展开始从单一的场景向全社会各个领域延伸，每个细分的场景都展现出不同的AI服务需求，未来就是服务为王的时代，谁能够快速精准地把握住客户的需求，谁就能够在未来的竞争中快速胜出。
曲瀚指出，AI普惠的产品有两个核心要点：一是极致产品体验，二是场景化的解决方案能力。实现AI普惠的终局在于四个方面：第一，万物智联，所有的AI终端实现在线化。第二，推动AI算法向通用智能算法演进，降低机器学习的成本，提高泛化能力。第三，构建一个丰富的产品生态。第四，场景的联动和重塑。AI不是一个孤立的系统，需要和客户的其他系统做连接和联动，才能使得场景服务变成一个主动智能的服务。
澎思基于对普惠AI的理解，构建了澎思AIoT生态平台，包括四个关键的能力：第一，智能视图大脑。算法会从云、边、端三个维度全链条嵌入。第二，全系列自研的智能边缘设备。第三，打造云端智能服务的开放平台。第四，后端建立数据管理平台，使得数据在AI、硬件以及云服务能够充分地流动，实现业务和训练数据的并轨。
曲瀚还表示，普惠AI最核心的是算法能力，这是整个AIoT业务的底座，澎思的算法在云端和边缘端都走在世界的前列。
最后，曲瀚还重点介绍了在智能城市「新基建」中，澎思在城市公共安全与治理、人居场景智能化两大场景中的落地情况，以及深度参与新加坡等海外市场智慧城市的建设经验。
的卢深视CEO户磊：「大库时代，落地千万级刷脸系统的技术剖析与建库经验」
户磊提到，大库时代，金融支付、交通等众多场景亟需千万级精准人脸识别技术方案。目前行业内现有方案为多引擎，多层级，分库管理模式，系统复杂、软硬件开销大、成本高、效率低。
因此理想的大库识别方案应该具备以下几点：精准，万亿分之一误识别率，千万级别底库，鲁棒性好，高度兼容性，以及价格适宜。而的卢深视是全国首个建立省级规模三维人像数据库的AI公司。
的卢深视的千万级精准识别的刷脸系统具有几大关键技术点。
系统架构，分为三个层次，由前端多维智能感知系统、千万大库云端中台和多模态关联分析与预测组成。
其中高性能三维人脸识别算法与前端相机深度集成，降低后端计算开销，中台支撑千万级大库人脸的建库、清洗、检索，适配度高、效率高，多模态架构的兼容性好，分析预测环节基于大数据的逻辑推理，时空轨迹关联分析，将2D/3D人脸、人体、物品、时间、地点等多维大数据融合，深度挖掘数据之间的关联性，实现预测与预警。
其次是技术架构。核心算法层，其中最重要的是3D算法层；平台技术层，包括后端的技术，包括通信计算、协同优化等等技术；业务中台，对数据接入、数据管理、数据清洗、优选，而后融到库里面进行数据同步，最终支撑各种各样应用。
再者，的卢深视建立三维数据标准及评价打分体系，这是后续进行三维应用的基础，的卢深视对于各种数据类别，均提供数据质量要求及评价标准。
户磊还总结了的卢深视3D识别的优势：
准确率高，保证精度不损失的情况下，突破了三维人脸识别的量化技术，最终可以实现在千万级库上面秒级的反馈结果，可以保证万亿大库下的高准确率 。
鲁棒性好，实现了深度图和红外图的识别，不受光线影响，包括大角度、浓妆识别的准确率，能够融入15到20度大的角度的差异。
安全性高，尤其对于活体检测，能够实现2D平面伪装攻击方式100%防御。
平安科技副总工程师王健宗：「联邦智能——智慧城市的突围之道」
目前，人工智能在移动互联网、云计算、大数据、IOT、5G等新技术的驱动下得以迅猛发展， 不过在AI技术落地时总是有所欠缺，即人工智能通用算法在本地化部署过程中所面临的数据困境，而这一块恰恰是相关行业或企业所缺乏的。
王健宗认为，其数据困境主要是三点：数据孤岛、法律法规监管日趋严格，以及传统AI技术模式下的限制。
联邦智能是以联邦学习为龙头，同时涵盖联邦数据部落、联邦推理、联邦激励机制，共由四部分组成。面对目前日益苛刻的数据安全隐私的问题，通过构建联邦学习的技术内核，建立联邦数据部落，实现具备隐私保护的联邦推理，并以联邦激励机制为纽带形成一个完整的AI生态格局，从而打破数据壁垒，使人工智能发展迈向新阶段。
其中，联邦学习是隐私保护下的分布式机器学习技术，以及“数据孤岛问题”的解决方案。联邦数据部落，在确保数据安全及用户隐私的前提下，建立基于联邦智能的大数据部落生态，充分发挥各行业参与方的数据价值，推动垂直领域案例落地。联邦推理，在一个隐私与安全的链路过程中，发挥着引擎模型的联邦推理作用。联邦激励机制，它的核心是一个遵循基本准则的闭环学习机制，通过联合建模协议达成、贡献度评估、激励及资金划定等环节，吸引外部企业参与，加入联邦智能生态。
平安的蜂巢联邦智能平台。在整个平台中，蜂巢依托平安集团这一综合性集团背景，能够提供智慧金融、智慧城市、智慧医疗商用级的一站式解决方案，希望能够以此激活数据价值，这也是整个平台的使命。蜂巢平台的目标是跨企业、跨数据、跨领域，实现整个大数据AI生态。此外，它在营销、获客、定价、风控、智慧城市等等方面推出了相关的解决方案。
最后，王健宗总结道，联邦智能作为枢纽，将会为智慧城市的未来提供更多新的机会。同时，随着公民隐私安全意识的不断加深，它将更好地为公众带来高品质的个性化服务，并在当前新基建的背景下，立足于数据，依托联邦智能生态，加速精细化服务时代的到来，这也是联邦智能的机会。
灵伴科技公共安全事业部总经理刘叶飞：「安防新十年，AR 来主宰」
刘叶飞认为AR在智能安防领域有独特优势，比如第一视角显示，融合现实世界，人机交互自然，信息传递准确。AR技术如果运用到智能安防领域，在未来的十年，AR+AI必定推动整个安防市场。
杭州灵伴科技成立于2014年，从做语音识别、语音交互起家，随后过度到视觉交互，主要体现在AR层面，在2020年，灵伴推出了全球首款光波导形态的AR智能眼镜。
他还现场展示了灵伴科技在全球首款可量产的光波导智能眼镜，可折叠，小巧轻便。基于光波导优质的显示效果，可以不影响正常视线的情况下与外界进行交互。
刘叶飞还介绍，这款智能AR眼镜具有人脸识别、红外测温、车牌识别、执法记录、信息推送、远程指挥等等功能，相当于取代三个信息化执法终端所有的功能。除了安防行业，还可在智慧园区、大型安保活动、监狱、海关/边检、轨道交通、机场等多种场景使用。此外，灵伴科技在博物馆、两会、疫情防控等场景下的均有落地案例。
安防「新十年」颁奖典礼
大会演讲环节结束后，峰会进入到安防「新十年」颁奖环节。
AI与安防的融合，经由2018年的静水深流、2019年的混沌厮杀，2020年的技术研究与方案落地将会更为清晰、成熟。
身处产业临界节点，雷锋网AI掘金志启动安防「新十年」评选活动。
雷锋网AI掘金志从商业维度出发，基于对AI安防产业四年的调研和资源积累，并联合政、企、学、投资四界的评选委员，致力于寻找广受市场认可的企业、产品，寻找人工智能在各个行业的最佳应用。
五大城市代表企业榜
五大最佳行业解决方案榜
引领未来十年的五大新基建企业
汽车行业的发展方向除了无人驾驶和新能源，与互联网的融合将会有哪些亮点。
互联网已经渗透到个人生活的衣食住行各个方面，如智能硬件、可穿戴、智能家居，但在汽车行业亮点不多，未来互联网与汽车行业的融合将在以下几个方面：
1． 汽车 *** 控电子设备升级，如精确控制汽车点火、刹车制动算法优化、油缸喷油量精确控制等。
2． 汽车辅助电子设备互联网化，导航导入语音识别、智能路线分析，空调根据天气自动调整风凉，净化空气，座椅智能判断人体情况，提供优化坐姿等。
3． 将汽车并入互联网，与衣食住行无缝对接，如根据天气情况与目的地，自动推荐是否开车，根据车况，油耗智能提供加油站、维修保养信息等。汽车远程提供升温／降温／预热等，可是驾乘人员，感受最佳驾驶乐趣等。
由于对自动驾驶可能造成黑客入侵儿遭遇事故等，未来汽车互联网化还有更远的路要走。
“未来出行的变革，首先是汽车动力技术的变革。而随着物联网、计算机等信息互联技术的发展，汽车的电动化趋势正同时向智能化、网联化发展，最终电动汽车会成为一个互联网的入口，将智能科技、互联科技、新能源技术融合于一身，成为移动的智能终端。需要行业打破传统的汽车产业链，继而让更多的行业进入和融合，以构成新的出行生态。”
5G已经来了：多款5G手机面世，运营商的App换上了具有5G标识的图标……在位于北京亦庄的国际会展中心，首届世界5G大会召开，上百位与会专家谈论着5G时代人们的生活会有多少变化。他们谈论工业互联网，谈论车联网和物联网。在这里，一切都被冠以“智慧 ”，医疗、教育、交通、城市……
拥有5G的智慧未来会是什么样的？哪些场景已成为现实？这些来自学界和业界的声音有的振奋、有的扎实、有的警醒。但是一个关于5G的共识是，它作为基础设施，颠覆的绝不仅是消费领域。
5G 不等于4G加1G
“高密度、低时延、高带宽”，5G的3大特点正在等待展示其风采的舞台。
京东集团副总裁、人工智能专家周伯文分别解释了这3个特点：“高密度，即每平方公里支持100万台设备，同一网络下的设备可以直接连接，且同网络内设备可实现直连，不通过中枢而直接通信；低时延，即端到端延迟只有1毫秒；高带宽，即每个5G基站至少提供20Gbps和10Gbps的下行与上行带宽，个人用户的最低下行与上行速度分别达到100Mbps和50Mbps，都远远快于4G。”
也就是说，一旦5G像4G一样普及，网络的计数单位将被精细到“毫秒”。周伯文用了一个形象的对比：“在打针过程中，针刺进皮肤，人体感知到疼痛所需的时间是01秒，5G的延迟时间比人体感知还要低100倍。”
用来展示5G风采的“舞台”，其正式称呼是“场景”“应用”。世界5G大会上的展览，勾画出了未来的一角。“5G 8K”超高清视频带来更清晰流畅的观看体验；5G的低延时给了远程驾驶以实践的机会；远程医疗，在强大、可靠的网络工具面前得以成为可能……
5G带来的更多可能性，还在探索中。网络，慢慢地改变着我们的世界，越来越渗透进生活的毛细血管。而5G，正从消费领域走进更加硬核的生产领域。专家们用更加专业的词语称呼这个“场景”：工业互联网。
未知远大于已知
今年，被称为中国的“5G元年”。
工业和信息化部部长苗圩在世界5G大会的开幕式致辞中表示，今年，中国政府发放了5G的商用牌照，正式启用了5G商用服务。目前，全国开通5G基站113万个，预计年底将达到13万个，5G套餐的签约用户已有87万个。
科学技术部部长王志则分享了一些象征着巨大潜力的数字：根据相关机构测算，未来15年，5G将为全球经济增长贡献超过3万亿美元。到2035年，5G将拥有价值高达12万亿美元的市场规模，并为全球带来2200万个就业机会。
过去被科幻小说描绘的智能化场景，比如智能化的家居场景，无人驾驶的智能汽车，全自动的智慧工厂，正在变为现实。
智慧城市将是最能展现智能化场景的应用之一。目前，中国移动、中国联通、中国电信三大运营商，京东、华为等企业纷纷布局智慧城市建设。在本次世界5G大会上，他们各自拿出了已经在运转的智慧园区或智慧城市项目。
实体的庞大城市有着孪生的数字化双胞胎。实际流动着的车流、人流，会变成计算机系统里二进制的血液。每一个地铁站、公交站，乃至办公楼，都是一个时刻变动的数据集合。一座智慧城市、一个智慧园区，它的一切都在网络世界里被实时控制着。
未来，有“大脑”的城市如果能更广泛地成为现实，那么，大楼哪一层的火灾警报器出现故障、寻找走失的老人，靠的将不是人工，而是无处不在的传感器、监控，是互联的“万物”彼此影响、互动、反馈，以及天地一体化的网络系统。
当巨大的算力需求被提出时，5G也再次显示了它作为基础设施的重要性。但是5G时代的代表性设备和应用究竟是什么，只能等待时间给出答案。
“未知远远大于已知。”中国移动董事长杨杰说。大会上的很多专家提到的高频词正是：探索。
2008年8月31日，厦门BRT(快速公交系统)正式通车运营。十多年来，BRT作为跨岛发展的动力泵，为厦门这个激情跳跃的“心脏”输送着源源不绝的动力。厦门的美，不仅美在得天独厚的自然环境，更美在空中快速交通的高效便捷。
“目前BRT以全市6%的公交运力承担了15%的客运量，充分展现了其大客流、大容量、高效率的中长距离干线的疏运功能。”厦门公交集团快速公交运营公司党总支书记、董事长陈淑真介绍说，厦门BRT致力于提供高品质高效率的出行服务，助推更高水平建设“两高两化”城市。
快
岛内全程高架 拥有专用路权
BRT的发展破解了民生难题，便利了市民出行。
跨岛发展战略提出后，厦门城市化进程不断加快。人流、车流、物流、机动车保有量及驾驶人员数量快速增长，不仅考验着每一个出行的市民，更考验着一个城市对道路通行和环境指数的承受力。
城市发展需要交通，城市交通需要发展。如何让公交在缓解城市拥堵中真正发挥作用，让城市出行更顺畅、更便捷？在这种背景下，BRT作为一种快速安全、舒适便捷、造价相对低廉的公交方式，引起了市委市政府的高度重视，成为突破口。
2007年9月，BRT正式开工建设。仅仅用了11个月，2008年8月，空中快速公交横空出世，BRT一期工程3条线路顺利投入运营，覆盖思明、湖里、集美和同安4个行政区域。
由于在岛内采用全程高架形式，拥有专用路权的BRT，以快速、准时和安全运行等优势，开通后不久便受到了广大市民的青睐。有数据显示，2008年底，BRT日均客流量就从运营之初的25万人次跃升至24万人次，半年增长近10倍。
为了满足市民的需求，BRT的线路不断拓展、车辆不断增加。14年间，厦门BRT陆续增加了快5、快6路，还增加了快8、快9路2条高峰线路。如今，7条BRT线路以全市6%的公交运力承担了15%的客运量。
利
形成岛内外一小时出行圈
BRT的发展拉近了空间距离，缩短了出行时间。
从小在同安长大的卢女士回忆，在BRT开通前，从同安来一趟厦门岛内，可谓是“跋山涉水”，历尽千辛万苦。
“当时虽然有到岛内的直达线路，但是公交容易受到路况影响，高峰期准点率、运行效率不高。”卢女士说，“快2路延伸到同安枢纽站后，从同安乘坐BRT到岛内，不到1个小时。BRT有专用车道，不堵车，而且车速、车内环境也比普通公交车快许多、好许多。”
BRT驾驶员苏阿妹是快2路第一批驾驶员。她回忆说，因为BRT车辆的速度快，同安居民进出岛更加便捷了。她说，无论是她当初驾驶的快2路，还是现在驾驶的快5路，都十分受同安居民喜爱，一到节假日或上下班高峰期，上上下下的乘客络绎不绝。“因为BRT的运营速度和准点率，也让不少工作在岛内的市民，选择搬到BRT沿线站点附近居住。”
BRT不仅减少了市民进出岛的出行时间，还缩短了岛内与岛外的时空距离。“BRT一通，连接厦门岛内外。”住在岛外、工作在岛内的一小时出行圈开始形成，城市的框架拓展了，跨岛发展的进程向纵深推进。
拓
枢纽站投用 重塑城市空间结构
BRT的发展拓宽了城市框架，提升了发展水平。
2010年6月，快2路从西柯延伸至同安枢纽站，大大缩短了从厦门岛内到同安老城区的时间；2011年11月，快1路的终点站从原来的华侨大学站迁入了厦门北站；2015年开通前埔直达岛外快线，前往同安的快5路、前往集美的快6路。
线路在拓展，场站也在提升。2018年10月，BRT高崎枢纽站正式投用，成为BRT枢纽节点，形成多条交通环线，提升运营能力；同年12月，BRT同安枢纽站正式启用，与之前地面的临时站点相比，直接连接BRT高架桥，完善快速公交系统，提升同安城区交通保障水平。
BRT公交线网的逐步成型，不仅全面增强城市承载力，重塑城市空间结构和经济地理，也为城市功能品质提升注入新活力。
地铁开通以来，BRT线网逐渐融入地铁线网。“BRT的定位介于地铁跟公交之间，地铁是大运量，BRT是中运量，公交是小运量。”陈淑真说，三者的有效融合，让市民出行方式有了更多选择，出行更加便捷。
2019年，BRT文灶站成为首个与地铁1号线无缝对接的BRT站点。目前，文灶站、火车站、蔡塘站、双十中学站等4个BRT站点，均可与地铁站实现无缝对接。
智
智能辅助驾驶 降低驾驶员工作强度
BRT的发展创新了公交运营模式，实现了智能辅助驾驶。
2018年9月，厦门面向5G的车联网BRT示范应用项目正式发布，厦门成为全国首个面向5G的商用级智能网联应用城市。
如今，平峰期时，纯电动BRT车辆基本实现“人机共驾”——驾驶员坐在驾驶位，双手仅需 *** 纵方向盘，车速由系统下发，车辆平稳前行；行驶过程中，车辆会智能加减速，并与前车保持安全距离。
这便是在BRT上投入应用的5G智能网联车路协同项目，车与车、车与路、车与站台等之间形成一个物联网系统，达到“人机共驾”状态。
“厦门BRT具有全国独一无二的封闭路权，是建设5G智能网联应用项目的最优示范场景。”厦门公交集团经营管理部经理张清辉表示，在5G智能网联车路协同项目中，BRT车辆通过接收云端调度中心的指令，自主规划车辆运行速度，实现稳定加减速、平稳运行，提高乘客乘车舒适性的同时，减轻驾驶员驾驶强度。
大事记
●2006年 厦门市 决策建设厦门快速公交系统(BRT)
●2007年9月25日BRT一期建设工程正式开工建设
●2008年8月31日快1路、快2路、快3路正式通车运营
●2010年6月22日快2路延伸至同安枢纽站
●2011年11月12日快1路延伸至厦门北站
●2015年到2016年快5路、快6路先后开通运营
●2018年到2019年快8路、快9路高峰线开通运营
项目点击
●全国十佳:2012年，厦门BRT被国家交通部评为“全国城市公共交通十佳优质服务线路”。
●60公里:截至目前，7条BRT线路总营运里程60公里，投入车辆259台，日均客运量约211万人次，以全市6%的公交运力承担了15%的客运量。
●三个“全国第一”:第一个多种形式组合的BRT，将高架桥车道与地面车道、隧道与桥梁、快速公交与普通公交有机组合；第一个架设高架桥的BRT，岛内段采用全程高架桥形式，拥有专用路权，保障行车通畅，解决混行难题；第一个一次成网的BRT，3条BRT线同时开通运营，开通即成BRT公交线网。
随着物联网产业的发展，“万物互联”不再是一句空话。在以国家与各地政府的主导、市场的配合的环境下，我国物联网产业在近几年得到高速发展。而在这强劲的发展势态下，物联网已经逐渐应用在各行各业。而在以下十大领域中，物联网早已布局多年，可以说，随着物联网的普及，人们在不知不觉中，已经感受到物联网所带来的各种便捷。
那么，物联网在哪十大领域中，逐渐改变了我们的生活？待OFweek物联网编辑一一为您道来！
智慧物流
物流快递过程中，从物品交付到快递员手中开始，就必须对物品进行实时跟踪并反馈给用户。而物联网的进入，并非单一的物品跟踪，更多的是在运作模式的改变，而在物流方面，则涉及三个方向：
1、仓库工作效率提升：通过采用AGV，从而实现724小时不间断工作。由于AGV配置了视频及雷达等传感器，从而能让AGV实现对物品的快速检测，并把物品稳定、准确的放置在对应的平台中；
2、道路运输：通过到物流车辆的监控，从而实时了解车辆的运行状态、司机个人状态、道路状态等数据，通过对这些数据的检测，从而实现道路、人员、车辆的最佳搭配。在遇到问题时，可以有效避免各类事故的发生；
3、配送：在配送环节，通过GPS定位及电话号码，从而让用户可以及时了解并联系快递员。同时，对于放置在快递柜中的物品，用户会自动收到附有验证码的短信，或通过人脸识别进行拿取。
OFweek点评：
在以往的“双十一”购物节中，传统的人工处理需要至少半个月，而随着物联网各项技术的成熟应用，在短短数天内就完成了大量货物的配送。可以说物联网在物流中的应用，已经对物流产业造成了变革。
智能交通
交通被认为是物联网所有应用场景中最有前景的应用之一，而其具体表现在智能交通。
在智能交通中，要联动处理人、车、路三个问题，通过对各类数据的统计、分析、反馈，从而缓解各方面的出行需求，改善交通运输环境、保障交通安全以及提高资源利用率。
就目前智能交通而言，目前已经在以下几个领域得到发展：
1、车辆自动化：基于视频检测、雷达和高精度GPS的应用，车辆可以在道路上实现自动行驶；
2、车联网：通过对车辆状态的检测，从而实时了解车辆位置、行驶转态、驾驶员状态检测，从而避免交通事故的发生；
3、智慧停车：通过地图或第三方程序，驾驶员可以快速找到停车位。而在停车场内部，相关设备可以引导驾驶员停车；
4、智慧红绿灯：通过对道路车辆、周边人员数量等检测，自动对红绿灯进行调整，从而控制车流及人流， 提高道路承载力。
5、道路监控：可对通过的车辆及驾驶员进行检测，从而确保驾驶员是否违规 *** 作，或是对可疑车辆进行跟踪。
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