引言
在行车的过程中,有着无数看似不经意的瞬间:
一瞬间,可能是回一条信息,可能是接打一个电话;
一瞬间,可能是打一个哈欠,可能是猛踩一脚油门。
一个微小的疏忽,可能侥幸躲过伤害;
但也可能是个人生死的交错,或是数个家庭的命运转折。
在面对生死的那一刻,你的脑海里,是谁的身影?
你会不会遗憾,未来的日子无法与之相伴?
假如时光倒流,你会怎么选择?
本不该发生的交通事故
汽车的发明在为我们生活带来便利的同时,也暗藏着不少“杀机”。行车路上的一个不小心,就有可能威胁到我们的财产甚至生命安全。国家安全监管总局的研究报告显示,虽然近年来我国道路交通事故降幅明显,但依然高发。我国道路交通事故年死亡率仍高居世界第二位,其中“两客一危”(指从事旅游的包车、三类以上班线客车和运输危险化学品、烟花爆竹、民用爆炸物品的道路专用车辆)事故伤亡最为惨重。
据统计,80%以上的道路交通事故是人为因素导致,包括超载、超速、疲劳、分心等违规驾驶行为,以及在紧急情况下驾驶员的操作失误 。
如果这80%的不良驾驶行为能得到有效管控,那么全国每年将有上万人免受交通意外伤害。
面对道路交通事故,除了配置被动安全系统来降低事故伤害,更要为车辆提供主动避免危险的能力。交通安全不应只是事后问责,更不该被动等待。人工智能化的今天,华为云助力驭道数据,让交通安全防控主动出击。
AI时代,让安全主动出击
驭道数据借助华为云EI、大数据及视频等平台能力,推出车辆“主动安全智能防控系统”,服务“两客一危”车辆及驾驶员,实时监控司机驾驶行为,主动预警潜在危险,建立驾驶员风险档案,实现安全防控最大化。
“主动安全智能防控系统”通过车载终端智能设备,能够自动识别驾驶员行车状况,如是否吸烟、通话、疲劳驾驶等;同时为驾驶员提供高级辅助驾驶功能,监测并预警车道偏离、跟车过近、车辆碰撞等情况。一旦识别到危险驾驶行为,系统会通过车载设备及时发出警告;若危险驾驶行为未得纠正,系统后台将收到持续警报,企业安全监控人员则会立即联络驾驶员,避免交通意外发生。
此外,该系统还能储存、备份行驶数据,通过大数据风险行为分析及人脸识别技术,为驾驶员建立风险档案库,并以此为基础通过AI技术建立风险识别与管控模型,提升企业安全管控能效,实现事前预防、事中可控、事后追溯的高效管理机制。
从多维应用到降本增效,华为云助力驭道数据打造全方位平台系统
在“主动安全智能防控系统”开发及运营中,华为云基于驭道数据实际需求,提供创新产品和有效解决方案,助力解决道路安全问题。
首先,华为云提供EI识别、视频直播等多项技术,保证系统迅速开发。“主动安全智能防控系统”系统的开发涉及海量数据存储、大数据分析处理、人脸识别、视频转码、视频点播、视频直播等技术,要求网络高质量接入及车联网弹性扩容,同时要求实现Devops。这些都需要强大的云平台技术支持。
在华为云EI、大数据、视频能力等多项技术支撑下,驭道数据得以省去IT基础技术搭建,降低新技术使用门槛,聚焦新业务开发及上线,实现多种场景盲点监测,确保系统99.99%随时可用。同时,华为云提供充足承载空间,满足驭道数据业务迅增及市场扩展的需求。
其次,立体运维解决方案,提升系统效率,降低运维成本。由于“主动安全智能防控系统”采用云原生架构,业务复杂,涉及SaaS层应用运营、P层I层技术维护及物理基础设施运维等,所以传统运维模式已无法支撑故障定位及性能分析的需求。
华为云为驭道数据提供IaaS和PaaS技术及立体运维解决方案,融合应用运维服务及应用性能管理服务,实时监控虚机、存储、网络、数据库及应用,通过应用与资源告警关联、日志分析、智能阈值、分布式调用追踪等技术,优化关键业务步骤,快速定位及修复故障,极大提升系统运维效率,降低企业运维管理成本,保障应用长稳运行。
有AI的意料之内,让你免于意料之外
在与驭道数据的合作中,华为云秉持“上不碰应用,下不碰数据”的一贯承诺,专注技术研发,力求与合作伙伴实现共赢。华为云将继续支持驭道数据发展“主动安全智能防控系统”,同时为运输企业、交通职能部门提供更便捷、更稳定的安全监管防控平台,同时研发更多新技术,打造车联网生态,助力实现道路交通安全新方案。
科技的进步不断地为人们提供更加安全、舒适的生活,华为云和驭道数据在交通领域为“两客一危”驾驶提供了多一层的保障。AI技术的加入,可以使事故发生的概率大大降低。当时光倒回危险发生前的那一刻,如若有了AI的提醒,那么它守护住的不仅仅是我们的安全,还有我们的家人,我们的爱,以及我们千千万万的幸福瞬间。
好文章,需要你的鼓励
随着AI策略成熟,CIO开始重新考虑对公有云的依赖,私有云和本地环境重新受到关注。调查显示,67%的企业领导计划在未来12个月内将部分AI数据迁移至非云环境。主要原因包括成本可预测性、数据隐私保护、安全问题和云集成挑战。对于持续的AI工作负载,购买自有GPU比租用公有云更经济。私有云支出增长更快,预计2025年将有54%的组织在私有云上投入超过1000万美元。
沙特TachyHealth团队开发的32亿参数医疗AI模型Gazal-R1,通过创新的双阶段训练方法在医疗推理任务上超越了12倍大的模型,在MedQA等测试中取得87.1%的优异成绩,展现了精巧训练策略胜过规模扩张的重要启示,为资源有限的医疗AI研究提供了新路径。
本文深入分析了从传统AI发展到AGI过程中可能出现的智能爆发现象。基于AI专家共识的2040年AGI实现预期,文章探讨了七种主要发展路径,重点关注突破性的"登月路径"。智能爆发理论认为,智能可以像原子链式反应一样相互促进,快速产生大量新智能。文章预测2038-2039年可能发生智能爆发,随后在2040年实现AGI,但也指出了关于智能爆发的启动、控制和潜在风险等争议问题。
奥地利维也纳医科大学研究团队开发了RetFiner技术,通过让眼科AI模型同时学习OCT图像和医疗文字描述,显著提升了诊断准确率。该方法采用四种训练任务让AI模型建立图像与文字的深层联系,在三个主流眼科AI模型上实现了2-6个百分点的性能提升,为医学AI发展开辟了新方向。