交通安全，在中国始终是一个无法绕过的话题。

由于人口基数大，交通网络密集，交通情况复杂，我国在今天依旧是一个交通事故高发国家。年平均交通事故死亡人数位居世界第二，据不完全统计，每年在中国有超过十万人死于车祸。

而在各种交通问题当中，“两客一危”的安全问题始终是受到公众最多关注的——甚至没有之一。

所谓“两客一危”，是旅游客车、班线客车、危险货物运输车辆。而公众关注的原因显而易见：这类车辆一旦出现问题，极容易造成重大伤亡事故，造成难以挽回的损失。

不久之前，重庆抢夺客车司机方向盘事件引起了全国关注；另一个惊心动魄的数据，是今天社交媒体平均每天会报道超过15起货车安全事故。

不难看出“两客一危”的安全问题已经变成中国社会的急切之思。

这种情况下，是否能让AI这个“魔法棒”做些什么呢？答案是“可以”。

提起所谓的“AI+一切”，似乎是有种套路存在的。一般来说，就是说一下这个问题如何用AI从理论上解决，AI的局限性在哪，未来多么有想象空间…如是而已——这个可以称为AI领域的赵括式研究法。

今天咱们不妨换个思考方式，从案例中沉下去，去深处看一看AI保护货车司机这个愿景，到底是如何一步步实现的，中间要提出那些问题，如何寻找更深层次的答案。

经过产业齿轮的层层相扣，AI与货车司机安全这两个看似不相关的问题，最终紧密咬合在了一起。

让我们从一个夜幕中、高速上的典型画面，开始一步步向深处窥探AI与司机的故事。

第一步：多少冷月下的叮咛与期盼

夜色下，雾霾中，华北大地的某处高速服务区。老李随意吃了口饭，准备开启一晚上的“征程”。

作为一位运输化工原料的货车司机，老李经常会遇到这样的情况：夜间高速行车，雾霾严重，原本紧急的任务有无法准时送达的风险。同事在微信群里催促，领导和客户一个劲来电话询问，想起远方老婆孩子在家里惦念，心里忽然不是滋味。

此时在老李身边，夜霾、疲倦、焦急和随时可能响起的电话，都成为让远方家人担心的要素。

这一幕画面相信大家都很熟悉，因为差不多它每天都发生在我们身边。而真正导致货车事故高发的原因，在于此时处在众多危险因素中的老李，很容易对这一切并不自知。

这一方面是因为长时间工作和心态焦急，非常容易导致疏忽大意；另一方面，随时可能发生的抽烟和打电话看手机，在无人监督的情况下，很多都是下意识行为，在开车中很难意识到。

那么从逻辑上看，无论多少培训都很难抵挡人性中长时间工作后的疲劳感。

而解决方案在于，必须有某种技术能够主动识别司机的不稳定状态和不安全因素，进行主动提醒，并进行数据收集，建立清晰的赏罚制度。

能识别、能提醒、能备案，才是符合这一特殊场景中的交通安全设施。这个道理对于客车来说也同样适用，我们看到因疲劳与分心造成的客车事故，已经太多太多。

而这也就是AI上场的时候了。

第二步：构建AI解决方案

由上所述，基于摄像头主动识别司机疲劳、抽烟、解答电话，是防止货车/客车事故的主要手段。那么问题就来到了如何实现它的阶段。

基于机器视觉以及对视频的智能分析能力，AI可以完成这个任务。

三宝科技旗下驭道科技研发的车辆主动安全智能防控系统，便是这样一个解决方案：通过智能摄像头，对“两客一危”车辆和驾驶员进行主动识别，开发具有主动安全智能防控功能的终端与平台系统。

这套系统希望通过车载摄像头，自动识别驾驶员抽烟、打电话、疲劳驾驶、注意力分散、跟车过近、车道偏离以及前向碰撞预警等危险驾驶行为，进行主动报警和提醒，解决在长途行驶中驾驶员状态起伏过多，容易分心的问题。

而为了达到对重点车辆安全风险的进一步控制，该系统还希望在车载提醒系统之外，建立基于大数据的风险行为分析系统，通过人脸身份识别技术实现对于驾驶员驾驶风险的档案建立。以此来监督驾驶员的危险行为，同时也帮助运输企业提高安全管理水平，优化人员建设，同时也帮助完成事故的事后原因追溯。

在AI技术层面，整套系统要运用到人脸识别、肢体动作识别、物体识别、OCR文字识别、视频智能分析，以及数据智能化管理技术。以此建立对司机面部神态、动作，以及车外路况、环境和车牌的多维把控与主动提醒。

于是我们可以看到类似体系在技术逻辑上的特殊性在于，它是十八般AI武艺齐上阵，使用技术的类别非常复杂；另外货车/客车这样的特殊场景里，部署应用也不是个简单问题。

所以我们有必要多追问一层：虽然AI可以帮助货车/客车驾驶员进行安全识别，然而这样复杂的技术，在不计其数的运动货车/客车上，真的容易实现吗？

第三步：业务场景背后的技术基建问题

在一座城市中，想要搭建一个新的建筑项目，必须要在基础设施的基础上去考虑设计创意。

比如要盖一栋楼，首先要考虑的是电、水、交通、绿化、商业体等等条件。抛开基础谈个体解决方案，那便是空中楼阁。

事实上，货车上的AI主动识别和报警，并没有想象中那么轻松随意，好像知道了工程与技术原理就已经变成现实了。让AI保护货车，下一步是要思考最终的业务场景，需要建构在何种技术与平台基础上。

我们可以从驭道科技的案例中发现，这个项目事实上面临着非常多挑战，比如：

1、主动安全提醒必须保证实时化精准提醒，晚半小时提醒司机不要抽烟好像没啥用处。而实时化换个说法，就是对网络质量要求非常高。在AI算法非常吃算力的基础上，想实现实时化提醒，就需要稳定的云服务作为支撑。

2、货车/客车的主动安全方案，跨越了IoT、数据存储、大数据分析处理、人脸识别、视频转码、视频点播、视频直播等端口，技术范围广泛。且涉及多种AI能力的开发、调用和部署，以及运维。这就要求获得各种AI能力的调用与综合开发能力，并且有稳定的AI应用支持，帮助业务场景最终落地。

3、主动识别系统一旦推广，可能涉及大量车辆同时使用的情况，并且连接平台设备可能快速报增。加上车载系统的物理层面维护问题，让整个系统处在一个需要高维护技术要求、高人力负担、高维护成本的状态。

算力要求大、AI技术要求既精且杂、平台稳定性要求高、尽量减少运维负担，从这几个象限看，AI保护客车方案，对基础建设的需求是十分多元且逻辑复杂的。最终三宝科技找到了华为云来进行合作，在华为云的大数据、EI和视频平台能力基础上搭建主动安防系统。针对更后端的技术基建需求，华为云和EI最终给出了这样的答案——

第四步：云与AI的答案

在于三宝科技的合作中，华为云负责提供云计算和AI等领域的基础资源和应用服务，使三宝科技更加聚焦业务场景。而通观这一能力最终实现，可以发现华为云针对AI与行业融合提供了这样几个差异化优势：

1、全面细颗粒的AI训练与部署：满足了三宝科技在人脸、视频分析、动态识别、动作识别、数据挖掘等不同方向的综合技术要求，并相应提供了可供快速上线、大规模部署的AI支撑能力。实现了高可靠、高安全、高性能的AI落地。

2、基于视频的AI解决方案十分独特：在AI技术差异化上说，华为云ET在视频层面的技术能力相对特别，提供全栈化的视频云+AI解决能力，并支持实时发现实时提醒的无延迟视频分析能力。

3、立体运维，免去后顾之忧：基于该项目的运维难度大、运维场景复杂，华为云为其定制化使用了立体运维解决方案，可以快速定位故障及性能瓶颈，问题定位从原来的几天缩短到分钟级，关键业务性能大幅提升，确保识别系统的安全可靠。

从计算、数据和AI能力的输出上，华为云提供了非常基础，但却是源头的技术能力。就此，AI变身客车/货车司机保护神的故事才终于圆满。经历了不断发现问题、协力合作解决问题的AI产业融合旅程，不难发现：AI与产业融合，进驻细分场景，其实有自己的实践之道。

结束语：实践AI之道

从华为云与三宝科技构建的AI落地矩阵中，我们可以发现AI在实践中的主要产业特征。

AI能做的事情确实很多，但在现阶段想要实现AI场景化落地，还是必须要依靠产业关系衔接，构建应用-开发-能力技术提供，这样完整的产业轨迹。比如三宝科技就通过下接场景，上接华为云的技术供给，构建了一个AI到客车的技术链条。

做AI落地，从业务出发去寻找解决方案，了解产业能力，尤其是新锐技术动向，比如客车司机安全的主要问题在哪里，为什么主动识别与提醒是关键；同时也要从技术出发去寻找应用场景，比如华为云提供的AI视频分析能力恰好可以反向作用于客车安全问题。两条路合流构成闭环。在客车司机与AI的案例中，发现场景痛点，和理解平台提供的AI能力二者缺一不可，最终才能完成AI与场景的交汇。

不断向下挖应用，向上挖技术，才是AI做强的唯一方案。PPT上谈兵的产业AI方案，是可能马上暴露在阳光下的泡沫。由衷希望更多现实中的问题，尤其是涉及人民生命财产安全的问题，可以在AI普惠化的过程中被一一破解。

当AI来到世界，成为风口浪尖的时代词汇。人们就一直没有停止对AI的争论。然而换个视角来看，无论AI在遥远的未来究竟如何，在今天，孩子看到爸爸回家时的笑脸，便胜过论证AI价值的万语千言。