杭绍台高速按分期建设、分期投运的原则，分为先行段、城区段。先行段按照智慧高速总体布局安排，已经先行先通，并具备了智慧高速的基本雏形，完成基础架构搭建，“异常事件主动感知闭环处置”场景应用相关功能已上线。

其以智慧高速云控平台为“大脑中枢”，将整条高速的数据进行汇聚、处理和分析，通过高精度地图和定位、视觉AI、交通优化算法、交通仿真模型等先进技术，提供“感知、分析、决策、控制、服务”全链路支持。

目前，应用已管控5000台以上设备，每天处理1000万条以上数据。通过云计算、大数据技术，能够将97%以上异常事件进行自动识别和智能处置，提高运维管理效率。

需求分析

作为浙江省南北向交通大动脉，杭绍台高速总长160公里，本项目承建的绍兴金华段为115公里。该路段气象和地质情况复杂，南部隧道群易发生团雾情况，保障行车安全是首先要务。预计开通后车流量大，需及时掌握路况并有效管控和诱导，提升管理效率。

因此，在杭绍台主线约1800路视频完全靠传统人工巡查模式是完全不可能的，必须通过人工智能识别手段，实现基于事件驱动的业务处理模式，从被动响应逐步转换到主动管控。

场景建设

全路段事件AI识别。杭绍台高速全线真正实现了无盲点视频全覆盖，路段每隔200米，隧道每隔120米布设摄像机，避免了传统1-2公里布设摄像机事件监测不准确，误报太多等问题，真正实现了路段事件的精准监测和报警。通过大数据平台分析，也极大提高了事件识别、发布和处理速度，提高道路通行安全性。

主动式交通管控功能。在杭绍台主线约1800路视频，完全靠传统人工巡查模式是完全不可能的。实现基于事件驱动的业务处理模式，通过一套算法一个平台，实现交通事件感知、预案决策、设备控制和信息发布，每次事件处置都形成了闭环，还能通过数据进行效果评价，不断提升优化算法模型和平台功能，从被动响应到主动管控，实现有监有控。

一路三方协同功能。通过深度定制，在事件处置和设备运维上实现一路三方的协同，包括信息发布、任务推送、流程审批和信息反馈等内容，提高事件处置效率。

道路信息交互功能。已实现道路基础与运行信息与第三方导航系统（目前主要为高德地图APP）共享，利用手机、道路信息发布设施，实现道路信息的实时共享，解决了当前用户信息传达难的问题。在大数据平台开发同时，同步实现与高德信息的交互共享，为司乘提供更加精准的驾驶提醒。

高精度地图全覆盖。实现全程覆盖的高精度地图采集，打造基础设施数字化，为车道级交通管理、伴随式交通服务、预防性资产维护提供高精度支撑。

验证实现准全天候通行。谷来、回山属于山区峡谷地带，冬季雾天较多，对安全带来极大隐患。当前已在特殊路段布设交通流检测器、路面状态检测器、气象传感器以及视频能见度分析等，结合特殊路段设置的智慧雾灯检测系统，实现车辆在团雾及其他特殊气象情况下的预警和驾驶提醒辅助，提高极端气候的安全通行能力。

改革突破

运营模式上，系统模式转变带来运营模式变革：一张图展示道路全要素态势感知，包含交通情况、设备情况、实时气象状态等；基于视频等感知数据实时发现事件报警，评估事故影响后选择合适的应急预案，执行下发管控方案，实时跟踪处理进度评估效果，形成事件感知→决策→控制的业务处理闭环。

框架设计上，设计了云边端协同的架构，数据统一汇聚，设备协同控制，控制系统梳理后多重冗余，避免了系统和数据孤岛同时保证传统机电运行稳定性，实现智能网联高速与传统机电系统融合。同时，基于分布式云计算操作系统及大数据处理平台，深度融合高精度定位和地图、车路协同、人工智能等技术，为未来辅助驾驶、自动驾驶奠定技术、数据和业务基础。

功能场景上，完整智能网联高速功能架构方案设计，覆盖交通管理、应急管理、交通服务、资产管理等基础业务应用，以及车路协同、智慧隧道、智慧服务区、准全天候通行、绿色能源等创新应用等解决方案。同时支持平滑拓展到AI稽查、视频上云和用户运营等应用场景解决方案。

新技术应用上，云计算、大数据、深度学习、物联网、数据中台等新技术在高速行业的全面落地应用，建立数据资源共享池服务于上层需求，提高资源利用率和自动化管控程度。按照数据中台的思路进行建设，最终实现灵活、快速支撑共享服务应用，充分利用技术红利创造业务创新条件，提升道路智慧化程度。

来源 | 浙江交通