「高度」《人工智能标准化白皮书（2018）》发布（完整版）(10)

智能交通系统（Intelligent Traffic System，ITS）是通信、信息和控制技术在 交通系统中集成应用的产物。ITS 借助现代科技手段和设备，将各核心交通元素 联通，实现信息互通与共享以及各交通元素的彼此协调、优化配置和高效使用，形成人、车和交通的一个高效协同环境，建立安全、高效、便捷和低碳的交通。 例如通过交通信息采集系统采集道路中的车辆流量、行车速度等信息，信息分析 处理系统处理后形成实时路况，决策系统据此调整道路红绿灯时长，调整可变车 道或潮汐车道的通行方向等，通过信息发布系统将路况推送到导航软件和广播中， 让人们合理规划行驶路线。通过不停车收费系统（ETC），实现对通过 ETC 入口 站的车辆身份及信息自动采集、处理、收费和放行，有效提高通行能力、简化收 费管理、降低环境污染。

ITS 应用最广泛的地区是日本，其次是美国、欧洲等地区。中国的智能交通 系统近几年也发展迅速，在北京、上海、广州、杭州等大城市已经建设了先进的 智能交通系统；其中，北京建立了道路交通控制、公共交通指挥与调度、高速公 路管理和紧急事件管理等四大 ITS 系统；广州建立了交通信息共用主平台、物流 信息平台和静态交通管理系统等三大 ITS 系统。

（5）智能安防

智能安防技术是一种利用人工智能对视频、图像进行存储和分析，从中识别 安全隐患并对其进行处理的技术。智能安防与传统安防的最大区别在于智能化， 传统安防对人的依赖性比较强，非常耗费人力，而智能安防能够通过机器实现智 能判断，从而尽可能实现实时地安全防范和处理。

当前，高清视频、智能分析等技术的发展，使得安防从传统的被动防御向主 动判断和预警发展，行业也从单一的安全领域向多行业应用发展，进而提升生产 效率并提高生活智能化程度，为更多的行业和人群提供可视化及智能化方案。用 户面对海量的视频数据，已无法简单利用人海战术进行检索和分析，需要采用人 工智能技术作专家系统或辅助手段，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风 险预测。从技术方面来讲，目前国内智能安防分析技术主要集中在两大类：一类 是采用画面分割前景提取等方法对视频画面中的目标进行提取检测，通过不同的 规则来区分不同的事件，从而实现不同的判断并产生相应的报警联动等，例如： 区域入侵分析、打架检测、人员聚集分析、交通事件检测等；另一类是利用模式 识别技术，对画面中特定的物体进行建模，并通过大量样本进行训练，从而达到 对视频画面中的特定物体进行识别，如车辆检测、人脸检测、人头检测（人流统 计）等应用。

智能安防目前涵盖众多的领域，如街道社区、道路、楼宇建筑、机动车辆的 监控，移动物体监测等。今后智能安防还要解决海量视频数据分析、存储控制及 传输问题，将智能视频分析技术、云计算及云存储技术结合起来，构建智慧城市 下的安防体系。

（6）智能医疗

人工智能的快速发展，为医疗健康领域向更高的智能化方向发展提供了非常 有利的技术条件。近几年，智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、 药物开发等方面发挥重要作用。

在辅助诊疗方面，通过人工智能技术可以有效提高医护人员工作效率，提升 一线全科医生的诊断治疗水平。如利用智能语音技术可以实现电子病历的智能语 音录入；利用智能影像识别技术，可以实现医学图像自动读片；利用智能技术和 大数据平台，构建辅助诊疗系统。

在疾病预测方面，人工智能借助大数据技术可以进行疫情监测，及时有效地 预测并防止疫情的进一步扩散和发展。以流感为例，很多国家都有规定，当医生 发现新型流感病例时需告知疾病控制与预防中心。但由于人们可能患病不及时就 医，同时信息传达回疾控中心也需要时间，因此，通告新流感病例时往往会有一 定的延迟，人工智能通过疫情监测能够有效缩短响应时间。

在医疗影像辅助诊断方面，影像判读系统的发展是人工智能技术的产物。早 期的影像判读系统主要靠人手工编写判定规则，存在耗时长、临床应用难度大等 问题，从而未能得到广泛推广。影像组学是通过医学影像对特征进行提取和分析， 为患者预前和预后的诊断和治疗提供评估方法和精准诊疗决策。这在很大程度上 简化了人工智能技术的应用流程，节约了人力成本。

（7）智能物流

传统物流企业在利用条形码、射频识别技术、传感器、全球定位系统等方面 优化改善运输、仓储、配送装卸等物流业基本活动，同时也在尝试使用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术，实现货物运输过程的自动化运作 和高效率优化管理，提高物流效率。例如，在仓储环节，利用大数据智能通过分 析大量历史库存数据，建立相关预测模型，实现物流库存商品的动态调整。大数据智能也可以支撑商品配送规划，进而实现物流供给与需求匹配、物流资源优化 与配置等。在货物搬运环节，加载计算机视觉、动态路径规划等技术的智能搬运 机器人（如搬运机器人、货架穿梭车、分拣机器人等）得到广泛应用，大大减少 了订单出库时间，使物流仓库的存储密度、搬运的速度、拣选的精度均有大幅度 提升。

3.2.6 人工智能产业发展趋势

（编辑：ASP站长网）