多部门联合，跨界融合 | 全天候通行保障联合创新实验室成立
拾梦者 | 作者
YGG | 编辑
据交通运输部路网中心2019年运行报告显示，我国高速公路因恶劣天气阻断事件年均达2万多起，阻断里程100多万公里，减少路公司通行费收入，整体损失年均约440亿。
此外，据《全国道路交通事故统计年报白皮书》统计，30%的交通事故与恶劣天气相关，如何保障道路安全通行，推动以管代封，将重点管控连点成线，开展准全天候通行已经成为社会公众“急难愁盼”的热点问题。
近日，由招商局公路网络科技控股股份有限公司牵头，由中国气象局公共气象服务中心、公安部道路交通安全研究中心、交通运输部路网监测与应急处置中心、中国交通通信信息中心、江苏省气象局共建的“全天候通行保障联合创新实验室”成立，其中招商新智科技有限公司作为实验室日常运行支撑单位。
联合创新实验室将推动建立公路恶劣天气安全通行相关多方的协同机制、管控标准，攻克恶劣天气安全通行技术难点，形成全天候安全通行系列标准规范。
跨界融合，打造全天候通行保障的技术联盟
据悉，联合创新实验室为非法人性质的、面向全天候通行保障方向的科研和产业化推广的技术联盟。
结合目前现状来看，高速公路实现全天候通行仍存在一些难点，包括感知层面不够精准、封路决策不科学、实施效果差及标准难落地等，恶劣天气预警分级标准和管控标准不统一，目前仍然缺乏实现高速交管、交通运输、气象部门和高速业主的协同联动管控类标准。
在高速公路运行过程中，道路交通组织运行保障会牵涉到多个部门，例如气象的预警及精准预报，交通管理部门的精准管控以及交通运输部门对基础设施运行安全的保障等等，因此需要建设一个跨部门的协同机制，让多方联动起来，保障路网高效运行的服务水平，并通过跨部门的数据高效共享来促进协同机制行稳致远。
招商新智党委委员、副总经理何站稳向赛文交通网表示，成立联合创新实验室的初衷就是为了强化跨部门的协同联动，将重点解决跨部门的协调机制不健全、管控预案不统一、数据共享难等难点问题。
各单位将分别负责交通气象领域、公安交管领域、路网运行领域以及“两客一危”和12吨以上重型货车半挂牵引车全天候通行保障相关的政策和工作机制研究，负责全天候通行保障交通气象建设指南的编制和审定工作，参与联合创新实验室关于国际先进技术研究、标准规范研究、关键技术攻关、系统及装备研发、示范工程建设及应用推广，联合开展研究成果落地应用推广，指导、推动和参与联合创新实验室的建设、运行和评价等。
为什么由招商公路牵头？
何站稳表示，一是作为企业载体，招商公路可以提供场景支撑，可以充分利用运营路段分布广的特点，将各部门串联起来解决公路运行管理过程中的实际问题；
二是具有较强的科技支撑能力，近年来通过科研投入积累了一系列丰富的产品和技术，可以推动实验室研究成果率先在招商公路所辖路段公司试点及推广应用，为后续的广泛推广奠定基础。
招商新智作为招商公路智慧交通产业平台，在行业跨界融合方面，2022年充分利用“省级恶劣天气高影响路段优化提升工作”相关国家政策的推出契机，主动与交通运输和气象等部门开展跨界融合，推广了7个省级恶劣天气管控平台，20个地市级平台和11个恶劣天气高影响路段。
关键技术攻关，攻克全天候通行难题
据悉，联合创新实验室目前研究内容包括公路通行安全保障方面的国际先进经验和技术研究、标准规范研究、协调管控机制研究、关键技术攻关、系统及装备研发、示范工程建设、应用推广、国家级创新平台申报及人才培养。
其中，围绕恶劣天气安全通行管控需求，结合安全通行场景，实验室将开展的技术研究方向主要包括且不限于：
（1）开展基于AI视频图像智能识别的恶劣天气监测预警技术，提高道路交通气象感知能力和准确率；
（2）开展基于雷视融合的多运动目标分类检测跟踪技术研究，实现对恶劣天气下重点车辆的连续跟踪监控；
（3）开展低能见度环境下通行车辆的安全预警技术研究；
（4）开展基于云边一体化的实时管控技术研究，实现对低能见度环境下异常事件的实时管控与协同处置；
（5）开展基于动态数字孪生技术的车载终端研究，实现驾驶员低能见度环境下的驾驶辅助；
（6）开展融冰除雪、雾灯、防眩、碰撞报警等关键技术研究；
（7）开展无人机、应急车道机器人、光纤融合感知等全天候路网监测技术研究；
（8）开展基于人工智能的恶劣天气监测预警预报服务关键技术研究；
（9）其他全天候通行保障相关关键技术攻关研究。
关于成立联合创新实验室的意义，何站稳表示，一方面是通过联合各行业管理部门共同开展研究，能够解决交通运行的实际痛点问题，未来在示范工程打造和科研成果产业化方面会具备一定的支撑能力；另一方面，实验室可以为相关研究机构开展科研活动提供丰富的场景支撑，助力行业管理和服务能力持续提高。
未来，实验室将通过建设“双循环”体系：面向C端和B端的产业赋能循环及面向G端的行业服务循环，利用多元众包数据融合汇聚、协同机制的建立提升G端的行业管理和服务能力，并通过对应用场景的深度研究，算法模型的持续优化，数据能力的持续提升，面向B端和C端提供赋能服务实现产业价值提升。
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