交通安全，在中國始終是一個無法繞過的話題。
由於人口基數大，交通網路密集，交通情況複雜，我國在今天依舊是一個交通事故高發國家。年平均交通事故死亡人數位居世界第二，據不完全統計，每年在中國有超過十萬人死於車禍。
而在各種交通問題當中，“兩客一危”的安全問題始終是受到公眾最多關注的——甚至沒有之一。
所謂“兩客一危”，是旅遊客車、班線客車、危險貨物運輸車輛。而公眾關注的原因顯而易見：這類車輛一旦出現問題，極容易造成重大傷亡事故，造成難以挽回的損失。
不久之前，重慶搶奪客車司機方向盤事件引起了全國關注；另一個驚心動魄的資料，是今天社交媒體平均每天會報導超過15起貨車安全事故。
不難看出“兩客一危”的安全問題已經變成中國社會的急切之思。
這種情況下，是否能讓AI這個“魔法棒”做些什麼呢？答案是“可以”。
提起所謂的“AI+一切”，似乎是有種套路存在的。一般來說，就是說一下這個問題如何用AI從理論上解決，AI的侷限性在哪，未來多麼有想象空間…如是而已——這個可以稱為AI領域的趙括式研究法。
今天我們們不妨換個思考方式，從案例中沉下去，去深處看一看AI保護貨車司機這個願景，到底是如何一步步實現的，中間要提出那些問題，如何尋找更深層次的答案。
經過產業齒輪的層層相扣，AI與貨車司機安全這兩個看似不相關的問題，最終緊密咬合在了一起。
讓我們從一個夜幕中、高速上的典型畫面，開始一步步向深處窺探AI與司機的故事。
第一步：多少冷月下的叮嚀與期盼
夜色下，霧霾中，華北大地的某處高速服務區。老李隨意吃了口飯，準備開啟一晚上的“征程”。
作為一位運輸化工原料的貨車司機，老李經常會遇到這樣的情況：夜間高速行車，霧霾嚴重，原本緊急的任務有無法準時送達的風險。同事在微信群裡催促，領導和客戶一個勁來電話詢問，想起遠方老婆孩子在家裡惦念，心裡忽然不是滋味。
此時在老李身邊，夜霾、疲倦、焦急和隨時可能響起的電話，都成為讓遠方家人擔心的要素。
這一幕畫面相信大家都很熟悉，因為差不多它每天都發生在我們身邊。而真正導致貨車事故高發的原因，在於此時處在眾多危險因素中的老李，很容易對這一切並不自知。
這一方面是因為長時間工作和心態焦急，非常容易導致疏忽大意；另一方面，隨時可能發生的抽菸和打電話看手機，在無人監督的情況下，很多都是下意識行為，在開車中很難意識到。
那麼從邏輯上看，無論多少培訓都很難抵擋人性中長時間工作後的疲勞感。
而解決方案在於，必須有某種技術能夠主動識別司機的不穩定狀態和不安全因素，進行主動提醒，並進行資料收集，建立清晰的賞罰制度。
能識別、能提醒、能備案，才是符合這一特殊場景中的交通安全設施。這個道理對於客車來說也同樣適用，我們看到因疲勞與分心造成的客車事故，已經太多太多。
而這也就是AI上場的時候了。
第二步：構建AI解決方案
由上所述，基於攝像頭主動識別司機疲勞、抽菸、解答電話，是防止貨車/客車事故的主要手段。那麼問題就來到了如何實現它的階段。
基於機器視覺以及對影片的智慧分析能力，AI可以完成這個任務。
三寶科技旗下馭道科技研發的車輛主動安全智慧防控系統，便是這樣一個解決方案：透過智慧攝像頭，對“兩客一危”車輛和駕駛員進行主動識別，開發具有主動安全智慧防控功能的終端與平臺系統。
這套系統希望透過車載攝像頭，自動識別駕駛員抽菸、打電話、疲勞駕駛、注意力分散、跟車過近、車道偏離以及前向碰撞預警等危險駕駛行為，進行主動報警和提醒，解決在長途行駛中駕駛員狀態起伏過多，容易分心的問題。
而為了達到對重點車輛安全風險的進一步控制，該系統還希望在車載提醒系統之外，建立基於大資料的風險行為分析系統，透過人臉身份識別技術實現對於駕駛員駕駛風險的檔案建立。以此來監督駕駛員的危險行為，同時也幫助運輸企業提高安全管理水平，最佳化人員建設，同時也幫助完成事故的事後原因追溯。
在AI技術層面，整套系統要運用到人臉識別、肢體動作識別、物體識別、OCR文字識別、影片智慧分析，以及資料智慧化管理技術。以此建立對司機面部神態、動作，以及車外路況、環境和車牌的多維把控與主動提醒。
於是我們可以看到類似體系在技術邏輯上的特殊性在於，它是十八般AI武藝齊上陣，使用技術的類別非常複雜；另外貨車/客車這樣的特殊場景裡，部署應用也不是個簡單問題。
所以我們有必要多追問一層：雖然AI可以幫助貨車/客車駕駛員進行安全識別，然而這樣複雜的技術，在不計其數的運動貨車/客車上，真的容易實現嗎？
第三步：業務場景背後的技術基建問題
在一座城市中，想要搭建一個新的建築專案，必須要在基礎設施的基礎上去考慮設計創意。
比如要蓋一棟樓，首先要考慮的是電、水、交通、綠化、商業體等等條件。拋開基礎談個體解決方案，那便是空中樓閣。
事實上，貨車上的AI主動識別和報警，並沒有想象中那麼輕鬆隨意，好像知道了工程與技術原理就已經變成現實了。讓AI保護貨車，下一步是要思考最終的業務場景，需要建構在何種技術與平臺基礎上。
我們可以從馭道科技的案例中發現，這個專案事實上面臨著非常多挑戰，比如：
1、主動安全提醒必須保證實時化精準提醒，晚半小時提醒司機不要抽菸好像沒啥用處。而實時化換個說法，就是對網路質量要求非常高。在AI演算法非常吃算力的基礎上，想實現實時化提醒，就需要穩定的雲服務作為支撐。
2、貨車/客車的主動安全方案，跨越了IoT、資料儲存、大資料分析處理、人臉識別、影片轉碼、影片點播、影片直播等埠，技術範圍廣泛。且涉及多種AI能力的開發、呼叫和部署，以及運維。這就要求獲得各種AI能力的呼叫與綜合開發能力，並且有穩定的AI應用支援，幫助業務場景最終落地。
3、主動識別系統一旦推廣，可能涉及大量車輛同時使用的情況，並且連線平臺裝置可能快速報增。加上車載系統的物理層面維護問題，讓整個系統處在一個需要高維護技術要求、高人力負擔、高維護成本的狀態。
算力要求大、AI技術要求既精且雜、平臺穩定性要求高、儘量減少運維負擔，從這幾個象限看，AI保護客車方案，對基礎建設的需求是十分多元且邏輯複雜的。最終三寶科技找到了華為雲來進行合作，在華為雲的大資料、EI和影片平臺能力基礎上搭建主動安防系統。針對更後端的技術基建需求，華為雲和EI最終給出了這樣的答案——
第四步：雲與AI的答案
在於三寶科技的合作中，華為雲負責提供雲端計算和AI等領域的基礎資源和應用服務，使三寶科技更加聚焦業務場景。而通觀這一能力最終實現，可以發現華為雲針對AI與行業融合提供了這樣幾個差異化優勢：
1、全面細顆粒的AI訓練與部署：滿足了三寶科技在人臉、影片分析、動態識別、動作識別、資料探勘等不同方向的綜合技術要求，並相應提供了可供快速上線、大規模部署的AI支撐能力。實現了高可靠、高安全、高效能的AI落地。
2、基於影片的AI解決方案十分獨特：在AI技術差異化上說，華為雲ET在影片層面的技術能力相對特別，提供全棧化的影片雲+AI解決能力，並支援實時發現實時提醒的無延遲影片分析能力。
3、立體運維，免去後顧之憂：基於該專案的運維難度大、運維場景複雜，華為云為其定製化使用了立體運維解決方案，可以快速定位故障及效能瓶頸，問題定位從原來的幾天縮短到分鐘級，關鍵業務效能大幅提升，確保識別系統的安全可靠。
從計算、資料和AI能力的輸出上，華為雲提供了非常基礎，但卻是源頭的技術能力。就此，AI變身客車/貨車司機保護神的故事才終於圓滿。經歷了不斷發現問題、協力合作解決問題的AI產業融合旅程，不難發現：AI與產業融合，進駐細分場景，其實有自己的實踐之道。
結束語：實踐AI之道
從華為雲與三寶科技構建的AI落地矩陣中，我們可以發現AI在實踐中的主要產業特徵。
AI能做的事情確實很多，但在現階段想要實現AI場景化落地，還是必須要依靠產業關係銜接，構建應用-開發-能力技術提供，這樣完整的產業軌跡。比如三寶科技就透過下接場景，上接華為雲的技術供給，構建了一個AI到客車的技術鏈條。
做AI落地，從業務出發去尋找解決方案，瞭解產業能力，尤其是新銳技術動向，比如客車司機安全的主要問題在哪裡，為什麼主動識別與提醒是關鍵；同時也要從技術出發去尋找應用場景，比如華為雲提供的AI影片分析能力恰好可以反向作用於客車安全問題。兩條路合流構成閉環。在客車司機與AI的案例中，發現場景痛點，和理解平臺提供的AI能力二者缺一不可，最終才能完成AI與場景的交匯。
不斷向下挖應用，向上挖技術，才是AI做強的唯一方案。PPT上談兵的產業AI方案，是可能馬上暴露在陽光下的泡沫。由衷希望更多現實中的問題，尤其是涉及人民生命財產安全的問題，可以在AI普惠化的過程中被一一破解。
當AI來到世界，成為風口浪尖的時代詞彙。人們就一直沒有停止對AI的爭論。然而換個視角來看，無論AI在遙遠的未來究竟如何，在今天，孩子看到爸爸回家時的笑臉，便勝過論證AI價值的萬語千言。