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作者| 宋婉心

编辑| 潘心怡

人工智能技术发展已经历几轮起落。经过技术落地、5G加持、商业化验证几个关键节点后，如今诸如语音语义、视觉AI等技术已经很大程度上融入了日常生活，而其他更长尾的场景应用亟待落地中。

当下，在走向实现全无人驾驶最终目标的过程中，“车路协同”是必由之路。从技术层面来看，真正实现C端全无人驾驶，准确率99%和100%之间，仍是漫长的进程，从商业化来看，实现广泛落地，车路协同是更为可行的方案。

成立于2019年的闪马智能，虽然年轻，但却始终专注智慧交通方面，积累了大量经验。

按照闪马智能CEO彭垚的说法，从更大的视角来看，闪马智能是以城市空间的流动性为底层逻辑，构建上层的垂类业务。也因此，对闪马智能而言，“智慧交通”的含义更立体和复杂，除了基础的车路协同，还包括智慧公路和交通管理等。

36氪近期对彭垚进行了专访，在公司完成第四轮融资之际，彭垚对公司战略和行业发展分享了自己的想法。

以下为专访精编：

关于闪马智能

丨36氪：闪马智能从视频智能分析起家，五大主线产品涉及不同赛道，当时如何确立的这五大主线？背后有怎样的逻辑？

彭垚：主要是基于信息流动性的一些变化规则。一个城市中，人和信息的流动才产生了城市的发展，流动越快，城市发展推动也越快。经济发展回退到技术角度的本质，就是不同的流动性，有不同的识别方式，然后赋能不同的空间，所以我们把城市分成了5个空间。

第一是交通空间，这是最大的流动性。第二块是工作学习的场景，这个场景其实它的流动性是相对固定的，包括空间里面的人也是相对固定的，所以里面的行为法则，更多时候它是跟行业相绑定，这个我们就叫岗位管理。第三块我们叫生活娱乐，生活娱乐空间是时间性、规律性比较强的，是一个周期性的群体性流量，非常大，所以那个时候我们的AI主要是做一些行为分析，以及群体性的流量性分析。

第四块是环境，就是我们的整个生物环境的空间，包括大气、水、土壤等一些固定物，更多的是一些物的静态的分析，实时性要求没那么高，流动性也没那么大，但是它会造成一些长期性的恶劣影响，发现这些事件能够去赋能环境保护。最后一块是互联网的内容安全，我们会去检测互联网的涉黄涉暴涉恐。

整体来看，围绕以人为本做五大空间，这五大空间是围绕着以技术为逻辑，以视频分析不同流量性的AI来去分类的，所以它的计算模型是完全不一样的。

丨36氪：听下来我们是对于整个智慧城市，用AI赋能的这样一个路线和思路。

彭垚：对，我们不是说研发了一个人脸识别，然后就找各个行业去应用它，这种属于研究出一个东西，然后找应用落地示范。我们是先研究本质的不同空间的流动性规则，之后我以人工智能的平台技术算法，把这些流动性规则去做分析，识别之后去赋能到这些空间里面的行业。

所以我们的基础理论体系和算法体系，跟其他厂商会有大的区别。

丨36氪：目前来看，公司的战略重点是放在智慧交通这一部分，这应该也是基于整个市场的动向，您对于市场趋势的洞察是怎样的？

彭垚：一方面是根据市场，AI赋能落地还是有一个周期，不可能同时各个行业都爆发需求，但是现在交通的需求还是非常大的。

因为交通有几个硬性需求，一个是交通安全，一个是交通保畅，包括交通建设，每年修新修路，交通的流量更大了以后能够支撑住城市的运转，所以它一直是一个非常大的刚需。然后要解决的问题非常多，所以从市场需求角度，交通的空间对我们来说是主力，在研发的已经有1300多个交通模型。

另一方面是从我们的算法优势来讲，我们的核心能力是在动态的行为分析上面，所以对我们来说变化速度越快，我们的竞争优势越大。所以对我们来说，主攻这个也是跟我们的技术相匹配。

丨36氪：我们目前服务的主要还是没有辅助驾驶功能的车辆是吧？

彭垚：我们其实是赋能三大块，我总结下来，第一块是基建，我们在基础公路之上做了智慧公路，做整个公路的全要素感知，就是公路上所有的设施设备，所有的车辆动态变化，包括桥梁动态的变化，各种传感测试实时就是建模路桥、隧道，相当于整条路的整体状态，都是能全程感知的，包括人、车、非机动车，也包括整个路上的基础设施。

第二块是赋能交通管理。其实以前就有一些公司在做，比方说给交警做一些管理系统，但是因为这些系统不能做到全路感知，它的管理力度是比较粗的。我们的管理力度就比较细，就可以细到比方说交通的一些组织优化，比方说到底行车线执行几条，左转几条，右转几条，包括信号灯的调优、路设应该怎么安装、路上发生的各种事件调用救援力量。

第三块就是您说的助力交通服务，从交通服务类型来讲，其实无外乎物流和出行送人或者送货。从车辆的种类来讲，现在基本上是普通车辆为主。

另外一块就是车路协同的一些示范，就是我们会实时把以上的全要素感知的内容，通过车路协同的网络去发送到少量的一些车辆，就是一些有OBU的可以接收这种信息的一些车辆上去，或者我们会结合高德去做一些发布，这个也是有的。

丨36氪：针对本轮融资的4亿元，闪马智能有怎样的规划？

彭垚：主要还是会去延展我们在AI+交通领域的核心算法优势，然后去扩大在整个行业的影响力。我们其实已经在全国做了很多智慧高速路，以及一些城市的智慧交通，之后这部分深度发展，把车路协同全时空、全天候的感知，做到精度非常高。这个也是跟无人驾驶有点像，他们是做单车智能，我们是做车路协同智能。

然后第二块我会去延展车路协同和轨道交通的智能化分析。第三块会去做广度，会去做全省的未来公路的规划和建设，这可能是未来5年的一个计划——一个全省可以做无人驾驶的车路协同工作。

丨36氪：车路协同方面，行业内有百度、阿里、华为等大厂的方案，闪马的竞争壁垒是什么？

彭垚：我们的核心竞争壁垒就是专业度非常高。从底层的自主人工智能框架，到上面的和算法研究，再到整个应用以及数据分析，再到项目交付，全流程都由我们团队完成。因为专注地去做事情的话，很多通用性的东西我们也不用去考虑，相对来说比较容易去把东西做好。

丨36氪：闪马会有数据量是否充足的问题吗？

彭垚：我们的数据量非常大，一个是我们去的城市非常多，因为我们有一些拳头产品，所以我们去的城市就很多。第二个我们在优化演进，也有很多联合实验室，所以这块相对来说还是比较有优势的，而且我们本来就是七牛云出身的，视频量本来就非常大。

丨36氪：目前五大主线业务中，营收占比大概是怎样的情况？这是否符合您的预期？今后还会开拓怎样的场景？

彭垚：交通占大部分，因为其他的场景刚刚也说，需要更长一段时间的各个行业的沉淀和适应，进而对AI才会有需求的增长。

关于行业

丨36氪：技术角度看，路端感知相较于车端感知有怎样的异同？会有怎样的难点？

彭垚：单车的话，主要是相当于是从第一视角感知周边的车辆和周边的实施状况。

路侧感知要把这个车从前到后所有的东西做视频融合，做视频接力，所以它的难度和综合性复杂度要高很多。

然后对车侧的话，其实是车辆的整体感知到控制的整套要求比较高，一个相当于单体智能体，一个是集群感知体，这是两种算法，我们侧重于感知方面。所以这两个系统不一样，架构也不一样，底层算法也有不少区别。

丨36氪：我们如何选择摄像头和激光雷达方案？

彭垚：对，我们是融合的设备，包括我整个全路网感知融合的整套系统算法平台，相当于摄像头和激光雷达都融合着用。

之后还要融合整条路上所有的激光雷达这些东西，整条路上所有的激光雷达这些东西之后，就才能去把整个的交通状况去做实时分析。在这个之上，我们其实更多时候是做一些时空发现，比方说我会预测出未来会有拥堵，会有可能发生车祸的指数。

丨36氪：从宏观视角来看，车路协同经历了怎样的几个发展阶段？每个阶段的市场需求是怎样的？您认为当下处于怎样的阶段？

彭垚：我觉得现在车路协同，还是属于示范阶段。它主要现在应用多的还是一种纯测市场，纯测市场的话，就是说几乎都是选了一些车辆非常少的高速公路路段去做，车路协同相对的安全系数也会高一些。

因为道路其实是一个非常复杂的状态，我们为什么核心想做道路？因为不同的道路，它的拥堵状况不一样，所处的地方不一样，这些东西都会影响车对周边的一些感知，所以其实就是说我们做路就可以把各种路况的感知都做起来，这是一个基础。

当然，车路协同未来会去找一些更复杂的场景去做测试，我相信这是一步步技术演进突破的过程。

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