3月28-29日，第二十六屆中國高速公路信息化大會在合肥舉行。大會期間，騰訊聯合中國公路學會舉辦“高速公路高精度數字底座構建”主題論壇，在業內首次提出“分布式云+公路操作系統”數字底座方案，積極參與推動國家智慧公路發展戰略落地。
會上，騰訊與交通運輸部路網監測與應急處置中心簽訂戰略合作協議，雙方將在“一張圖”建設、高精度路徑擬合產品研發、視頻數據分析等方面開展合作。
近年來，公路行業把科技創新作為發展第一動力，推動實體公路與信息技術深度融合，圍繞創新驅動發展戰略，推動新質生產力加快形成，支撐經濟社會高質量發展。從2018年，交通運輸部組織九省市率先開展智慧公路建設試點以來，至今絕大部分省市都開展了智慧高速建設。
與此同時，智慧高速的發展也面臨多重挑戰，例如數據互聯互通和業務協同的問題始終沒得到解決，當前的數據精度無法滿足高質量的建管養運需求，智慧高速應用創新難以及重復建設等問題。
基于以上行業背景和痛點需求，騰訊發布了高速公路高精度數字底座解決方案。該方案率先在行業內提出了“分布式云+公路操作系統”的核心架構，并部署AI、數字孿生、高精度地圖、C端觸達等能力，以此打通數據壁壘，推動資源共享，輔助AI決策更精準，支撐創新應用快速迭代上線，助力高速公路高質量發展。
騰訊在“分布式云+公路操作系統”的框架內部署數字孿生、高精度地圖等能力，考慮了基礎設施、運行狀態、運行環境和管控措施的高精度數字化表達問題，而基于這些高精度基礎數據輸入的AI，可以保證交通仿真結果的精度，據此制定的數字決策和分級誘導方案亦可具備更加精準、精細的特性。
騰訊高速公路高精度數字底座方案
騰訊智慧交通副總裁施雪松對觀察者網表示，國情的不同，會導致發達國家的高速公路和中國高速公路面臨的問題不同。他舉例道，以年為時間單位，可以看到中國交通的“潮汐現象”是非常明顯的：一到黃金周，某個方向就會非常擁堵。這些現實問題，也正是公路領域科技創新可以發力的方向。
美國的高速公路，有些分布在荒郊野外，甚至沒有護欄，只有路牌，但是美國的高速公路出口命名可能非常簡單，而且出口多，駕駛員相對輕松。然而，中國道路的出口命名很復雜，中國司機在駕駛的時候信息負荷很大，開車容易緊張。在美國，高速可能不需要太多智慧化的設施去支持。但在中國情況可能就不一樣。
施雪松表示，日本人口和車輛密度比較高，和中國很接近，但是日本和中國也存在不同：日本高速公路情報板的信息很實用、很簡單明了；中國很多地方的情報板依然比較復雜，“寫很長一段話，司機還沒有看清就開過去了”。在施雪松看來，中國的高速公路要發展，勢必要解決這些問題。
施雪松認為，國情差異導致各國對公路智慧化建設需求不同，國內值得進行更多思考和嘗試。
在騰訊智慧交通副總裁李學朝看來，大模型和AI技術的發展，正為公路數字化帶來良機。
李學朝對觀察者網表示，“對于交通這個垂類，我們也在探索。我們有了算力、有了云，還有各種數據——感知的數據、實踐的數據、建設的數據等。當我們把它們都積累起來以后，那么未來不管是在普通的運營、管理還是維護環節，都可以去使用大模型能力，并對整體進行優化升級。”
“目前來看，今年還是以嘗試為主”，李學朝稱，相信會有更多企業在交通領域進行更為深入的探索。
騰訊智慧交通副總裁 李學朝
李學朝表示，騰訊將繼續做好交通行業的數字化助手，夯實AI、云和圖的能力，構建高精度、高性能的計算、存儲、網絡等基礎設施，打造連接軟硬件和服務的操作系統，為公路智慧化發展提供堅實的數字底座，并與生態伙伴充分的協同，加速數字技術的場景化應用，共同為用戶創造安全、高效、創新、可持續的出行服務新模式。
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