翻开中国高速公路发展历史，几乎也是中国经济高速发展的缩影。自 1988 年沪嘉高速公路建成通车到现在，过去三十年多年里，中国高速公路从无到有、从少到多，截止到 2018 年年底，中国高速公路总里程达到 14 万公里，位居世界第一。

如果说高速公路构成了中国前三十年经济腾飞的翅膀，那么在数字经济席卷全球的当下，特别是近两年，国家启动围绕高速公路管理体制改革，并逐步取消高速省界收费站的政策红利中，如何将包括云、人工智能、大数据等在内的「新技术」与钢筋水泥构成的「旧基础设施」结合起来，成为我国从交通大国迈向交通强国的重要命题。

这一切也构成了本周阿里云峰会广东一项重磅发布的大背景。根据媒体报道，此次峰会上，广东联合电子服务股份有限公司（以下简称「联合电服」）与阿里云达成合作，正式落地全国首个高速不停车收费 AI 稽核项目。

从 AI 应用层面来看，高速 AI 稽核项目的核心，是将机器的视觉能力与数据处理能力应用于高速公路的实际场景里；而在产业层面，作为国内首个高速不停车收费的项目，阿里云与广东联服共同探索出了一个供行业参考的高速公路数字化「样本间」，展现了依托云计算、数据智能等技术推进高速公路数字化变革的巨大潜力。

1. 高速数字化的痛点在哪里

要理解这个「样板间」的意义，首先要理解高速撤站收费之于中国高速公路数字化的机遇与挑战。

一方面，世界第一的高速公路里程数，为中国高速公路数字化发展提供了重要基础。另一方面，国家层面的政策引导效应也在显现，自 2018 年首提「取消全国高速省界收费站」之后，2019 年人大再次提出「两年内基本取消全国高速公路省界收费站，实现不停车快捷收费，减少拥堵，便利群众」的重大决策，全国高速公路撤站收费工作快速推进。

但在机遇面前，技术挑战也不少。首先，过往高速公路的 IT 系统亟须改造，才能适应高速撤站收费后的管理需求，比如如何精确识别车牌以及应对庞大计算要求等，不管从硬件和还是软件，整个 IT 系统都需要重构。

其次，由于目前我国信用体系建设还处在相对早期的阶段，高速撤站收费需要利用稽核的配合工作，比如如何将高速通行效率与汽车、驾驶员的信用评价整合在一起，这同样也是传统 IT 系统无法应对的难点。

更重要的是，高速公路更像一张全局网络，某个区域里的问题往往会产生全局影响。以收费稽查为例，高速撤站后，收费稽核从省内扩大到全国，稽查和追缴难度加大。根据此前交通运输部公路院公布的报告，仅在广东省，每年高速偷逃费就达 2.5亿。

上述机遇与挑战构成了围绕高速数字化变革的行业背景，也吸引了包括传统交通 IT 方案供应商、云计算巨头的参与，大家也为这个「国内首个落地案例」争相努力，这其中，阿里云又是如何脱颖而出呢？

2. 阿里云的智能交通野心

阿里云在交通行业早已耕耘多年。从城市道路、航空、海运港口以及高速公路，积累了丰富的行业落地经验。

早在 2016 年提出城市大脑的时候，阿里云率先利用算法优化杭州交通红绿灯与信号灯，并且落地了全国首个无杆停车场，更是通过对城市资源的梳理，将道路变成一种可以弹性扩展的资源，根据实际需要为不同车辆分配不同的资源。

与此同时，在航空领域，机队规模亚洲第一的南方航空在 2017 年和阿里云达成合作，成为国内首家上云的航空公司；今年9月开始，全球领先的飞机制造公司空中客车将通过阿里云的计算能力优化飞机制造与维修。

更进一步，包括重庆江北机场、首都国际机场在内的多个机场相继引出了阿里云，利用云计算、AI 以及大数据的能力，提升集成智能化运行能力以及旅客的满意度。

集装箱吞吐量突破2500万箱的宁波舟山港是全球第一大港，也在通过阿里云实现对港口危化品安全管理，实现对危化品储罐区的在线实时管理和调度生产。另外，青岛港也在同阿里云围绕金融、云平台和港口安全等展开合作。

而在高速公路领域，除广东高速外，阿里云与四川高速的合作，致力于打造「更聪明的道路」，通过统一的 AI 平台来感知、识别道路情况，并与高德深度融合，实现了车主端闭环信息发布。一个显著数字是，今年国庆期间，成都绕城高速在流量增加11.9%的情况下，车辆平均通行速度提升3.46%。

根据阿里云官方透露的数字，阿里云目前已整体服务约20000公里高速、8000架飞机、25个大中型机场、20家汽车制造商、2个大型港口及全球23个城市的市内交通。

这些案例与数字的背后，也展现了阿里云探索云计算、AI、物联网等与交通行业特定场景深度融合，推进交通数字化转型的决心。也正是这些案例与数字，使得阿里云成为交通数字化转型的重要玩家。

那么，在国内首个高速公路不停车收费 AI 稽核项目中，阿里云又是如何创新性解决一系列行业难题的呢？

3. 将 AI 技术与场景的融合

正如上文所言，高速撤站收费后，收费稽核所面临的技术问题非常突出，既要排查可能的高速逃费问题，同时还要实现「不停车交费」的目标，为此，联合电服和阿里云共同探索出了一条道路。

首先，构建全方位、统一的数据接入机制。据了解，这套系统中包含了高速公路网的入口、出口的数据，并接入了互联网的浮动车大数据、商用车大数据、公里级气象预报数据等。

利用全量的交通车辆数据，形成了对于高速公路交通参与者的「感知层」。一个例子是，联合电服已经推出了一套技术方案，在货车在进入高速公路路网之前都会通过称重设备获取车辆的装载信息，获取车辆的物理信息，包括它的宽度、高度等等，这些数据连同其车牌数据以及行驶过程的特征，一起组成了「车辆画像」。

其次，与阿里云打造云边一体的决策架构。高速公路是一个范围广大的场景，仅在广东省内，截止到 2018 年年底，高速公路通车里程达到 9000多 公里，在如此大范围内内落地 AI 项目，不能照搬过往基于中心决策的数据处理架构，必须采用全新的云边一体架构。

据了解，联合电服已在广东高速路上的 100 多个路段监测点，将云计算能力部署到边缘节点，既能聚焦实时、短周期的数据分析，也能在边缘节点上做简单数据处理，缓解图片、视频传输上云的流量压力。

第三，通过 AI 能力，推动高速公路管理的业务创新。没有最好的 AI 技术，只有符合场景的 AI 技术，在高速公路的场景里，机器视觉能力并不是简单的车牌识别，而是如何将其整合到高速公路的管理之中，带来真正的业务创新。

再比如「以图搜图」，过往需要人工排查、搜索车辆图片，效率低下，而借助机器的视觉能力，可以通过多种方式、快速搜索定位某个图片，进一步提升了高速公路管理的效率。

4. 写在最后：新一代基础设施

如果从世界上第一条高速公路算起，高速公路的「年龄」将近 100 岁了。这 100 时间里，高速公路加速了汽车行业的发展、定义了城市（群）的布局并承载了越多越多的行业创新。

高速公路作为名副其实的基础设施，如何适应数字经济的大潮成为全球性的议题。

正如阿里云智能总裁张建锋在此次阿里云峰会上所言：数据正在成为全新的生产要素。而将数据以及围绕数据带来的计算、AI 能力，与钢筋水泥的高速公路相融合，也定义了新一代的基础设施。

通过与行业合作伙伴（联合电服）的深度合作，阿里云将云、AI 以及物联网的技术，结合高速公路管理的具体场景，围绕数据统一、云边一体以及业务创新的方式构成了新一代基础设施的底层逻辑，这也正是此次阿里云携手联合电服共同推出高速公路不停车收费 AI 稽核项目的意义所在。（完）