智元汇“智慧乘车”技术应用背后，新技术到智慧交通产业的“耦合路径”

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在旅游领域，人脸识别乘车技术的应用是公共交通行业进入大数据时代的重要一步。

“大数据告诉我们它是什么，而不是为什么。在大数据时代，我们不必知道这种现象背后的原因。我们只需要让数据自己说话。”

《大数据时代》的作者维克多·迈尔-勋伯格描述了大数据对人们生活的影响。

在旅游领域，人脸识别乘车技术的应用是公共交通行业进入大数据时代的重要一步。

7月1日，“面具人脸识别”乘车系统在哈尔滨地铁正式启动。据悉，自7月1日起，该系统已在哈尔滨地铁1号线和3号线一期工程的所有车站正式投入使用

人脸识别技术的迭代升级为公共交通的防疫和规范化提供了强有力的基础支撑，也意味着人工智能和大数据技术逐渐应用于传统行业，进一步推动了公共交通行业的数字化和智能化发展。

在tumc模式下，人脸识别技术已经转向工业领域

随着防疫工作的正常化，数字化“新基础设施”已成为推动高质量经济增长的重要推动力，而人脸识别交互等生物特征身份验证技术已成为人机交互的重要切入点和人与数据之间的纽带。

根据未来产业研究所的数据，2019年中国人脸识别市场规模将达到34.51亿元，比去年增长24.99%。2021年，全球市场规模可达428.4亿元，市场规模仍处于快速增长阶段。

在中国，公共交通已经成为新技术产业化的关键领域。

早在2018年，Xi地铁就率先开通了整条线路来扫描代码和通过大门。从2019年到2020年初，郑州和Xi的地面线擦肩而过，人工智能人脸识别技术开始大规模应用于城市轨道交通。在这一切的背后，智慧慧作为智能交通综合解决方案的供应商和实施者，也在利用nccc网络客流大数据信息平台等新技术，推动人工智能、大数据等新技术在公共交通领域的落地。

哈尔滨人脸识别系统的迭代升级实际上是人工智能技术与交通行业的深度融合。今天，随着智能旅游业的不断发展，人工智能正成为智能轨道和数字公共交通的关键要素，它将人工智能等技术提升到人们的日常生活中。

公共交通1.0时代的主题是基础硬件设施的持续改进；在2.0时代，这是移动支付兴起后从扫描代码到刷脸的蝴蝶变化；3.0时代是一个基于人脸识别、人工智能和大数据的智能旅行时代。从公共交通2.0时代到智能旅行3.0时代，生物识别技术的广泛应用是基础，其背后是大数据和人工智能等新技术的深入产业化。结果，公共交通行业的“蝴蝶变化”开始了。

清华大学工业研究院提出了一个描述新兴技术产业化的tumc模型:要生存，新技术需要突破两个节点，首先必须嵌入现有产业，然后形成产业价值链。

以人工智能技术的“产业化转型”为例，迭代成熟的人工智能识别技术构成了行业技术；用户实用程序)；被非感官体验所感动；国内轨道交通建设的不断推进，形成了应用市场；日益完善的智能交通产业链等。，共同构成了tumc模式下以人脸识别为代表的人工智能、大数据等新兴技术产业化的转型环境。

那么，在环境条件成熟之后，如何促进登陆呢？商业化。

在科技企业的推动下，产业价值要素聚集形成可持续发展，通过技术和业务迭代形成从技术到产业的完整价值链，促进技术以商业方式持续正常发展，最终转化为产业自身的竞争力。

人脸识别技术在智能交通领域的落地，实质上是将人工智能技术嵌入到现有产业中，形成产业价值链，并通过智能驾驶技术的应用反馈人工智能技术产业链的形成。

以R&D领导和哈尔滨地铁“戴面具刷脸坐公交车”的实施为例，智慧慧进一步实现了人工智能技术在智能交通领域从刷脸移动支付到地铁客流大数据、智能安检和智能车站等各个方面的嵌入，形成了完整的产业价值链。

在这场产业化的“蝴蝶变革”中，一批深入研究大数据、人工智能、5g、物联网等技术应用的科技企业正在推动整个人工智能产业链在智能旅游领域的创新。

在“人机耦合”的趋势下，“硅基算法”和“生物算法”相互融合

所谓“耦合”是指两个事物之间的相互作用和影响，例如，电路中两个或多个电路元件或电气网络的输入和输出之间的相互作用和影响。

事实上，“人机耦合”是一种新的人机交互模式的衍生。

我不得不承认，目前人工智能有一个明显的上限。例如，人工智能语音识别还没有完全实现语境中的语义识别。

因此，“人机耦合”的第一个含义是在人工干预下，突破基于深度学习算法和大数据的人工智能能力的上限，从而更好地满足实际应用的需要。

例如，在大数据的应用层面，虽然可以根据算法对数据进行排序和分析，但仍需要数据分析师了解数据变化背后的实际意义，从而提高应用效率。从这个意义上说，人工智能技术在轨道交通行业的大规模应用也是人机耦合趋势下人工智能在交通领域的深入登陆。

一方面，从体验方面来看，应用人工智能人脸识别技术带来的“人机耦合”互动体验极大地方便了C方的旅游支付和验证，提高了旅游行业的验证支付效率。

另一方面，从行业治理效率的角度来看，个体旅游单元的数字化也成为旅游大数据分析的基础，从而使得利用大数据预测旅游需求和动态调整旅游资源配置成为可能。

“数字化的优势在于，人们不必受限于现有生产手段的利用效率。”人工智能领域的一位资本市场分析师表示:“在人工智能算法和数据的后端支持下，真正的‘数字化效率’可以通过出行、安检、智能引导等各个环节的联动来实现。”

从这个角度来看，人工智能技术的商业化进一步深化了旅游领域的数字化。数字技术嵌入当前交通系统后，有望实现公共旅游领域整体服务和效率的提升。

“人机耦合”的第二层含义在于解决公共治理效率的痛点，提升社会运行效率。

"算法是指一系列有组织的步骤来计算、解决问题和做出决策."在《未来简史》中，牛津大学博士认为生物学的本质是算法:一方面，生物学的基因组被认为是一个应该面向生存环境的“求解算法”，另一方面，人们解决实际问题的策略也可以被定义为“算法”。

从这个角度看，以人工智能技术的应用为代表的人、机、算法的耦合，实质上是“硅基算法”和“生物算法”的融合。

一方面，人独特的面部信息特征(生物算法)构成了人的独特性；另一方面，人脸识别的本质是通过人工智能可识别的“硅基算法”来描述“生物算法”的唯一性，从而实现真实身份的唯一性验证。

这一结果是对人类社会运行效率的有效提升。

例如，在公共交通领域，人工智能视觉技术的应用解决了“一人一票”的痛点，实现了交通资源的智能配置，提高了公共交通治理的效率；此外，在公共安全治理方面，通过数字溯源实现实时安全风险分析，提高公共安全治理效率；就公共信用体系而言，它还可以改善个人信用评估体系，促进金融和其他行业的发展。

可以预测，人工智能和大数据等新技术将在未来深入融入我们的生活，而智能交通和公共治理等领域只是新技术应用的第一步。在新基础设施的浪潮下，随着新技术应用的逐步深入，以致远为代表的人工智能公交企业必将带来更多令人振奋的变化。

来源：央视线