徑衛視覺CEO王波

在乘用車領域，自動駕駛、輔助駕駛技術的探索與應用已經成為了造車企業的共同選擇，與車內成員安全相關的技術也在不斷推出，但是在商用車領域，在這方面技術的發展速度卻更加緩慢一些，造成這種現象的原因有很多：首先是工作性質的特殊性，商用車以營利為目的，因此使用成本將會是企業考慮的首要因素，其次，乘用車司機就是車主，他們對主動安全系統的需求全靠自己決策，而商用車的決策者與使用者不是同一人的情況較多，因此在車輛硬件的采購、應用上沒有掌控能力。

與此形成對比的是，由于物流等運輸行業需求量的持續增長，中國商用車市場近年來卻在持續擴張，根據中汽協公布的數據，2018年，商用車產銷同比繼續呈現增長態勢，受貨車市場增長拉動，商用車銷量創歷史新高。商用車產銷分別達到428萬輛和437.1萬輛，比上年同期分別增長1.7%和5.1%。

在這樣的市場背景下，不少企業開始重視商用車安全這一領域，徑衛視覺便是其中之一。這家企業自2009年成立以來一直專注于視覺識別領域，通過軟件與硬件的配合，為企業及政府提供提升道路交通安全的全套解決方案。在WAIC2019上，鈦媒體與該公司CEO王波進行了一次深入交流，談及目前中國在商用車安全系統的發展，王波表示：在該領域已經開始不斷出現入局者，同時國家也提升了對這一領域的關注度，預計在未來3~5年將會迎來一輪爆發期。

持續加碼視覺識別領域，提升駕駛安全

徑衛視覺推出的攝像頭產品

據王波介紹，徑衛視覺從成立之初就一直專注于視覺識別的相關技術，目前已經具備生產攝像頭硬件、視覺識別軟件、技術以及數據的共享云平臺等能力。在視覺識別的硬件方面已經迭代推出了五代產品，最新一代產品也會從后裝系統轉向前裝市場，搭載這套硬件的商用車輛將于今年年底或明年年初正式上市。

實際上，視覺識別技術在生活中的應用案例已經非常多，該技術的掌握門檻也并不高，比如出現在手機當中的人臉識別、辦公的人臉打卡系統、機場的安檢識別系統這些都可以稱之為視覺識別技術的應用，但是徑衛視覺所要做的比一個單純的識別要更加深入。王波告訴鈦媒體：“人臉的識別只是我們技術規劃上的第一步而已，徑衛視覺在做的是通過人臉的表情、動作來獲取駕駛員的工作狀態，并通過大數據分析對此進行持續監控并提出警告。”

現場體驗視覺識別

在具體的技術細節上，它的工作原理和大家更為熟知的疲勞駕駛預警系統更為相似，但是在檢測精度和支持識別的場景上有了進一步的拓展。“目前很多乘用車的疲勞駕駛預警系統是通過檢測閉眼、點頭等動作進行識別，而徑衛視覺的這套系統可以識別包括打哈欠、打電話、甚至眼睛走神等微表情。”王波說道。

在識別駕駛員面部動作的基礎上，徑衛視覺還在最新的產品中加入了與車輛軌跡相結合的算法體系，通過車外攝像頭與車內攝像頭在圖像比對、監測方面產生的聯動性，以此來進一步降低誤判率。比如駕駛員出現了打哈欠的面部動作，同時在車輛的行駛軌跡中出現了異常的“S”形路線，系統將會第一時間發出警告。

監控平臺

在采訪當中，王波還提出了一個觀點：“安全輔助系統一定要走‘寧缺毋濫’的觸發思維。”在筆者此前體驗過的很多車輛當中，ADAS的調教往往都是向更為靈敏的角度，在危險即將發生時，往往都會本著最積極的態度去警告或者干預，而徑衛視覺自開發這套系統的伊始，就將“誤報率”作為一個重要的考核指標。商用車駕駛員更多的是職業司機，他們面臨的也是長時間的單調工作場景，每一次警報不僅會影響到司機的駕駛心情，從管理者角度來說，警報觸發數量也是司機考核的重要憑證。

成本是商用車輔助系統的“痛點”

行駛中駕駛員行為的記錄

受限于多種原因，使用成本一直是商用車駕駛輔助系統的最大“絆腳石”，以營利為目的使得管理者對于成本控制非常慎重。據王波介紹，徑衛視覺的后裝產品其價格能夠控制在管理者用車成本的可接受范圍內，在這方面，徑衛視覺自己建設的攝像頭硬件生產工廠起到了很大作用。同時這套系統還包含了一項主要服務，即平臺化的實時反饋能力。在徑衛視覺展示的場景中，所有的駕駛員狀態、數據表現均通過大屏可視化平臺向管理者展示，在這套系統當中，將犯困、打電話甚至酣睡情況做了AI分級處理，如果遇到駕駛員已經睡著或者昏厥的情況將會以最高優先級反饋在平臺當中。

同時，每一次警告出現都會伴隨著數據的留存與記錄，王波表示：靠單一的車內聲音警告往往很難達到長久的警示效果，“我們首先是通過駕駛員長期的工作狀態分析，評估每一位駕駛員在該駕駛路線中的表現，然后結合大數據平臺進行差值對比，最后向管理者提出有效的建議，以此來打造更加安全、有效的駕駛環境。”而這套系統中的核心難點主要有兩個：一是基于云平臺與AI識別的能力，二是針對復雜的識別場景能否推出相應的算法及硬件。

對吸煙等動作的識別

很多駕駛員在剛剛接觸這些產品的時候會產生一些抵觸心理，甚至故意通過遮擋自己的面部來躲避系統的監控。而且很多商用車輛其工作的時間為夜間，這就對攝像頭硬件的感光能力以及識別算法提出了更高的要求。徑衛視覺的工作人員告訴鈦媒體，在海外一些國家的實際應用當中，甚至遇到過戴著面罩開車的駕駛員，目前已經可以實現在遮擋情況下對駕駛員臉部細節的識別。

既然是以識別為核心的技術，“準確率”同樣也是一個重要的考量指標，王波認為，在實驗室環境下，單純靠對照片等二維圖片信息的識別，幾乎行業內所有公司都可以做到99%以上，但是這與實際的應用場景差距很大，從目前的具體應用來說，徑衛視覺可以做到3小時駕駛中不出現一次漏報/誤報警情況。

全國實時監控數據

AI的學習能力在這其中也起到了很大的作用，目前徑衛視覺已經積累了大量的真實駕駛錄像，通過這些數據還在通過AI進行不斷地訓練、優化。“我們一直專注于這個領域，所以產品的落地與客戶合作開始都比較早，底層的數據積累也更為豐富，這也是徑衛視覺相較于其他近兩年入局的公司一個明顯的優勢。”在展臺現場，鈦媒體也在搭建的駕駛場景進行了實際體驗，期間無論是打電話還是低頭之類的動作都可以被準確捕捉。

以視覺識別為基礎，安全輔助與自動駕駛都在進行探索應用

談及此類安全技術在乘用車上的應用，王波表示：在技術層面上是沒有任何問題的，但它面臨的阻礙在于乘用車屬于隱私空間，這種視覺識別的方式會帶來更多用戶私人數據的記錄，對于用戶來說是很難接受的。而商用車輛的駕駛空間本質上屬于工作場所，相對而言更容易實現。

車輛的視覺識別

除了針對車內人員的視覺識別系統，徑衛視覺在針對道路變化的視覺識別系統方面也已經有了很多成熟技術。在現場的展示車輛上，筆者也看到了在車身部署的攝像頭產品，根據現場的演示，目前已經具備了識別道路車輛以及行人的能力。王波認為從目前的技術發展程度來看，在未來3年甚至更長一段時間內，無人化自動駕駛是很難實現批量落地化應用的，徑衛視覺不會將其作為最大的研發目標并轉變公司發展方向，但是視覺識別本身與自動駕駛存在很多的技術需求交叉點，一旦自動駕駛平臺發展成熟，也會考慮積極入局。

未來徑衛視覺還是會主要將關注度集中于商用車的安全駕駛領域，增強在道路視覺識別方面的應用，目前除了推出了針對普通運輸車輛的安全系統以外，還推出了包括危險物品行業運輸解決方案以及政府統一化管理平臺。相較于一般的商用車輛，危險品運輸車也有著其特殊性即事故傷害的強蔓延性，因此車輛的實時運行狀態與事故報警機制就變得十分重要，在這套系統內，徑衛視覺除了集成有傳統的警報系統、還提供了救援資源匹配、事故處理跟蹤等一系列功能。

平臺上的實時監控將有助于對商用車輛的管理

另外，王波還提到，目前在商用車運輸行業中，徑衛視覺也在積極與保險公司進行合作，筆者注意到在商用車行業內的保險公司其體量都比較小，而且該行業存在的空白也很多，這就造成了“大公司不敢碰、小公司玩不起”的情況。王波認為通過徑衛視覺的這套系統將會有效地降低保險公司面臨的風險系數，同時也為商用車運營者提供更好的體驗。（本文首發鈦媒體，攝影、作者/鄧劍云）

更多精彩內容，關注鈦媒體微信號（ID：taimeiti），或者下載鈦媒體App