这里总结了智慧交通领域的业务逻辑，分享智慧交通精华的思考和经验。传统深度学习在智慧交通中的那些..
【一】智慧交通的发展阶段
首先，智慧交通包含哪些细分场景呢？
智慧交通细分场景
上面Rocky只举例了一些典型的场景，未来相信会有更多场景会被挖掘与赋能。
如果将上面的细分场景按ToG，ToB，ToC分类，会是什么样子的呢？
细分场景的产品维度分类
我们已经分析了智慧交通的细分场景以及产品维度，接下来，我们看看他们都处于什么发展阶段呢？（蓝海期，起步期，应用井喷期，成熟期）
智慧交通各细分场景的发展阶段
可以看到，ToG和ToB的业务逻辑和产品形态非常清晰，那就是AI赋能场景与产品，比如AI赋能摄像头，有了人脸识别，车辆检测等功能。
但是目前为止工业界在ToC方向上依旧没有找到一个很好的业务逻辑与产品形态，传统深度学习并不能颠覆用户体验，也不能创造强用户需求，导致个人安防产品处于很尴尬的境地。
【二】智慧交通的算法解决方案架构
智慧交通的现金流算法解决方案架构如下所示：
智慧交通的现金流算法解决方案架构
其中最为关键的环节是业务/需求渠道和数据护城河。
在部署优化的模块中需要进行端侧设备选型，大家可以根据实际需求选择合适的端侧设备以达到项目的要求：
端侧设备选型
而在核心算法部分，在传统深度学习飞速发展的10年，已经沉淀了很多经典模型，可供我们选择使用，Rocky在这里进行了总结梳理：
常用分类模型
【三】智慧交通的经典落地解决方案
智慧交通领域有很多经典的落地解决方案，加上其赋能的属性，很容易在细分场景进行迁移应用。
首先就是大厂必备的全图目标检测解决方案：
全图目标检测解决方案
智慧交通场景经典的车辆属性分析解决方案：
车辆属性分析解决方案
智慧交通场景经典的交通事件检测解决方案：
交通事件检测解决方案
智慧交通场景经典的交通设施解决方案：
交通设施解决方案
【四】智慧交通的典型bad case以及应对方案
稀缺素材
智慧交通场景中最经典的bad case是素材稀缺导致的整体解决方案无法落地。
Rocky认为主要可以通过一下几个方法去解决：
- 与客户签订战略协议，更多数据互通，深度信任。
- 数据侧全力逼近真实场景的数据分布：数据常规增强，高阶增强，制作特定数据等。
- 算法侧全力优化，提升性能以满足小数据集的任务要求。
大角度场景
在很多的大角度场景中，比如车辆侧身大角度导致车辆车牌，车辆属性的识别产生错误，是智慧交通场景中一个令人困扰的问题。
Rocky认为主要可以通过以下几个方法去解决：
- 制作特定大角度场景数据，优化训练。
- 增加更多约束，比如在车辆大角度场景中将大任务转化成多级联任务来提升效果。
- 通过引入分割，跟踪等强技术来辅助大角度场景的目标检测识别效果。
复杂场景
闹市区交叉路口，野外环境，暴雨/下雪/雾霾等恶劣天气环境下，如何保持算法解决方案的性能是一个较大的挑战。
- 整体流程优化，从硬件端，现场产品铺设逻辑，算法解决方案，需求定义等方面全面适配实际的复杂场景。
- 复杂场景模块化，搭建场景整体系统，并持续优化迭代。
碎片化需求
- 定制算法解决方案。（小样本学习，扩大算法团队规模，AutoML）
- 针对行业逻辑，迁移算法生产模式。（客户自训练）
【五】智慧交通未来会有哪些新的可能性
AI安全
AI在智慧交通领域大规模落地之后，紧接而来的是AI的安全风险问题，Rocky认为AI安全将是智慧交通领域的一个重要模块，未来会获得业界的更多关注。
大模型
目前大模型已经爆发，大模型的能力得到了业界的认可。
智慧交通行业也需要自己的大模型，不管是大厂还是细分领域的“小而美”公司，都可以将自己多年沉淀的行业数据进行整合，训练自己的行业“大模型”，从而加深技术护城河。
车路协同
目前新能源汽车已经越来越成熟，核心电动汽车技术与产业在国内已经自主可控，下一步是出海扩大市场了。这里就有现在弄的C-V2X和DSRC了~
