2022年冬季奥运会将在北京、延庆和崇礼三个赛区举行,如何保障交通顺畅成为重中之重。今年的平昌冬奥会在交通疏导方面出现不少问题,开幕式结束所有观众一涌而出,集中的人流、车流导致回程路段拥堵超半小时以上;两场馆之间倒车三次,本来一小时车程,却延长至五小时。2022年的北京冬奥会如何打造顺畅的智慧交通,解决拥堵问题,需要更好的解决方案。
如今,我们能感受到科技力量已经渗透到生活每一个角落,利用人工智能、大数据等技术应对生活中的实际问题,不再是新鲜事,“科技奥运”也将是2022年北京冬奥会的一大特色。因此,利用技术手段打造智能交通,解决交通拥堵问题,成为了科技企业所肩负的一项重任,亚信科技就是其中一员。
在刚刚过去的十一小长假,亚信科技联合延庆公安合作部署了智享大数据公共安全平台,有效解决了八达岭景区主要道路的拥堵问题,如果该技术为冬奥所用,也许能有效解决冬奥会交通疏导问题,平昌冬奥会堵塞不再重演。
亚信科技是国内知名的通信软件领军企业,20年来一直精耕于电信行业,积累了深厚的客户应用基础。随着企业数字化转型时代到来,亚信科技进一步将其电信运营商级别解决方案的能力向其他行业输出,在智能交通、车联网相关领域,亚信科技也在加紧布局。
为减少路上拥堵时间,2018年国庆期间,延庆公安与亚信科技共同部署了智享大数据公共安全平台,针对八达岭长城景区及G6八达岭高速的移动信令大数据分析进行游客监控、高速交通拥堵分析、应急疏导等演练,为2019世园会、2022年冬奥会保障提供经验。
通过大数据公共安全平台,亚信科技综合时间、路段、人数、人群、人流方向、行驶速度等多方面因素,对2018年国庆期间,通往八达岭景区的主要道路拥堵情况进行了全方位分析。通过移动数据分析,2018年国庆长假期间,八达岭长城景区共计接待游客48.2万人次,游客峰值出现在第3天。与此同时,10月1日全天出京方向共有4处集中拥堵;10月3日八达岭景区有3处严重拥堵;假期的最后两天拥堵时间则超过20分钟以上。
根据亚信科技的数据平台分析建议,延庆公安在拥堵路段前的地点设置预警点,并以短信形式给周边和景区人群提前发送交通短信提示,帮助他们及时更改行车路线,适时缓解道路拥堵情况。经过两次疏导,成功引流上千人至G7/G110高速路,疏导效果非常好。
与此同时,亚信科技和延庆公安还根据分析结果绘制出了首张八达岭高速全天全景交通状态图,实现了对该高速拥堵状态分析从一维线条数据向二维的时间+空间数据的迈进。
此外,亚信科技的智享大数据平台为某国际机场滞留人员的疏导工作提供了指导。通过大数据平台,机场工作人员可以实时监控交通枢纽人员的滞留情况,当到达旅客滞留超过2个小时且人员超出一定数量时,系统将会发出预警,提前通知管理单位做好周边交通运输能力的调配。
未来已来,智慧交通、智能出行已是大势所趋,亚信科技以延庆市公共道路作为切入口,将持续与更多的公共服务部门和行业企业合作,用其强大的大数据分析能力和云端系统运营能力与行业差异化需求深度集成,将小场景智能化,再将无数场景相连,最终打造出环保智慧、和谐协调的未来大交通体系。
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。