智能交通建设不是单打独斗，也不是盲目的扩张。

在“新基建”发展的关键时期，新技术、新模式和新产业支撑下如何将人工智能、大数据、云计算等技术与交通领域深度融合？如何要标准化？

英特尔率先给出了答案。

11月24日，英特尔与南京溧水经济开发区和新境智能共同宣布成立“新境智能交通技术（南京）研究院。

这次智能交通研究院的成立是基于今年五月，英特尔、南京溧水经济开发区和新境智能共同发起了“智能交通技术研究”项目，该项目通过搭建开放的技术平台，从而实现智能交通标准建设。

而刚刚成立的智能交通研究院更多的是为车厂和智能交通技术提供商等各方提供一个开放的平台。

英特尔中国研究院院长宋继强表示：“我们希望借助科技的力量来化解这些难题。未来，英特尔研究院将与南京溧水经济技术开发区和新成立的智能交通研究院一道，加速智能交通的技术创新和落地应用进程，切实有效地提升人们日常出行以及物流运输的安全和效率。”

据介绍，智能交通研究院将通过聚焦和打破智能交通边缘计算平台、智能交通互联系统等智能交通各个环节的技术瓶颈，实现智能交通领域的技术突破并推动智能交通的落地进程。

此外，智能交通研究院还将重点关注智能交通的标准化问题，探索实现不同系统及不同车辆间的互联互通，并最终实现降低交通拥堵、提升道路和出行安全水平的目标。

目前，用于后续技术研发和测试的传感器已经在位于南京溧水经济技术开发区的测试路段上部署完成。

可以说，英特尔在其中扮演着重要的角色。

宋继强说，“英特尔在硬件方面有独一无二的产品的组合，同时还有处理器、计算、通讯、存储、软件以及英特尔多年积累下来端到端的方案。”

而这些技术支柱将帮助智能交通解决产生的数据问题。

根据IDC的报告来看，全球数据正以25%增速呈指数级增长，数据量快速产生释放。从数据类型来说，由于产生来源不同，数据的形态日趋多元化，变得越来越复杂。

由此，数据的规模和复杂性远远超出了当前分析、理解这些数据的能力，数据促使计算方式发生变革。

然而，未经处理的数据毫无价值，只有将数据转化为业务价值，才能创造新的服务和体验。

英特尔正是敏锐把握这些动向从而准确抓住数据和智能交通变革的时代关口，并通过边缘计算和智能自主系统的优势结合起来。利用边缘计算的低延迟、大容量的存储能力和计算能力，让边缘发挥连通真实世界和虚拟世界平行计算的重要节点。

简单来说，就是可以把交通在边缘计算中数字化，可以让交通设施的智能化、信息化水平达到I3、I4等级，同时，基于英特尔硬件+软件系统完成智能交通规模化部署，通过运用多元传感器感知融合、大数据分析、交通仿真一系列技术，来缓解路口、路段、区域拥堵等。 

除此之外，英特尔子公司Mobileye也将加入到智能交通研究院的创新研发工作中，通过Mobileye责任敏感安全模型（RSS）等领先技术，在智能交通标准制定、车与边缘设备交互以及数据服务等领域发挥自身的独特优势。

英特尔子公司Mobileye大中华区总经理童立丰表示：“近年来，Mobileye持续发力智能交通和出行服务领域，凭借其领先的计算机视觉、机器学习、数据分析、定位和高精地图技术，并通过持续提供的优质数据服务，为智能交通和智慧城市建设赋能。”

当前，Mobileye在全国已经有超过28个合作车企，全国超过6000万部车辆配备了以Mobileye技术为核心的解决方案，全球每一年将近9000万辆新车当中，有2000多万台是配备了Mobileye的ADAS技术。

童立丰说，“随着整个汽车行业的发展和智能驾驶的发展，最终我们从智能驾驶逐步向自动驾驶方向演进。”

Mobileye毫无疑问在整个自动驾驶的前沿领域有大量的投入和合作方案，其中在MaaS（出行即服务）领域，Mobileye在2022年上会在法国、以色列、韩国布置出行即服务的整体落地。

童立丰称，“到2025年，整个MaaS出行，全球市场超过1600亿美金，其中有关数据的潜在市场超过700亿美金。”

虽然新冠疫情对全球范围的整个经济，汽车行业尤其是自动驾驶领域影响非常大，但是在Mobileye的整体研发和落地布置的路线上，Mobileye承诺的2022年的时间点仍然保持不变。

当然，在赋能南京智能交通建设层面，Mobileye已经与巴塞罗那政府做开展了智慧城市项目。

基于大量的基础的GIS图层信息，Mobileye可以做到五个点的数据分析，通过这五个点的数据分析，可以帮助巴塞罗那政府、机构将这些数据进行分析，然后对市政日常道路规划和交通情况进一步改善。

值得注意的是，GIS图层具有高度的精确性，每一个功能都是保证99%以上的准确率，将这样的信息拿来做数据分析的时候，就会发现原材料非常多，这是一个高度精准可信赖的车端的信息来源。

在云端或者是边缘端再做操作分析的时候，一方面可以节省大量的人力、物力，前端就可以把几十个G或者是几T的视频和图像，在前端通过ASIC的AI芯片就可以大量快速处理，做到每公里只需要10kb的数据。

这样一个低交互量和比较优化的硬件成本，可以使数据勘探和收集的过程变得可行而且可量化。

第二部分，通过视觉、图像来识别并且获取所需要的数据，未来的可能性是无限的。

它不像传统的设备，只能有针对性的对部分标识标线或者是设施进行识别，对于图像漫谈，理论上以Mobileye算法积累和团队研发能力，未来可以是无限拓展的情况。

有了这样一个大的生态之后，在整个生态当中所有的合作伙伴就可以更加轻松地去调用各种自己想用的数据。

Mobileye做城市规划，比如，在高速公路的道路现在的情况和高速流量的情况，来制定下一个阶段高速规划。

对于自动驾驶企业来看，只需要一个简单的许可，就可以自动接入实时刷新的电子导航地图的平台，来做自动驾驶或者是阶段的应用。

甚至是对于整个商用化的市场来看，因为Mobileye有大量的人流密集的数据和行车数据，这些基本数据也可以帮助企业做规划。

可以说，Mobileye作为一个底层数据或者是核心数据的工具提供商，可以帮助落地的合作伙伴能够去更容易的以这些数据为基础来做整个规划和平台。

在智能交通标准层面，Mobileye开发了一个名为RSS (Responsibility Sensitive Safety) 的责任敏感安全模型，以期通过数学的方式来界定“安全状态”。

其目标是通过一些数学公式从理论上来保证自动驾驶汽车的安全行驶，并通过形式化以下人类驾驶中比较具有主观性的几个常识确保自动驾驶汽车永远不会主动导致事故发生。

该模型对安全做出了规定，并定义了恰当的响应行为，车辆无需数百万英里的里程积累就能学会如何安全地行驶，RSS具有技术中立性，这能够使全行业以此为出发点，统一对安全自动驾驶的认识。

目前已经有包括百度Apollo、法雷奥等多家厂商装配了RSS，中国交通运输部下属的标准制定机构“中国智能交通产业联盟”已经采纳RSS作为其即将推出的自动驾驶汽车安全标准框架，RSS也在电气电子工程师协会（IEEE）的用于自动驾驶汽车决策的标准“IEEE 2846”中发挥了重要作用。

2020年是智能交通落地的关键年，伴随5G等技术的发展将会催生新一代智能交通。

数据显示，我国智能交通相关市场规模从2019年至2030年均符合增长率约为18.18%，2023年将达到1590亿元。

交通运输部部长李小鹏在2020年全国交通运输工作会上指出，2020年交通运输将完成铁路投资8000亿元。

至此我们可以清晰的看到英特尔正依靠硬件、软件、数据处理、数据收集、自动驾驶以及标准等多个领域优势来赋能智能交通。

如果说，PC intel inside到自动驾驶Intel inside，英特尔背后的推手是Mobileye，那么自动驾驶Intel insid到智能交通Intel inside，将是英特尔+Mobileye+合作伙伴的全面赋能。