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        • 徐振強:雄安綠色智慧建設該如何借鑒歐洲經驗?

               根據習近平總書記對雄安新區規劃建設的要求,綠色智慧作為 項被提出,并強調要建設國際一流、綠色、現代、智慧城市。 發展改革委主任何立峰就新區規劃編制指出要堅持 眼光、國際標準、中國特色、高點定位,集聚全國 人才,吸納國際人才,充分借鑒國際經驗。在工業革命的驅動下,城市的發展、演進與社會生產力水平高度適應,伴隨城鎮化進程,依次經歷農業社會、工業社會和信息社會,并伴隨第四次工業革命進入智能社會,空間組織與要素的智慧化是其物質支撐基礎。


          工業革命推動城市持續創新

          一、歐洲是綠色智慧實踐高度集聚的全球創新引擎

               當前,智慧城市戰略已經在 各國、地區和城市廣泛展開,已經成為 多數 城市建設的主導方向和核心策略。中國從學習了解國外做法到一躍成為 創建智慧城市的大國、 智慧城市創新的主試驗場和 規模 大的智慧城市創新空間。


          部分城市智慧與數字化建設概況(截至2015年底)

          注:引自周成虎,智慧城市發展的思考. 全球智慧城市高峰論壇暨國際智慧城市博覽會. 2016.6

               歐洲是 綠色智慧城市創新的關鍵區域,德國、芬蘭、英國、荷蘭、法國和西班牙等都基于自身 和城市特點開展實踐,與 、城市戰略對接,建設 、區域、城市、片區等不同空間尺度的綠色智慧信息共享與廣泛參與平臺,并深度倡導公私合營PPP模式的落地。


          德國工業4.0區域協同創新平臺


          阿姆斯特丹智慧城市社會參與開放平臺


          赫爾辛基都市區生態智慧建設網絡平臺主界面


          歐洲代表性城市推進智慧城市的公私合作(PPP)模式概況

          二、德國柏林基于園區產城融合、創新創業來探索綠色智慧

               德國二戰后,全面啟動城市廢墟的治理和重建,核心理念就是堅持可持續,注重生態體系建設,包括法律、政策、建筑、景觀、鄉村、修復和雨洪管理等,以弗萊堡、海德堡、柏林、圖賓根、紐倫堡和埃朗根等為代表的生態城市成為 綠色城市的代表。2014年普利策獎獲獎者英國《衛報》,評價德國弗萊堡是 上 生態的城市,注重生態住宅、綠色交通和社會和諧。與此同時,德國漢堡和埃森市分別獲得2011年和2017年的歐洲綠色首都獎。德國工業4.0和智慧城市協同成為城市發展的戰略總綱,將生態城市、能源城市和智慧城市相融合,能源城市著重以可再生能源利用、能源效率提升為戰略,而智慧城市則基于互聯網技術強調整合都市綜合解決方案。德國柏林、慕尼黑、斯圖加圖和波恩等成為新興的生態智慧城市典范,其中首都柏林在智慧城市戰略頂層設計和規劃建設中,處于德國 水平。柏林正在致力于打造智慧城市,將網絡信息化作為核心解決方案的依托,來提高城市效率,增進公共衛生健康水平、提高可持續性、宜居性和清潔水平。

               Adlershof科技園(占地4.2km2,),在柏林州,乃至德國全國的創新創業生態體系和生態智慧規劃建設領域,均成效顯著,綜合創新能力歐洲排名前四,其生態和智慧建設戰略已列入柏林州重點示范戰略。根據德國聯邦政府和柏林州政府的規劃,Adlershof模式,還將在柏林州東南片區和西北Tegel機場的改造開發中,予以復制推廣。柏林州Adlershof科技園位于德國首都柏林市的東南(區位類似于北京市亦莊經開區),周邊有Tegel(TXL,西北方向,直線距離約30公里,車程52分鐘)和Sch?nefeld(SXF,正南方向,直線距離約6公里,車程10分鐘)兩個國際/國內機場。有四條近郊火車線路經過園區(約30分鐘車程可達到柏林市中心波茲坦廣場),另有兩條有軌電車和兩條公交線路經過園區(圖2)。截至2016年底,入園企業和研究機構總數超過1000家,總產值超過19億歐元,約合地均產值33億/km2,現狀人口2.5萬,本地就業機會1.8萬。該區域在開發中注重建筑節能、可再生能源利用和生態環境保護等,被評為柏林 智慧的鄰里單元。Adlershof科技園形成了五“城”聯動的有機生長模式:(1)以光伏和可再生能源等六大產業研發體系的科技城,(2)洪堡大學科技類院系為主的高教城,(3)原東德廣播電視臺為基礎的傳媒城,(4)柏林創新中心等四大孵化器體系的創業城,(5)以建筑節能和能源轉型為核心的大都市綜合解決方案的柏林州未來城,在歐洲科技城區中位列前四。

          柏林Adlershof科技園區位


          Adlershof科技園區環境

          Adlershof科技園的功能分區

               片區1:在園區西部規劃景觀公園和居住區,該區域毗鄰高速公路和城鐵,用綠化帶隔離,環境安靜,建筑以中低密度為主,區域東邊是大面積綠地空間,供休憩。片區2:位于景觀公園和居住區南部的是東西走向、與高速路平行長達1.1公里的公園休憩帶,該區域建設了休閑、運動、辦公和賓館等設施,建筑設計有古典風格,是整個園區生活、購物、商務和活動 適宜的區域。片區3是分布在園區西北和北部的兩塊工業園區,約300家清潔技術型企業在此辦公。片區4和5,位于園區中部,是洪堡大學的宿舍區和教學區,宿舍區在建設學生宿舍的同時營造景觀公園,提高片區居住的環境質量。片區6,是教學區,位于都市中心的東北方位,建有若干商務、購物廣場、體育場館、辦公樓和其他公共設施,方便洪堡大學和媒體城的居民生活。媒體城毗鄰都市中心,是柏林 大的媒體基地,約有150家新媒體技術公司在此落戶,拍攝電影、電視和舉行大型公共活動。片區7,占據了園區2/3的空間,橫貫中部和東部,是科技園的核心部分,包括約400家高新技術企業、10個非大學性質的研究所和5個技術中心(相當于孵化器),發展光子和光學、光伏和可再生能源、微系統和材料、IT和傳媒、生物技術和環境、檢測分析科技等六大產業集群,是 上排名前15的大型技術園區。片區8,位于科技園的西南角,是商務接待中心,同時也是園區的管理中心。片區9,主要布局洪堡大學應用科學相關院系。


          園區生物質能源供應站


          園區內被動式建筑的建造過程


          Adlershof科技園內洪堡大學應用科學系樓群及其垂直綠化

               自1991年就開始科技園區推行孵化器戰略,營造創新創業生態體系,形成四大孵化器實體;為支撐德國實現2020能源轉型戰略,重點研發可再生能源應用綜合解決方案;在園區開發、規劃、建設和運營管理中,落實生態和智慧理念,建筑節能水平達到德國 ,從低能耗建筑、零能耗建筑到產能房;建造類型以被動式建筑和裝配式建筑為主;區域能源供應直接/間接實現可再生能源全覆蓋;園區開發注重與周邊鄰里互動和產城擴散,Adlershof模式在柏林州三個地區以創新中心進行推廣,形成了五“城”聯動的有機生長模式。

          三、芬蘭赫爾辛基于住區功能疏解、深度城鎮化實踐綠色智慧

               芬蘭,作為北歐生態宜居城市建設的代表性 ,同時也是 排名前三的創新性 ,注重將創新引入到城市建設中,低碳生態城市建設的代表性案例包括赫爾辛基市及其維基生態住區、坦佩雷市(Tampere)與累佩拉市(Lempaala)交界處的維累斯新城。芬蘭在城市開發中注重生態優先,并將生態效率作為城市規劃建設的重要依據。芬蘭作為 的生態城市倡導和先行者,于2007年在 率先啟動生態和數字城(住區)戰略, 在生態宜居規劃建設中取得豐富經驗。在芬蘭就業和經濟部的支持下,芬蘭科技創新署(Tekes)于2013年啟動INKA(創新城市計劃Innovative Cities),執行期為2014-2020年,分兩批于2013年夏季和秋季啟動。芬蘭政府于2012年在全國遴選了六個 大的城市,包括赫爾辛基、Espoo、Vantaa、Tampere、Turku和Oulu開展智慧城市試點項目,戰略目標是在芬蘭創造新的技術、商業和就業機會。每個試點城市在執行期內得到共計3千萬歐元/年的資金支持( 、城市和ERDF分別提供1千萬歐元,其中城市部分為自籌)。重點推進未來健康、生物經濟、網絡安全、可持續能源、智慧城市和再生資源等。每個領域平均遴選3個城市作為試點,其中未來健康和智慧城市、可再生資源試點城市 多(分別為5個,包括Kuopio、赫爾辛基都市區、Oulu、Tampere和Turku;Lahti、赫爾辛基都市區、Tampere、Oulu和Turku)。赫爾辛基大都市的生態智慧建設創新是芬蘭的代表。

               伴隨經濟復蘇、城市發展和就業增長等需要,重點資助清潔技術研發與應用,從城市綜合解決方案出發,整合到大都市區建設之中。自1800年以來,芬蘭 高強度、大范圍推進以赫爾辛基等六大城市為代表的生態智慧城市開發,其相關管理方式方法、技術經驗應用和實踐工程案例,為我國當前開展的城市綠色化智慧化建設提供了學習借鑒的契機和參考。赫爾辛基發布2050年總體空間戰略,發展生態和智慧的核心路徑與方式,以該市西灣和東灣兩個主要項目群推進的總體概況為切入點,研究項目之中過程中落實生態和智慧的具體做法與經驗,并著重調研了Kalasatama住區,解析芬蘭生態智慧規劃建設的 新思路和實際成效,總結了芬蘭生態智慧城區開發的成功經驗(高度開放、政府透明治理、深度以人為本;充分數據公開、廣泛支持多主體參與;重視國內外合作研發;注重以中低收入人群、老齡化人群和年輕家庭等的社會住房改善等)。推廣綠色低碳建筑、通過有效參與來構建智慧化的基準平臺、通過交互式界面來實現智慧計量、建設住區慢行交通系統和透水路面、應用真空收集裝置收集住區生活垃圾和針對住區居民服務架設局域網實現全覆蓋。


          (1)芬蘭學者埃列爾·薩里寧及其有機疏散理論


          (2)Baana:位于城市中心和西灣的慢行交通線路(Light Traffic Route)


          (3) 赫爾辛基智慧戰略綱要(2013-2016)


          (4)Kalasatama住區智慧建設的內外動因、參與主體和主要創新

          (5)智慧住區新能源利用情景和入戶接入電動汽車充電裝置


          (6)智慧計量管理界面

          (7)智慧住區局域網絡與建設互動參與平臺

          以赫爾辛基為例剖析國外智慧城市建設的主要路徑

          四、雄安新區綠色智慧新城建設應堅持創新理論支撐

               綠色智慧新城規劃建設需要創新理論,智慧城市,因2012年起的試點而標志性啟動,但作為新興前沿交叉領域,尚未形成學科方向,缺乏多學科集成創新支撐。將產能驅動通過在園區尺度空間生態自組織,并提升為產城融合,是催生智慧城市新動能的關鍵路徑。必須從產能驅動到產城協同,通過產城融合來構建新型經濟引擎,形成智慧經濟。扭轉產能驅動并調整項目、產能驅動的粗放思維,精準針對城市問題和服務城市決策治理,逐步實現用編制城市總體規劃、經濟和社會發展規劃的科學、嚴謹程度來提升智慧城市頂層設計和規劃實施的質量與權重。


          空間生態自組織與協同經濟是智慧城市的成功路徑

               以園區和模塊化建設為突破口,基于大數據反演綠色智慧新城機理,提升區域協調發展水平。綠色智慧新城,可從城市開發和運營模式中考慮協同創新,是實現城市關鍵的主體、要素和指標,以此來維持自我糾錯、不斷自主完善的持續性狀態。包涵城市規劃、建設、管理和運營等全流程的政策、方法、方案和實施??臻g生態的自組織是實現智慧城市的理想靜態架構。協同經濟是構建智慧城市動態運行的要素作用形式。


          大數據支撐下的智慧園區創新原理

        • “低頭族”福音 墨爾本試點人行道路面信號燈

          摘要:據澳媒3月30日報道,近日,墨爾本市的人行道開始試點地面交通信號燈,這是此項技術 在澳大利亞應用。為了確保行人安全,信號燈被安裝在小柯林斯街和斯旺斯頓街交叉的十字路口,旨在提高夜間的能見度,同時也更加方便提醒手機一族。該信號燈晝夜24小時運行。在此處安裝主要是考慮到該地人流密集,并且違反交通規則的情況頻發。

                 道路安全部部長盧克 唐納輪表示,越來越多的證據表明,在街道上行走時瀏覽手機極有可能導致嚴重的人身傷害,所以行人需要密切關注周圍環境,而不是時刻關注手中的手機。這些信號燈將有效地提醒人們紅燈已亮起,注意交通。 除了能夠人行道指示燈,交通事故委員會還將組織專人幫助行人安全地過馬路。

                 此次在維多利亞州的試點將持續12個月,之后道路安全部門將對這款人行道基礎設施的適用性進行評估,考察其是否能在墨爾本全面推廣。此前澳大利亞新南威爾士州政府曾宣布,將在悉尼的中央商務區試點應用類似的地面燈光技術,但墨爾本似乎跑在了前面,率先應用了這種人行道燈。

           

        • 外設VS視頻 車牌識別系統兩種觸發方式

            車牌識別系統有兩種觸發方式,一種是外設觸發,另一種是視頻觸發。

            外設觸發工作方式是指采用線圈、紅外或其他檢測器檢測車輛通過信號,車牌識別系統接受到車輛觸發信號后,采集車輛圖像,自動識別車牌,以及進行后續處理。該方法的優點是觸發率高,性能穩定;缺點是需要切割地面鋪設線圈,施工量大。

            視頻觸發方式是指車牌識別系統采用動態運動目標序列圖像分析處理技術,實時檢測車道上車輛移動狀況,發現車輛通過時捕捉車輛圖像,識別車牌照,并進行后續處理。視頻觸發方式不需借助線圈、紅外或其他硬件車輛檢測器。該方法的優點是施工方便,不需要切割地面鋪設線圈,也不需要安裝車檢器等零部件,但其缺點也十分顯著,由于算法的極限,該方案的觸發率與識別率較之外設觸發都要低很多。

            1)間接法:指通過識別安裝在汽車上的IC卡或條形碼中所存儲的車牌的信息來識別車牌及相關信息。IC卡技術識別準確度高,運行可靠,可以全天候作業,但它整套裝置價格昂貴,硬件設備十分復雜,不適用于異地作業;條形碼技術具有識別速度快、準確度高、可靠性強以及成本較低等優點,但是對于掃描器要求很高。此外,二者都需要制定出全國 的標準,并且無法核對車、條形碼是否相符,也是技術上存在的缺點,這給在短時間內推廣造成困難。

            2)直接法:基于圖像的車牌識別技術屬于直接法,是一種無源型汽車牌照智能識別方法,能夠在無任何專用發送車牌信號的車載發射設備情況下,對運動狀態車輛或靜止狀態車輛的車牌號碼進行非接觸性信息采集并實時智能識別。與間接法識別系統相比,首先,這種系統節省了設備安置及大量資金,從而提高了經濟效益;其次,由于采用了先進的計算機應用技術,所以可提高識別速度,較好地解決實時性問題;再次,它是根據圖像進行識別,所以通過人的參與可以解決系統中的識別錯誤,而其他方法是難以與人交互的。

            直接法一般有圖像處理技術,傳統模式識別技術及人工神經網絡技術。

            1)圖像處理技術:運用圖像處理技術解決汽車牌照識別的研究 早始于80年代,但國內外均只是就車牌識別中的某一個具體問題進行討論,并且通常僅采用簡單的圖像處理技術來解決,并沒有形成完整的系統體系,識別過程是使用工業電視攝像機拍下汽車的工前方圖像,然后交給計算機進行簡單的處理,并且 終仍需要人工干預,例如車輛牌照中省份漢字的識別問題,1985年有人利用常見的圖像處理技木方法提出漢字識別的分類是在抽取漢字特征的基礎上進行的,根據漢字的投影直方圖選取浮動閉值,抽取漢字在豎直方向的峰值,利用樹形查表法進行漢字的粗分類;然后根據漢字在水平方向的投影直方圖,選取適當閉值,進行量化處理后,形成一個變長鏈碼,再用動態規劃法,求出與標準模式鏈碼的 小距離,實現細分米完成漢字省名的自動識別。

            2)傳統模式識別技術。傳統模式識別技術指結構特征法,統計特征法等。90年代,由于計算機視覺技術的發展,開始出現汽車牌照識別的系統化研究。1990年AS.Johnson等運用計算機視覺技術和圖像處理技術實現了車輛牌照的自動識別系統。該系統分為圖像分割、特征提取和模板構造、字符識別等三個部分。利用不同閩值對應的直方圖不同,經過大量統計實驗確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍,從而根據特定閩值對應的直方圖分割出車牌,再利用預先設置的標準字符模板進行模式匹配識別出字符。

            3)人工神經網絡技術。近幾年來,計算機及相關技術發達的一些 開始探討用人工神經網絡技術解決車牌自動識別問題,例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經網絡方法對車牌上的字符進行自動識別,BAM神經網絡是由相同神經元構成的雙向聯想式單層網絡,每一個字符模板對應著 個BAM矩陣,通過與車牌上的字符比較,識別出正確的車牌號碼。   這種采用BAM神經網絡方法的缺點是無映解決識別系統存儲容量和處理速度相矛盾的問題。 (安防知識網)

        • ARM:發展專用AI處理器還太早,明年將專攻物聯網應用

          ARM全球營銷和策略聯盟副總裁Ian Ferguson揭露明年戰略時直言:ARM現在談AI還太早,明年不會推出專用AI芯片設計,將專攻物聯網市場


           
          人工智能AI已成為今年 火紅技術之一,更成為許多大型科技和網絡公司,如Google、微軟、亞馬遜、臉書等,明年全力投入發展的一大重點,就連處理器龍頭英特爾也計劃明年推出AI專用服務器芯片,來搶占AI市場商機。不過ARM全球營銷和策略聯盟副總裁Ian Ferguson近日來臺揭露明年戰略時則直言:“現在談AI還太早,明年并不會推出專用AI芯片設計,而將專攻物聯網市場。”
           
          發展ARM架構AI芯片還要再等等
           
          盡管AI風潮正席卷全 ,不少大型科技和網絡公司開始將AI與自家服務結合,做為計算機視覺、語音識別和機器人等服務用途,甚至,也有越來越多規模較小的新創或網絡公司,如Api.ai、Drive. ai等,已經開始將AI應用在各行各業的領域上。
           
          不過,Ian Ferguson直言,“現在談跨入AI市場,對ARM來說還言之過早。”Ian Ferguson解釋,目前AI市場仍相當零碎,各家AI技術缺乏整合,尚未發展成為主流架構,而是各有不同的作法,例如有的公司如Nvidia等是用自己的GPU卡加上ARM處理器,來搭建AI應用平臺,還有的公司是采用訂制化運算引擎,再搭配控制處理器,來發展AI應用,如Google專為AI開發訂制化運算硬件TPU等,其他公司也有用ARM架構搭配可程序邏輯組件(Programmable Logic Devices)的作法,來開發不同的AI應用。
           
          Ian Ferguson表示,目前許多公司用來發展AI應用而搭建的硬件運算平臺,都會搭配ARM解決方案來處理控制部分,以Nvidia的作法為例,在他們打造的AI視覺應用運算平臺上,通常會利用GPU來搜集外界的信息進行運算處理,同時還會另搭配ARM處理器,來做為后端控制應用的協調工作。
           
          而在AI策略發展上,Ian Ferguson坦言,明年并不會推出能針對AI優化或AI專用的特殊ARM核心設計,而是將專注在建立基礎控制組件上,可以讓硬件廠商拿來放進芯片中,來輔助客戶打造AI平臺。他也預期,明年將會有越來越多的公司開發AI應用時,將會使用ARM架構處理器,來執行控制處理的功能,至于需要大量平行運算的部份,未來則將交給其他硬件來完成,如GPU或訂制化運算引擎等。
           
          長期來看,Ian Ferguson認為,還需要更多的AI應用實例,才能決定是不是要推出AI專用的芯片設計,例如目前很多AI應用是在云端上來進行運算處理,未來等到應用就近移動到更靠近數據產生的終端設備或網關裝置上,或許才會需要特殊ARM芯片處理。
           
          有別于對跨入AI市場仍持保留態度,ARM明年在物聯網布局上反倒是積極不少。Ian Ferguson表示,明年物聯網產業發展重點將會聚焦在工業和智慧城市方面的應用,為了拓展在物聯網產業布局,明年將有機會并購一些與物聯網相關的新公司,也將爭取更多跟企業伙伴或社群的合作機會,例如Arduino、樹莓派等,都是未來能合作的對象,希望透過彼此密切合作,讓更多軟件開發商都能加入開發行列。

           

        • RFID技術 未來智能交通領域新生力量

             RFID作為安防及物聯網的關鍵技術之一,目前相關的產品和系統解決方案日漸豐富,市場應用也逐漸深入,應用領域不斷拓展延伸。伴隨著智能交通發展RFID技術也迎來了新機遇,在諸多無線連接通信及識別技術中脫穎而出。RFID技術在促進智能交通落地的同時,自身也得以更深入地發展應用。


           

          RFID技術 未來智能交通領域新生力量


           
            RFID技術的迅速普及與其諸多性能特點分不開,諸如可快速掃描,體積小型化,形狀多樣化,可重復使用,穿透性和無屏障閱讀,數據記憶容量大,抗污染能力及耐久性強等環境適應能力優勢。RFID技術被越來越多的應用到城市交通管理領域,該項技術應用于交通領域的一種重要載體被稱為汽車電子標識,又稱電子車牌,是一種將超高頻無線射頻識別技術及其他相關技術結合而形成的電子身份證。
           
            不可不知的汽車電子標識系統
           
            汽車電子標識系統是通過在車輛前擋風玻璃內側安裝一張用于存儲汽車身份數據的RFID電子標簽,與在城市道路斷面上布設的電子車牌高速讀寫設備進行通信,可以對RFID電子標簽內的數據進行讀寫,實現自動、非接觸、不停車地完成車輛的識別和監控。同時與原有交通信息采集和交通管理平臺相結合,能夠充分滿足公安部“實時監控、聯網布控、自動報警、快速響應、科學、高效、信息共享”的要求,并實現真正數字化、智能化、精細化的交通管理,從根本上消除了道路交通管理在時間和空間上的“盲點”,擴大交通管理的監控時段和監控范圍,提高城市交通管理的力度,為智慧城市的智慧交通體系建設提供關鍵數據服務。
           
            汽車電子標識系統的普及應用可以實時精準的監控城市交通數據,經大數據處理后的交通數據可以作為城市交通擁堵預判、交通規劃制定的數據支撐?;赗FID技術的汽車電子標識城市交通系統能夠適應多種采集環境,在低可見度、多車道車輛正常車速行駛下仍可準確識別,提升城市交通管理的實時性和準確性,使城市交通更加科學化、智能化。該系統也可以監察車輛黃綠標信息以及車輛尾氣排放情況,對于營造綠色環保的城市交通環境發揮重大作用。例如在重慶等地,安裝了電子車牌的車輛在經過卡口時,都會被自動拍照抓取車輛信息,系統會自動篩選黃標車,違反禁行的車輛會被轉入處罰系統,南京更是形成了排量檢測系統,將環保功能發揮到 。另外,基于RFID技術的汽車電子標識形成了完善的防克隆、防偽造、防篡改、防非法識讀的安全體系,能夠用于假套牌、盜搶車輛等違法車輛查緝布控、車輛行駛軌跡跟蹤及回溯、區域交通動態管制等涉車治安管理應用,提升車輛甑別能力, 打擊各類涉車違法犯罪活動。RFID對于整個行業進行優化運營管理,可準確查驗車輛繳費信息,提升各類涉車費用收繳率的同時,對提高城市交通通行效率也有所助益,出行者能夠根據實時準確的路面擁堵狀況、路況等信息合理安排行程,選擇合適的交通工具,促進城市交通流量合理化分布。就以北京來舉例,近年來,北京的交通管理從單雙號限行到限購,都沒能遏制交通擁堵的趨勢, 后只能通過電子標識來實現擁堵收費,在緩解交通壓力的同時為低碳區分車分時限行、排污費差異化征收提供技術支撐。
           
            汽車電子標識系統為何還沒有形成全國普及規模
           
            RFID技術在近些年來一直被應用于越來越多的領域,在智能交通方面也在不斷推進普及率,但直到今年的1月20日,由濱湖區無錫( )智能交通產業園企業——公安部交研所牽頭開發的汽車電子標識系統才正式在無錫啟用,這是全國 啟用汽車電子標識,進行智能交通管理的示范應用城市。面對這個行業雷聲大雨點小的窘境,我們不禁要問:汽車電子標識系統為何還沒有形成全國普及規模?
           
             大的問題就是費用。首先每一輛車都必須配備一個印有序列號和二維碼的普通IC卡大小的卡片,并將其貼到汽車前的擋風玻璃上端。其次,在汽車配備了相關設備之后,還要在各個街區配備識讀基站。這項工程無疑需要投入巨大的人力物力才能做到,僅無錫市區在2015年上半年就要完成10萬枚汽車電子標識的安裝和100處識讀基站的建設工作,并開展貨車通行證管理、交通信息采集、非現場交通執法、停車門禁管理、公交信號優先控制等示范應用,全面測試評估汽車電子標識、讀寫設備和相關應用系統的穩定性、可靠性。 后,該套系統的后續維修、管理等也需要配備專業人員。因此,雖然從長遠來看普及該系統是一個趨勢,但因短期投入比較大,故難以在全國范圍內快速普及。
           
            我們認為,以視頻分析、車牌識別為基礎的電子警察、卡口系統的逐步普及和大數據、深度學習為基礎的智能交通解決方案的推廣在一定程度上可以替代汽車電子標識系統在交通管理上的應用,這也影響了該技術的推廣普及進度。
           
            結語:RFID技術在各個行業中日益普及,近些年來在智能交通領域也可謂是異軍突起,但新技術為我們的生活增光添彩的同時,也因成本等因素暫時擱置,如何提高技術水平、降低成本,采用多種技術的結合也是相關企業應該思考的問題。(電子發燒友)

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