中軟國(guó)際有限公司是行業(yè)領(lǐng)先的全球化軟件與信息技術(shù)服務(wù)企業(yè)，創(chuàng)立于2000年。公司定位為全棧全場(chǎng)景AI產(chǎn)品和服務(wù)提供商，長(zhǎng)期服務(wù)于多家國(guó)內(nèi)外知名大企業(yè)和高成長(zhǎng)潛力客戶，發(fā)力云和算力、智能體及AI平臺(tái)與模型工場(chǎng)服務(wù)、鴻蒙AIoT與數(shù)字孿生、ERP咨詢實(shí)施及數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)，覆蓋金融、能源電力、交通、政府及公共事業(yè)等行業(yè)，并持續(xù)開(kāi)拓海外業(yè)務(wù)版圖，全面賦能新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展。
成都市公共交通集團(tuán)有限公司自成立以來(lái)，始終承擔(dān)著超大城市公共出行保障的重任。目前運(yùn)營(yíng)公交及巡游出租車超萬(wàn)輛，線路達(dá)900余條，年客運(yùn)量超10億人次/年。面對(duì)超大規(guī)模運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景下對(duì)安全管理精細(xì)化和服務(wù)品質(zhì)升級(jí)的迫切需求，傳統(tǒng)人工巡查模式在駕駛員行為監(jiān)管上存在明顯局限性，尤其對(duì)闖紅燈、違規(guī)變道、斑馬線不禮讓等高頻危險(xiǎn)駕駛行為難以實(shí)現(xiàn)全時(shí)域精準(zhǔn)管控。
本項(xiàng)目中，中軟國(guó)際基于華為云底座，從業(yè)務(wù)和技術(shù)兩大維度，為成都公交構(gòu)建了“公交駕駛行為AI監(jiān)管系統(tǒng)”。該系統(tǒng)重塑了公共交通安全管理范式，通過(guò)數(shù)字化手段推動(dòng)駕駛員行為規(guī)范化管理。建立從人工審核向AI智能審核轉(zhuǎn)型的數(shù)字化監(jiān)管范式，為2000萬(wàn)市民打造了更安全的智慧出行方案。
痛點(diǎn)1：海量視頻數(shù)據(jù)與低效監(jiān)管的矛盾
現(xiàn)有DMS/ADAS系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜駕駛行為（如黃燈搶行、危險(xiǎn)變道等）的深度識(shí)別能力不足，仍需依賴人工回放視頻篩查，導(dǎo)致關(guān)鍵違規(guī)行為發(fā)現(xiàn)滯后；
日均產(chǎn)生超萬(wàn)段行車視頻數(shù)據(jù)，但人工抽檢覆蓋率不足10%，大量視頻數(shù)據(jù)未能轉(zhuǎn)化為駕駛員行為管理依據(jù)，風(fēng)險(xiǎn)防控趨于被動(dòng)化；
駕駛員安全培訓(xùn)與實(shí)際行車風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景脫節(jié)，難以系統(tǒng)性改善駕駛習(xí)慣，影響整體駕駛行為規(guī)劃化水平。
痛點(diǎn)2：人工監(jiān)管模式制約管理效能
傳統(tǒng)人工監(jiān)管模式依賴50余人的團(tuán)隊(duì)進(jìn)行視頻篩查監(jiān)看，導(dǎo)致人力投入大，管理成本與效率失衡；
人工判斷標(biāo)準(zhǔn)存在主觀差異，同類違規(guī)行為處置結(jié)果波動(dòng)性大，影響駕駛員考核公平性。
痛點(diǎn)3：公眾安全期待與品牌價(jià)值維護(hù)壓力
公共交通安全的考核標(biāo)準(zhǔn)從“事故率” 向“風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防能力”轉(zhuǎn)變，傳統(tǒng)監(jiān)管模式缺乏數(shù)據(jù)化決策支撐，影響政策響應(yīng)的失效性和精準(zhǔn)性；
安全事故易引發(fā)公眾輿情，對(duì)集團(tuán)“城市民生服務(wù)標(biāo)桿”的品牌形象形成持續(xù)的輿論壓力，亟需通過(guò)智能化手段提升安全管理水平，維護(hù)品牌價(jià)值。
中軟國(guó)際作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢與系統(tǒng)集成（SI）伙伴，憑借“頂層設(shè)計(jì)＋多廠商集成＋客戶運(yùn)營(yíng)”多重角色定位，整合CV定制算法 ISV、綜合平臺(tái)管理 ISV和 Dify 知識(shí)庫(kù)專業(yè)服務(wù)等多家ISV資源，構(gòu)建統(tǒng)一業(yè)務(wù)界面和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)接口，助力成都公交實(shí)現(xiàn)從人工抽查到AI智能巡檢的效率升級(jí)。
咨詢規(guī)劃與場(chǎng)景方案設(shè)計(jì)
中軟國(guó)際憑借專業(yè)的咨詢規(guī)劃能力，通過(guò)深入調(diào)研成都公交的業(yè)務(wù)需求及痛點(diǎn)，結(jié)合行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與技術(shù)洞察，對(duì)技術(shù)、平臺(tái)和應(yīng)用進(jìn)行了系統(tǒng)性規(guī)劃，并針對(duì)視頻分析AI場(chǎng)景及駕駛規(guī)范知識(shí)庫(kù)兩大場(chǎng)景，制定了詳細(xì)的落地方案，為項(xiàng)目的成功實(shí)施奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
算法定制與集成交付服務(wù)
本項(xiàng)目涵蓋了CV定制算法、視頻分析管理平臺(tái)、Dify知識(shí)庫(kù)及華為云服務(wù)等多領(lǐng)域技術(shù)，中軟國(guó)際通過(guò)整合多家ISV資源并實(shí)施統(tǒng)一的集成及交付管理，確保了公交駕駛行為AI分析項(xiàng)目的順利上線和高效運(yùn)行。
視頻分析應(yīng)用
基于CV視覺(jué)技術(shù)結(jié)合車輛速度數(shù)據(jù)，定制化開(kāi)發(fā)了沖搶信號(hào)燈、轉(zhuǎn)彎超速、違規(guī)變道等視頻分析算法，精準(zhǔn)識(shí)別駕駛員的違規(guī)行為，助力成都公交實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛?cè)藛T的精細(xì)化管理。
AI知識(shí)庫(kù)應(yīng)用
基于Dify平臺(tái)將成都公交的駕駛行為規(guī)范、內(nèi)部管理制度等轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化知識(shí)庫(kù)，并構(gòu)建審核規(guī)范問(wèn)答Agent，幫助審核人員快速定位管理規(guī)范，顯著提升了復(fù)核效率和質(zhì)量。
MaaS平臺(tái)
為AI知識(shí)庫(kù)應(yīng)用提供DeepSeek-R1、V3等多種模型調(diào)用服務(wù)，幫助成都公交低成本、高效地構(gòu)建問(wèn)答智能體，賦能智能化管理。
IaaS云資源
為應(yīng)用提供彈性計(jì)算資源池，包括ECS、高性能GPU、主機(jī)安全及網(wǎng)絡(luò)服務(wù)等，保障8000余輛公交車視頻的實(shí)時(shí)輪詢分析，確保系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和高效性。
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使用的華為云服務(wù)與關(guān)鍵價(jià)值：
1、結(jié)合公交視頻數(shù)據(jù)、CAN總線數(shù)據(jù)及駕駛規(guī)范文檔等，中軟國(guó)際整合多家ISV資源，構(gòu)建了視頻AI分析及知識(shí)庫(kù)問(wèn)答應(yīng)用。
2、基于華為云算力及MaaS服務(wù)，中軟國(guó)際打造了定制算法與管理平臺(tái)的整體解決方案，幫助客戶建立AI駕駛行為管理體系。
3、通過(guò)基于CV的AI視頻算法，精準(zhǔn)識(shí)別駕駛員沖搶信號(hào)燈、違規(guī)變道、不禮讓行人等違規(guī)駕駛行為，實(shí)現(xiàn)公交集團(tuán)對(duì)駕駛?cè)藛T的精細(xì)化管理，提升管理效能。
4、華為云持續(xù)提供MaaS API澎湃算力保障了算法場(chǎng)景的高效落地，云上安全則為公交視頻數(shù)據(jù)提供了全方位的安全保障，讓業(yè)務(wù)更穩(wěn)定可靠運(yùn)行。
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我們攜手華為云、中軟國(guó)際，通過(guò)AI視頻分析解決方案，解決了原來(lái)人工監(jiān)管模式人力投入大，管理成本與效率失衡等問(wèn)題，系統(tǒng)上線后，顯著提升了安全管控效率，從原來(lái)的人工分析變成AI分析，僅需少量人工二次復(fù)核違規(guī)事件。不僅大幅提高分析質(zhì)量，分析效率也大大提高了。進(jìn)一步優(yōu)化了公交安全運(yùn)營(yíng)成本，為集團(tuán)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了有力支撐。
項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)了對(duì)駕駛員行為的監(jiān)控與智能分析，有效識(shí)別超速、沖搶信號(hào)燈、違規(guī)變道等風(fēng)險(xiǎn)駕駛行為，大幅提升了安全管理的顆粒度。通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的管理模式，集團(tuán)能夠更好地優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略，提升服務(wù)質(zhì)量，增強(qiáng)乘客出行體驗(yàn)，進(jìn)一步鞏固了成都公交在城市交通中的核心地位。
安全管理
違規(guī)行為精準(zhǔn)追溯：超速、違規(guī)變道等典型駕駛行為識(shí)別精度超過(guò)90%，自動(dòng)生成包含時(shí)間、地點(diǎn)、行為證據(jù)鏈的完整報(bào)告，顯著縮短事故責(zé)任追溯周期；
風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判能力強(qiáng)化：基于違規(guī)熱力圖與時(shí)段分布規(guī)律，動(dòng)態(tài)識(shí)別急轉(zhuǎn)彎、擁堵路段等高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景，針對(duì)性制定駕駛員專項(xiàng)培訓(xùn)計(jì)劃，推動(dòng)同類風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生率持續(xù)下降；
駕駛員能力動(dòng)態(tài)管理：建立駕駛行為評(píng)分模型，對(duì)急加速、盲區(qū)疏忽等隱患行為量化評(píng)估，實(shí)施"預(yù)警-培訓(xùn)-復(fù)評(píng)"閉環(huán)管理機(jī)制，有效提升駕駛員安全操作規(guī)范性。
降本增效
自動(dòng)化監(jiān)管提效：替代80%以上人工視頻抽檢工作，違規(guī)篩查效率提升3倍以上，大幅降低監(jiān)管人力投入，顯著提升整體監(jiān)管效率；
事故處理流程優(yōu)化：基于精準(zhǔn)的事故過(guò)程回溯與分析，加速內(nèi)部責(zé)任認(rèn)定與管理改進(jìn)，減少事故引發(fā)的運(yùn)營(yíng)中斷損失；
數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀：持續(xù)積累駕駛行為視頻與風(fēng)險(xiǎn)案例，形成公交行業(yè)駕駛行為分析參考庫(kù)，為長(zhǎng)期安全管理提供數(shù)據(jù)支撐。
社會(huì)價(jià)值
公交出行安全體驗(yàn)提升：通過(guò)駕駛違規(guī)行為的精準(zhǔn)追溯與案例公示，推動(dòng)安全管理流程優(yōu)化，增強(qiáng)乘客對(duì)公交服務(wù)規(guī)范性的感知，提升出行安全感；
集團(tuán)品牌與社會(huì)認(rèn)可提升：形成可復(fù)制的公交駕駛行為數(shù)字化管理模式，獲得政府與公眾對(duì)企業(yè)責(zé)任感的認(rèn)可；
城市公交形象升級(jí)：基于駕駛行為數(shù)據(jù)分析結(jié)果，定期向社會(huì)公開(kāi)安全改進(jìn)成果，彰顯城市公共交通服務(wù)的專業(yè)化水平。