阿里云智能交通（阿里云 交通）
今天给各位分享阿里云智能交通的知识，其中也会对阿里云 交通进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
未来可持续交通发展聚焦绿色、智能、共享
第二届联合国全球可持续交通大会聚焦的议题和近些年来海外交通 科技 创新及实践均凸显可持续交通对促进经济发展至关重要，绿色、智能、共享正成为可持续交通发展的着力点和突破口。
绿色
素有“自行车王国”之称的荷兰首都阿姆斯特丹空气质量一直为人所称道，近年来更是努力推广使用电动车。截至2014年年底，阿姆斯特丹机场出租车已全部更换为电动车，市区送货车、邮政车、公交车也在整体“变绿”。2011年，阿姆斯特丹出现了欧洲首家运营车辆全部是电动车的出租车公司。
英国政府大力推广新能源 汽车 、公共交通和绿色交通。伦敦市政府公布的《交通2025》方案计划在20年内，减少9%的私家车流量，降低12%的尾气排放。英国的电动 汽车 购买者可享受高额返利，免交 汽车 碳排放税，还可免费停车。
澳大利亚的阿德莱德市在全球宜居城市中排名靠前。这座城市抓住时机发展绿色能源项目，把自身建设成一座环境可持续的城市。在资金支持下，阿德莱德市采取多项措施推动可持续发展，支持绿色交通，鼓励居民骑车出行，并在市区设立电动 汽车 充电站。
新加坡政府一直鼓励国民选择自行车、步行等绿色交通方式出行，并且教育有车族养成良好驾车习惯以降低油耗。近年来，新加坡发展绿色交通的新亮点是推广使用环保车和参与“共享 汽车 计划”。环保车包括电动与汽油两用的混合动力车、使用压缩天然气的车和电动车。共享 汽车 填补了私家车和公共交通工具之间的缺口，有利于减少公路上的 汽车 数量，缓解交通压力。
智能
智能交通不单指智能交通工具，而是一个系统工程，包括基础设施、载运工具、移动互联网、安全管理等，出行成本、便利性、碳排放等都是重要指标。安全驾驶辅助系统、能在特定区域自动限速的电动滑板车、能探测路面深层“病灶”的机器人检测系统等安全技术和解决方案，都将为人们的安全智能出行“保驾护航”。
数辆无人驾驶 汽车 一字排开，它们大小不同、功能各异，但同样“智能”：有的可以自动找到车位，有的能识别前方车辆的安全驾驶情况并适时发出警报……这是新加坡2019年举办的第26届智能交通世界大会户外展区展示的未来交通场景。空中也是智能交通 探索 的领域，德国一家公司在新加坡滨海湾上空公开试飞了“空中出租车”，这是一种载人垂直起降飞行器。
2018年初，马来西亚首都吉隆坡引入了中国阿里云城市大脑。测试结果表明，城市大脑可使当地通行效率提高12%。城市大脑是集合了大数据、云计算、人工智能等技术的城市管理平台。2019年5月，阿里云与马来西亚塞纳公司合作，在马来西亚共同打造智能交通管理系统。阿里云提供城市大脑平台的核心技术和云计算资源，塞纳公司支持智能交通灯系统的设计和开发。
日本丰田 汽车 公司的新皇冠和卡罗拉运动版 汽车 2018年6月在日本全国上市。这两款车均装备有数据通信器，是丰田的第一代互联 汽车 。数据通信器和丰田的“智能交通系统”互联，使这两款车能实现与驾驶员手机等设备、道路交通设施和数据中心等之间的互联互通，为驾驶员提供安全驾驶建议、车况监测、远程控制、救援支持等服务。
共享
从1817年德国人卡尔·德莱斯发明世界上第一辆自行车以来，自行车的外形不断演化，最终成为全球通用的交通工具。然而，随着交通工具升级换代，传统自行车在全球一些城市日渐式微。而在自行车发明200年前后，共享单车的出现，改变了自行车传统的私人拥有及使用模式，通过共享让自行车焕发新生机，再度成为全球“通用语言”。
共享单车企业若想从激烈竞争中脱颖而出，需有自己独特的经营“秘籍”。各地的差异化经营也必不可少，例如不少共享单车企业在美国和欧洲城市推出比较高端的变速车，特别适合在山城爬坡。
第67届法兰克福国际车展上，戴姆勒集团旗下的梅赛德斯-奔驰公司展示了其共享交通概念车Smart Vision EQ ForTwo。这款两座纯电动车实现了完全自动驾驶，也是戴姆勒集团首款没有方向盘和脚踏板的 汽车 ，未来将用于城市点对点接送服务并允许拼车。这款无人驾驶 汽车 已在德国公路上试运行成功，预计2030年投入市场。
编辑/范辉
阿里云AI平台：数据智能,AI,人工智能,解决方案
阿里云AI依托阿里顶尖的算法技术，结合阿里云可靠和灵活的云计算基础设施和平台服务，帮助企业简化IT框架、实现商业价值、加速数智化转型。阿里云数十项AI能力，稳定、易用、能力突出，是AI技术应用、开发的不二之选。
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基于语音识别、语音合成等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品‘能听、会说、懂你’式的智能人机交互体验。
1、语音识别
国内独创的字级LC-BLSTM/DFSMN-CTC建模，大幅提高了语音识别的精度。
a.一句话识别
针对时长较短（一分钟以内）的语音进行识别。
b.一句话识别
对不限时长的音频流做实时识别，达到“边说边出文字”的效果。
2、语音合成
合成音真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力，MOS评分达到业内顶级水准。
a.录音文件识别
针对已经录制完成的录音文件，进行语音识别的服务。
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一键式自主优化方案，满足了各类用户对定制化场景的需求。
3、语音分析
构建语音交互场景下的口语理解和对话系统，提供给开发者自纠错能力及对话定制能力。
构建以图像视频为媒介的产品和应用，提升商业效率或创造商业新机会，广泛应用于新零售、新媒体、新制造等领域。
1、文字识别
将图片、照片上的文字内容识别出来，直接转换为可编辑文本的功能。
a.通用卡证
包含身份证正反面识别、护照识别、银行卡识别、名片识别、户口页识别。
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高精度识别各行业文档和表单表格，通用于各行业的通用文字识别。
2、图像识别
可精准识别图像中的视觉内容，包括上千种物体标签、数十种常见场景等。
a.票据识别
可结构化输出行业所需的各类票据关键字段内容。
b.手写识别
支持汉字、英文、数字、标点符号四类的手写体识别。
3、人脸识别
提供人脸检测定位、人脸属性识别和人脸比对等独立服务模块。
4、视频能力
通过对视频的多维理解，视频进行智能分析、主体识别、封面生成、内容检索等高效的服务。
致力于实现人与机器之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法，在客服、资讯、司法、医疗等场景有广泛的应用。
1、自然语言处理
阿里云先进的自然语义处理技术广泛应用在电商、金融、物流等行业中。
a.智能短信解析
在手机端实现智能化、富媒体的短信展现形式，增强用户体验。
b.商品评价解析
高效甄别正负面评价，当前已支持24个行业类别。
2、语义理解
为客户提供文本相似度和机器阅读理解等优质算法技术。
a.地址标准化
为企业，政府机关提供地址数据清洗，地址标准化能力。
b.NLP基础服务
为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具。
3、机器翻译
以解决全场景语言障碍为目标，覆盖全球214种语言。
a.NLP自学习平台
无需算法背景，即可通过平台快速创建算法模型并使用。
4、内容安全
帮助用户降低色情、暴恐、涉政等违规风险，大幅度降低人工审核成本。
1、智能客服
随着人工智能技术不断发展，越来越多企业开始引入阿里云语音技术来搭建自己的智能客服系统。
2、信息审核
借助AI能力，有效改变了过去仅依靠人工内容审核的低效模式,极大提升内容审核的效率和准确度。
3、智能会议
随着云视频会议的快速崛起，结合语音、视觉等AI技术能力，为企业带来全新的会议体验。
4、智慧法庭
以信息化为核心的智慧法院建设,将引领司法领域的又一次技术革新,为行业带来更多价值。
5、智慧课堂
随着AI能力的引入，更好地赋能教学，有效提升教学效率，节省大量人力成本。
6、智慧医疗
帮助用户个性化定制导诊场景，避免患者盲目就医，有效提升就医体验。
7、图片搜索
结合不同行业应用和业务场景， 帮助用户在自建图库中实现相同或相似图片搜索的以图搜图服务。
8、智慧媒体
结合阿里云AI的能力，打造从内容采集、内容制作到内容展示一体化媒体解决方案。
1、金融AI
AI是普惠金融的核心驱动力之—,A可以赋能金融企业节省大量人力成本提高效率，从而改善用户体验和减少信息不对称,助力金融客户实现智能化升级。
传统行业痛点：
√金融行业往往需要投入大星的人力，不仅使成本居高不下之外,繁复核验猃更容易使客户不满、甚至失去客户;
√传统金融机构积累的大量纸质化信息的价值尚未被完全发掘，浪费大量数据资源;
阿里云AI带来的价值：
Al将成为银行沟通客户、发现客户金融需求的重要手段。人工智能技术在前端可以用于服务客户，借助自然语言理解、语音识别等技术打造的客服系统,广泛应用于各类金融机构，提供24小时不间断的问答和营销服务;依托计算机视觉技术主要集中在支付和金融账户登录等场景,从而助力金融客户实现智能化升级。
2、教育Al
随着AI技术的引入,教育行业正在脱离单教育辅助的角色,为受教育者提供科技赋能、内容完善、效果优良的课程,结合海量优质资源覆盖终身学习场景,实现高质量教育的可持续发展目标。
传统行业痛点：
√传统教育行业无法满足每一位终端用户的个性化学习;
√批改系统、教学课堂存在大量资源浪费，并且准确性存在偏差;
阿里云Al带来的价值：
以学习者为中心，借助阿里云AI能力，如语音、视觉、语义分析等AI技术，更好地赋能教学、管理、学习、考试四个重点场景，有效提升教学效率，节省大量人力成本。
3、交通Al
A智慧赋能交通行业,可助力交通信息广泛应用与服务,提升交通系统运行效率和管理水平,打造实时、准确、高效的城市交通智能体。
传统行业痛点：
√普遍存在的车辆干扰、遮挡标识等违法行为，对此需要大量人力成本去甄别辨识;
√城市交通高峰期缺乏有效预测,造成大面积拥堵;
阿里云AIl带来的价值：
通过借助AI的合理性、高效性,采集各种道路交通及服务信息，将深度学习、图像检测、机器视觉等技术应用在交通安全、文明出行、城市交通治理等场景中，可极大减少人工投入，大大提升工作效率，助力城市智能交通体系完善。
4、新零售AI
阿里云A技术渗透新零售领域,构建数据打通、场景贯通、深度触达的AlI+零售"体系，利用人工智能、算法等关键技术将人与货、人与场实时结合、真正打穿，全面提升运昔效率提升消费者体验,助力零售业数字化升级。
传统行业痛点：
√零售业是典型的劳动力密集型行业，在其运营、供应等环节需要大量的人力资源,通过AI辅助收银、客服、门店等场景提高效率;
√随着人口红利消失，如何降低线下获客成本成为每一个零售企业必须要面对的问题;
阿里云AI带来的价值：
阿里云AI航能新零售行业各环节，基于计算机视觉、语音语义及机器学习技术,赋翁能线上及线下零售商，在精准营销、商品识别分析、消费者识别分析、无人零售、智能客服等领域中广泛应用,有效降低人力成本，提升利润空间。
5、政务Al
以阿里云AI技术为基石,把人工智能技术属性和社会属性的高度融合,辅助政府在经济、治理、民生等领域的管理变得更加精细化、智慧化,整合并高效利用政务资源,助力政务数智化转型。
传统行业痛点：
√在有限的人力资源下，需要面对大量公众需求和提供完善便捷的办事服务;
√海量政务信息数据，人力处理成本高、精准度低;
阿里云Al带来的价值：
将人工智能技术广泛应用到政府工作中，利用文字识别、身份认证、人脸识别、智能客服等技术，加强政务信息整合和公共需求精准预测,有效提高工作效率，为政府服务工作的不断改善提供可靠保障。
6、司法Al
阿里云A正在利用大数据和人工智能推进着—场数字化、智能化革命升级，集中AI能力服务于中国司法行业,能有效提高司法效率、保证司法公开公正、提升司法公信力等作用和价值,为行业带来更多值得期待的创新。
传统行业痛点：
√存在大量繁琐的事务使法律服务效率低下,案件堆积成山;
√传统法律咨询服务价格昂贵,无法有效帮助大量个体获得法律咨询;
阿里云AI带来的价值：
随着阿里云AI技术的快速发展，在智慧法庭、智能庭南等领域下,需要依托智能大数据分析、语音识别、图像视预分析等多项人工智能技术，从而实现案情要素分析、庭审语音识别自动转写、庭审行为视频分析等功能，实现在减少人力投入、提高工作效率的同时,还能够比人工做得更快、更准确。
百度、阿里、腾讯、华为，智慧交通领域的终战即将被引爆？
科技 互联网巨头BATH在智慧交通领域已经就位，一场 科技 变革蓄势待发。
作者 | 安琪
2020年于智慧交通行业而言，是极具意义的一年。
后疫情时代“新基建”热潮的来临，让“智慧交通”的字眼频频出现在媒体文章之中；国内密集爆发的智能网联示范区也在加紧各种道路、车辆测试工作。
事实上， 科技 互联网巨头BATH在智慧交通领域已经就位，一场 科技 变革也蓄势待发：
有别于传统交通企业的方案，这些方案的技术底座是5G、云计算、大数据、AI技术等新兴技术。也正是这些新兴技术，让交通的数字转型有了更多的想象空间。
本文尝试对BATH在智慧交通方面的最新布局进行一次梳理，窥探其触手在交通行业伸到了何处。
在“新基建”话题火爆交通行业之前，人工智能、大数据、云计算这些信息技术，早已成为BATH近年来发展的关键词。
但在四家竞争中，百度Apollo的自动驾驶技术显然是一个独特又关键的存在。
百度的自动驾驶之路，最早可以追寻到2013年。经过7年的发展，系统的一次次迭代，百度逐渐成为国内自动驾驶的领头羊。
但单车智能的发展很难满足自动驾驶的安全要求，所以百度认为，自动驾驶的最优解是聪明车+智能路的结合。也就是说，车路协同是可以借助的外力。
在这个技术路线 探索 的过程中，百度发现，在自动驾驶领域收集的海量数据不仅可以用来指导无人车的发展，也可以赋能交通，解决目前交通管理中存在的感知、研判、和控制痛点。
因此在今年4月，百度发布了一个全栈式智能交通解决方案“ACE交通引擎”，系统地呈现了百度 “一大数字底座、两大智能引擎、N大应用生态” 的业务规划。
从路线来看，可以看到小度车载OS、飞桨、百度智能云、百度地图是这个架构的数字底座，通过车、路、云、图等基础技术的智能化来赋能其他场景。
而Apollo自动驾驶和车路协同则是这个架构的两大引擎。
通过这些技术基础，百度的方案能在智能信控、智能停车、交通治理、智能公交、智能货运、智能车联、智能出租、自主泊车和园区物种等N个场景上落地。
可见，百度对智慧交通的理解，并不止于 路端 的改造升级，而是通过自身的业务板块将自动驾驶、车路协同、智能云纳进统一的版图进行联动。
凭借着“ACE交通引擎”，百度Apollo的智能交通项目在近段时间迎来了集中爆发，与国内10余个省市开展智能交通的落地合作。
如此密集的城市合作签约中，“自动驾驶”“车路协同”是高频词汇。可见自动驾驶确实是百度在智慧交通项目落地上的一大助力。
但就像自动驾驶的实现不能依靠一家企业单打独斗，智能交通的发展也不能只依赖一家企业的支撑。
百度也在积极寻找合拍的智能交通合作伙伴。
今年8月19日，百度还首次举办了一个面向智能交通领域的区域合作伙伴大会，以此吸引更多的交通合作伙伴，不断促进智慧交通技术的迭代升级和业务落地。
至此，百度Apollo在智能交通领域的底牌已然十分清晰：一手是“ACE交通引擎”方案，用以吸引城市合作，另一手则是不断扩张的百度Apollo合作生态，两者有望形成一种良性的循环。
一直以来，腾讯在交通层面的触手也不算少：腾讯乘车码、公共出行服务、智慧高速、智慧停车等，但始终缺少一个系统性的框架。
因此在9月10日，腾讯在全球数字生态大会智慧交通专场上，正式亮相了城市智慧交通解决方案“We Transport”。
同时，腾讯直接在会上腾讯启动了智慧交通生态合作伙伴计划，并发布《腾讯未来交通白皮书》。
可见，无论是技术业务谱图，还是生态合作伙伴，腾讯都势在必得。
从解决方案“We Transport”来看，腾讯将在 交通建设、交通管理、交通营运和交通出行服务 四个具体场景进行落地。
这是一个非常庞大而分散的产业链条。
对此，腾讯整合了自身的业务资源，提出了一个全新的业务和能力图谱。其中包含了 一个动态的数据底座和一个“5+5+3+3架构” 。
动态的数据底座里面既包含了腾讯自有的数据，同时也包含了交通运输数据，从而获得源源不断的数据来源。
同时，通过“5+5+3+3战略架构”，可以将整个数据底座上的信息充分的运用起来，提供给各个城市或者地区使用。
而“5+5+3+3战略架构”，则是五大基础设施、五大核心引擎，三大能力平台和三大生态。
这一系列操作一气呵成，不难看出在新基建背景下，腾讯想在智慧交通领域大展拳脚的愿景。
当然，腾讯过往并非没有积累。
在自动驾驶和车路协同领域，目前腾讯在北京首钢冬奥园区已经做了5G边缘计算的车路协同场景验证；
在虚拟仿真技术层面，腾讯的TAD sim也已经落地了国家智能网联 汽车 （长沙）测试区；
此前，腾讯与广州地铁联合推出全国首个轨道交通智慧大脑“穗腾OS”；
今年6月，腾讯还与西安交通局达成战略合作，共同构建西安公共交通领域的智慧大脑；
7月，腾讯与交通部公路院联合发布“公共交通出行大数据平台”，推动交通大数据在交通产业发展中融合应用。
通过资源的整合，腾讯在智慧交通层面的能力和规划更加一目了然，在项目合作和生态建设上也更具吸引力和竞争力。
事实上，华为在2017年就进入了交通领域。2018年，华为推出主打交通信号优化的“TrafficGo方案”。
同年10月，推出华为云EI城市智能体，跟应急、环保、水务、水利、燃气等场景共同成为城市智能体的组成部分。
不过，在此后的一年多里，华为的智慧交通信息大多停留在新品发布的阶段。
直到今年6月23日，华为才透露更多信息，在线上首次详细完整地介绍了其“交通智能体”解决方案。
“交通智能体”是华为智慧交警业务的大旗，以智慧城市为建设目标，面向新基建，为交警客户打造的端到端完整解决方案。
据新智驾了解，这个方案主要分为三大部分： 感知层、交管大脑、执行体 。
在感知层面，华为布局了软件定义摄像机SDC、全系路口等产品和方案。通过感知端的智能化升级，实现路网全息感知（全智能、全要素、全天候），实现路口数据全量精准刻画；
而“交管大脑”层则通过感知数据的汇聚，挖掘视图资源，赋能执法管控、车辆综合研判、路况分析、态势分析、精准服务、交通组织优化、信控优化策略等7大业务。
最终在执行层上，基于大数据情报串联实战应用，实现交通业务上的管理闭环。
目前，华为的“交通智能体”在天津、无锡、深圳、湖南等城市已经应用落地。
可以看到，不同于百度和腾讯，华为的智慧交通方案更加垂直化，在硬件上也更加底层和深入。
但这不意味着，华为在智慧交通的布局只在 交警 端有动作。
智能 汽车 是未来智慧交通的一个核心组成，华为也这上面花了大力气。
在9月26日的北京车展上，华为就全面展出了其在 汽车 方面的布局。
展台上，华为展出了包括激光雷达、角雷达、双目摄像头、鱼眼摄像头、多合一电驱动系统，以及全新一代的MDC智能驾驶计算平台等产品， 几乎囊括了全部智能驾驶 汽车 所涉及的硬件 。
从感知、规划、到控制，这些硬件对于打造一辆聪明的车来说，无疑是至关重要的。
此前，华为C-V2X产品线总裁吕晓峰就表示：智慧的路+聪明的车，是智慧交通和自动驾驶的终极方向。
因此除了打造智能 汽车 硬件之外，华为还自研了一系列的车路协同产品：5G 车载模组 MH5000、路测单元、网关等产品。
而在自动驾驶方面，华为除了自研MDC智能驾驶计算平台等，还能够提供包含虚拟仿真在内的自动驾驶云服务、高精度地图产品，促进智能驾驶快速发展。
虽然这些能力都分散在不同的组织架构，但依然是华为智慧交通大框架上不可缺少的核心组成。
跟华为一样，阿里的智慧交通业务板块也分属不同的组织架构。
作为改善城市交通拥堵的 探索 性项目，杭州城市数据大脑项目在2016年6月启动。其中交通大脑，就是阿里云城市大脑中最为核心的业务，与城管、文旅、卫生 健康 等业务并行。
在2014-2019年间，阿里通过全资收购高德地图（定位与导航）、合资成立千寻位置（高精地图）、收购浩鲸 科技 （运营商ICT、交通）等一些列进行了交通大脑的版图布局。
2019年8月15日，阿里云联合千方 科技 、高德地图推出“城市大脑•交管联合解决方案”。这个交管联合方案主要包括： 三层基础架构、四大核心能力和六大应用场景 。
此外，阿里云推出的四款AI视觉平台天曜、天鹰、天机、天擎能够对城市道路的交通事件、事故进行全方位的感知。
但阿里云的智慧交通方案也远不止于。
2019年6月14日，阿里云联合高德地图推出了智慧高速解决方案，通过底层数据处理和视频感知，来处理高速公路上不同场景下的问题，实现异常事件发现处置、未来路况预测、公众出行引导、出行安全治理等应用。
同年的杭州云栖大会期间，阿里云还联合多家生态伙伴发布了 智慧高速自由流解决方案 。基于这个方案的“高速自由流稽核项目”于2019年末正式落地广东。
这个项目采用了阿里云的云计算、AI视觉识别和数据技术，能够快速处理海量数据，能在海量图片中准确识别车辆，更加清晰地 反应 车辆在高速公路上的实际通行与收费情况，解决高速收费站撤站后带来的难题。
在智能车端方面，阿里的智能网联 汽车 业务资源主要集中在斑马网络。
2020年5月，斑马网络实现了战略重组，阿里将AliOS的完整技术体系和核心技术人才全都注入了斑马网络。后者拥有AliOS底层架构代码完整的所有权和使用权，并可授权 汽车 品牌或其指定合作伙伴使用。
而在更高级的自动驾驶层面，则是由阿里的达摩院来负责。
2020年的云栖大会上，阿里发布了首款自动驾驶物流小车——小蛮驴，来满足末端物流场景、提供最后三公里配送服务的物流需要。
同时，阿里还亮相了自动驾驶车辆的技术图谱。
在算法层面，达摩院提出了 “小前台、大中台” 算法架构，利用自动驾驶机器学习平台AutoDrive来提升算法的研发效率。同时，阿里还进行了软硬协同设计，以减少硬件成本，同时带来功耗降。
总地来看，阿里虽然也没有形成智能 汽车 、自动驾驶、交通大脑统一的业务大版图，但每个板块的定位和发展都是非常清晰且深入，并且资源也都相互共享。
其内部生态包括了达摩院、高德地图、数据智能、IoT物联网等团队，外部则是有千方 科技 、浩鲸 科技 、斑马网络、千寻位置、公路科学研究院等合作伙伴。
通过内外的联动，也得以勾画出阿里在大交通上的版图模样。
随着各家的智慧交通方案的到位，传统的交通行业正在被重塑。但对于交通行业来说，无论怎么升级，保证安全、提升效率才是真正的关键。玩家只有认真地在产品上打磨这两点，才能在赛道上立足脚跟，放眼未来。
阿里的「交通」局
「大交通」这盘棋里，阿里的野心。
作者 | 高秀松
编辑 | 余快
2013年5月，马云在卸任CEO前最后一夜，为阿里做了一件影响深远的事：斥资2.9亿美元入股高德，成为大股东。
当时，阿里正处于极速扩张的阶段，先后投资了微博、陌陌、美团、友盟等企业，而被其视为发展O2O模式最重要的抓手——高德地图，也自然而然成了囊中之物。
一年之后，阿里再斥资近11亿美元，将高德正式收编。
收购高德的效果是显著的，阿里不仅LBS（基于位置的服务）搞得风生水起，其另一核心——菜鸟网络，接入高德地图的数据之后，在物流方面也开启外挂模式，已发展成估值约1900亿元的超级独角兽，电商业务也因此获益。
虽然阿里收购高德的初衷是为了利用地图这一流量入口来赋能其O2O业务生态，但高德的意义却不仅于此。
2016年，阿里在通过追加4亿美元的投资之后，成了滴滴出行的大股东，并且签订了一份由高德地图为滴滴出行司机提供地图导航服务的合作协议。
表面看，这是为了巩固高德地图的用户群和业务，但实际上，这是阿里进入交通领域的里程碑事件。
在此之后，阿里在交通出行领域的投资多达数十起，涉及公共交通、车联网、二手车、自动驾驶等多个业务，从 汽车 生产到生态，从公共出行到 汽车 服务，从智慧高速到城市大脑，已然形成了一整套的行业布局，成为名副其实的智能交通“高端玩家”。
氪金之路
“互联网没有边界，就像电一样。”
马云曾如此说道，其意指互联网通过对各种行业的兼容并包，能够打造新的“网络经济体”，让“个人和企业都从中受益”。
但这同时也表明：互联网公司的基因，本质上是扩张性的。其表现就是通过投资并购来实现对企业的控制和影响，从而在业务上进行协调配合，最终反哺到整个公司，形成“扩张-盈利-再扩张”的正循环。
阿里在智能交通行业的布局也遵循这个逻辑。
在收购高德地图之后，阿里又马不停蹄地投了“快的打车”（后与滴滴打车合并）、“神州优车”、“斑马 汽车 ”等公司。据IT桔子统计，过去十年间，阿里在 汽车 交通领域的投资共41起，其中有33起发生在投资滴滴（2016年）之后，涉及金额达数百亿元。
可以看出，阿里的投资比较明晰：以交通出行为核心，围绕人的用车需求，建立从产品到服务的“车生态”。
智己 汽车 是一个新能源 汽车 品牌，2020年由上汽、阿里和张江高科共同成立，这是阿里在投资小鹏 汽车 之后的第二家新能源 汽车 。
虽然都是投资，但事实上有差别：投资小鹏，就像普通人买股票，更多看中的是投资收益；投资智己 汽车 ，更多是为了发展自身业务，而这又与斑马智行密切相关。
斑马智行是由斑马网络和Ali OS于2020年重组而来，由阿里云智能总裁张建锋担任董事长，阿里副总裁张春辉担任联席CEO，是妥妥的阿里系成员。
并且Ali OS的完整技术体系和核心技术人才也被完全纳入斑马智行，由此可见斑马智行的重要性。
作为阿里布局车联网的重要抓手，斑马智行的主要业务集中在 汽车 操作系统上，Ali OS目前已在上汽荣威、名爵的部分车型落地，而智己 汽车 L7车型的操作系统“Cloud Car”也由斑马智行提供。
在车已经被视为下一个现象级消费场景的趋势下， 汽车 操作系统已经被“再定义”，成为一个新的流量入口：
从地图导航到电子支付，从 汽车 娱乐 到车生活服务，这是一个巨大的业务生态，而这都需要一款具备良好用户体验的车载操作系统。
但研发车载操作系统并不容易，尤其是在自动驾驶趋势下，系统与芯片、传感器之间的适配就是一个大问题。
因此，智己L7不单使用Ali OS，其自动驾驶解决方案主要由速腾聚创、AutoX来提供，而这三家公司，背后都有一个共同的股东：阿里！
换句话说，没有直接宣布造车的阿里，私下里却不断搞“小动作”：一边搞 汽车 操作系统，一边投资新能源 汽车 公司。而且阿里达摩院也在搞自动驾驶，虽然聚焦于物流场景，但技术上的共通，难保不会使用在乘用车上。
因而，阿里虽然一直很低调，实际上已经完成了自动驾驶的相关布局。
不过，如果说阿里投资智己 汽车 、斑马网络以及速腾聚创、AutoX等公司并且自研 汽车 操作系统，仅仅是为了抢占下一个流量入口来拓展其业务生态，这未免太小看了阿里的格局。
2019年5月，阿里斥资35.95亿元入股千方 科技 成为二股东，顺道拿下了千方 科技 旗下的宇视 科技 。
千方 科技 是智能交通行业里的TOP级玩家，而宇视 科技 则是AI安防的佼佼者。2017年，千方 科技 以45亿元的作价收购宇视 科技 母公司交智 科技 ，将这个国内仅次于AI安防巨头海康、大华的企业纳入麾下。
阿里入股千方 科技 的目的很明显：千方在智能交通建设方面已沉淀多年，与千方合作不仅能更快地进入行业，少走弯路，而且可以高效配合自己的城市大脑。
另外，虽然阿里已经在单车智能方面取得进展，但在车路协同，甚至车联网的建设中，还缺少一个重要的帮手，千方显然符合这个条件。
而作为国内第三大视频监控企业，宇视的作用则在于提供“端”的感知，这是阿里这种互联网巨头较少深耕的领域。
监控摄像头作为路的眼睛，对于实时感知路面情况，比如交通拥堵、事故等，起着不可忽视的作用。
因此阿里入股千方，其意在一箭双雕：既能与千方合作搞交通大脑，又能让宇视参与到感知端的建设。
也就是说，阿里除了在“车”“管”方面下功夫以外，也在“路”上有布局，两者相辅相成，形成了“车+路+管”的模式，共同为阿里的智能交通战略服务。
但，这就够了吗？
细心的人会发现，阿里不仅投了车和路，还投了网约车、二手车、洗车机器人、 汽车 维修、停车等等与车相关的车生活服务公司。如果把所有的投资项目融合在一起，从城市交通的角度理解，便不难得出阿里的野心：
建立起以交通出行为核心的大交通业务生态。
这个大交通业务生态不单单局限于交通行业，而且可以赋能阿里的其他业务，比如支付、物流、广告等，从而形成开头所说的正向循环。
于是“重氪”之下，阿里终于从“职业小白”晋升为“高端玩家”，在智能交通行业，形成了以交通出行为核心的商业版图。
然而，高玩的核心竞争力，除了人民币以外，还得有过硬的技术，或者说装备，才配得上“高玩”的称呼。
阿里的这些业务就像一个个独立的点，虽然有着千丝万缕的联系，却始终没能连接成面。就好比一个个散件装备，缺少了核心，无法融合在一起，不能发挥出最大的威力。
那么，阿里的核心装备是什么呢？
核心装备
如果把地图、出行、交通、停车......这些词写在纸上，用一个关键词将其串联起来，那么答案就呼之欲出了——云计算。
作为AI时代的新概念，云计算可以帮助人和机器更加高效地处理数据，因而被广泛应用于人工智能技术，对于急需AI赋能的交通行业，也不例外。
不论是城市交通治理，还是单车智能与车路协同，再到交通出行，都会产生大量的数据，而如何利用好这些数据来赋能交通，就需要云计算服务。
阿里之所以能够在智能交通领域一枝独秀，其核心装备就是阿里云。
作为国内云计算的排头兵，阿里云能牢牢占据国内公有云市场的头一把交椅，其中很重要的方面就是阿里的城市大脑项目，而城市大脑的建设，最重要的就是交通治理。
2017年，阿里云城市大脑1.0诞生，其主要功能就是AI信号灯和交通事件自动识别及处置，从通行疏导和事件处置两个方向来提高通行效率；
2018年，阿里云推出城市大脑的2.0版本，在交通治理的基础上，向政务、水务等领域拓展，并且落地全国多个城市；
2019年，阿里云、千方 科技 与高德地图三方联合发布“千方阿里云城市大脑交管联合解决方案”，同年推出了城市大脑3.0版本；
除了城市大脑以外，阿里云在高速公路的智能化建设上也有实践项目，包括高速云控平台、自由流收费稽核、监控管理和视频上云、车路协同等等。
据不完全统计，阿里的城市大脑已在全球数十个城市落地，而阿里云参与的国内智慧高速实践项目达到二十多个。
在阿里云的赋能下，阿里的智能交通建设如鱼得水，2020年成立了“阿里巴巴数智交通研究院”，并且推出“智慧交通操作系统TBOS”。
该系统融合了云计算平台、数据融合引擎、视觉AI等人工智能技术，并与阿里生态下的高德、菜鸟高度互联，可以整合外场硬件和交通运输信息系统的数据，进一步提高交通管理水平。
而在这些项目的反哺下，阿里云也于2020年首次实现盈利，结束了长达11年的亏损状态。
从本质上看，阿里云对交通的赋能是技术性的，而交通对阿里云的反哺则是经济上的。
如果把阿里在智能交通的投资当作一个个点，那么阿里云就是一条线，将这些业务串联在一起，通过阿里云来实现整个“大交通”业务生态的闭环。
正是有了阿里云这件核心装备，阿里才能在智能交通这条赛道上越走越远。而在交通强国战略背景下，智能交通建设将成为城市建设的重点，阿里云若要实现业务增长，就必然离不开这个巨大的市场，并且还要面临强大的竞争对手。
按照一般的 游戏 规则，玩家在氪金拿到核心装备之后，要想获得更多资源，就必然要与其他玩家同台竞技，凭借硬实力来战胜对手，从而壮大己身，并且只有竞争，才能进步。
和阿里同台竞争的对手们，都有怎样的实力？
竞技时刻
提起阿里，就不得不说腾讯和百度。
曾经的BAT，凭借着各自的优势发展为现在的庞然大物，但在智能交通方面，三家的路径却有着相似之处：投资！
百度和腾讯在 汽车 交通方面的投资，比起阿里有过之而无不及。并且，三者投资的公司都有很强的共性与竞争性。
比如，阿里投了小鹏和智己 汽车 ，腾讯就投了蔚来和恒大，百度则投了威马和集度。
BAT 汽车 交通生态
可以看出，BAT在 汽车 交通的布局，总体来看差别不大，却也有各自的侧重点：百度主要集中在自动驾驶方面，腾讯更多布局 汽车 服务生态，而阿里则主攻城市大脑。
虽然BAT都意识到了“大交通”生态，但阿里显然提前一步，其城市大脑已经更新到3.0版本，并且在数十个城市落地；百度和腾讯即使也在快速跟进，但落地的项目相对较少，暂时无法与阿里相提并论。
在云计算服务领域，阿里云也占据了国内公有云三分之一以上的市场，行业地位较为稳固；这意味着在城市大脑建设过程中，阿里可以凭借积累的经验和阿里云的硬实力，在城市项目招标时更具优势。
目前，城市大脑已经从交通向多个领域拓展。理论上讲，基于城市大脑项目，BAT都可以完成其“大交通”业务生态的布局：以导航地图为切口，打通以车为核心的交通出行服务各个环节；以云计算为技术支撑，将所有的业务串联起来，形成集“云边端”和服务为一体的智能交通产业生态。
就当前的形势来看，阿里显然做得更好一些，但没有达到一骑绝尘的地步，百度腾讯这两个老对手，也正在加班加点地锤炼武器。而此时，另一个蛰伏已久的玩家悄然露面了，这个玩家虽然不像他们一样氪金，但其技术实力却足以引起重视。
这个玩家就是华为。
作为一家ICT公司，华为属于技术派，走的是以技术为核心、产品为武器的路径。
这名玩家性格僻静，但出手就是狠招：车联网、自动驾驶、操作系统、车路协同、城市大脑，从设备到系统，从车到路，提供“云边端”一体的综合解决方案，其智慧城市解决方案也已经在多个城市落地。
而华为云，也正在发力，目前虽然比不上阿里云，却能和腾讯云媲美。这对BAT来说，意味着未来的云服务，增加了一名强有力的对手。
不过，华为在技术上功力深厚，但其交通业务生态相较于BAT来说比较窄，主要聚焦于智能交通内部，没有向更多的 汽车 出行服务作外延，这对BAT来说可能是个好消息。
然而在智能交通建设上，BAT已经不能忽视H的存在，这名竞争对手的出现，将使这个市场的竞争趋于多元化。同时，也让这场 游戏 变得更为有趣。
时代的脉搏
马云曾在第四届浙商大会的论坛上，给予中小企业创业者一个忠告：创业要顺势而为、借势而为。
文章开头提到，阿里的投资并购在主要集中在2016年之后，这个时间点其实非常重要。
一是阿尔法狗击败李世石之后，AI被彻底引爆；
二是国家提出从交通大国向交通强国的目标；
三是阿里云从幕后走向前台。
如果把这句话套用在2016年，就会发现，上面的“一”是技术趋势，即以人工智能技术来解决问题；“二”是政策趋势，即我国交通行业从“大”向“强”的转变；“三”则是在两种“势”的背景下所作出的改变。
阿里正好是抓准了这个“势”，并且将技术用得恰到好处，才得以从诸多竞争者中脱颖而出，成为行业头部玩家。
其“顺势、借势”的思路无疑是值得借鉴的，因为现在恰好处于这样一个时代：政策和技术的趋势已经指明方向，可谁也不知这条路上会遇到什么，发生什么。
同台竞争的玩家越来越多，谁会成为交通领域的「终极boss」呢？
阿里云智能交通的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于阿里云 交通、阿里云智能交通的信息别忘了在本站进行查找喔。
