深度解讀：“鷹眼守護”預警系統，到底有什么用？

國慶中秋假期，大家自駕出行了嘛？

根據有關部門的統計， 今年這個長假，國內全社會跨區域人員流動量將達到23.6億人次。其中，自駕出行依然是主流方式，預計有18.7億人次選擇開車上路，占總出行量的80%左右。

吳莊收費站的國慶車流

今天這篇文章，就和自駕出行有密切關系。

9月28日，應急管理部直屬的 中國安全生產科學研究院，聯合阿里巴巴旗下的高德地圖，在北京共同召開了一個發布會。在會上，他們推出了一個非常重要的系統——“鷹眼守護”預警系統。

可能是因為臨近假期，所以公眾對這個發布會并沒有很關注。但實際上，這個系統的作用非常大，和我們每個人的安全息息相關。

今天，小棗君就給大家做個深入解讀。

█“鷹眼守護”，到底有什么用？

我先詳細說說這個系統到底是干嗎用的。

不知道大家還記不記得，2024年5月1日，在廣東梅州發生了一次特大交通事故。

當時，凌晨2點10分左右， 梅大高速茶陽路段因為持續降雨，導致發生塌方災害。路過的車輛毫不知情，結果紛紛發生墜落。最終，統計有23輛車墜落，造成52人死亡，30人受傷，損失極為巨大。

無獨有偶，事故發生的2個月后，在 陜西商洛，丹寧高速嚴坪村Ⅱ號大橋發生垮塌，造成了25輛車輛墜河，62人死亡失蹤。

類似事故，其實還有不少。國內有密集的高速交通網絡。遭遇自然災害時，難免發生塌方，造成重大人員傷亡。這些傷亡，讓很多家庭陷入悲痛和絕望。

為了能夠解決這個問題，我們國家政府和產業各界一直都在努力。而這次發布的 “鷹眼守護”預警系統，就是努力的階段性成果之一。

這個系統的工作原理并不復雜。簡單來說，就是實時采集大量路面車輛的行駛數據，然后基于部分車輛的突發異常（速度驟降、剎車），判斷是否出現緊急狀況（車禍、坍塌等），然后立刻提醒后方車輛。

預警系統包括車輛終端、數據采集、云端AI分析、預警推送、用戶端展示等核心組件。它最重要的部分，是一個名叫“TrafficVLM”的交通視覺語言模型。

我們來看看系統的具體工作流程：

首先，是數據采集。

系統會基于高德地圖app，實時收集全國范圍內數百萬輛汽車的數據流（包括速度、加速度、位置、時間戳）。而且，這些數據都會進行脫敏，刪除用戶隱私信息。

然后，是數據聚合、分析。

系統搭建了一個空間智能架構， 將采集的多源數據按地理位置和時間進行空間聚合。這里面很可能采用了數字孿生技術，構建了一個數字空間的道路交通場景。

剛才提到的那個大模型（TrafficVLM），可以對海量的異常行為（ 速度驟降、急剎等） 進行精準識別，判斷是否為“重大事件”。

系統的多級檢測機制

第三，是推送預警。

當系統判定前方發生“重大異常事件”時，會通過“語音+地圖界面”雙重方式，迅速向后方車輛推送預警信息。后方駕駛員收到預警后，可以提前做出判斷， 進行減速或剎車 。

預警提醒

小棗君個人覺得，這個系統看似原理簡單，但背后的技術實現還是很有挑戰性的。

例如，海量數據的采集和聚合，考驗大數據技術和能力。 TrafficVLM大模型，需要有足夠高的判斷準確率，考驗AI大模型的訓練調校能力，以及數據集的質量。系統需要做到極低的時延，考驗云平臺的處理能力和通信技術的掌握能力。

換言之，項目團隊既要非常了解交通行業和場景，也要十分熟悉云計算、大數據、衛星導航定位和移動通信技術，還要能夠靈活駕馭AI大模型。

“鷹眼守護”預警系統 由中國安全生產科學研究院與高德地圖聯合研發。前者是應急管理部直屬的科研單位，后者背靠阿里巴巴。在經驗、技術和資源等各個方面，都屬于強強聯合。 如果只憑借一家的力量，很難搞定。

不久前，項目組在山東某基地進行了實車測試。測試結果表明：在“重大異常事件”情形下——速度超過80公里/小時、多個車輛同時發生急剎異常行為，后方車輛可在數秒內接收到預警信息，覆蓋距離接近1公里，預警準確率達到90%以上。

這充分說明，系統具備了極高的可用性，可以 實現路橋災毀事件的秒級感知、預警、發布與示警攔阻，增強實時應急避險能力。

█如何開啟這個預警系統？

目前，只有高德地圖app支持這個預警系統。開啟這個功能的方法非常簡單：打開高德地圖導航，開啟語音播報功能，就可以匿名加入“鷹眼守護”預警系統。

事實上，“鷹眼守護”預警系統，是 高德地圖“車道級安全預警”功能的升級版。

這些年，相信很多人都使用過“車道級安全預警”功能。

當你開車時，如果開啟了這個功能，系統會提醒：“ 前方有車輛急剎”、“無燈路口有來車”、“前方彎道有來車”、“后方有快速來車”、“前方有慢速車”等語音。

百度地圖app，也有類似功能。

升級后的“鷹眼守護”預警系統，功能和性能都更加強大。除了“重大異常事件”外，它還支持另外16種常見駕駛場景：

█“鷹眼守護”與車路云一體化

“鷹眼守護”預警系統，揭示了交通數智化發展的一個重要趨勢，那就是——車路云一體化（車路云協同），能夠打破“單車智能”的天花板，擁有更廣闊的應用前景。

這幾年，關于“車路云一體化”和“單車智能”的路線爭議很大。

有人認為，單個車輛憑借發達的攝像頭、雷達等設備，就可以實現高階智能駕駛（無人駕駛）。搞車路云一體化，需要在基礎設施上進行大量投入，并不劃算。

但實際上，想要實現真正的安全出行，就必須對包括車況、路況、信號燈等在內的所有交通要素進行全面感知。要想實現這種全面感知，就離不開“車路云一體化”。

車路云一體化

目前的“鷹眼守護”預警系統，是“車-云-車 ” 的協同，是簡版的“車路云一體化”。它是在已經發生事故的情況下，進行告警，防止損失擴大。

而真正的“車路云一體化”，道路也是有感知設備的，可以及時通過雷達、攝像頭、傳感器等路側設備，發現落石、前車墜物、塌方、橋梁坍塌等異常情況。它能夠帶來更及時、更全面的預警，提供更長的”黃金反應時間“，大幅降低事故的發生概率。

試問，如果是單車智能，遇到路面塌方或者橋梁坍塌，是否能夠有效應對呢？

最近頻繁出現的輔助駕駛事故（ 包括某知名品牌3月份的隔離帶碰撞事故） ，都和單車智能技術的局限性有一定關系。

如果真正實現了“車路云一體化”，交通安全系數將得到明顯的提升。隨之衍生出的安全駕駛應用場景，也會更多。

█系統的潛在改進方向

最后，說回“鷹眼守護”預警系統。其實，這個系統也存在一些有待改進的地方：

首先，是跨app之間急需打通。

“鷹眼守護”預警系統的本質是 “人人為我，我為人人”。使用這個系統的人越多，判斷和預警就越準確。

目前，系統只支持高德地圖，不支持百度地圖、騰訊地圖等。這限制了系統的覆蓋人群，也影響了準確率。

后續， 還是 應該由政府牽頭，盡快實現跨平臺打通，讓所有人都能用上，才能發揮更大價值。

除了跨app平臺打通之外，系統還應該和交管、路政、急救等部門進行數據打通，第一時間觸發救援聯動。

其次，是可以考慮融入智駕系統。

“鷹眼守護”預警系統需要開啟app。但是，萬一用戶沒有開啟app，怎么辦？

未來，在條件成熟的情況下，可以考慮將系統直接植入到車輛的智能駕駛系統，默認開啟。

目前，系統是“語音和界面”雙重提示，但仍然考驗駕駛員的反應時間。未來如果和智駕系統的深入融合，可能實現車輛的自動剎停或避障。（目前，很多智駕系統是基于單車智能進行判斷和執行。）

第三，融入更先進的計算和通信技術。

“鷹眼守護”預警 系統的端到端時延，包括了云平臺的處理時延，還有通信網絡時延。

云平臺方面，通過算法的優化，以及算力的升級，可以進一步加快處理速度，提升處理效率，縮短處理時延。

通信網絡方面，隨著5G/5G-A等技術的普及，其實可以讓通信時延更小（毫秒級）。 5G/5G-A里的D2D技術，可以讓車輛與車輛直接進行媒體面連接，也很適合車路云協同。

█最后的話

好啦，以上就是今天文章的全部內容。

交通出行，是我們每個人都離不開的場景。而安全，則是交通出行的頭等大事。

“鷹眼守護”預警 系統，在守護安全出行方面，具有巨大的應用價值。我個人建議大家都開啟這個功能，給自己的出行增加一份安全保障。

同時，我也希望這個系統能夠解決剛才提到的幾個問題，變得更好用！