吕睿韬：赋能机器之眼，让安全无死角

6月22日，由中国公共安全杂志社、深圳市智能交通行业协会主办，中国卫星导航定位协会的大力支持的“CNSM车联网峰会暨第十三届中国卫星导航与位置服务运营商大会”在深圳会展中心举行，论坛主题为：聚力北斗导航，共享智能服务。

辽宁友邦网络科技有限公司CPO吕睿韬发表了《赋能机器之眼，让安全无死角》主题演讲。

以下为吕睿韬演讲内容，有删减。

（辽宁友邦网络科技有限公司CPO吕睿韬）

吕睿韬：大家下午好！我是吕睿韬，花名秀才，之前是滴滴事业生态圈的总监，现在在友邦作为联合创始人，今天给大家带来的是主动安全的话题，“赋能机器之眼，让安全无死角”，据了解，整个交通口每年发生94%的事故都是人为因素发生的，大家可以看到图中这个巴士撞车的事件，如果能通过一些先进的技术做到主动安全，可以提前0.5到2.7秒预警，让司机主动预测，包括做决策，可以避免85%的事故。

我们团队来自谷歌、阿里和滴滴，采用国际最先进的、被整个行业大规模应用的算法。平均年龄是28岁，是滴滴、华为、谷歌、阿里的顶尖人才。现在友邦大概做了2万辆车，我们的主要合作伙伴现在客户是SGS，SGS是一个250年的公司，是国际安全标准的制定者，还有中石化、中石油都全部采用了友邦的主动安全管理体系，还有中外运也是我们的客户，我们也与一些银行打通数据接口，基于一些数据给企业贷款，近期也将收购一家保险公司。

我们预测整个行业将发生一个翻天覆地的变革，这个变革有几点：

● 感知的智能

● 干预的智能

● 管理的智能

感知的智能，现在运输途中大家都在做一点，都是数据孤岛，并没有把每一点串起来，我们通过智能车机和智能算法，将所有的传感器进行数据搜集，通过智能的车机进行第二步，我们和地图厂商的高精度地图合作，对司机的行为习惯、驾龄、安全行为习惯分析，从而预判道路的环境情况，包括颠簸情况、车辆情况和速度情况，基于此做大数据建模。

我们还可以做到管理的智能，之前大家是做管理的报表，把数据堆上来大家用，但是在整个管理效能低下的时代，我们应该做一个管理智能的升级，包含了做一些数据化、可视化，包括一些预警的智能化提醒。

这是我们为行业提供的整套AI解决方案，用AI的技术应用在主动安全领域，包括驾驶成员分析（DSM），还有智能的AI主动安全平台，还有主动安全预警ADAS。驾驶行为采集分析包括驾驶疲劳预警、行车打电话、抽烟、打哈欠、左顾右盼，视线脱离路面。

我们监管的车辆里面有很多车发生事故都是因为司机低头打电话，造成脱离驾驶视线，最后碰撞和追尾，我们的设备可以做到实时的视频监控，包括主动安全、行车碰撞、车距监测等。

这是给行业新发布的疲劳预警和主动安全的一体化设备，现在已经成熟地应用到中石化、中石油、中外运、德邦的安全体系。大家可能会有一个疑问，这个DSM和ADAS行业可能有几十家公司在做，都是同样的事情，而我们为什么从大企业出来做这个事情呢？其实是希望通过先进的技术把所有的数据孤岛串联起来。

大家发现市面上所有的产品都是分开做的，ADAS就是ADAS，疲劳就是疲劳，它们彼此的数据都没有互联互通。在我们和SGS关于国际道路运输安全的内部讨论会上发现，如果要真正实现安全，一定要把ADAS和疲劳预警的算法融合在一起。

在做AB测试的时候发现，我们把ADAS的道路数据、环境数据、路况的数据、天地数据都融合进DSM，做一体化的解决方案，整体的误报率会下降20%。

大家现在也装了一些现在行业上用的ADAS和疲劳的设备，基本上准确率只有80%，我们可以通过算法的优化和数据的互联互通，实现大数据建模之后准确率将达到95%以上，这对司机的干扰变得极低的，同时可以真正把危险提前做预防预测，而不是每天都喊狼来了，而是真正狼来的时候能叫救命。

ADAS用视觉学习的算法，用12层卷积来做，可以实现一般障碍物、绕线、交通灯、标志，识别逆行，是否在右转车道直行，这都是发生危险的一些数因素。

因为任何一个交通事故的发生，都会造成千万的损失。例如全国第一的快递公司，司机在时速80公里的时候睡着了。而我们的设备一直提醒他。如果在这时候设备没有及时介入的话，或者说没有提醒到的话，这起事故发生之后，不仅仅是车毁人亡，它可能会造成整个道路堵塞，包括前车的碰撞。2015年长沙发生了一起甲醇车追尾一辆车，造成经济损失5600万，所以每一次疲劳的发生都会造成几千万级的损失。

驾驶员已经出现了疲劳驾驶，我们的系统不断地提示他，在他没有做反应的时候，我们会触发一级报警，产品真正做到为企业做好安全有价值的服务。

基于整套的安全管理体系，我们为用户量身打造的一套天网。大家可以理解到ADAS硬件和DSM硬件是地网，我们也实现了天网，这是一个报警中心，可以看到每个实时的报警，不仅是前端报警，后端也会报警，当发生不安全事件的时候，若司机一直长期不做反应的话，我们会电话通知到管理员，由管理员去介入管理。

这是我们做的危险场景，定义了20种不同的危险事件，当事件连续和并发的时候，我们会把它升级，它会上传前后两路（DSM和ADAS）视频，把整个事件通过视频来进行记录。上传的危险视频，会看到超速疲劳预警，根据发生概率预测出一个比例。

同时，也会在整个轨迹点上把每一个并发主动安全危险事件场景在轨迹点上绘出来，让管理者有一个数据支持。我们可以了解到每一个司机、每一个车辆在每一个相应时间段内，每一个管理周期内，发生危险事件的占比和趋势。如果企业管理上不去做一些纠正的话，这个司机会一直频发，如果频发的话，根本起不到管理的作用，所以在管理的时候，会为企业提供一个有序和高效、安全的管理理念，帮助企业进行企业管理。

我们也做了安全机器人，所有的事件不再是把数据堆砌上面，而是通过智能的安全模型来做。从2016年，我们在滴滴上就在做很多危险场景测试的事件，也是基于滴滴、SGS、中石化、中石油的危险管理方式，通过数据量化、场景细化来施行。包括每一个高危车辆和司机，通过机器人把坏司机筛选出来，我们会发现80%的事故是20%的司机产生的，所以真正的主动安全报警，不是把报警提上去，而是帮助企业把坏司机筛选出来，对坏司机教育，或者说剔除，把优秀的司机留下来。

我们有一个理念，我们为什么说赋能机器之眼，让主动安全无死角？我们是帮企业把坏司机筛选出来，才能把企业的管理提升上去。

在经济下行的情况下，企业面临一个降本增效的痛点会越来越痛，大家看到第一幅图是1.0时代的管理，这是被动管理，业主为了防止司机偷油及所以在车顶上养了条狗，这是1.0时代，被动管理。2.0时代是主动管理，主动管理就是把所有数据用报表的形式堆砌上去，以人工巡查+图象排查比对，3.0时代的管理是人工智能的管理，是把所有的数据通过真正大数据分析，和人工智能机器人把数据处理好，按照管理理念呈现给管理者，才能做到真正的管理智能。

在运输行业最难管的司机其实是货车司机，在货车司机里面最难管的是东北货车司机，而我们在东北的一些试点企业里发现，在赋能给企业主动安全和设备之后，安全得分在一个月内增长了36%，而且他在同业的平均水平的增速也是比较迅速的，所以也可以说明我们提供的这一套主动安全的人工智能ADAS预警是真正实现了降低事故次数、提升安全水平的。

我们现在的合作伙伴有SGS、中石化、中石油、中外运、德邦、中国平安保险、融炼天下、兴业银行，希望提供一整套的安全管理的体系加理念，赋能给中国的运输企业，让运输企业能够降低事故成本，因为每一次事故成本不仅是一次车毁人亡，同时是妻离子散，而且造成企业的经济损失。

谢谢大家。