這幾年，交通運輸安全事故頻繁發(fā)生，無論是客貨運車、?；愤\輸車、商用車、公共交通車等都發(fā)生過重大事故，追溯原因，跟司機的安全防范意識薄弱有較大的相關(guān)性。

今年3月，深圳廣深高速發(fā)生一起油罐車起火事故。在交管部門事后調(diào)查油罐車的車載監(jiān)控時發(fā)現(xiàn)，肇事司機在車禍發(fā)生前一直存在頻繁玩手機、收聽及語音回復信息、嗑瓜子、抽煙等異常駕駛行為。從而導致其未能及時發(fā)現(xiàn)前方緩行車輛，避讓不及時發(fā)生事故。

今年7月7日，貴州安順公交車墜湖事件，更是引發(fā)全國關(guān)注，司機先是緩慢駕駛，隨后就一腳油門，將滿載乘客的車輛駛到對面車道，然后立即沖下湖，導致車上多人傷亡。事后經(jīng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，是司機的主觀行為導致事故發(fā)生。

在這兩起事故發(fā)生后，交通運輸部、公安部等部門就相繼出臺多項政策，比如，要健全完善公共交通的安防制度、綜合運用新技術(shù)和傳統(tǒng)技術(shù)、預警預防預控安全風險，大力推進車載視頻監(jiān)控產(chǎn)品在車輛安全與營運監(jiān)管領(lǐng)域的發(fā)展等等。

這些措施，其實早在這兩起事故發(fā)生之前，就有發(fā)布過。那么，問題來了，車載視頻監(jiān)控產(chǎn)品從誕生之初到今天，已經(jīng)有20多個年頭了，它的技術(shù)水平和方案究竟發(fā)展到了哪個地步？是否能從事后追溯發(fā)展為事前預防？

01 5G、AI賦能車載監(jiān)控，從“單一錄像”走向“功能集成”

車載視頻監(jiān)控，作為視頻監(jiān)控行業(yè)的子行業(yè)，將地面固定場所的視頻監(jiān)控功能應用到移動的車輛上，是視頻監(jiān)控在交通領(lǐng)域的重要應用。

相比于商業(yè)、工業(yè)、社區(qū)、家居及平安城市等固定場所的視頻監(jiān)控，車載視頻監(jiān)控需要在復雜的車輛工作環(huán)境下（如車輛高速移動、持續(xù)振動與沖擊、高低溫、惡劣電源、人為破壞、防水防火等），保持良好的圖像處理和智能分析性能，對產(chǎn)品的技術(shù)要求較高。

車載視頻監(jiān)控主要服務于車載移動場景的各類商用車輛，包括公交車、出租車、班線客車、旅游包車、?；愤\輸車輛、渣土清運車輛、環(huán)衛(wèi)車輛、校車、警車及貨運車輛等。

市場需求的變化推動著技術(shù)的發(fā)展，車載監(jiān)控從基本的錄像功能，如今發(fā)展到集成GPS/BD定位、集成3G/4G傳輸，再到如今集成AI人工智能功能，可對駕駛行為進行分析和預警。

車載監(jiān)控，從模擬到數(shù)字，再到高清網(wǎng)絡(luò)，技術(shù)原理包含網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和圖像處理技術(shù)。

車載監(jiān)控視頻的針對性圖像采集，需要自適應白平衡技術(shù)、快速自動曝光技術(shù)、敏感區(qū)域編碼技術(shù)來提升和改善圖像的適應性。

另外，從傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控到現(xiàn)在的智能視頻監(jiān)控，人工智能技術(shù)發(fā)揮了其獨有的作用。

通過人工智能對海量視頻的學習和分析，使得視頻監(jiān)控系統(tǒng)從“被動防御”向“主動預防”轉(zhuǎn)變，實時、主動發(fā)現(xiàn)并提醒安全風險。

銳明技術(shù)的解決方案，通過設(shè)備布防結(jié)合系統(tǒng)預警進行主動預防，利用路面感知和駕駛員行為識別技術(shù)，可提供駕駛員狀態(tài)監(jiān)控，安全駕駛輔助，盲區(qū)檢測等多種智能視頻監(jiān)控功能，對高風險的路面狀態(tài)及駕駛行為可識別、可干預，盡可能消除疲勞駕駛等道路安全隱患，大幅度降低交通事故發(fā)生率。

告警信息及告警證據(jù)會實時上報，實現(xiàn)告警有據(jù)可依，通過平臺數(shù)據(jù)分析，推動實際管理行動，達到有效預防公共交通安全事故產(chǎn)生。

而同屬車載監(jiān)控領(lǐng)域的銳馳曼，目前產(chǎn)品模塊主要包括音視頻監(jiān)控錄像，北斗GPS定位，3/4G音視頻傳輸，報警輸入輸出，視頻客流統(tǒng)計功能以及主動安全輔助駕駛功能。

其中主動安全部分，包括ADAS功能模塊——車道偏離報警，前車碰撞預警，行人及非機動車識別預警；DSM功能模塊——駕駛員疲勞駕駛預警（打呵欠，閉眼），打電話報警，抽煙報警，駕駛員分神報警等；BSD功能模塊——車輛左右側(cè)盲區(qū)視頻分析預警。

通過遠程實施實時預覽監(jiān)控，異常報警（手動觸發(fā)或者速度異常觸發(fā)）及時上傳，并通過AI技術(shù)對車輛行駛狀態(tài)（車道異常偏離，前車碰撞），駕駛員駕駛行為狀態(tài)分析（駕駛時抽煙，打電話，疲勞瞌睡，精神分散注意力不集中），及時進行音頻提醒預警并向后臺傳輸報警數(shù)據(jù)，對事故進行提前預防。

還可以通過視頻分析技術(shù)判定車輛盲區(qū)是否有行人或者非機動車，并對駕駛員及時進行提醒，防止盲區(qū)事故的發(fā)生。

所以目前的車載監(jiān)控視頻技術(shù)或者解決方案，不僅可以對車內(nèi)外進行音視頻錄像、對車輛位置進行查詢、向監(jiān)控中心后臺傳輸數(shù)據(jù)以及預警，還可以對危險駕駛行為進行提前預警，避免事故發(fā)生。

另外，即便在發(fā)生事故后，視頻數(shù)據(jù)也不會損毀。比如，銳明技術(shù)的車載設(shè)備從整機和存儲的結(jié)構(gòu)設(shè)計上，具備一定的抗振，隔熱和阻燃能力。

而且，針對起火或落水等極端環(huán)境，銳明技術(shù)還有災備存儲盒相關(guān)產(chǎn)品來保障數(shù)據(jù)安全。

據(jù)了解，災備存儲盒是一個類似于飛機黑匣子的產(chǎn)品，可以在工作狀態(tài)下可對主機記錄的視頻數(shù)據(jù)做同步備份，它具備耐高溫（1100℃，20min）和防水（100M水深浸泡）等特性，可在車輛燃燒和落水后等緊急情況下，盡可能完整保存車輛視頻數(shù)據(jù)不丟失。

銳馳曼目前的產(chǎn)品則可以做到對車內(nèi)視頻進行錄像并且回傳，監(jiān)控中心可實時對駕駛員情況和車內(nèi)情況進行實時預覽監(jiān)控，并可以在車輛異常行駛，比如異常的車道偏離進行預警和對后臺進行及時的提醒和數(shù)據(jù)傳輸，后臺可以在及時發(fā)現(xiàn)車輛和駕駛員異常的情況下，可遠程對車輛進行斷油斷電的控制，并在整個過程進行錄像和數(shù)據(jù)的保全。

文章開頭的那兩起事故，如果車內(nèi)安裝了智能視頻監(jiān)控，事故發(fā)生的概率想必會小很多，同時，后續(xù)事故追溯也會有技術(shù)支撐。

但是，實際情況是，目前大部分兩客一危的商用車輛都沒有安裝智能視頻監(jiān)控，而只安裝了普通錄像功能的監(jiān)控設(shè)備。智能視頻監(jiān)控在落地應用方面，還有不小的挑戰(zhàn)。

02 市場需求旺盛，為何卻難普及？

隨著公共交通的客貨運事業(yè)蓬勃發(fā)展，運輸市場車輛保有量逐年增加，相應的交通安全管理卻跟不上形勢發(fā)展，交通事故頻發(fā)，尤其是司機超速、疲勞駕駛、兩客一危等違規(guī)駕駛行為是交通事故多發(fā)的主要原因。

為此，商用車輛在營運過程中的安全管理受到公眾的普遍關(guān)注和監(jiān)管部門的高度重視，監(jiān)管部門和營運企業(yè)對提升運營安全及管理效率的需求日益增長。

車載監(jiān)控系統(tǒng)作為輔助商用車安全監(jiān)管的有效手段，其市場前景也被廣泛看好，迎來穩(wěn)定增長期。

目前全球商用車車載視頻監(jiān)控市場規(guī)模僅約120億元，按照全球3億輛商用車，單車產(chǎn)品均價4000元，替換周期 7-10 年測算，全球商用車車載視頻監(jiān)控穩(wěn)定自然替換市場規(guī)模達到約1200-1700億元，行業(yè)遠未達到天花板。

與我國龐大的商用車保有量相比，當前的車載監(jiān)控乃至是智能車載監(jiān)控市場仍有著龐大的市場掘金空間。

但是目前智能車載監(jiān)控的普及率仍略顯不足，商用車上大多采用的是普通視頻監(jiān)控。

原因主要有幾方面：

一、被動接受：有企業(yè)認為，在車載監(jiān)控市場中，自上而下的政策推動，運營企業(yè)、駕駛員大多是被動接受，對更智能的視頻監(jiān)控技術(shù)容易產(chǎn)生消極抵觸情緒，帶來“監(jiān)”而不“控”的問題。

二、實際效果不及預期：當前的車載監(jiān)控只要求安裝監(jiān)管設(shè)備，對于設(shè)備安裝后的實際運行效果并沒有太多關(guān)注，而這種向上的服務模式，沒有落實到本源的運營企業(yè)一線管理中。

三、運營管理成本較高：這些智能視頻監(jiān)控設(shè)備大多價格不菲，對企業(yè)的運營管理成本來說是一筆不小的開支，所以，即便是有政策的推動，但企業(yè)也會為了控制成本，而采用普通的視頻監(jiān)控設(shè)備。

這也導致在一些運營企業(yè)、駕駛員的觀念中，對車載監(jiān)控的理解，更多是為了監(jiān)視其駕駛行為，而不是幫助其實現(xiàn)更安全駕駛控制的工具。

四、相關(guān)技術(shù)認知不足：營運企業(yè)即使配備有智能化車載設(shè)備，受限于“車載監(jiān)控+AI”產(chǎn)品的安裝、使用要求多，相關(guān)人員專業(yè)認知不足等因素，運營企業(yè)在實際應用中沒有專業(yè)人才及后端平臺支撐，也難以發(fā)揮好前端數(shù)據(jù)對駕駛員駕駛行為的幫助作用。

也就是說，在自上而下的推動模式下，車載監(jiān)控設(shè)備的部署不僅給運營企業(yè)增加了運營成本，同時對于營運車輛的行車安全起到的幫助，也沒達到其安裝的初衷。

03 新技術(shù)迭代推動，變“監(jiān)控”為“服務”

隨著5G網(wǎng)絡(luò)等新一代無線通信技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)帶寬更寬，網(wǎng)絡(luò)覆蓋度將更加完整，單位流量資費更低，將進一步推動車載監(jiān)控產(chǎn)品與新一代無線網(wǎng)絡(luò)的融合發(fā)展。

隨著大數(shù)據(jù)云計算的快速發(fā)展，相關(guān)技術(shù)應用將能有效提升企業(yè)的運營效率，降低企業(yè)的運營成本及提升安全監(jiān)管部門的監(jiān)管效率。

比如，目前的商用車聯(lián)網(wǎng)在保障公交安全方面，技術(shù)上都能提供車輛運營基本數(shù)據(jù)以及實時動態(tài)遠程視頻監(jiān)控，可完整再現(xiàn)事件過程，智能化分析駕駛數(shù)據(jù)，實現(xiàn)針對性高效管理的作用。

當前AI技術(shù)在車載領(lǐng)域的應用主要為智能圖像分析技術(shù)，人工智能深度學習技術(shù)。隨著AI技術(shù)的不斷進步，將視頻監(jiān)控系統(tǒng)的功能從事后追查為主，轉(zhuǎn)為以事前預警和事中分析為主，實時、主動發(fā)現(xiàn)風險。

車載監(jiān)控領(lǐng)域已經(jīng)從管人到“人車并舉”的管理模式發(fā)展。比如，駕駛安全預警系統(tǒng)能分別針對車、人進行安全預警；車載視頻監(jiān)控應用平臺，其基礎(chǔ)數(shù)據(jù)能實現(xiàn)車隊、車輛、線路、站點等信息的管理；

此外，借助AI賦能監(jiān)控設(shè)備，對于司機的疲勞駕駛，變得有據(jù)可依，新一代駕駛預警系統(tǒng)，攝像頭的圖像傳感器能夠采集人臉諸多疲勞狀態(tài)數(shù)據(jù)特征，進行提取與分析處理，通過先進的疲勞狀態(tài)算法來準確無誤判斷后，進行語音燈光提示，來達到警示駕駛員，糾正錯誤駕駛行為。

商用車輛安全是一個復雜的系統(tǒng)問題，再好的設(shè)備如果沒有前后端軟硬件相結(jié)合的“智能設(shè)備+智能風控平臺+風控服務”的管控服務閉環(huán)，也無法真正發(fā)揮效用。

在大數(shù)據(jù)時代，安裝智能監(jiān)管設(shè)備不應只符合安裝要求，還需真正領(lǐng)會智能設(shè)備給予行車安全帶來的服務提升。業(yè)界需轉(zhuǎn)變認知，要做好服務者而不是監(jiān)控者。

同時，企業(yè)也要充分認識到，安全管理問題是一個復雜的系統(tǒng)化問題，設(shè)備只是一個數(shù)據(jù)采集工具，更多的是需要軟、硬件結(jié)合，同時輔以強大后臺服務，構(gòu)建線上線下的安全管理服務閉環(huán)，幫助車輛管理化繁為簡，真正地抑制風險。

最后輔以必要的政府安全監(jiān)管、引導和促進，構(gòu)成一個正向的安全管理改進循環(huán)，不斷提升企業(yè)安全管理能力、技術(shù)應用能力，才能減少悲劇的發(fā)生。

結(jié)語

總體來看，在技術(shù)迭代的洪流之下，如今的車載監(jiān)控早已脫離了早期的古板樣式，融合多種新技術(shù)，邁向智能化階段。

加上政策的利好，帶來了市場需求的爆發(fā)，成為車載監(jiān)控從碎片化需求轉(zhuǎn)向規(guī)?；渴鸬年P(guān)鍵推力，為車載監(jiān)控系統(tǒng)的標準化建設(shè)指明了方向，有望打開更多細分應用市場。

按照現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式和市場格局，車載監(jiān)控這一細分市場有望自成一派，迎來持續(xù)性的產(chǎn)業(yè)成長期。
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