以热爱和勇气为“ AI+ 交通”贡献创新力

▲闪马智能创始人兼 CEO 彭垚

日常出行中，城市交通承载着高密度的人流、车流，对安全和效率有着迫切需求。当不断升级的人工智能（AI）技术与交通相遇，会擦出怎样的火花？自 2019 年成立以来，上海闪马智能科技有限公司持续深耕 "AI+ 交通 " 领域，致力于打造对外高效畅达、内部便捷绿色、管理精细高效的综合交通体系，赋能智慧城市新格局。

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闪马智能创始人兼 CEO 彭垚颇有些 " 极客 " 气质，程序员出身的他也是摇滚迷，" 闪马 " 就取自美国乐队 Sparkle horse 之名。在彭垚看来，摇滚精神意味着 " 从每天清晨起床到晚上睡觉，全天所做的所有事情都是你想做的，那么你就摇滚了 "。在他看来，创业也是如此，需要用爱和勇气去付出，去解决问题、承担社会责任。带着这份热爱和勇气，他闯进智慧交通这条 " 颠覆性创新 " 赛道，从一个个实际场景需求出发，贡献闪马智能的创新力。

"AI+ 交通 " 独角兽这样炼成

在川流不息的城市道路路口，机动车、非机动车和行人违法行为被瞬间捕捉；在豫园老城隍庙、人民广场等景区，AI 赋能大客流感知，助力相关部门及时研判、风险预警；在全国众多条高速公路上，遇上突发事故，AI 自动分析上报，高效派单救援车的同时预测未来交通情况、提前疏导拥堵……基于 AI 技术识别分析，闪马智能已落地众多智慧交通应用场景，业务覆盖全国近 400 座城市。

2016 年，彭垚创立闪马智能的前身——七牛云人工智能实验室，这是一家面向图片和视频行业的云计算企业。站在当年 " 千播大战 " 的风口，彭垚意识到，AI 是提升生产力的工具，可以赋能各行各业、各个环节来提升效率，解决核心问题。于是，再次创业的彭垚将视线投向了智慧城市运行中枢——交通行业，" 交通数字化做好了，再去赋能智慧城市，可解决百分之六七十的问题。"

在视频识别的基础上，闪马智能的智慧交通体系融合雷达、RFID（射频识别）、气象等多维数据，采用云边端融合 AI 算法智能分析方式，自动实现交通违法感知、非机动车治理、重点车辆管理、道路施工监管、交通事件处置、交通组织优化、交通仿真与预测等各类特色解决方案。以智慧高速为例，闪马智能助力杭州绕城高速实现业务处置效率提升 15 分钟、重要事件发现率提升 400%、道路通行效率提升 14%。

伴随着 "AI+ 交通 " 向纵深发展，闪马智能也保持着快速奔跑的节奏。" 创业至今，闪马智能完成了 4 轮融资，成长为行业独角兽，并以每年 3 倍以上的增速实现飞跃式成长。" 彭垚说。

打造 "AI 自动化生产线 "

拓展、深化应用场景的同时，闪马智能更注重 AI 基础设施。彭垚介绍，一改传统的算法模式，闪马智能打造了 ATOM AI 生产力平台，它能实现从数据收集、数据标注、模型调试到自动训练、模型验证、产品集成，再到测试发布、产品运行的全链路自动生产体系，实现模型快速生产、迭代与验证的一站式管理，保障技术成果积累和数据资产沉淀。

这份 " 内功 " 也可以视为闪马智能在 GPT 大模型 " 百模大战 " 前又一次抓住了风口。" 如同福特汽车当年首创的汽车流水线，我们的 ATOM AI 生产力平台好比 AI 的自动化生产线，在此基础上进行研究，迭代效率非常高，一年可支撑 3600 多种模型训练，可应用到城市空间管理的方方面面。" 彭垚表示，闪马智能从 2020 年起就开展针对交通场景的百亿级参数大模型训练，基于 ATOM AI 生产力平台，闪马智能还开发了 SupreMeta 感知大模型，融合视觉、激光、雷达等多模态，逐步建立起完整的 "AI 工业化 " 体系。

" 如今，我们自主研发的 ATOM AI 生产力平台已被海内外众多著名院校广泛应用，并与高校合作建立实验室、联合创新中心等机构，有效助力提高科研效率。平台也积累下海量的数据样本和算法，随着自身的迭代和升级，未来大量模型训练工作也可以交给 AI 来做，真正实现 AI for AI。" 彭垚表示，闪马智能将大力推进 AI 前沿算法研究和 ATOM 开源社区建设，加快将科研成果转化落地。

从 " 未来交通 " 迈向更多领域

就在今年世界人工智能大会期间，闪马智能公布了其在 " 未来交通 " 领域的最新布局：成立中科闪马智能有限公司，与嘉丰车路共建联合创新实验室。前者致力于推广 ATOM 新一代异构计算平台和 DataOcean 新一代存储系统，打造自主可控、软硬一体的 AI 计算与存储设备，为大模型训练与实战提供可靠的计算平台。后者将在车路协同、智慧停车、高可信网络安全技术、ATOM AI 生产力平台和面向大语言模型训练平台应用领域展开战略合作与联合创新。

车路协同是 " 未来交通 " 的一个重点。在嘉定汽车城，闪马智能正在进行无人驾驶试点应用测试。彭垚介绍，闪马智能在路侧做了雷达视频感知，为车辆提供超视距感知，能有效对道路情况提前预判，帮助各类车辆实现自动停车入库，AI 系统还能针对无人驾驶行为进行打分。

如今，闪马智能 AI 赋能应用场景已从智能交通延伸到能源、建筑、制造等多个行业板块。今年，AI 智能巡检还将投入能源场站无人化改造项目。彭垚表示：" 能源场站通常需要人力运维和定期巡检，我们采用‘ AI 视频分析 + 机器人巡检’方式，使得站点实现无人化管理。而一旦发生事故，系统将快速定位、自动报警，助力巡检人员远程发现、解决问题。"

作者：周渊

编辑：史博臻

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