产品和解决方案体系
研发架构
技术能力（摘选）
云计算及大数据分析：通过大数据的高效处理和深度分析对司机和车队进行画像分析，实现了对驾驶行为的全面评估和精细化管理。司机画像涉及大量的驾驶数据，每秒回传的结构化数据包含车速、车距、车道保持等多个维度，形成庞大的数据集。针对不同类型的驾驶行为，司机画像的数据是多样化的，包括车辆传感器数据、GNSS 数据、加速度计数据等，形成多维度的全面画像。由于需要对司机的实时行为进行评估，司机画像对实时性的要求较高。每秒回传的数据需要及时处理和分析，以便及时发现问题并采取相应的管理措施。通过大数据分析技术，对多模态数据进行融合计算，包括模式识别、异常检测等，以生成客观和主观的标签，并揭示潜在的驾驶行为规律。
大数据分析：公司在海量交通运输与出行相关数据的基础上，构建大数据数据平台，在多个业务领域给客户提供有价值的大数据应用；通过大数据分析，深入挖掘交通数据的内在规律和关联性，为客户提供决策依据，降低运输成本，减少驾驶安全风险。
预测与优化：基于历史数据和实时数据，通过机器学习和人工智能技术，预测未来的交通状况，如预测某一时段的客流量、车流量等，优化资源配置，提高运营效率。
安全监控与管理：通过视频监控和数据分析，实时监测驾驶状况，及时发现和处理驾驶风险，提高驾驶安全水平。
智能调度规划：基于大数据的智能调度规划系统为客户提供精准的运输、排班建议，如根据实时路况和车辆运单状况推荐路线、合理分配运输资源等。
安全风险实时计算和分析：利用数亿级别的车辆前方视频和实际司机的驾驶行为信息，使用自监督的方法，将长时间序列的多维度驾驶行为信息、道路交通信息、空间信息（天气状况等），预测当前司机驾驶的风险状态。利用人类反馈的强化学习机制，使模型输出符合一个具备良好驾驶习惯的司机驾驶行为。
司机画像：司机画像服务基于大数据分析从不同维度全方位了解司机、理解司机，建立司机在安全领域的精准、全面司机画像。针对司机产生的所有行为数据，构建司机行为的环境静态矩阵、环境动态矩阵、行为属性矩阵，综合挖掘司机每一项行为发生的时间规律、空间规律、程度与频率规律，将司机的每一项行为有因有果描述，以此构建司机的个性化驾驶风险和驾驶规律。
拟人化护航语音：公司通过先进的语音合成技术，利用情感合成算法，赋予语音更加真实的情感色彩，使其更贴近人类表达方式。为司机打造了一个温暖、亲切，甚至带有幽默感的虚拟助手。这不仅提高了司机驾乘体验，更让驾驶过程变得更加愉悦。
自动对话：公司借助先进的自然语言处理技术，为用户提供智能对话服务，让驾驶过程不再单调，成为司机独一无二的旅途伴侣，聊天内容丰富多样，不仅包括天气、交通情况，还有各种轻松幽默的话题。不仅满足了信息获取的需求，更使整个驾驶过程充满趣味与智能化。尤其是在司机长时间驾驶过程中，因为驾驶工作重复且单调，司机特别容易陷入疲劳或者分心驾驶的场景中，智能客服通过提供轻松愉快的对话，有助于缓解司机在驾驶过程中的压力和疲劳感。l专属语音定制：司机可以通过在系统中导入少量家属的声音定制妻子、儿女等特殊语音服务定制司机专属提醒声音，将司机的驾车过程与家人的关系深度融合，创造出一种温馨、贴心的驾驶伴侣体验。这种创新不仅使产品在科技层面取得了进步，也在情感共鸣上带来了全新的体验。
干预执行：多层次预警系统集成了车端摄像头智能感知结果和多模态大模型云端分析结果，构建了丰富的司机和车队档案。它根据风险等级逐级展开安全策略，从车内声光报警到定制化语音提醒，直至人工干预和针对性司机培训，全方位筑牢驾驶安全。结合 ADAS 摄像头、BSD 摄像头、毫米波雷达、超声波雷达的智能感知结果与云端数据分析技术，公司创新性地推出了层级化刹车响应系统。该系统依据风险等级智能调节刹车力度，从精准点刹到紧急制停，全方位守护驾乘人员以及道路使用者的安全。
云舱一体 AEBS：公司云舱一体AEBS方案具备独特的舱内和云端算法融合优势，为AEB控制算法注入了强大的多维度设计能力。公司利用车内DMS系统监测司机状态的数据，结合云端分析司机的历史驾驶习惯和跨时空信息，与当前道路情况相融合，实现了真正智能化的AEB系统，解决了当前行业主流方案的痛点问题。在司机状态正常的情况下，AEB系统减少了介入程度，充分尊重司机的驾驶决策；而当司机状态异常时，AEB系统将提高介入程度，为司机提供更强有力的辅助和保护。这一创新功能使得AEBS产品能够更加智能地适应不同驾驶情境和司机需求，为司机提供更高水平的安全保障。无论是在高速行驶还是城市拥堵，AEBS系统能够准确地监测前方道路状况，并通过雷达、摄像头等传感器技术识别潜在碰撞风险。当系统预测到与前方车辆或其他障碍物可能发生碰撞时，如果司机未采取有效制动行动，AEBS 系统将自动施加制动力，以减缓车速，尽可能地减少碰撞速度或完全避免碰撞。
本文摘自锐明技术2023年年报。
