我国智能交通产业发展迅猛，预计2025年规模将达万亿级。在传感器、通信、云计算等多项关键技术加速迭代的背景下，计算机视觉技术正处于机遇与挑战并存的关口。谁能够突破算法技术瓶颈，实现交通场景的精确智能感知，就能抢占这个万亿级蓝海。

近日，作为我国较早布局计算机视觉技术产业化应用的企业，卓视智通宣布完成数千万元Pre-B+轮融资。据悉，本轮融资由中交资本、腾飞资本联合投资，资金将主要用于市场拓展、AI打磨新等技术研发、AI训练平台建设，以及智能制造生产基地的升级扩容。

2012年成立的卓视智通，算得上中国计算机视觉领域的“老将军”。十余年，公司经历了从技术积累到商业化应用的蜕变，人工智能技术也完成了从传统模式识别，到深度学习，再到大模型的迭代升级。

计算机视觉驱动智能交通

与同期多数视觉创业公司不同，卓视智通从一开始就瞄准了交通领域，并以路端而非车端作为切入点，通过融合多源数据实现车、路、人、环境的精准感知，为道路管理部门和监管单位提供数字化的交通管理工具。

目前，公司已攻克了视频车辆检测、行人识别、交通异常时间检测等技术，并在产品上形成了以交通事件检测及数字孪生公路系统「云鹰」、车辆多维特征识别及结构化识别系统「云析」、城市级交管大数据平台「云瞳」为代表的软件产品矩阵；以及收费车型识别一体机「小神瞳」、双光谱雷视融合感知一体机「阿瞳目」、隧道智能机器人「飞檐」等一体化硬件产品线。

视频图像分析是智能交通的核心环节。通过对道路车辆、行人、路况的图像识别与理解，可以实现交通状况监测、事件检测、违规行为识别等功能，使交通管理实现精细化、智能化、数字化。

交通场景复杂多变，传统算法很难达到较高的识别准确率。随着深度学习与模型运算技术的进步，计算机视觉迎来重大突破—大模型时代的到来，可以提高复杂场景的识别准确性，并解锁更多创新应用，有望解决图像理解的“最后一公里”问题。

视觉 AI 开启智慧监管

数字孪生是智慧城市建设的重要方面。它通过虚拟数字空间对实体交通系统进行高精度反映和预判，实现交通管理的最大化数字化。

构建数字孪生系统需要包括高精地图、精确检测和车辆轨迹预测等能力。这均离不开视觉 AI 的支持，尤其是交通目标的精准识别与定位。

一方面，摄像头等视觉传感器可覆盖道路上的所有车辆，进行行为分析和违规检测，保障交通安全与管理。另一方面，建立车辆及参与对象的数字化模型，进行多种情景下的模拟仿真，评估交通系统的运转状态。

未来，数字孪生系统还可与元宇宙技术相结合，通过虚实交互来辅助交通管理，实现沉浸式的监测体验和决策支撑。

抓住视觉AI的战略机遇

可以看到，视觉 AI 已成为推动交通智能化的关键力量，它极大拓展了图像识别的边界，使复杂交通场景的深度理解成为可能。

视觉 AI 已成为推动交通数字化和智能化的必争之地，它正在引领传感技术进化的新篇章，带来智慧交通管理的革命性进步。相关企业应顺势而为，加大视觉 AI 算法的研发投入力度，不断提升技术水平，同时积极拓展应用场景，使产品覆盖交通管理的更多环节，抢占广袤市场。