今年春运时段，青海省借助智能技术，针对数千辆重点营运车辆展开全天候监控，有效预警了数万次安全风险。此一举措标明，传统交通安全监管模式正朝向以数据以及实时干预作为核心的精准防控新阶段迈进。
智能平台实现全面动态监控
在青海省道路运输服务中心的监控室内，有工作人员，他们正紧紧盯着屏幕，针对行驶当中的“两客一危”车辆发出实时的语音提醒。今年春运开始以来，该省投入使用的智能监管平台已经累计监测上线车辆接近4000辆。系统借助集成在车辆上的多种传感器，持续不断地采集运行数据。
平台的关键功能在于它具备全天候运作的能力，这种能力可以对全省7284辆重点营运车辆达成无死角的覆盖，这其中不但涵盖传统的轨迹追踪，还进一步拓展到对驾驶员行为以及车辆状态的微观感知，管理部门凭借此构建起一张无形的安全监测网，把过去没办法实时把控的风险归入到可控的范围之内。
人工智能识别十三类风险行为
该智能监管系统有个技术亮点，它运用了人工智能视觉分析技术，系统借助车载摄像头，捕捉驾驶员面部表情、视线方向以及肢体动作等细节信息，基于这些信息，算法能准确识别出超十三种不同的危险驾驶行为。
这些行为包含常见的超速行为，还有疲劳驾驶行为以及分神驾驶行为，也囊括接打电话行为，以及长时间不目视前方等更为细微的存在风险的动作。一旦系统判定风险已然发生，便会立刻生成分级报警信息。报警不但以语音形式去提醒驾驶员自行作出纠正，同时还会将预警数据同步回传至后端管理平台。
分级预警与快速处置机制
青海交通运输部门针对不同等级风险，建立了严格的分级响应处置流程，对于经系统判定的一级高风险预警交通管理信息系统平台，要求平台值班人员在30分钟内以人工方式联系相关运输企业，督促其快速处理，二级风险的处置时限设定为一小时。
这套机制以春运期间强化的全天候值班值守制度为依托，值班团队对平台发出的预警信息予以实时监控以及复核，以此确保每一条高风险警报均不会被遗漏，借助人工介入跟技术预警的相互结合形式，造就了“监测-报警-干预-反馈”的完整闭环。
安全码体系实施精准监管
依赖于实时监控，青海省创造性地构建起“精准赋码”动态管理体系，此体系针对全省所有“两客一危”车辆以及车辆所属企业的运行安全状况予以评估与画像，依据评估得出的结果，针对车辆和企业分别赋予红、黄、绿三种颜色的安全码。
到现在，全省有191家运输企业被归入赋码管理范畴。安全码不是静态标签，是依据车辆近期的违规记录、风险预警频率等数据动态更新的。颜色直接体现了该运输单位当下的安全风险等级，成为路面执法和企业考核的重要依据。
重点干预高风险车辆与主体
赋予红码以及黄码的那些高风险车辆跟企业之上，监管政策达成了显著倾斜。有着智能特性的平台会把此类主体纳入重点进行监测的名单之中，提升其数据扫描以及风险分析的频次。一旦显现风险行为，系统就会触发更具高级别的预警并且优先去通知监管人员。
采取重点约谈，增加检查频次，限制部分运营许可等 ，这是管理部门对“红黄码”主体所采取的措施。企业必须针对预警问题，提交详细的整改报告，并且在完成闭环整改之后，才可以申请调整风险等级。这种将有限资源集中用于最需关注环节的，是差异化监管。
监管模式转型提升整体效能
智能化的监管系统得以全面应用，这正在促使青海省的道路运输安全监管模式发生着根本性的转变，传统的那种“人海战术”以及被动应对事故的套路，正逐步被“数据驱动、主动防控”这一新模式给取代，监管的焦点从原本的事后处置向前移至事中干预以及事前预防。
交通运输部门进行评估得出，新模式让风险排查精准度显著提升，新模式也促使处置效率显著提升。新模式生效后普遍式路面巡查减少，节省的人力资源能投入重点隐患深度治理。此种转变不但增强安全防控能力，此种转变还为未来更广泛智慧交通建设积累实践经验。
春运实践历经一个多月下来交通管理信息系统平台，青海的凭借人工智能与大数据构建了智能监管体系，该体系已处理了数量达数万条的预警信息。您觉得这样一种借助人工智能与大数据所形成的精准至难以言表的监管模式，是不是应当在全国范围之内的道路货运以及客运领域全方位地予以推广呢？它大规模投入应用的趋向还有可能会遭遇哪些挑战呢？欢迎在评论区把您的观点分享出来。
