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  • 徐振强:雄安绿色智慧建设该如何借鉴欧洲经验?

         根据习近平总书记对雄安新区规划建设的要求,智慧作为第一项被提出,并强调要建设国际一流、绿色、现代、。国家发展改革委主任何立峰就新区规划编制指出要坚持世界眼光、国际标准、中国特色、高点定位,集聚全国优秀人才,吸纳国际人才,充分借鉴国际经验。在工业革命的驱动下,城市的发展、演进与社会生产力水平高度适应,伴随进程,依次经历农业社会、工业社会和信息社会,并伴随第四次工业革命进入智能社会,空间组织与要素的智慧化是其物质支撑基础。


    工业革命推动城市持续创新

    一、欧洲是绿色智慧实践高度集聚的全球创新引擎

         当前,智慧城市战略已经在世界各国、地区和城市广泛展开,已经成为世界多数国家的主导方向和核心策略。中国从学习了解国外做法到一跃成为世界创建智慧城市的大国、世界智慧城市创新的主试验场和世界规模最大的智慧城市创新空间。


    世界部分城市智慧与数字化建设概况(截至2015年底)

    注:引自周成虎,智慧城市发展的思考. 全球智慧城市高峰论坛暨国际智慧城市博览会. 2016.6

    湖北快三     欧洲是世界绿色智慧城市创新的关键区域,德国、芬兰、英国、荷兰、法国和西班牙等都基于自身国家和城市特点开展实践,与国家、城市战略对接,建设国家、区域、城市、片区等不同空间尺度的绿色智慧信息共享与广泛参与平台,并深度倡导公私合营PPP模式的落地。


    德国工业4.0区域协同创新平台


    阿姆斯特丹智慧城市社会参与开放平台


    赫尔辛基都市区生态智慧建设网络平台主界面


    欧洲代表性城市推进智慧城市的公私合作(PPP)模式概况

    二、德国柏林基于园区产城融合、创新创业来探索绿色智慧

         德国二战后,全面启动城市废墟的治理和重建,核心理念就是坚持可持续,注重生态体系建设,包括法律、政策、建筑、景观、乡村、修复和雨洪管理等,以弗莱堡、海德堡、柏林、图宾根、纽伦堡和埃朗根等为代表的生态城市成为世界绿色城市的代表。2014年普利策奖获奖者英国《卫报》,评价德国弗莱堡是世界上最生态的城市,注重生态住宅、绿色交通和社会和谐。与此同时,德国汉堡和埃森市分别获得2011年和2017年的欧洲绿色首都奖。德国工业4.0和智慧城市协同成为城市发展的战略总纲,将生态城市、能源城市和智慧城市相融合,能源城市着重以可再生能源利用、能源效率提升为战略,而智慧城市则基于互联网技术强调整合都市综合解决方案。德国柏林、慕尼黑、斯图加图和波恩等成为新兴的生态智慧城市典范,其中首都柏林在智慧城市战略顶层设计和规划建设中,处于德国领先水平。柏林正在致力于打造智慧城市,将网络信息化作为核心解决方案的依托,来提高城市效率,增进公共卫生健康水平、提高可持续性、宜居性和清洁水平。

         Adlershof科技园(占地4.2km2,),在柏林州,乃至德国全国的创新创业生态体系和生态智慧规划建设领域,均成效显著,综合创新能力欧洲排名前四,其生态和智慧建设战略已列入柏林州重点示范战略。根据德国联邦政府和柏林州政府的规划,Adlershof模式,还将在柏林州东南片区和西北Tegel机场的改造开发中,予以复制推广。柏林州Adlershof科技园位于德国首都柏林市的东南(区位类似于北京市亦庄经开区),周边有Tegel(TXL,西北方向,直线距离约30公里,车程52分钟)和Sch?nefeld(SXF,正南方向,直线距离约6公里,车程10分钟)两个国际/国内机场。有四条近郊火车线路经过园区(约30分钟车程可达到柏林市中心波兹坦广场),另有两条有轨电车和两条公交线路经过园区(图2)。截至2016年底,入园企业和研究机构总数超过1000家,总产值超过19亿欧元,约合地均产值33亿/km2,现状人口2.5万,本地就业机会1.8万。该区域在开发中注重建筑节能、可再生能源利用和生态环境保护等,被评为柏林最智慧的邻里单元。Adlershof科技园形成了五“城”联动的有机生长模式:(1)以光伏和可再生能源等六大产业研发体系的科技城,(2)洪堡大学科技类院系为主的高教城,(3)原东德广播电视台为基础的传媒城,(4)柏林创新中心等四大孵化器体系的创业城,(5)以建筑节能和能源转型为核心的大都市综合解决方案的柏林州未来城,在欧洲科技城区中位列前四。

    柏林Adlershof科技园区位


    Adlershof科技园区环境

    Adlershof科技园的功能分区

    湖北快三     片区1:在园区西部规划景观公园和居住区,该区域毗邻高速公路和城铁,用绿化带隔离,环境安静,建筑以中低密度为主,区域东边是大面积绿地空间,供休憩。片区2:位于景观公园和居住区南部的是东西走向、与高速路平行长达1.1公里的公园休憩带,该区域建设了休闲、运动、办公和宾馆等设施,建筑设计有古典风格,是整个园区生活、购物、商务和活动最适宜的区域。片区3是分布在园区西北和北部的两块工业园区,约300家清洁技术型企业在此办公。片区4和5,位于园区中部,是洪堡大学的宿舍区和教学区,宿舍区在建设学生宿舍的同时营造景观公园,提高片区居住的环境质量。片区6,是教学区,位于都市中心的东北方位,建有若干商务、购物广场、体育场馆、办公楼和其他公共设施,方便洪堡大学和媒体城的居民生活。媒体城毗邻都市中心,是柏林最大的媒体基地,约有150家新媒体技术公司在此落户,拍摄电影、电视和举行大型公共活动。片区7,占据了园区2/3的空间,横贯中部和东部,是科技园的核心部分,包括约400家高新技术企业、10个非大学性质的研究所和5个技术中心(相当于孵化器),发展光子和光学、光伏和可再生能源、微系统和材料、IT和传媒、生物技术和环境、检测分析科技等六大产业集群,是世界上排名前15的大型技术园区。片区8,位于科技园的西南角,是商务接待中心,同时也是园区的管理中心。片区9,主要布局洪堡大学应用科学相关院系。


    园区生物质能源供应站


    园区内被动式建筑的建造过程


    Adlershof科技园内洪堡大学应用科学系楼群及其垂直绿化

         自1991年就开始科技园区推行孵化器战略,营造创新创业生态体系,形成四大孵化器实体;为支撑德国实现2020能源转型战略,重点研发可再生能源应用综合解决方案;在园区开发、规划、建设和运营管理中,落实生态和智慧理念,建筑节能水平达到德国领先,从低能耗建筑、零能耗建筑到产能房;建造类型以被动式建筑和装配式建筑为主;区域能源供应直接/间接实现可再生能源全覆盖;园区开发注重与周边邻里互动和产城扩散,Adlershof模式在柏林州三个地区以创新中心进行推广,形成了五“城”联动的有机生长模式。

    三、芬兰赫尔辛基于住区功能疏解、深度城镇化实践绿色智慧

         芬兰,作为北欧生态宜居城市建设的代表性国家,同时也是世界排名前三的创新性国家,注重将创新引入到城市建设中,低碳生态城市建设的代表性案例包括赫尔辛基市及其维基生态住区、坦佩雷市(Tampere)与累佩拉市(Lempaala)交界处的维累斯新城。芬兰在城市开发中注重生态优先,并将生态效率作为城市规划建设的重要依据。芬兰作为世界领先的生态城市倡导和先行者,于2007年在世界率先启动生态和数字城(住区)战略, 在生态宜居规划建设中取得丰富经验。在芬兰就业和经济部的支持下,芬兰科技创新署(Tekes)于2013年启动INKA(创新城市计划Innovative Cities),执行期为2014-2020年,分两批于2013年夏季和秋季启动。芬兰政府于2012年在全国遴选了六个最大的城市,包括赫尔辛基、Espoo、Vantaa、Tampere、Turku和Oulu开展智慧城市试点项目,战略目标是在芬兰创造新的技术、商业和就业机会。每个试点城市在执行期内得到共计3千万欧元/年的资金支持(国家、城市和ERDF分别提供1千万欧元,其中城市部分为自筹)。重点推进未来健康、生物经济、网络安全、可持续能源、智慧城市和再生资源等。每个领域平均遴选3个城市作为试点,其中未来健康和智慧城市、可再生资源试点城市最多(分别为5个,包括Kuopio、赫尔辛基都市区、Oulu、Tampere和Turku;Lahti、赫尔辛基都市区、Tampere、Oulu和Turku)。赫尔辛基大都市的生态智慧建设创新是芬兰的代表。

    湖北快三     伴随经济复苏、城市发展和就业增长等需要,重点资助清洁技术研发与应用,从城市综合解决方案出发,整合到大都市区建设之中。自1800年以来,芬兰首次高强度、大范围推进以赫尔辛基等六大城市为代表的生态智慧城市开发,其相关管理方式方法、技术经验应用和实践工程案例,为我国当前开展的城市绿色化智慧化建设提供了学习借鉴的契机和参考。赫尔辛基发布2050年总体空间战略,发展生态和智慧的核心路径与方式,以该市西湾和东湾两个主要项目群推进的总体概况为切入点,研究项目之中过程中落实生态和智慧的具体做法与经验,并着重调研了Kalasatama住区,解析芬兰生态智慧规划建设的最新思路和实际成效,总结了芬兰生态智慧城区开发的成功经验(高度开放、政府透明治理、深度以人为本;充分数据公开、广泛支持多主体参与;重视国内外合作研发;注重以中低收入人群、老龄化人群和年轻家庭等的社会住房改善等)。推广绿色低碳建筑、通过有效参与来构建智慧化的基准平台、通过交互式界面来实现智慧计量、建设住区慢行交通系统和透水路面、应用真空收集装置收集住区生活垃圾和针对住区居民服务架设局域网实现全覆盖。


    (1)芬兰学者埃列尔·萨里宁及其有机疏散理论


    (2)Baana:位于城市中心和西湾的慢行交通线路(Light Traffic Route)


    (3) 赫尔辛基智慧战略纲要(2013-2016)


    (4)Kalasatama住区智慧建设的内外动因、参与主体和主要创新

    (5)智慧住区新能源利用情景和入户接入电动汽车充电装置


    (6)智慧计量管理界面

    (7)智慧住区局域网络与建设互动参与平台

    以赫尔辛基为例剖析国外智慧城市建设的主要路径

    四、雄安新区绿色智慧新城建设应坚持创新理论支撑

    湖北快三     绿色智慧新城规划建设需要创新理论,智慧城市,因2012年起的试点而标志性启动,但作为新兴前沿交叉领域,尚未形成学科方向,缺乏多学科集成创新支撑。将产能驱动通过在园区尺度空间生态自组织,并提升为产城融合,是催生智慧城市新动能的关键路径。必须从产能驱动到产城协同,通过产城融合来构建新型经济引擎,形成智慧经济。扭转产能驱动并调整项目、产能驱动的粗放思维,精准针对城市问题和服务城市决策治理,逐步实现用编制城市总体规划、经济和社会发展规划的科学、严谨程度来提升智慧城市顶层设计和规划实施的质量与权重。


    空间生态自组织与协同经济是智慧城市的成功路径

    湖北快三     以园区和模块化建设为突破口,基于大数据反演绿色智慧新城机理,提升区域协调发展水平。绿色智慧新城,可从城市开发和运营模式中考虑协同创新,是实现城市关键的主体、要素和指标,以此来维持自我纠错、不断自主完善的持续性状态。包涵城市规划、建设、管理和运营等全流程的政策、方法、方案和实施。空间生态的自组织是实现智慧城市的理想静态架构。协同经济是构建智慧城市动态运行的要素作用形式。


    大数据支撑下的智慧园区创新原理

  • “低头族”福音 墨尔本试点人行道路面信号灯

    摘要:据澳媒3月30日报道,近日,墨尔本市的人行道开始试点地面交通信号灯,这是此项技术首次在澳大利亚应用。为了确保行人安全,信号灯被安装在小柯林斯街和斯旺斯顿街交叉的十字路口,旨在提高夜间的能见度,同时也更加方便提醒手机一族。该信号灯昼夜24小时运行。在此处安装主要是考虑到该地人流密集,并且违反交通规则的情况频发。

           道路安全部部长卢克 唐纳轮表示,越来越多的证据表明,在街道上行走时浏览手机极有可能导致严重的人身伤害,所以行人需要密切关注周围环境,而不是时刻关注手中的手机。这些信号灯将有效地提醒人们红灯已亮起,注意交通。 除了能够人行道指示灯,交通事故委员会还将组织专人帮助行人安全地过马路。

           此次在维多利亚州的试点将持续12个月,之后道路安全部门将对这款人行道基础设施的适用性进行评估,考察其是否能在墨尔本全面推广。此前澳大利亚新南威尔士州政府曾宣布,将在悉尼的中央商务区试点应用类似的地面灯光技术,但墨尔本似乎跑在了前面,率先应用了这种人行道灯。

     

  • 外设VS视频 车牌识别系统两种触发方式

      车牌识别系统有两种触发方式,一种是外设触发,另一种是视频触发。

    湖北快三  外设触发工作方式是指采用线圈、红外或其他检测器检测车辆通过信号,车牌识别系统接受到车辆触发信号后,采集车辆图像,自动识别车牌,以及进行后续处理。该方法的优点是触发率高,性能稳定;缺点是需要切割地面铺设线圈,施工量大。

      视频触发方式是指车牌识别系统采用动态运动目标序列图像分析处理技术,实时检测车道上车辆移动状况,发现车辆通过时捕捉车辆图像,识别车牌照,并进行后续处理。视频触发方式不需借助线圈、红外或其他硬件车辆检测器。该方法的优点是施工方便,不需要切割地面铺设线圈,也不需要安装车检器等零部件,但其缺点也十分显着,由于算法的极限,该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低很多。

    湖北快三  1)间接法:指通过识别安装在汽车上的IC卡或条形码中所存储的车牌的信息来识别车牌及相关信息。IC卡技术识别准确度高,运行可靠,可以全天候作业,但它整套装置价格昂贵,硬件设备十分复杂,不适用于异地作业;条形码技术具有识别速度快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点,但是对于扫描器要求很高。此外,二者都需要制定出全国统一的标准,并且无法核对车、条形码是否相符,也是技术上存在的缺点,这给在短时间内推广造成困难。

    湖北快三  2)直接法:基于图像的车牌识别技术属于直接法,是一种无源型汽车牌照智能识别方法,能够在无任何专用发送车牌信号的车载发射设备情况下,对运动状态车辆或静止状态车辆的车牌号码进行非接触性信息采集并实时智能识别。与间接法识别系统相比,首先,这种系统节省了设备安置及大量资金,从而提高了经济效益;其次,由于采用了先进的计算机应用技术,所以可提高识别速度,较好地解决实时性问题;再次,它是根据图像进行识别,所以通过人的参与可以解决系统中的识别错误,而其他方法是难以与人交互的。

      直接法一般有图像处理技术,传统模式识别技术及人工神经网络技术。

      1)图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究最早始于80年代,但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论,并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决,并没有形成完整的系统体系,识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像,然后交给计算机进行简单的处理,并且最终仍需要人工干预,例如车辆牌照中省份汉字的识别问题,1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的,根据汉字的投影直方图选取浮动闭值,抽取汉字在竖直方向的峰值,利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图,选取适当闭值,进行量化处理后,形成一个变长链码,再用动态规划法,求出与标准模式链码的最小距离,实现细分米完成汉字省名的自动识别。

    湖北快三  2)传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法,统计特征法等。90年代,由于计算机视觉技术的发展,开始出现汽车牌照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同,经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围,从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌,再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。

    湖北快三  3)人工神经网络技术。近几年来,计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题,例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别,BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络,每一个字符模板对应着唯一个BAM矩阵,通过与车牌上的字符比较,识别出正确的车牌号码。   这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。 (安防知识网)

  • ARM:发展专用AI处理器还太早,明年将专攻物联网应用

    ARM全球营销和策略联盟副总裁Ian Ferguson揭露明年战略时直言:ARM现在谈AI还太早,明年不会推出专用AI芯片设计,将专攻物联网市场


     
    人工智能AI已成为今年最火红技术之一,更成为许多大型科技和网络公司,如、、亚马逊、脸书等,明年全力投入发展的一大重点,就连处理器龙头也计划明年推出AI专用服务器芯片,来抢占AI市场商机。不过ARM全球营销和策略联盟副总裁Ian Ferguson近日来台揭露明年战略时则直言:“现在谈AI还太早,明年并不会推出专用AI芯片设计,而将专攻物联网市场。”
     
    发展ARM架构AI芯片还要再等等
     
    尽管AI风潮正席卷全世界,不少大型科技和网络公司开始将AI与自家服务结合,做为计算机视觉、语音识别和等服务用途,甚至,也有越来越多规模较小的新创或网络公司,如Api.ai、Drive. ai等,已经开始将AI应用在各行各业的领域上。
     
    不过,Ian Ferguson直言,“现在谈跨入AI市场,对ARM来说还言之过早。”Ian Ferguson解释,目前AI市场仍相当零碎,各家AI技术缺乏整合,尚未发展成为主流架构,而是各有不同的作法,例如有的公司如Nvidia等是用自己的GPU卡加上ARM处理器,来搭建AI应用平台,还有的公司是采用订制化运算引擎,再搭配控制处理器,来发展AI应用,如Google专为AI开发订制化运算硬件TPU等,其他公司也有用ARM架构搭配可程序逻辑组件(Programmable Logic Devices)的作法,来开发不同的AI应用。
     
    Ian Ferguson表示,目前许多公司用来发展AI应用而搭建的硬件运算平台,都会搭配ARM解决方案来处理控制部分,以Nvidia的作法为例,在他们打造的AI视觉应用运算平台上,通常会利用GPU来搜集外界的信息进行运算处理,同时还会另搭配ARM处理器,来做为后端控制应用的协调工作。
     
    而在AI策略发展上,Ian Ferguson坦言,明年并不会推出能针对AI优化或AI专用的特殊ARM核心设计,而是将专注在建立基础控制组件上,可以让硬件厂商拿来放进芯片中,来辅助客户打造AI平台。他也预期,明年将会有越来越多的公司开发AI应用时,将会使用ARM架构处理器,来执行控制处理的功能,至于需要大量平行运算的部份,未来则将交给其他硬件来完成,如GPU或订制化运算引擎等。
     
    长期来看,Ian Ferguson认为,还需要更多的AI应用实例,才能决定是不是要推出AI专用的芯片设计,例如目前很多AI应用是在云端上来进行运算处理,未来等到应用就近移动到更靠近数据产生的终端设备或网关装置上,或许才会需要特殊ARM芯片处理。
     
    有别于对跨入AI市场仍持保留态度,ARM明年在物联网布局上反倒是积极不少。Ian Ferguson表示,明年物联网产业发展重点将会聚焦在工业和方面的应用,为了拓展在物联网产业布局,明年将有机会并购一些与物联网相关的新公司,也将争取更多跟企业伙伴或社群的合作机会,例如Arduino、等,都是未来能合作的对象,希望透过彼此密切合作,让更多软件开发商都能加入开发行列。

     

  • RFID技术 未来智能交通领域新生力量

       RFID作为安防及物联网的关键技术之一,目前相关的产品和系统解决方案日渐丰富,市场应用也逐渐深入,应用领域不断拓展延伸。伴随着智能交通发展RFID技术也迎来了新机遇,在诸多无线连接通信及识别技术中脱颖而出。RFID技术在促进智能交通落地的同时,自身也得以更深入地发展应用。


     

    RFID技术 未来智能交通领域新生力量


     
      RFID技术的迅速普及与其诸多性能特点分不开,诸如可快速扫描,体积小型化,形状多样化,可重复使用,穿透性和无屏障阅读,数据记忆容量大,抗污染能力及耐久性强等环境适应能力优势。RFID技术被越来越多的应用到城市交通管理领域,该项技术应用于交通领域的一种重要载体被称为汽车电子标识,又称电子车牌,是一种将超高频无线射频识别技术及其他相关技术结合而形成的电子身份证。
     
      不可不知的汽车电子标识系统
     
      汽车电子标识系统是通过在车辆前挡风玻璃内侧安装一张用于存储汽车身份数据的RFID电子标签,与在城市道路断面上布设的电子车牌高速读写设备进行通信,可以对RFID电子标签内的数据进行读写,实现自动、非接触、不停车地完成车辆的识别和监控。同时与原有交通信息采集和交通管理平台相结合,能够充分满足公安部“实时监控、联网布控、自动报警、快速响应、科学、高效、信息共享”的要求,并实现真正数字化、智能化、精细化的交通管理,从根本上消除了道路交通管理在时间和空间上的“盲点”,扩大交通管理的监控时段和监控范围,提高城市交通管理的力度,为智慧城市的智慧交通体系建设提供关键数据服务。
     
      汽车电子标识系统的普及应用可以实时精准的监控城市交通数据,经大数据处理后的交通数据可以作为城市交通拥堵预判、交通规划制定的数据支撑。基于RFID技术的汽车电子标识城市交通系统能够适应多种采集环境,在低可见度、多车道车辆正常车速行驶下仍可准确识别,提升城市交通管理的实时性和准确性,使城市交通更加科学化、智能化。该系统也可以监察车辆黄绿标信息以及车辆尾气排放情况,对于营造绿色环保的城市交通环境发挥重大作用。例如在重庆等地,安装了电子车牌的车辆在经过卡口时,都会被自动拍照抓取车辆信息,系统会自动筛选黄标车,违反禁行的车辆会被转入处罚系统,南京更是形成了排量检测系统,将环保功能发挥到极致。另外,基于RFID技术的汽车电子标识形成了完善的防克隆、防伪造、防篡改、防非法识读的安全体系,能够用于假套牌、盗抢车辆等违法车辆查缉布控、车辆行驶轨迹跟踪及回溯、区域交通动态管制等涉车治安管理应用,提升车辆甑别能力,精确打击各类涉车违法犯罪活动。RFID对于整个行业进行优化运营管理,可准确查验车辆缴费信息,提升各类涉车费用收缴率的同时,对提高城市交通通行效率也有所助益,出行者能够根据实时准确的路面拥堵状况、路况等信息合理安排行程,选择合适的交通工具,促进城市交通流量合理化分布。就以北京来举例,近年来,北京的交通管理从单双号限行到限购,都没能遏制交通拥堵的趋势,最后只能通过电子标识来实现拥堵收费,在缓解交通压力的同时为低碳区分车分时限行、排污费差异化征收提供技术支撑。
     
      汽车电子标识系统为何还没有形成全国普及规模
     
      RFID技术在近些年来一直被应用于越来越多的领域,在智能交通方面也在不断推进普及率,但直到今年的1月20日,由滨湖区无锡(国家)智能交通产业园企业——公安部交研所牵头开发的汽车电子标识系统才正式在无锡启用,这是全国首个启用汽车电子标识,进行智能交通管理的示范应用城市。面对这个行业雷声大雨点小的窘境,我们不禁要问:汽车电子标识系统为何还没有形成全国普及规模?
     
      最大的问题就是费用。首先每一辆车都必须配备一个印有序列号和二维码的普通IC卡大小的卡片,并将其贴到汽车前的挡风玻璃上端。其次,在汽车配备了相关设备之后,还要在各个街区配备识读基站。这项工程无疑需要投入巨大的人力物力才能做到,仅无锡市区在2015年上半年就要完成10万枚汽车电子标识的安装和100处识读基站的建设工作,并开展货车通行证管理、交通信息采集、非现场交通执法、停车门禁管理、公交信号优先控制等示范应用,全面测试评估汽车电子标识、读写设备和相关应用系统的稳定性、可靠性。最后,该套系统的后续维修、管理等也需要配备专业人员。因此,虽然从长远来看普及该系统是一个趋势,但因短期投入比较大,故难以在全国范围内快速普及。
     
      我们认为,以视频分析、车牌识别为基础的电子警察、卡口系统的逐步普及和大数据、深度学习为基础的智能交通解决方案的推广在一定程度上可以替代汽车电子标识系统在交通管理上的应用,这也影响了该技术的推广普及进度。
     
      结语:RFID技术在各个行业中日益普及,近些年来在智能交通领域也可谓是异军突起,但新技术为我们的生活增光添彩的同时,也因成本等因素暂时搁置,如何提高技术水平、降低成本,采用多种技术的结合也是相关企业应该思考的问题。(电子发烧友)

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