核心技術優勢
Core technology advantages
人工智能
設計多任務并行學習的路側異構數據自主感知-學習-決策協同智能AI計算模型，包括開展基于復雜多源異構感知的類腦自主學習與決策，開展具有自糾錯能力的新一代神經網絡結構設計研究；并利用稀疏編碼技術，降低模型的復雜度。開展多任務并行學習的模型泛化性優化，降低模型對特定的、大量標注樣本的依賴，增加感知-學習-決策輸出結果的魯棒性、適應性和可解釋性。
多元感知
以激光雷達、毫米波雷達、視頻等做為核心感知設備，發揮各類感知原件的優勢，并借助時空同步、多元融合等關鍵算法技術，能夠對區域交通目標同時進行聯合探測感知，是實現數字孿生的關鍵環節。
邊緣計算
邊緣計算是在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智能服務。在實際應用中，邊緣計算可以與云計算配合，將大部分的計算負載整合到道路邊緣層，并且利用5G、LTE-V等通信手段與車輛進行實時的信息交互
泛在網絡
建設V2X通信基礎設施搭建廣泛存在的交通信息網絡，它以無所不在、無所不包、無所不能為基本特征，基于環境感知、內容感知的能力，為交通參與者提供了泛在的、無所不含的信息服務和應用，以實現在車-路-云三端在任何時間、任何地點都能順暢地通信。
大數據
智能交通大數據作為未來交通系統的關鍵組成部分，綜合運用現代全局感知技術、通信技術、數據存儲分析技術等，將交通系統所涉及到的人、車、道路、和環境有機地結合在一起，為出行者創造安全、高效的駕乘體驗，為道路管理者提供實時有效的決策輔助，為自動駕駛提供全面的輔助支持，從而使交通系統實現智能、安全、通暢、環保的目標。
