田启华、陈勇、苗爽
北京千方科技股份有限公司
引言
当前新技术、新理念在大交通体系中不断涌现且日益成熟，呈现出极强的生命力，对交通管理模式及出行体验都产生了重要影响。车路协同在新一代智慧高速系统建设中的应用，为高速系统中的管理者提供了相较以往更加丰富、多维、智能、及时的高价值信息，使传统被动粗放的业务管理模式向主动精细化的管理模式转变。同时为高速系统中的出行者提供个性化、伴随式的信息服务，打造以人为本的智慧化高速公路系统，切实让人民群众感受到信息化、智慧化的高速公路系统带来的安全和便捷，提升出行体验，满足出行需求。
1.新一代智慧高速公路系统
在传统监控、收费、机电三大系统的基础上，以5G、云计算、人工智能等数字技术主导的世界新一轮科技革命方兴未艾，智慧高速作为智能交通领域的新型数字基础设施，已成为世界交通强国争相加快部署的热点。以车路协同技术为主，当前国内外在智慧高速方面的推进主要关注无人驾驶、货运编队、准全天候通行、智慧化运营管控和出行诱导服务等场景功能，但总体上行业对智慧高速内涵理解不同，尚未形成统一的共识。世界各国结合新兴技术发展趋势及发展诉求，积极推进高速公路传统机电系统升级，例如开展基于多传感器融合的超视距感知、交通流运行规律挖掘及短时预测、智能主动管控、伴随式信息服务、长寿命新型道路材料、无线充电等技术研究及试点应用，加快探索智慧高速发展路径，抢占新技术融合应用和智慧高速发展的制高点。
1.1特征分析
新一代智慧高速系统的主要特征可以从数字化基础设施、融合感知体系、精细化主动管控、个性化出行服务四个方面展开。
（1）数字化基础设施
既有交通规则为人类驾驶汽车设计，不适合自动驾驶与人类驾驶混行阶段，更不适合未来大规模自动驾驶车辆行驶阶段。新一代智慧高速系统在基础设施方面将通过面向智能汽车的道路交通设计、行驶规则设计、多种传感特征及人类可识别的及基于车路协同的完全数字化、动态可更新的标志标线，智能摄像机、车道控制器，多感合一和多杆合一出入口、智能门架等基础设施，实现不仅为人类驾驶汽车服务，而且适合自动驾驶与人类驾驶混行阶段，更适合未来大规模自动驾驶车辆行驶阶段的道路交通基础设施信息化和数字化。
（2）场景化融合感知
到2035年，我国实现交通基础设施全要素、全周期数字化，协作式交通系统建成，高度自动驾驶汽车大面积商用，实现路侧感知和车侧感知融合。新一代智慧高速系统的感知体系建设，要解决传统高速感知体系分散孤立建设，感知端无法进行有效整合的问题。新一代智慧高速系统通过构建全域态势感知、全场景感知、车基+路基协同感知体系，实现为车辆提供超视距的感知能力，且通信能力不受恶劣天气环境干扰，能够在全天候条件下为智能网联车辆提供安全冗余和“全方位感知能力”。实现依托重要场景，进行视频、雷达、气象、物联等感知设备的场景化融合处理。
（3）精细化运行控制
通过新一代智慧高速系统解决高速末端管控能力差的问题。目前交通在运行控制方面不能做到微观、精确和精准的运行控制，作为下一代智慧高速系统基础设施的组成部分，通过车道级管控、单车管控，精细化实时动态管控，实现动态速度管控、车道精确控制、出入口流量智能管控、智能诱导等。基于高速公路动静态运行数据分析，对宏观及局部运行态势进行多时间尺度预测，精准识别或预判关键匝道、瓶颈路段、主流量通道，赋能动态匝道控制、路肩控制、车道控制、费率调整等主动控制策略，实现车流提前引导及管控，提升高速公路通行及事件应急处置能力，实现对重点区域场景的实时监测，对重点区域车辆进行实时安全预警，对事件进行实时响应。
（4）个性化出行服务
当前以静态交通标识、第三方地图平台为主的高速公路信息指引体系，无法满足基于高速公路动态运行形势的车道级实时指引，难以提供贴合公众出行习惯的精准服务。北斗高精度定位、知识图谱、5G远程控制等信息技术的快速成熟，将有力支持可变信息情报板-广播-手机信息-网络平台等多方式信息及时发布，进而促进伴随式信息服务加快落地，将逐步实现出行前-出行中-出行后全过程精细化引导。结合前方道路事故及拥堵信息，主动提供车道级行驶方案或引导公众从最近高速公路出口绕行；利用知识图谱，构建公众驾驶行为、出行路线等个人出行画像，提供车道级动态路线规划、动态收费、安全驾驶风险提示等伴随式个性服务。
1.2车路协同建设需求
车路协同系统就是利用无线通信技术、传感及感知技术等获取到车辆和道路的实时信息，通过云边一体化技术实现算力下沉，在边缘侧实现应用场景的处理分析，然后在车辆与车辆，车辆与基础设施，以及车辆与人之间进行信息实时共享互动，从而实现车与路的智能协同决策和控制，进而提升交通效率，提升驾驶安全，最终实现自动驾驶。
基于新一代智慧高速系统建设需求，高速公路迫切需要进一步的智慧化。主要体现在以下几个方面：
（1）当前车辆在自动化和智能化的方向演进，智慧的路与智慧的车需要协同发展。需要与车辆的自动化和智能化匹配，智慧的路需要提供道路基础设的数字化和网络化，支持车路协同；
（2）当前的业务架构过于陈旧，无法有效发挥新技术的优势，车路协同提供全新的业务架构，利用云边一体化技术实现算力、场景的下沉。有效解决车辆运行过程中的安全及效率问题，通过车路信息交互实现风险监测及预警。
（3）车路协同能够满足智慧高速末端管控需求。通过提供全量交通信息和特征感知，对车的精准动态实时认知，对车牌、车速、运行轨迹和车型等进行识别和跟踪来达到对个体的精细化识别和管理。
2.千方科技车路协同总体技术方案
2.1总体架构
千方科技的车路协同系统能够实现人、车、路、云之间的数字化信息交互，提升驾驶安全和道路通行效率，助力全息感知、协同融合、安全舒适的智慧高速公路。
图1千方科技云路车三层的车路协同总体架构
2.2关键技术
（1）云边一体化技术
智慧高速系统正在实现从信息时代基于标准ICT产品的应用整合集成走向智能物联时代基于场景的“云-边-端”全栈技术融合创新。在场景驱动的智慧高速系统中，不同场景对时延的要求不同，因此需要在 5G网络“高宽带、低延时、广连接”的核心能力下实现“云-边-端”的协同部署。通过云边一体化技术将算力和场景下沉到边缘侧，满足车路协同对低时延高可靠应用场景的需求。云边一体化技术充分发挥边缘侧的算力和近端优势，实现云边在数据、业务层面的有效整合。为车路协同提供强有力的支撑。
在事件的融合分析层面。边缘计算单元在路侧感知生成事件本地通信推送后，同时将事件发送道路车路协同平台上，对于需要跨区域融合的事件，云端平台结合事件和设备的道路拓扑关系，进行融合分析判断，形成路段级的、影响范围更广的全局事件。
算法管理层面。能够将云端算法远程部署至边缘感知计算单元，实现边缘算法可管理、可运维、可演进。车路协同平台基于云原生架构开发的远程部署能力，能够将云上训练好的事件算法远程部署至路侧的智能设备上，通过容器化部署和管理，实现边缘计算单元上的车路协同事件算法可管理、可运维、可演进。
（2）车路协同专用通信网
边缘计算节点+RSU是车路协同的基本单元，相邻单元快速互访，跨路段互访，跨省互访，需要灵活的路由调度，以保证流量最短路径，保证低时延。车路协同系统利用LTE-V技术，提供极低延时宽带无线通信。车路通信系统作为传输层的组成部分，并对传输数据的真实性进行甄别，确保车路通信系统接入的各类数据的安全性，该部分功能由系统部署在前端的各类设备协同完成。主要包括车载通信设备、路侧通信设备和边缘计算设备。车载通信设备部署在车辆内部或其他移动载体上，与路侧通信设备通过LTE-V直连通信模式（即PC5模式）实现数据交互；路侧通信设备与边缘计算设备通过高速公路光纤接入网与后台系统连接。边缘计算设备主要负责其所协同管辖范围内的多个路侧设备，辅助实现车路协同与自动驾驶体验服务。
（3）主动交通管控技术
通过车路协同系统与高速主动管控设备进行对接融合，实现异常事件下的主动交通管控。主要包括动态限速、车道管控、车道级诱导、主动安全预警、匝道限流等典型的应用场景。
车路协同端感知、计算设备能够将实时的交通态势数据进行边缘侧的分析，识别相关的预置场景，驱动相关的处置策略生成，并由车路协同的通信层进行信息播发，实现上述的典型场景。
3.应用场景
3.1主线安全通行
(1)车辆异常行为的精准感知
通过路侧智能感知设施实现对高速公路车辆异常事件的快速、精准识别。系统通过摄像头、毫米波雷达等路侧感知设备实时检测主路行车道及匝道的车辆行驶状况，融合感知节点实时分析路侧感知数据，识别车辆超速、车辆慢行、车辆停驶等状态，及时通过V2I通信（RSU）向OBU发送安全预警信息。解决如匝道场景中车辆车速较慢且汇入区域车辆视线受限，车辆汇入过程中极易引发交通事故的问题。
（2）交通异常事件的精准感知
通过路侧智能感知设施实现对高速公路交通异常事件的快速、精准识别。系统通过摄像头、毫米波雷达等路侧感知设备实时检测高速公路的交通事件信息，对交通事件的类型、位置、时间等进行实时融合感知。识别交通事故、交通拥堵等交通异常事件，及时通过V2I/V2N通信（RSU）向OBU发送事件信息。解决交通异常事件的实时感知、播发。
（3）其它交通要素的精准感知
通过车路协同感知设备、物联感知设备、气象感知设备等实现对行人、异常天气、自然灾害等的实时感知，并通过车路协同路侧通信设备进行安全预警广播。
3.2分合流区通行
高速公路汇出异常状态预警场景主要应用于高速公路出口等有车辆驶出主路，进入匝道的路段。由于车辆会在这些路段驶出主路，极易因为种种违法驾驶行为发生交通事故。典型的事故征候有：主路行驶的车辆在即将进入出口匝道时突然紧急刹车；在快速车道行驶的车辆突然穿越多条车道直接斜插往出口；车辆错过出口进行倒车或掉头逆行等情况。这些违反行车安全规范甚至违法的行为都会让高速出口区域危险系数倍增，为后方车辆带来行车安全隐患。
图2 分合流场景
该场景通过在高速公路汇出路段部署摄像头、毫米波雷达等路侧感知设备实时检测高速公路的车辆行驶状况。在该场景中，系统通过摄像头、毫米波雷达等路侧感知设备实时检测主路行车道及匝道的车辆行驶状况，融合感知节点实时分析路侧感知数据，识别车辆超速、车辆慢行、车辆停驶等状态，及时通过V2I通信（RSU）向网联车发送车辆信息。
3.3危险路段通行
通过路侧智能感知设施实现对高速公路急弯路段、长下坡、临水临崖路段的交通及车辆异常事件的精准感知。解决车辆在危险路段行驶，信息获取不及时导致的交通事故等重大事件。
图3 危险路段的典型场景
3.4准全天候通行
通过路侧气象感知设施、车辆安全诱导设施、车辆安全预警设施等，对高速公路的气象信息（如能见度、下雨、下雪）和路面路况信息（积水、积雪、薄冰）进行检测，并将检测结果发送路侧边缘计算节点进行综合分析，RSU据此生成高速公路气象和道路相关的RSI消息，并通过PC5口发布给联网车辆。RSI信息还可以通过RSU或C-V2X综合管理平台推送到远端RSU，提醒远端联网车辆提前识别前方天气和路况信息，也可以通过可变情报板，提醒非网联车辆。
3.5隧道安全通行
由于隧道出入洞口段为光线突变段，行驶通过该段时，驾驶员的视觉生理反应
需要消耗时间，产生“白洞效应”和“黑洞效应”，导致出入口附近的交通事故频
发;另一方面，由于隧道内视距受限，易引发二次事故。本项目隧道通行场景是指
车辆在通行隧道前、隧道中、隧道后的全过程安全预警及诱导场景。
通过路侧感知单元、路侧计算单元重点感知隧道入口、 隧道内、隧道出口交通状况和交通事件，通过 RSU 实现车-路通信，将融合节点生
成预警的信息通过 PC5 广播至网联车的车载终端，车辆接收后判断是否对驾驶员进行预警，并触发相应的预警。
3.6辅助自动驾驶
通过车路协同系统实现车车、车路实时交互静态以及动态的道路交通信息。依托路侧RSU单元、车载OBU、边缘计算单元以及LTE-V技术的建设，实现车车（V2V）、车路（V2I）、车云（V2N）的交通动静态信息交互。
并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车车路协同感知，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，实现伴随式的辅助驾驶。
4.应用示范
千方科技近年来不断扩大在智能网联领域的产业布局，实现从车、路、云端全系列的产品体系及解决方案，承接多项智能网方向联国家部委重点课题、重点项目，紧跟国家政策、引领行业动向，用全域交通解决方案赋能新一代智慧交通行业发展。
千方科技是首批实现V2X“三跨”“四跨”的交通企业，同时也是唯一一家通过软件加密实现“四跨”的认证企业。千方科技拥有OBU、RSU、边缘计算、云控平台等全系列车路协同产品，拥有丰富的前端感知设备体系。
近年来，公司相继完成高速公路车路协同项目二十余项，其中2021年中标的延崇高速项目是2022年冬奥会重大交通保障项目，同时也是河北省新一代国家交通控制网示范项目，该项目利用C-V2X/5G车路协同技术，提供极低延时宽带无线通信，探索路侧智能基站系统应用，开展车路信息交互、风险监测及预警、交通流监测分析等，为往来车辆提供即时精确的路面信息、车流信息等。
同时，项目的“路运一体化车路协同系统”也将为自动驾驶商业化落地提供更智能、更可靠的长距离测试环境与运营环境。借助雷达感知、三维可测实景技术、北斗卫星定位等前沿技术，延崇高速河北段可实现交通数据精确感知、采集、目标全程跟踪定位等功能，未来可支持80公里时速、L4级自动驾驶和基于蜂窝网络技术车路协同测试，以及自动驾驶队列跟驰演示。
按照交通运输部和河北省交通运输厅相关文件政策的总体部署，千方科技将结合项目难点与实际建设需要高效制定项目实施方案，为公众、2022年北京冬奥会和治理者打造出一个物联网监测全覆盖、运营开放路段车路协同、全路段特长隧道智能综合诱导、北斗卫星信号全覆盖的“智慧公路标准样板路”。
5.结语
随着智能车的发展，路的更新迭代成为必然趋势。车路协同作为5G、高精定位、大数据等新技术与智慧交通相结合的重要场景，必将在新一代智慧高速系统迭代升级中发挥重要作用。当前产业数字化正在深刻影响传统行业的转型变革，交通行业的数字化转型进入加速上升期。在智能物联时代，可通过车路协同等先进的技术，组成交通智能物联网，实现业务全流程线上化，使原本巨量、孤立的数据实现融合性采集、传输、存储与分析应用，从而推动智慧高速数据智能、业务智能。
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千方科技（002373）2022年年度董事会经营评述内容如下：一、报告期内公司所处行业情况　　公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第3号——行业信息披露》中软件与信息技术服务业的披露要求　　（一）智慧交通行业政策、发展阶段及特点　　1、智慧交通行业政策　　国家交通强国战略、新基建政策、十四五规划不断助推交通行业的数字化转型。从顶层设计到配套实施，智慧交通行业政策红利持续释放，政策需求双轮驱动助推智慧交通行业迎来持续高景气发展，ICT技术与交通基础设施互动所产生的融合科技效应，附以对数据能力的深度挖掘，带动行业效率持续提升。　　智慧交通行业的核心政策包括国家层面的数字经济政策、新基建政策、交通强国政策，以及交通部、公安部、工信部等相关部委在交通规划、交通安全及秩序管理、智能网联等方面的相关政策。这些政策主要围绕交通基础设施的扩展升级、数字化、智能化、网联化方面展开。公司是交通新基建、数字交通和低碳交通的践行者和推动者，这些方面是公司核心业务所在。　　国家层面的政策主要有《国家综合立体交通网规划纲要》和《第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，主要内容是推进交通基础设施数字化、网联化；推动新一代通信技术、人工智能等的行业应用，至 2035年，基本建成便捷顺畅、经济高效、绿色集约、智能先进、安全可靠的现代化高质量国家综合立体交通网。　　部委层面的政策主要有《综合运输服务“十四五”发展规划》、《数字交通“十四五”发展规划》、《公路“十四五”发展规划》、《交通领域科技创新中长期发展规划纲要（2021—2035年）》《交通管理科技发展规划2021-2023》以及《“十四五”信息通信行业发展规划》，主要内容是打造综合交通运输“数据大脑”，加强新一代信息技术在运输服务领域的应用，建设监测、调度、管控、应急、服务一体的智慧路网平台；提升城市交通拥堵综合治理技术水平，提高城市交通“全息感知+协同联动+动态优化+精准调控”智能化管理水平；建设新型数字化融合基础设施，推动C-V2X与5G网络、智慧交通、智慧城市等统筹建设，逐步实现重点高速公路、城市道路蜂窝车联网（C-V2X）规模覆盖。　　2、行业发展阶段及特点　　根据中国电子商务研究中心发布的报告，预计到 2025年，中国智慧交通行业市场规模将达到 3.3万亿元人民币。其中，智慧交通基础设施建设、智能驾驶、智慧城市物流等领域将成为市场的主要增长点。另外，随着5G、物联网、人工智能等新技术的广泛应用，中国智慧交通行业的市场规模将进一步扩大。　　政策推动、客户需求、技术进步使得交通行业从信息化向数字化加速转型，ICT系统从行政支撑系统向生产系统演化，数据逐渐成为核心生产要素之一，互联互通、数据要素赋能等特征促使智慧交通行业全面走向“云-边-端”一体化技术融合和全生命周期价值运营。智慧交通市场份额开始向拥有数据应用开发能力、算法能力和对行业应用有着深入理解的头部企业集中。　　（二）智能物联行业的发展阶段及特点　　智能物联（AIoT）产业作为全球现代数字经济的重要组成部分，在城市管理、工商业赋能、智慧生活等领域中发挥着重要作用。经过产业链的共同合作，AI算力成本得到快速下降，算法生态日益完善，算力供应逐渐充足，智能化渗透率不断提高，视觉智能与数据智能融合创新，多频段频谱的感知加速融合，智能物联端侧设备逐渐向边缘计算设备进化，商业价值快速涌现，行业发展空间全面打开。　　根据市场研究公司MarketsandMarkets的报告，全球智能物联市场规模预计从2020年的1,313.5亿美元增长到2025年的2,777.5亿美元，复合年增长率为16.5%。该市场的增长主要受到智能城市和工业4.0等领域的推动，以及物联网技术的不断发展和应用。其中，智能家居、智能能源、智能交通等领域或将是市场增长的主要驱动力。报告期内，技术迭代速度的加快、产品门槛不断提高、供应链紧张等趋势使得行业市场份额进一步向头部集中。从全球不同区域看，国内产业受资本、技术和需求驱动，明显领先于其他国家。更快的产品迭代速度、更好的性价比、更完善的供应链使得中国智能物联产业全球竞争力持续强化，在海外的市场份额持续提升。　　（三）人工智能行业特点及发展阶段　　以计算机视觉为核心的人工智能（AI）经历了多年的技术普及和市场拓荒之后，从感知智能开始向认知智能跃迁，并加速进入技术与产业深度融合的AI 3.0时代。我国目前智能制造行业规模约3.3万亿元，而AI技术在十大工业领域的平均渗透率在2019年尚不到9%，因此国家“十四五”规划明确提出要持续推动互联网、大数据、人工智能技术等同各产业的深度融合，人工智能进入高速发展时期。　　AI大模型在众多场景通用、泛化和规模化复制，减少对数据标注的依赖，让AI开发由作坊式转变为工业化开发的新模式，赋能金融、电力、交通、气象、物流等行业。　　　　二、报告期内公司从事的主要业务　　公司是交通新基建与数字化转型的倡导者和践行者，借助丰富的交通数据应用经验，运用人工智能赋能交通行业，满足交通出行智能化需求，提供保障数字交通安全高效运行的神经中枢解决方案。公司同时在物联领域积极开拓，深耕视图物联和视觉智能领域，完善产品能力，不仅完善交通行业解决方案，形成“云-边-端”完整链条，而且可以向其他行业和海外领域进行开拓，使AIoT产品和方案落地千行百业场景，为客户创造价值。　　公司主营业务涉及智慧交通和智能物联，大数据和人工智能等领域。各业务板块及专业领域互相支撑、互为增强，形成一个有机整体。人工智能提升智慧交通的智能属性和综合解决方案竞争力，充分发挥公司在交通及相关行业的大数据应用开发优势，形成数字交通神经中枢的服务保障能力；智慧交通业务为人工智能业务提供丰富的算法训练场景和应用扩展、为智能物联业务带来配套的解决方案；智能物联板块补强智慧交通业务的自有产品组合，带动人工智能业务的多场景扩展，具备向多行业开拓的能力。同时，各板块业务也拥有自己独立的外部客户群，互相形成交叉销售，在对外方面呈现各自板块的行业特点。　　（一）公司核心业务能力　　1、智慧交通业务　　公司智慧交通业务主要包括智慧公路、智慧交管、智慧运输、智能网联、智慧轨交、智慧民航等领域，覆盖了大交通行业的主要方面，在数据应用、算法和硬件产品等方面具备综合领先优势，并籍此构建了一个多要素互相强化的一站式技术服务体系，为客户提供从产品到解决方案、从硬件基础设施到软件智慧中枢、从云端数据到出行生态的完整服务，同时针对交通子行业的不同场景，构建了智慧路网云、智慧交管云、智慧运输云、智慧轨交云、智慧民航云、智慧停车云等多个子行业云，为客户提供包括行业应用、数据服务等多种形式的交通领域云服务。　　1.1 智慧交通的主要解决方案　　城际智慧路网解决方案，该方案聚焦高速公路及普通公路，持续推动公路资产数字化全生命周期管理，以“GIS/BIM+数字孪生+可视化采集”一张蓝图为基础，以公路基础设施“建、管、养”全生命周期管理为出发点，建设公路基础设施“管理与维护能力、故障应急响应能力、运维科学决策能力、养护科学决策能力”四大核心能力，为公路交通的各类设施设备（公路、桥梁、隧道以及关键部位的传感设备）提供标准化业务流程支撑；深入贯彻落实全面推广高速公路差异化收费的总体思路，充分利用货车大数据资源，结合优惠策略，引流车辆使用高速公路，以数据为支撑实现科学的差异化调流、降费、提效、增收。智慧路网产品及解决方案已在黑龙江、吉林、河北、四川多地落地应用，市场占有率全国领先；　　城市全域交通综合治理解决方案，该方案主要针对城市治理采用“1+7+N”业务架构，展开城市交通拥堵综合治理。即1个城市交通全时空优化智能应用平台；7大治理手段包括路网结构评估与治理、交通组织评估与治理、交通工程评估与治理、停车管理评估与治理、慢行交通评估与治理、公共交通评估与治理、科技基础设施评估与改造；N则是指涵盖医院、学校、商圈、产业园、交通枢纽在内的城市交通治理多个场景。目前，方案已应用于杭州滨江区全域交通综合治理、北京中关村西区综合交通治理、北京CBD交通优化等案例中；　　城市静态交通治理一体化解决方案，该方案融合动静态交通数据，将多业态停车场进行联网管控，依托“云+停车”建设理念，实现对城市停车的全场景覆盖、全技术整合、动静态结合、全生命周期运营的产业链重构，真正实现城市停车的智能化、数字化升级改造。该方案已在天津南开区等地落地；智慧运输解决方案，该方案持续推进在交通运行协调中心（TOCC）、综合执法、智慧枢纽、智慧水运、重点营运车辆监管与服务、安全生产监管等领域的业务积累，实现TOCC3.0、区县交通运输综合信息平台、综合执法、智慧水运、公路建管养（含四好农村路）综合管理等领域创新升级。重点打造全价值链交通运输数字底座，在交通基础设施环境和交通物联感知环境的基础上，形成“大数据平台+数据智库+数据呈现”的数据中台，覆盖交通事件、视频融合、通信调度等各项支撑引擎的技术中台，实现产品化积累，形成全价值链底座，支撑上层业务实现；构建全业务领域交通场景中心，创新性提出危货运输全链条监管、重大活动交通运输保障、多网融合等多跨场景，在众多城市智慧交通中进行了创新应用。智慧运输产品及解决方案已覆盖全国三分之一以上省级、多个省会级和地市级城市，在成都、昆明、惠州、肇庆、宣城、遵义等地落地应用，市场占有率全国领先；　　双智路口解决方案，公司推出了新一代城市交通基础设施“鲲巢-双智路口”，该方案由一套基础设施、一个开放平台、多元生态应用组成。鲲巢-OS打通云边端物理界限，向智能网联与智慧城市各领域应用提供AI智能、数据智能、业务智能、数字孪生底座等支撑能力，具备深度解耦、业务智能、软件定义、云边协同四大特征。由生态伙伴共建智能路口基础设施，以开放平台作为基础设施与行业应用的桥梁，通过应用赋能推动智能网联与智慧城市(交通)协同发展。鲲巢开放平台具备六大基础应用，包括数字孪生、信号控制、信号优化、运行评价、车路协同、视觉智能，可以满足智能网联和城市交通管理核心业务需求。该方案在2022年北京望京区域交通综合治理项目中推广复制；　　智能网联解决方案，该方案依托公司“云-边-端”一体协同的业务架构，将云边端协同计算、AI、知识图谱、数字孪生等技术和能力与智能网联应用深度融合，结合公司在智能网联侧的完整产品链，从顶层设计出发，通过按需部署C-V2X网络、路侧单元和智能交通信号灯等基础设施，打造以路口全息感知能力为基础，涵盖云智能、边缘智能、端智能在内的一体化的智能网联解决方案，支撑城市和高速核心业务场景。千方科技作为北京市高级别自动驾驶示范区的重点建设单位，按照全线支持L4及以上高级别自动驾驶汽车示范应用为目标，目前在北京市朝阳区望京区域交通综合治理工程（第二标段）、北京市北斗融合创新应用示范项目、红莲湖车路协同云控平台项目等多个项中落地实施；　　交通安全事故预防治理解决方案，该方案结充分发挥“大数据+交通工程”的综合治理理念，融合千方科技独有的重货定位数据和全国公路路网数据，构建大数据条件下的交通安全治理业务智库，围绕“人-车-路-环境-企业”为安全责任主体进行全要素安全评价指标体系构建，运用大数据和机器学习算法进行安全事故成因分析、评价和治理，为交通安全的精准预警防控提供科学的决策依据和技术手段，催化数据赋能、整体智治，实现管理向治理的提升，最终实现服务于城市道路、农村道路、高速道路的交通安全事故预防和减量控大。该解决方案在杭州瓜沥镇农村道路安全综合治理项目、陕西榆林市重货安全监管项目、苏州重货安全研判项目上实现快速复制和推广；　　交通情指勤督业务智库解决方案，该方案面向交通情报研判、指挥调度、勤务管理和警务监督等核心业务，围绕着警情和情报事件的处置业务展开，实现指挥中心对交通资源、警员和事件的一体化呈现、监测、控制、调度和处置业务的综合管理和智能提升。该方案已成功应用于 2022年北京冬奥交通保障等项目；　　1.2 智慧交通的主要产品　　公司拥有全系列智慧交通专属产品，包括：1）双智路口核心硬件产品边缘智能体、鲲巢-双智路口云控平台；2）城市智能路口所涉及的电警卡口、雷达，信号控制类的经济型、城市型、AI型交通信号机，实时处理各类路口信息的边缘计算体等；3）智能网联系列的V2X RSU、OBU及云控平台；4）交通运输方面的非现场执法的治理超载类产品、交通流量调查产品；5）高速公路计费产品等等。　　2、智能物联业务　　公司依靠自身在智能物联产品、大数据平台、视频AI和业务知识的能力优势，沿着“双智”融合发展的战略方向，为城市管理与治理、城市公共服务行业的客户提供智慧城市新基建的产品供应与服务。　　公司智能物联全系产品遵循可视智慧物联架构，包括物联-边端感知、智慧-云计算和可视-显控及会议三大体系产品，其中物联-边端产品体系包括视频物联、雷视、智慧通道和储能四大产品族；智慧-云计算产品体系包括IaaS（存储计算及网络）、PaaS（管理平台及安全）和SaaS（业务软件）三大产品族；可视-显控及会议产品体系包括显控、会议两大产品族，一共形成三大体系、九大产品族。九大产品族中的储能、会议（含会议终端、会议大屏）为2022年新增产品族，整体产品体系组成图如下：　　2.1 视频-边端物联产品族　　核心是摄像机产品，基于智能物联前端环境感知与信息提取，布局了固定摄像机、高速球机、热成像相机等产品体系，具有全景、警戒、全彩、星光、双摄联动等多个系列，不断拓展前端产品在低照环境下的彩色夜视表现，充分发挥前端相机的环境感知能力，信息提取能力，节点快速反应能力，同时在后端NVR网络视频录像机方面，发布了系列化的高解码，大带宽等产品。　　雷视产品以AIoT相关技术为基础，以雷达技术与视频技术融合为核心，通过雷视融合产品与解决方案，服务于智慧交管、车路协同、智能安防、数字家庭、数字办公、数字新零售等领域，为各行各业数字化转型提供服务。多款新产品包括室内人存检测雷达、人体监测雷达、350米雷视抓拍取证一体机、安全预警一体机、雷视微卡口和周界雷视声光警戒柱等，为平安城市、智慧社区、数字办公等多场景应用拓展提供标准解决方案。　　智慧通道产品族聚焦AI和生物识别技术在通道类场景的融合应用产品研发。2022年推出城市停车解决方案，利用全视频检测加后端云端平台数据治理的模式，相比传统的地磁方案提升了路侧停车管理效率，其中业内领先的高位摄像机微云台技术，减少了系统调试时间，提升了系统部署效率。典型的案例是在甘肃的陇南地区，大规模部署了宇视的高位视频检测相机。　　储能产品是宇视科技 2022年全新发布的产品族，面向个人及家庭用户场景，逐步开发和导入便携储能及家庭储能两大产品系列。便携储能产品适用于户外露营，摄影航拍，自驾旅游，房车伴侣，野外垂钓，户外直播，移动办公，户外作业，应急备用等多种使用场景。在家庭储能领域，聚焦欧洲市场，在欧洲投放了B10一体机产品，以15年运行时长为标杆设计的产品；同时在考虑海外安装成本高的产品痛点，推出了安装成本最低的一体机解决方案。　　2.2 智慧-云计算产品族　　2.2.1 IaaS（存储计算及网络）产品族　　1）存储产品：　　公司的存储类产品包括数据中心存储和消费级存储。数据中心存储包括通用存储和视图存储等，通用存储设备又分为网络存储设备和通用分布式云存储设备两类。网络存储设备是公司为各类数据存储方案量身定制的具备极高性价比的新一代存储产品。通用分布式云存储设备是公司新推出的全新一代可以大规模横向扩展的分布式云存储产品。视图存储系列产品是针对智能物联行业大规模集中式或分布式存储需求而推出的产品，提供存储虚拟化管理功能，将所有存储节点空间合并成一个存储虚拟池，对外提供海量存储空间管理。消费级存储包括家庭NAS、TF卡和SSD存储，采用业界顶级芯片颗粒，具备更可靠的数据存储能力和更长的使用寿命。　　2）计算产品：　　a）通用计算：　　可根据各个行业的不同客户关键需求，进而打造的高性能、高可靠、高可用、低功耗、可扩展的通用计算产品，支持X86和ARM架构，支持硬件模块化解耦，满足各类软件的要求。　　b）智能计算：　　具备高性能的自研GPU处理器卡，同时兼容国内外主流的人工智能GPU芯片，通过扩展槽达到单机百上千T以上存储能力的整形计算能力；同时能够配合多种深度学习视觉分析算法，为各行业全局解决方案的智能计算提供更加强有力的支持。　　智能计算系列服务器产品具备并行计算模式，为互联网、金融、通信、交通等各类基于智能 AI计算技术的行业提供包含视频、图片、物联网等多种数据的智能分析计算需求。　　3）网络产品：　　网络产品款型丰富，2022年从无线网桥到百/千/万兆交换机到高性能交换机，从接入、汇聚到核心交换机，从非网管到网管交换机均做了款型补全，同时推出工业交换机和分销交换机给用户丰富的选择，适用于各种办公网络、工业网络、数据中心网络以及视频监控等场景的应用的组网。　　2.2.2 PaaS（管理平台及网络）产品族　　1）管理平台产品　　管理平台以IMOS多媒体操作系统为基础，推出业界领先的物联感知平台、视图计算产品、数据智能产品、开放云服务平台等分布式产品，以及符合中小企业场景的各类边缘计算一体机产品。　　物联感知平台通过微服务和去中心的架构设计，实现了从百万路到千万路物联网终端接入能力的升级。视图计算产品推出新一代昆仑五，单节点支持并发 1500多路摄像机的高性能视频分析。数据智能产品通过数据智能开放服务架构，实现了数据接入和上层业务的低代码开发，通过图形化配置即可进行业务数据的接入、集成、加工和应用开发。开放云服务平台以宇视云为基础，合作伙伴和客户无需自建平台，即可享受千万级设备接入、云平台专人运维的服务，为SaaS赋能视频和智能业务能力，进行桌面和移动端的应用开发。　　边缘计算一体机具备高性价比、部署快、易使用、免维护的特点，支持通过集群方式进行规模的连续扩展，保护已有设备投资。　　2）安全产品　　安全产品主要专注视在频安全领域，目前已经获得国家信息安全中心、公安部检测机构等权威机构认证以及超过3050多项安全创新专利，并首批获得GB35114证书。　　2.2.3 SaaS（业务软件）产品族　　公司业软产品以集成化、可视化、用户化为目标，依托于全域汇聚、时空调度、流程调度及业务深度定制能力，打造数字孪生平台、视频融合赋能平台、数字化营销平台、安防集成平台、视图综合应用平台5大业务应用平台，实现贴合场景的各类数据联动和业务闭环。同时提供需求分析、设计开发、实施交付的全流程保障服务，服务于园区、医疗、高校、机场、高速等各类行业场景。　　2.3显控及会议产品族　　2.3.1 显控产品族　　1）LED产品：　　涵盖从高端微间距、COB产品到低端渠道产品，从室内小间距到室外大间距的全系列LED产品。2022年推出洞庭二代机电平台，全线兼容COB、SMD封装，兼容固装、快装等安装使用方式。箱体更轻薄，占用空间更小，可实现标准1080P、4K、8K电视墙拼装，采用节能设计方案，高效绿色节能，采用优质硬件，搭配 UNIcolor图像处理技术，实现优质显示效果，画面细腻逼真，对比度最高可达23000:1。　　2）LCD产品：　　涵盖拼接屏、监视器、信息发布屏等多类液晶显示产品，同时各类产品形态丰富，各尺寸、拼缝、亮度、分辨率布局齐全。2022年推出55寸1.7mm 4K拼接屏，开启小拼缝4K超高清显示时代，具备拼缝补偿、智能防灼、蓝光护眼、科学上电等多种软件功能以及丰富的业务接口，可满足多场景显示需求。　　3）屏控产品：　　基于业内领先的编解码技术，以解码器、拼接处理器、视频综合平台、分布式拼控及KVM坐席管理系统等产品为媒介，以高清、无损、高同步、低延时为标准，致力于还原最完美、最真实的画面。可满足用户中高端指挥中心/数据中心、媒体娱乐、会议展厅、百城千屏等多场景下的无缝拼接显示需求。2022年推出分布式拼控及KVM坐席管理系统，打破了传统的集中式设备形态，兼具解码类和拼控类产品功能和应用特性，将编解码技术应用到极致。　　2.3.2 会议产品族　　专注于开放式的硬件平台，会议产品族是宇视科技2022年全新发布的产品族，如 InstaHub系列会议平板，集4K显示、触控和音视频会议功能于一身，搭载 Android、Windows双系统，可满足演示、书写、协作和远程会议等需求。　　3、核心专业能力　　3.1 完整的交通应用场景及完备的技术产品体系优势　　公司交通业务全面覆盖交通出行的各个方面，包括公路、城市道路、轨道交通、航空、自动驾驶等领域拥有行业最为完整的交通场景实施经验，能够打通各类交通场景和数据，具备完整的解决方案，核心软件、硬件及算法完备齐全，研发能力突出，在行业生态趋于集中的背景下愈显优势。　　公司综合运用现代通行技术、信息技术、计算机技术、导航定位技术、图像分析技术、数据处理分析技术等，将交通系统所涉及到的人、车、道路及环境有机地结合在一起，并通过整合交通行业全业务域、全要素数据，在数据层面构建融合、治理、分析及 GIS应用的全栈技术体系，打造了面向交通全行业的智能数据中台，对外提供覆盖流量、拥堵、事件、天气等多维度的全国公路网运行“一张图”动态感知及监测能力，实现交通数据的标准化、智能化，规范化，充分挖掘数据资产价值，将数据变为真正的生产要素，直接助力客户生产力提高。　　公司以丰富交通大数据生态为基础，不断完善公路网运行管理与服务平台产品，以平台产品+数据运营服务、SaaS平台服务、数据分析服务等多种模式向客户提供服务。以平台产品+数据运营服务模式，在辽宁、吉林、成都等地项目中成功应用；以 SaaS平台服务模式在江西、新疆等地项目中成功应用；以数据分析服务模式在河南等地项目中成功应用。同时，公司还拓展了规划、咨询等交通以外业务场景。　　交通大数据提供从基础的数据接入、存储、计算到数据的集成管理、元数据管理、数据质量管理、数据共享管理、数据标准管理、数据治理等全生命周期管理。面向TOCC、智慧公路、智慧交管、智慧停车、智慧机场等细分行业提供数据的分析、预测、挖掘可视化等数据服务，实现了全域交通业务的“可测、可控、可进化”。　　3.2 基于场景、价值导向的一流AI算法能力　　基于公司所拥有的智慧交通、智能物联等广阔场景，不断训练和迭代行业领先的AI算法，为客户创造价值，在ReID、KITTI、ICDAR等十余项重要国际算法和数据集比赛中荣获冠军，同时打造开放的BrePaaS平台，结合全自研的BreSuite产品引擎和BreService服务引擎，流水线化生成和迭代各类场景的针对性算法，快速赋能业务领域。　　公司为AI 3.0时代构建了AI人工智能“1+2”技术栈—BrePaaS平台+BreSuite一站式AI产品化引擎和BreService全流程AI服务引擎。BrePaaS平台基于在交通行业和物联行业十余年的AI技术积累，以理解大量产业的低数据量和碎片化的场景为核心，打造AI人工智能的快速响应，快速部署和快速迭代。　　AI “1+2”技术栈　　快速向不同行业多场景扩展：凭借历史积累的场景提炼能力、自研的轻量化一站式 AI产品化引擎，迅速切入多个碎片场景并迅速、有效的提炼、迭代高精度识别的 AI算法，如在安全生产过程中检测员工佩戴安全帽、工作服、区域入侵、裸手检测、人车分流等 20余种行为事件。此外，公司在智慧煤矿、智慧石化、智慧电力、3C、粮油等领域，深入细分场景，通过创新性的产品和快速生成及部署的算法，为制造企业降本增效提供动能。截止2022年末已推出包括100+AI训练学习算法、200+预训练模型、900+行业算法，分布在交通事件检测、智慧车站、园区安全管理、智慧矿山、工业安全生产等诸多领域。　　3.3 “云边端”统一技术架构的操作系统，以软件定义场景需求　　3.3.1 云边端统一的交通云操作体系，实现软件定义交通基础设施　　公司于2020年全面启动技术架构转型升级，推出了千方交通行业云及行业OS，坚持基于场景的“云-边-端”全栈式技术融合创新战略，为客户提供低成本的全生命周期、全业务链应用服务能力。自 2021年起，千方行业云及行业OS在交通管理、交通运输、高速路网、民航等领域全面战略落地，实现了应用、算法及数据在中心云侧及边缘计算侧、端设备侧的统一调度编排、按需分发、按场景驱动，实现软件定义基础设施；并通过体系贯通持续提升开发能力、节省开发成本、提高开发效率、构建了面向交通行业未来的技术核心能力。　　云-边-端技术架构　　基于云-边-端统一架构体系打造的千方交通aPaaS平台通过对物联网平台、统一认证权限、流程引擎、规则引擎、三维地图、视频平台、大数据平台等核心技术中台的研发及打磨，完成了千方科技智慧交通在设备接入能力、用户及权限配置、流程设置编排、数据及API规则编排、地图管理及物体编辑、视频接入处理、交通行业业务指标库、主题库等领域的积累及沉淀，有力支撑了核心能力的多项目复用、提升前端开发及整体项目交付速度、降低交付成本。　　3.3.2 云边端统一架构的智能物联IMOS平台支撑视频智能多场景快速部署　　公司智能物联业务自成立以来，不断迭代自己全系产品软件系统的统一调度平台，并于2021年公司发布 IMOS 10.0版本，2022年开始规模应用。围绕去中心化理念，针对云平台、边缘计算、终端三大类产品的特点进行二次设计及深度优化，其核心逻辑架构图如下：　　IMOS 10.0技术架构　　IMOS 10.0采用微服务及容器技术，实现软件模块在横向及纵向上的充分解耦，保证每个子模块都能稳定、充分的向前演进，在产品适应方面更具弹性。在云平台方面，通过不同模块组合，采用类似积木搭建的方式快速实现新的功能组件。在大规模部署环境下，任何组件都能够实现分布式集群部署及故障迁移，保证业务的高可靠及连续性。在边缘计算方面，通过容器技术实现硬件资源的集约化利用，推出符合客户场景的不同算力的一体机。在终端方面，提供开放容器环境，可以灵活、快速的部署公司与三方客户的智能算法，实现算法场景的自定义。　　3.4 完备的硬件产品研发能力　　公司拥有全系列智慧交通专属硬件产品，包括感知传输端的视频及雷达产品、ETC全线产品、电子车牌全系产品、V2X全线产品，控制侧的信号机/信控系统，边缘计算方面的ECU边侧计算单元、MEC边端智能体、5G V-Box（汽车智能辅助驾驶）等。公司对智慧交通场景的深刻理解，有助于公司更好的把握新产品推出的时机以及对产品功能的快速迭代。　　公司的智能物联业务在多种技术创新融合、研发立本、精工制造及供应链的强大支撑体系下，每年可销售的物联硬件产品型号达到 17,000多种。智能物联侧产品布局涵盖视频采集、传输、存储、计算和管理端到端解决方案产品，公司不断从全光谱技术维度拓展前端产品系列，从可见光视频采集扩展到热成像、雷达、雷视多维融合感知技术，此外，公司不断从应用维度丰富产品种类，持续布局LCD/LED各类显示终端、智慧通道产品、交通雷达、康养雷达，新增会议系统和便携式储能产品。产品厚度从中高端行业类产品方案延伸到面向下层渠道市场TOB/TOC产品方案。　　（二）公司主营业务经营模式　　1、研发+生产+销售的产品销售模式　　在该业务模式下，公司在收到市场需求后进行分析，根据销售或客户预测及研发投入做出产品开发决策，并根据市场反馈情况对已有产品进行优化改进，之后进行量产和向客户直接销售。公司旗下智慧交通板块及智能物联板块的软硬件销售、通过共同控制实体进行的汽车电子业务都采用该业务模式进行经营。在该业务模式中的生产部分，公司采用“自主生产＋外协加工”模式，根据不同产品的预计销售量、产品复杂度等决定是自主生产还是委外加工，以此来柔性控制产能。在智能物联业务中，该类业务模式主要应用在公司的EBG和海外业务板块，销售体系主要依靠国内两级分销架构和海外多渠道多层次的立体分销网络进行。在汽车电子业务中，产品量产前通常有客户的“定点”环节，以保障销量和前期研发投入的回收。　　2、咨询/设计+研发+交付的行业解决方案类经营模式　　在该类业务模式下，公司对客户需求进行前期的深入调研和问题分析，然后出具专业、精准的解决方案，并集合自身的算法能力、数据能力、平台能力、应用软件、端侧硬件以及外协部分产品和能力，为客户进行一体化解决方案交付，提供从需求提交、方案咨询、勘测设计、产品研发、生产、销售到交付、售后、运维的全流程全生命周期服务。　　公司在智慧交通大型建设项目领域、智能物联针对部分PBG板块和大行业服务及智慧园区等特定场景服务领域、AI业务针对某些细分行业服务时，采用此种解决方案销售模式。在此类解决方案提供业务模式下，公司基本全部采用直销和准直销的模式进行销售。　　3、运营类业务经营模式　　在部分静态交通、城市信号配时优化、城市新基础设施管理等领域，公司自身或联合当地基础设施拥有者以合资合作模式，借助公司自主研发的静态交通云平台、交通信号优化管理云平台、基于物联感知的城市交通基础设施运营平台等，提供针对各类新型融合型城市基础设施的运营服务，定期直接向B端客户或者交通设施拥有者收取运营费用，间接向C端用户收取费用，即为S2B2C模式。　　另外在车联网领域，公司旗下共同控制实体联陆智能利用自己车联网硬件的前装客户优势，通过自研车队管理系统、数字化商砼管理系统等云平台为客户提供经营管理工具和运营服务。　　　　三、核心竞争力分析　　（一）品牌优势和行业影响力　　公司是交通新基建与交通大数据服务商，为国内智慧交通行业龙头企业，在智慧高速、智慧交管、智慧交运等领域拥有综合领先的市场份额，持有多项行业内一级和三甲资质，是国家高新技术企业、国家企业技术中心、国家技术创新示范企业，拥有交通运输部“智能交通技术与设备行业研发中心”，北京市发改委“基于互联网平台的综合交通服务与技术北京市工程实验室”、北京市发改委“车路协同自动驾驶北京市工程研究中心”等行业研发平台，多次荣获国家技术发明二等奖、省部级特等奖。　　公司全资子公司宇视科技是国内智能物联行业的前三甲企业，在全球范围内名列第四，具备领先的自研算法能力，在多项国际顶级算法竞赛中拔得头筹，机场等安全防控要求等级极高的细分赛道拥有领先的市场份额，是国家知识产权示范企业、国家高新技术企业、国家企业技术中心、国家级博士后工作站、浙江省创新型领军企业，多次荣获国家科技进步二等奖，2022年获得第二十三届中国专利金奖、美国IDEA设计奖、浙江省科学技术进步一等奖、杭州市人民政府质量奖。　　此外，公司旗下厦门盘天、冠华天视、联陆智能等都分别在交通运输综合执法、轨道PIS系统、车联网前装硬件等细分赛道拥有丰富经验，完善并补强公司在交通领域的综合服务能力。　　（二）前瞻性的研发体系　　公司一贯重视技术创新对企业发展的重要意义，公司多年坚持技术创新及研发投入力度，在北京、杭州、天津、武汉、济南、西安、成都、重庆、兰州、郑州、广州、深圳等十数个城市形成了三院五所八中心、明确分工而又互相支撑和备份的完整研发体系，技术人员占总员工比一直保持在50%左右，多年来在多项关键技术能力上取得持续突破，专利、软件著作权、重大专项课题等研发成果显著。公司基于集成产品开发模式（IPD），在算法、数据、操作系统等方面形成持续迭代的领先闭环，在交通、物联、人工智能边侧智能、车联网前装硬件等板块不断推出性能优越、引领行业的新产品及解决方案。　　在智慧交通和智能网联领域，公司利用研发优势和对行业趋势的研判，在 2022年引领性地将智能路口解决方案升级为 2.0版本，以智能网联与智慧城市协同建设、发展为理念，打造立足现在、面向未来的创新型解决方案，既服务于智慧交管现有需求，又能无缝对接智能驾驶时代来临后相应的交互需求。　　在智能物联领域，公司基于集成产品开发（Integrated Product Development, 简称IPD）模式、理念与方法，进行战略的制定和部署工作，并结合行业小快灵的特点，形成适合行业特点的U-IPD流程，兼顾质量与速度。　　在人工智能算法领域，搭建了全能力、全链条的集开放 AI PaaS平台“BrePaaS”、AI产品化引擎“BreSuite”和AI服务引擎“BreService”的“1+2”全景AI技术栈，形成了基于深度学习的模型训练与数据生产技术为核心的人工智能全链路输出能力，实现流水线式的算法快速生成，为用户碎片化场景需求匹配最准确算法，降低传统深度学习模型对大量样本的依赖，减少模型参数量，同时保证算法指标稳定，降低用户对算法实现的总拥有成本。　　至2022年12月31日，公司累计获得国家及省级科技类（未包含品牌荣誉类）奖项30项，承担了国家省部级重大专项59项，累计申请专利4269项，其中发明专利 3264 项，拥有软件著作权1602项。　　（三）全国性营销网络及全球渠道覆盖　　公司深耕大交通行业多年，拥有健全的营销服务网络，公司在全国各区域、省份和核心城市设有大区、办事处及分支机构，为本地客户提供及时快捷的本地化服务；同时与重点地区的交投集团、高速公路集团、地方交通产业平台、地方数字产业平台等成立合资公司，共同经营当地市场，如黑龙江、吉林、甘肃、山东、山西、湖北、大理、南通等地。各地办事处以及合资公司的贴身服务，附以公司持续深耕的理念、平台型产品的高切换成本等特点，为公司提供了很好的客户粘性和订单连续性。　　在智能物联领域，聚焦公共服务领域用户、企业用户、运营商用户等目标市场，目前在国内市场已形成六个片区、三个代表处、三个事业群、三个事业部的市场布局。国际市场方面，公司在欧洲、东南亚、美洲等区域多个国家建立分支机构，并通过多级渠道覆盖约150多个国家和地区。　　（四）完备的供应链支撑和先进的柔性制造体系　　公司的供应链保障主要体现在智能物联板块和汽车电子板块，在面对外部环境的不确定性与流量产品快速上量的形势下，供应链组织通过数智化变革，有效提升组织运营效率，保障客户项目的及时交付，提升组织运营利润，体现了公司供应链体系的韧性和强度以及数智化变革成效。　　以“智造、准交、协同、有效”为基础理念打造全球智能制造基地，运用TOC管理思想（价值流、优先级、齐套管理、控制投料）,自研计划订单交付系统（PODS），实现各业务流优先级动态一致，资源自动分配和生产按序加工。同时，以先进的数字化技术(AGV自动化搬运小车、RPA数字机器人、DW/BI数仓及可视化)，实现搬运动作自动化、订单信息传递自动化及全局运营可视化.从信息化、数字化、智能化的角度打造敏捷、高效、可靠的供应链交付能力。　　公司全面打造智能化生产基地，以独有的“齐套拉式生产管理体系”，打造敏捷柔性化生产能力。同时，SMT车间配备世界领先设备，运用“高精度、高速度、高柔性”的设备特点，完成千万量级高质量单板生产。整机车间通过技术突破与革新，实现AGV搬运自动化、镜头调焦自动化（清晰度判断、自动点胶、自动固化）、多通道功能测试集成化自动化（16通道，自动扫码，自动测试判断）、多通道图像测试自动化（4通道，自动测试判断）、工单工艺信息集成可视化，灵活应对多品种、大/小批量产品加工。　　在质量管理体系上，公司自建SFC/MES生产管理系统，构建全栈式物料追溯体系，实现从原材料供应到成品交付全链条的追溯保障。同时，公司独创CCA质量体系（CCA：凡事有清单（Checklist）、凡事有检查（Check）、凡事有防呆（Automation）），带动全员参与质量管理，并对生产问题与流程进行优化，质量管理体系水准处于行业领先水平。　　在物流仓储上，公司设立两大国内区域物流中心(北京、新疆)，两大海外物流区域中心(美国、荷兰)，通过 WMS、DMS、ERP等系统，建立快、准、成本最优的库存管理体系，实现全流程智能化管理，运营成本处于行业领先水平。自主运营的物流公众号，集成公司内外物流信息，实现内外部统一物流查询可视化，与客户及时共享到货信息。　　供应链会坚持以智造、准交为组织目标，通过持续奋斗与技术革新，打造高效、稳定的供应交付能力，持续为客户提供高质量服务。　　（五）完善的人才梯队建设　　公司秉承着“人才管理是核心竞争力”的人力资源理念，全方位发掘和培养人才，始终把人才的发展和管理作为组织发展与战略目标实现的重要支撑。通过打造完善的人才梯队，激发员工内驱力和组织活力，实现员工自我价值与事业成就感的双重提升，营造持续学习、保持竞争的组织氛围。　　同时，公司建立绩效管理机制，强化基于贡献的价值导向，逐步形成自我约束、自我激励的机制，推动落实公司的业务发展战略。公司秉承“以价值创造者为本”的理念，持续夯实人力资源体系机制，通过人才的选、育、用、留和企业文化建设等工作，不断激发员工工作内驱力、激活组织价值创造活力，积极推动组织变革，促进价值链持续正向循环，支持公司战略发展。　　　　四、主营业务分析　　1、概述　　2022年，中国经济以“十四五”规划为大局发展新坐标（603040），积极打造以数字经济为核心的经济发展新格局。公司以完整的研发体系和持续的研发投入为抓手，以多年行业积淀为基石，积极赋能布局数字经济产业，在智慧交通及智能物联等领域持续发力。　　报告期内，公司实现营业总收入 70.03亿元，同比下降31.88%；实现归属于上市公司股东的净利润-4.83亿元，同比下降166.65%，归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-2.76亿元，同比下降143.73%。主要系经济下行公司业务开展不畅，收入下降致使毛利额减少 8.56亿元，以及市场波动导致公司持有其他公司股权的公允价值变动较2021年同期下降3.89亿元所致。　　公司智慧交通业务（剔除子公司视频产品贡献）实现营业总收入 18.75亿元，同比下降 55.67%。其中城际交通业务实现收入8.60亿元，占智慧交通业务收入比45.87%；城市交通业务实现收入9.37亿元，占智慧交通业务收入比49.96%；其他业务实现收入 0.78亿元，占智慧交通业务收入比4.17%。智能物联业务（包括部分物联产品在智慧交通领域的销售）实现收入 51.28亿元，同比下降 15.24%。智慧交通与智能物联协同加强，产品销售收入比重由65.61%增加至75.67%。　　1.1云边端一体化增强全域交通控制力　　智慧交通是千方科技历史发展中最核心的领域之一，2022年，公司依托交通运输部及地方政府“十四五”发展规划，紧跟交通强国、交通新基建的决策部署，以数据优势为基础，以技术优势为支撑，以经验优势为保障，构建智慧交通运输云智能体系，升级业务应用创新服务能力，加速实现对全业务场景赋能。　　1.1.1 城际交通领域稳扎稳打　　在城际交通领域，持续推动公路资产数字化“建、管、养、运、服”的全生命周期管理，以“GIS/BIM+数字孪生+可视化采集”一张蓝图为基础，不断丰富大数据资源和AI模型算法，实现对核心基础设施建设的科学化管理。对在役设施状态的公路基础设施提供持续性监测以及健康状态的评估等功能并深入贯彻落实全面推广高速公路差异化收费的总体思路，充分利用大数据资源，结合路网结构及运行特点等因素，通过分析测算、辅助实施、效果评估等手段，以数据为支撑实现科学的差异化调流、降费、提效、增收。　　报告期内，公司实现了吉林智慧高速示范工程、延崇智慧高速、等项目的顺利交付，成功中标秦唐高速智慧交通等项目，继续在智慧路网领域保持领先者位置。　　1.1.2 城市交通领域持续深耕　　1.1.2.1 智慧交管领域　　公司遵循“云-边-端”一体协同的业务架构，打造了以道路全息感知能力为基础,涵盖云智能、边缘智能、端智能在内的一体化的智能路口硬件和云控业务平台，以软件定义交通基础设施的方式建设面向未来可平滑升级的新模式智能路口，向城市交通治理的业务数字化和智能化迈进。该平台通过高精度地图技术、AI智能算法、大算力芯片、边缘计算技术拟合多源交通大数据资源，建立高精度、多维度模型算法，实现路口“全方向、全天候、全要素”的全域数字化，为交通管理信息互联提供数据源头，为隐患排查、交通安全、交通信号优化、交通组织优化等深度治理奠定数据基础,让每个路口都具备全息感知、孪生再现和智能管控能力，使城市智能交通管理体系实现分布与集中相结合，增强城市交通管理的管控效能。　　报告期内，公司推出自主研发的AI信号机和双智路口边缘智能体，AI信号机集感知、优化、控制、评价于一体，“看”得全、“算”得准、“指”得稳，助力打造智能路口、带动路网最优、提高道路通行效率。双智路口边缘智能体融合各类智慧交通设备数据，构建自我认知的智能决策模型，将更多的系统计算能力，分布且下沉到边缘侧，使交通系统从感知到控制执行的闭环周期变得更短，实现数字孪生、视觉智能、信号优化、运行评价、信号控制、车路协同等多类智慧应用，满足城市交通管理核心业务诉求，同时支撑智慧高速和智能网联业务。　　全域交通解决方案和云边端智能路口产品的发布，公司凭借此优势产品、能力和经验，接连促成北京朝阳、江西南昌、雄安、山西大同等多地的智慧交管项目中标，有效增强了公司的全域交通控制力和核心竞争力，实现智慧交管领域的年度营收显著提升。同时，公司继续加大创新研发投入，面向城市交通管理领域的交通组织优化、智能路口、安全管控等方面，新增多个产品立项，并进入产品开发阶段。　　1.1.2.2 智慧交运领域　　公司继续推进在交通运行协调中心（TOCC）、综合执法、智慧枢纽、智慧水运、重点营运车辆监管与服务、安全生产监管等领域的业务积累，实现TOCC3.0、区县交通运输综合信息平台、综合执法、智慧水运、公路建管养（含四好农村路）综合管理等领域创新升级。重点打造全价值链交通运输数字底座，在交通基础设施环境和交通物联感知环境的基础上，形成“大数据平台+数据智库+数据呈现”的数据中台，覆盖交通事件、视频融合、通信调度等各项支撑引擎的技术中台，实现产品化积累，形成全价值链底座，支撑上层业务实现；构建全业务领域交通场景中心，以解决问题为目标增加场景应用。　　报告期内，公司实现了宣城TOCC、遵义TOCC、常德TOCC、众多市县非现场执法等项目的顺利交付，成功中标贵州、潜山、威远、汤阴等众多交通运输类项目，同时实现了西藏、吉林、肇庆、深圳等地运营运维类项目签约，为客户提供可持续性服务并创造量化效益，继续保持城市级智慧交通的引领地位。　　1.2智能物联业务渠道下沉，赋能百业　　随着数字经济的蓬勃发展，为了更好地服务标准品业务市场，公司坚决落实地市下沉策略，目前已部署城市代表近300人，通过亲民品牌“阿宇”在全国330余个地市和区县开辟了新赛道。目前全国有一级经销商400+，各类工程合作伙伴10,000+；公司会坚持下沉到区县、乡镇、村、家庭。全球部署区域维修及配件中心23个。报告期内，公司实现了机场、奥运高速、天津航运、医院等多场景落地。在AI算法基础能力建设方面，致力于提供轻量级AI技术栈，实现产业AI深度融合。除智慧交通和智能物联场景外，实现规模性外拓，报告期内在多个细分子行业实现应用。安全生产领域在山东、河南、河北、陕西、四川、浙江等多个省份实现项目落地，在山东16个地级市部署边缘和中心AI视觉安全监管设备，为化工安全生产保驾护航。新能源汽车领域依托“快、灵、轻”的轻量级AI技术栈，帮助新能源汽车充电站运营者有效分配设备资源，引领管理模式的升级优化和安全巡检。在乡村振兴领域，运用数字技术、综合集成大数据，帮助提高农村社会综合治理精细化、现代化水平。推动“互联网+社区”向农村延伸，提高村级综合服务信息化水平，大力推动乡村建设和规划管理信息化。此外，还在教育机构实现智能化解决方案的部署，助力精细化管理提升。　　1.3车路协同持续升级，多标杆项目落地　　报告期内，公司在车路协同方面以需求为引导，以创新为驱动，以双智协同为理念按需路侧感知和通信设备，实现路口智能化和网联化，在北京市朝阳区望京区域交通综合治理工程（第二标段）、北京市北斗融合创新应用示范项目、红莲湖车路协同云控平台项目等多个项中落地实施。　　在道路网联化领域，为进一步提升车路协同示范应用，在项目中公司对路侧车路协同基础设施及车路协同云控平台进行升级，使平台和路侧设备具备北斗高精度定位能力，支持货运车辆的车道级车路协同场景应用，研制了 2,000套融合北斗高精度定位功能的货运车辆车载终端，满足货运车辆网联化应用需求，同时升级车辆驾驶行为监测平台，基于北斗高精度定位技术，支持对车辆长期占用内侧车道、不按规定行使或停靠应急车道、连续变道、连续急加速、急减速等危险驾驶行为进行预警的功能，具备交通事故轨迹还原功能。　　在车端网联化领域，车载通讯产品方面，联营公司联陆智能已完成基于高通芯片的5G/V2X 产品开发并已实现量产交付。该产品可实现远程通讯、远程控车、CAN诊断、远程诊断等功能，同时支持车路协同自动驾驶功能。控制器产品方面，联营公司联陆智能已获得国内某新能源头部主机厂的车身及灯光控制器定点项目，计划于2023年量产。　　1.4其他细分交通业务场景多点开花　　公司持续强化云边端全栈技术能力与不同细分交通场景的结合，在静态交通领域、城市整体感知技术设施提升领域，以及轨道和民航领域，持续拓展业务。五、公司未来发展的展望　　（一）公司未来发展战略　　数字化、智能化发展进入了高速发展阶段，现实社会与数字世界加速融合，带动世界进入万物互联的智慧新时代。未来公司将继续坚持以大数据、人工智能、云计算为核心基础能力，坚持技术与客户需求“双驱动”，构建智慧交通与智能物联“双引擎”，并着力发展人工智能、车联网前装产品，为客户提供产品、解决方案以及基于产业互联网的创新服务，全面打通智慧交通全产业链，扎实推进智能物联创新发展，完善算法组合和车端产品布局，成为智慧交通行业的领导者、智能物联产业的领先者、人工智能与场景结合的开拓者、网联域汽车电子的技术引领者。　　在智慧交通业务领域，公司将不断完善云边端一体全栈技术架构下的标准软硬件产品体系构建，深入挖掘公司与合作伙伴多源多维度大数据融合碰撞后的应用价值，坚持以大数据+全域的优势与高价值的行业理解和经验沉淀相结合，形成差异化和核心解决方案能力，不断拓宽应用场景和延展价值链，最大限度满足客户当前实际需求和未来不断涌现的新需求，全面抢占智能网联、交通大数据服务等战略业务在市场、品牌、产品竞争力、标准等方面制高点，创新业务发展模式，提升业务经营质量，成为智能物联时代的全域交通数字治理专家。　　在智能物联（AIoT）产业领域，公司将以视频智能和数据智能为核心，坚持云边端综合解决方案和部件级产品的双螺旋发展结构，构建领先核心技术体系和面向多元化客户需求的产品体系，强化细分领域创新突破，加大政府和企业、渠道、海外及民用等多层次的市场拓展力度，持续扩展产品族系和扩大渠道网络，构建良性生态链，协同合作挖掘创造市场机会，多维度发力持续夯实可视智能物联产业领先地位。　　在人工智能产业领域，公司聚焦于以视觉智能为核心，打造核心技术，坚持云边端的智能产品和解决方案规划设计，以开放的BrePaas平台为核心，构建良性合作伙伴生态链，深挖行业需求，持续推进更多的AI场景赋能落地。同时，积极跟踪人工智能领域的新变化，充分吸收和运用多家公司在AIGC（人工智能内容生成）领域的成果，逐步探讨通过合资合作等多种形式，发挥公司行业数据应用开发优势，赋能交通和物联等行业的深度应用，为行业数字化转型提供更深入的智能解决方案。　　在汽车电子产业领域，公司将持续拓展与主业具备高业务协同的产品，以股东方优势资源进行赋能，丰富产品布局，打造更多产品品类，打破车、路两条平行赛道的固有壁垒，力争成为网联产品的技术及产品引领者。　　（二）下一年度经营计划　　为了实现公司的整体战略目标，公司2023年将着力做好以下工作：　　1、加大产品标准化力度，扩大产品和服务矩阵，完善供应链能力建设，强化流程管理体系搭建　　公司将继续推动完成统一研发体系下的研发迁移工作，加强业务智能、数据智能等标准化模块建设，强化产品规划能力建设，不断建设和优化产品矩阵，推进自有软硬件产品比例的持续提升，加强对客户资产全生命周期服务的能力和对数字资产运营的能力；持续梳理供应链结构，整合企业资源，加强供应链管理体系建设，多措并举完善供应链智能敏捷化与高效精益化能力，强化供应链安全稳定保障和生产体系柔性化；公司将持续明确和夯实DSTE、PRO、LTC、IFS等流程责任体系，深化流程变革，不断提高效率和用户体验，根据市场变化不断扩大产品族系。持续加强智慧交通和智能物联的协同，强化产品，实现“两翼齐飞”。　　2、推进渠道下沉，完善销售网络布局，深化销售策略变革升级　　公司将进一步完善和优化全国销售网络布局，在智慧交通侧继续加大的城市业务销售网络升级、重点根据地区的合资合作体系搭建，同时根据市场和宏观环境的变化，积极开拓国有企业和运营商客户，实现合作共赢的目标。在智能物联侧，坚决贯彻区域下沉和渠道下沉策略，力争在2023年实现国内区县市场全覆盖，同时加速海外重点区域销售布局，力争在2023年实现百万以上人口的国家和地区全覆盖。通过渠道扩张以及产品和服务延伸提高收入规模和增速。　　3、提升核心业务经营质量，培养人工智能、智能网联、汽车电子等新战略增长点　　尊重行业规律，顺应宏观环境变化，紧扣业务本质，以合理的业绩目标牵引共同奋斗，同时围绕四算狠抓企业经营，实现核心业务利润率的持续改善，通过业绩牵引和财务约束对核心业务的共同作用，全面提升核心业务经营效率，实现公司价值的长期有效可持续增长；积极把握新市场机遇，加速推进自身人工智能能力与泛工业场景的结合、加快汽车电子在网联化智能化方面的产品打磨及客户拓展、搭建智能网联从建设到运营体系的闭环，确立转型升级先发优势，开拓第二增长曲线，保障企业长期复合成长，同时结合人工智能新进展，与生态合作伙伴探讨开展人工智能侧AIGC与大模型在智慧交通和智能物联领域的应用研究。　　4、完善人才梯队建设，持续提升赋能型组织能力　　人才是企业长久发展的核心资源，公司将持续促进人才梯队的建设、加大对关键人才的识别和培养，推进完善长短期结合的人才激励体制，为优秀人才提供良好的职业发展平台，实现公司与员工的共生共存。公司也将进一步演进和优化针对核心业务的组织管理办法，探索针对创新业务的组织管理和激励模式，全面激发组织活力，锻炼组织张力，持续提升组织能力，营造结果导向、追求卓越的高绩效企业组织文化。　　（三）未来面对的风险因素　　1、行业波动的风险　　近年来，我国宏观经济的持续增长、城镇化进程快速推进，但增长和推进速度有所减缓。基础设施由扩大布局向高质量、与数字化融合方向跃进，为行业的发展提供了有利的环境。相关政策频繁出台，扶植引导着行业的快速发展。但是如果外部环境动荡加剧，导致国家宏观经济形势发生重大变化、产业政策导向发生变更、政府和下游客户的针对性支出收缩，可能对本公司的发展环境和市场需求造成不利影响。　　针对上述风险，公司将加强对我国智能交通和智能物联指导政策、发展方向及产业发展规律的研究，加强对宏观环境的跟踪和判断，加大研发创新力度，扩大产品及服务组合，用产业互联网思维提升和改造自身的建设运营思路和商业模式，增加自身业务对客户资产全生命周期管理的价值，与客户共同成功。同时，加快各类资源的梳理与整合，通过合作伙伴关系的建立搭建产业生态圈，共同推动业内共性关键技术的研发和业务模式的创新、升级，共同推进生态系统建设、市场联合营销与拓展等工作。　　2、国际环境与政策不确定性的风险　　我公司智能物联业务目前在海外地区针对友商享有一定窗口优势，海外业务增速较高。随着国际环境和地缘政治的迅速演变，逆全球化趋势有增无减，大宗商品价格短期波动加大，未来可能出现比现在更不利的关税、技术封锁、供应链紧张、针对性制裁等情形，公司未来可能会面临同行业都不可避免的原材料加价等问题以及可能的针对性制裁所带来的负面影响。　　针对上述情况，公司将加强区域市场的分析与研判，加大销售体系建设力度、在海外本地化服务能力，探讨包括代工、贴牌在内的一系列可采取的规避策略，积极应对国际环境的变化，做好市场区域的有效布局和产品落地策略的灵活调整准备。同时加大供应链的国产替代速度，加强与海外核心供应商的战略协同，尽可能降低外部经济环境的不确定性对公司经营带来的不利影响。　　3、经营合规风险　　公司的实际业务运营，包括合同签署及执行，主要由多家控股子公司具体展开。但随着公司投资、设立的子公司逐渐增多，经营规模越加庞大，组织结构愈加复杂，由于企业文化、业务模式、人员管理等方面的差异，使公司面临新的管控形式，如果公司管理水平不能随之提升，可能将面临相应的运营管理和内部控制不善而导致的经营合规风险。　　针对上述风险，公司建立了较为完善的内部管理和控制体系，在组织管理、行政管理、财务会计管理等方面制定了若干管理制度，对业务管理实现了“去法人化”，将核心子公司法人主体只作为业务和资质运营主体，而非管理单元，对创新业务的控股子公司的业务、人员、财务等方面进行直线管理，加强对其内部控制和运营监督以及人事调配的控制，并通过培训和文化宣贯等形式提升各层级管理团队管理理念和文化一致性。
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