数智交通 赋能公交新生态 | 锐明技术协办“数字交通·人工智能”赋能城市公共交通新生态发展大会

（来源：锐明技术）

7月23日，由江苏省综合交通运输学会（协会）运输分会主办的“数字交通・人工智能”赋能城市公共交通新生态发展大会在南京顺利召开。会议紧扣“十五五”综合交通运输体系建设规划与“人工智能+交通运输”行动部署，汇聚全国十余省份行业协会、公交运营企业、科研机构代表，共同探索AI赋能城市公交转型升级的创新路径，携手构建开放协同、数智共生的公共交通发展新格局。

大会主论坛设置多场前沿专题分享，行业专家围绕公交可持续运营、自动驾驶规模化落地、智能安全防控、全链条AI场景融合、场站多元业态创新等核心议题开展深度研讨。作为大会的联合协办单位，锐明技术以“商用车安全及信息化解决方案领军企业”的身份，携一体化公交安全管理解决方案重磅亮相，通过主题演讲、展车演示、静态产品展示与CMCS动态演示，全方位呈现从“智能化”到“L2”的公交安全能力进化路径。

从典型事故说起：

安全，始于对人的洞察

来自锐明内部统计，近年来公开报道的公交伤亡事故中，超过一半来自驾驶员的突发失能，即人先失去控制，车随之失控。城市公交的驾驶环境，远比想象中复杂，人车混行、进站出站、关注乘客体验等，驾驶员在这些场景中难以保持全程专注，而事故的发生，往往就在精力下滑的那一瞬间。

锐明技术由此思考：如何有效帮助驾驶员在来不及反应之前，让系统先一步介入？

01

SafeGPT：

大模型让管理从“事后取证”走向“风险预判”

传统主动安全方案依赖AI防疲劳仪和防碰撞仪做单点报警，司机出现疲劳或碰撞风险时发出警示，管理者在平台上处理堆积的风险事件。这种模式只能看到“现在发生了什么”，却始终回答不了一个问题：“为什么是他？为什么是这里？为什么是现在？”

2024年6月，锐明技术在某公交项目的2974台车辆上开展SafeGPT人因引擎试点。根据该项目一个月的阶段性对比数据，在特定车型、设备配置和运营条件下，与原有主动安全方案相比，无效报警降低95.5%，数据采集量提升超过200倍，风险识别能力提升123.47%。这意味着什么？采得多、报得少、报得准、覆盖广。

SafeGPT融合车内车外多传感器设备，不仅能精准识别驾驶员安全风险，更不会频繁打扰司机的正常驾驶。它让安全管理从“管趋势”进化到“管个体”，真正实现了对每一位驾驶员风险画像的动态追踪。

SafeGPT的核心，不是“反应”，而是“理解”。它基于多模态具身认知大模型（VLM），通过锐明服务的百万级车辆的PB级多维数据训练，并结合真实驾驶中的风险对抗案例进行强化学习，在完整驾驶语境中判断风险。同时，由风险识别、事故识别、司机评价三大引擎协同运作，实现从风险感知、事故还原到行为优化的闭环管理。

02

缓碰撞系统（CMCS）：

风险前一刻的应急干预

管理能管住趋势，但事故却发生在毫秒之间。

锐明技术公交缓碰撞系统（CMCS），融合多元感知与大模型AI能力，在碰撞逼近的最后时刻实现自动刹车干预。覆盖起步、倒车、A柱盲区及侧向盲区等公交典型高风险场景；通过多传感器融合与轨迹预测，提升风险识别和预警的针对性。在特定测试条件下，系统可实施较为平稳的减速干预，并兼顾车内乘客的乘坐安全与舒适性。

更值得关注的是，系统不仅在阻止潜在事故，更在潜移默化地改善驾驶员的行为模式。根据锐明内部统计的某批次运营数据显示，单车日均缓碰撞预警从12.75次降至11.31次，碰撞缓解制动从3.06次降至1.27次。预警和制动次数均呈下降趋势，在其他运营条件基本一致的情况下，可能反映出驾驶行为的改善趋势。

03

公交L2：

不是“省心”而是“安全”

缓碰撞系统（CMCS）的实践证明“主动控车”这条路，走得通，让锐明拥有底气，往前再走一步。

乘用车L2以驾驶便利为核心，聚焦高速公路跟车巡航、自动变道与路径规划等场景，旨在让驾驶更舒适、更省力。而锐明技术为公交L2进行了重新定义，不是“开得更省心”，而是“运行更安全”，这是两个截然不同的方向。

锐明公交L2的解决方案，根据驾驶员状态主要分为三层：

第一层：在驾驶员状态开始下滑时，先守住速度和信号灯。进站、高危路口、学校区域、急弯下坡，每一个高风险点，系统都会主动守住上限速度，不靠驾驶员一时的自觉。中高车速保持安全车距，拉开反应空间，红灯、抢黄灯时提前收住。

第二层：在驾驶员产生操作失误时，守住重大事故安全边界。当驾驶员状态下滑、方向开始偏离，L2在越界前主动收住，防止车辆偏离道路或桥面边界。让误操作，都止步于护栏之内。

第三层：面向驾驶员状态异常或疑似失能场景，系统可在满足特定触发条件时介入车辆控制，并支持执行状态确认、风险提示、动力限制、减速控制、停车及求助上报等辅助安全流程。具体功能表现受车型配置、传感器条件、道路环境及系统版本影响。

四层能力，构筑公交驾驶安全防护体系

第一层，看清事故。事后取证、还原真相，让每一起都有据可查。

第二层，管住趋势。SafeGPT分析驾驶习惯与状态，构建风险画像与管理闭环。

第三层，拦住碰撞。CMCS在碰撞逼近的最后三秒出手，改变碰撞结果。

第四层，守住失能。L2在驾驶员状态滑坡时守住底线，从多源确认失能到自动靠边停车上报求助。

从事后取证到风险管理，再到主动干预与辅助安全控制，锐明技术正持续完善公交安全能力体系，为公交运营安全提供更加系统的技术支撑。