广州兰瑟电子科技有限公司
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截至2018年底，我国智能交通*以上的项目(不含公路信息化)就有1167个。
然而，就在大家普遍在对车与路的故事满怀期待的时候，整合时期的诸多“适应症”也开始出现。无人驾驶汽车事故屡见不鲜，云端大脑在庞大的数据体量面前压力山大，研发和基建成本居高不下，但城市交通效率却并没有成比例提升。
如果把智慧交通比作城市未来的一出好戏，那么，MOD750-15t-20t称重传感器西班牙UTILCELL目前已经完成了前期的筹备工作。核心班底不外是云端大脑、芯片、传感器、摄像头，臣妾都说腻了。至于终向市民呈现出怎样的作品，还要看导演如何让角色们拿起正确的剧本、奉献出的演技了。(注：西人马集团是MEMS芯片和传感技术的，具有MEMS芯片及传感器设计、制造、测试、材料合成等*能力，拥有强大的自主核心技术实力)
数据织就的“城市神经网”，隐藏了几个重要的出行bug
在传感器开始它的表演之前，我们要先帮城市的神经网络“捉捉虫”，找出那些影响感知和决策的大小bug。
在城市的数字基础建设过程中，每天有大量的传感器和系统落地。但这些终端数据距离真正服务于城市大脑，却存在着几个障碍：
1.数据收集的完整性。现代化城市和人们的出行轨迹往往围绕着复杂而紧密的交通网络展开。一方面，这要求城市系统能够覆盖到每一个边边角角，构成完整而庞大的“神经网络”;另一方面，高速流动的车流、人流对数据采集的实时性、精度也提出了挑战。如果数据出现了“盲点”，那么即使拥有再强大的城市大脑，交通拥堵、地面安全等问题也依然是“死结”。
2.数据协作的兼容性。城市数据的另一个问题，是数据源的多种类、多模态。比如仅仅是解决堵车的问题，就需要路面的车流量数据、车辆GPS数据、天气预报、路况健康监测数据等等，只有将不同种类的传感器融合，把各数据源捏合在一起，MOD750-15t-20t称重传感器西班牙UTILCELL才能够实现对交通状况的实时把握和调控，主动影响智慧决策。
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