2025年7月28日，贵州省交通运输厅在贵阳市组织召开科技项目验收会。由贵州道坦坦科技股份有限公司牵头，联合贵州理工学院、贵州高速公路集团有限公司共同承担，并由本校大数据学院教师陈双担任项目负责人的“面向交通视频分析的AI中台关键技术研究”项目顺利通过验收，专家组给予“优秀”等次评价，标志着该项目阶段性研究任务圆满完成。

　　项目研究过程中，贵州理工学院聚焦方法体系与关键共性技术攻关，承担了算法评测标准化、数据治理流程化、云边协同策略优化等核心环节，为成果的可复制、可推广提供了关键支撑。

　　焦点速读·专家结论

　　项目聚焦交通视频分析落地的三大痛点：算法迭代慢、数据多源异构、云边部署更新难。联合研究团队以“AI中台”为主骨架，贯通数据标注——训练——评测——灰度发布——在线监控的全链路，构建云边协同与异构算力调度的工程化体系，服务真实路段且稳定运行。

　　验收专家组认为，项目资料齐全、论证充分、技术路线清晰且可复制；在工程应用中，关键指标达到并优于预期：模型研发周期缩短31.2%、部署与调度效率提升35.1%、边缘算力利用率接近90%（相对提升80%）。专家一致评价该项目“方案科学，指标完成度高，具有创新性与实用价值”，为后续标准化与规模化推广奠定了坚实基础。

　　成果发布·工程落地

　　1. AI中台核心架构与工具链

　　面向交通视频分析打造“数据——算法——部署——运维”闭环，中台统一承载算法管理、数据治理与灰度发布/在线监控，显著缩短从数据到部署的路径。

　　2. 核心技术工程化

　　将算法做成可服务的模块，统一镜像与接口，支持灰度发布、在线升级与一键回滚，版本迭代对业务无感；在既有边缘硬件上通过轻量化优化与推理引擎加速实现稳定提速。云—边——端一体调度按时延与带宽就近计算，异常可自动迁移不中断；配套数据回流——评测——发布闭环，并建立全链路可观测与安全合规控制，确保系统长期可用、可复制、可扩展。

　　3. 标准与知识产权

　　制定并发布了《基于计算机视觉的交通视频检测算法评估规范》（团体标准 T/GZAS 031—2025），为行业评测提供统一依据；形成知识产权组合：该项目获发明专利授权1项、受理1项，软件著作权2项，发表高质量学术论文2篇。

　　4. 落地成效与可复制性

　　依托中台与SOP/工具链，形成可复用交付范式：误报数据回流标注3万+，完成3个大版本、11个小版本迭代；在线运维170+台边缘服务器；远程算法包更新120台次，一次成功率92%；二次分析接入4134路摄像机，日均处理422起事件。自试运行至今，复核一次分析事件9298起，拦截误报1013起（10.9%），事件准确率提升至95%，显著减轻调度云人工校验工作量，具备在省域多场景快速复制条件。

　　效益评估·价值体现

　　项目以工程化手段提升算法供给效率与算力使用效率，带动研发、部署、运维全链条降本增效；在路网运行管理中，助力异常事件快速识别与响应，提升道路安全与通行效率。通过标准牵引与中台化能力复用，项目为交通行业AI能力平台建设提供了可复制、可落地的“贵州样板”，兼具产业带动与社会公共服务价值。