▲閃馬智能創始人兼 CEO 彭垚

日常出行中，城市交通承載著高密度的人流、車流，對安全和效率有著迫切需求。當不斷升級的人工智能（AI）技術與交通相遇，會擦出怎樣的火花？自 2019 年成立以來，上海閃馬智能科技有限公司持續深耕 "AI+ 交通 " 領域，致力于打造對外高效暢達、內部便捷綠色、管理精細高效的綜合交通體系，賦能智慧城市新格局。

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閃馬智能創始人兼 CEO 彭垚頗有些 " 極客 " 氣質，程序員出身的他也是搖滾迷，" 閃馬 " 就取自美國樂隊 Sparkle horse 之名。在彭垚看來，搖滾精神意味著 " 從每天清晨起床到晚上睡覺，全天所做的所有事情都是你想做的，那么你就搖滾了 "。在他看來，創業也是如此，需要用愛和勇氣去付出，去解決問題、承擔社會責任。帶著這份熱愛和勇氣，他闖進智慧交通這條 " 顛覆性創新 " 賽道，從一個個實際場景需求出發，貢獻閃馬智能的創新力。

"AI+ 交通 " 獨角獸這樣煉成

在川流不息的城市道路路口，機動車、非機動車和行人違法行為被瞬間捕捉；在豫園老城隍廟、人民廣場等景區，AI 賦能大客流感知，助力相關部門及時研判、風險預警；在全國眾多條高速公路上，遇上突發事故，AI 自動分析上報，高效派單救援車的同時預測未來交通情況、提前疏導擁堵……基于 AI 技術識別分析，閃馬智能已落地眾多智慧交通應用場景，業務覆蓋全國近 400 座城市。

2016 年，彭垚創立閃馬智能的前身——七牛云人工智能實驗室，這是一家面向圖片和視頻行業的云計算企業。站在當年 " 千播大戰 " 的風口，彭垚意識到，AI 是提升生產力的工具，可以賦能各行各業、各個環節來提升效率，解決核心問題。于是，再次創業的彭垚將視線投向了智慧城市運行中樞——交通行業，" 交通數字化做好了，再去賦能智慧城市，可解決百分之六七十的問題。"

在視頻識別的基礎上，閃馬智能的智慧交通體系融合雷達、RFID（射頻識別）、氣象等多維數據，采用云邊端融合 AI 算法智能分析方式，自動實現交通違法感知、非機動車治理、重點車輛管理、道路施工監管、交通事件處置、交通組織優化、交通仿真與預測等各類特色解決方案。以智慧高速為例，閃馬智能助力杭州繞城高速實現業務處置效率提升 15 分鐘、重要事件發現率提升 400%、道路通行效率提升 14%。

伴隨著 "AI+ 交通 " 向縱深發展，閃馬智能也保持著快速奔跑的節奏。" 創業至今，閃馬智能完成了 4 輪融資，成長為行業獨角獸，并以每年 3 倍以上的增速實現飛躍式成長。" 彭垚說。

打造 "AI 自動化生產線 "

拓展、深化應用場景的同時，閃馬智能更注重 AI 基礎設施。彭垚介紹，一改傳統的算法模式，閃馬智能打造了 ATOM AI 生產力平臺，它能實現從數據收集、數據標注、模型調試到自動訓練、模型驗證、產品集成，再到測試發布、產品運行的全鏈路自動生產體系，實現模型快速生產、迭代與驗證的一站式管理，保障技術成果積累和數據資產沉淀。

這份 " 內功 " 也可以視為閃馬智能在 GPT 大模型 " 百模大戰 " 前又一次抓住了風口。" 如同福特汽車當年首創的汽車流水線，我們的 ATOM AI 生產力平臺好比 AI 的自動化生產線，在此基礎上進行研究，迭代效率非常高，一年可支撐 3600 多種模型訓練，可應用到城市空間管理的方方面面。" 彭垚表示，閃馬智能從 2020 年起就開展針對交通場景的百億級參數大模型訓練，基于 ATOM AI 生產力平臺，閃馬智能還開發了 SupreMeta 感知大模型，融合視覺、激光、雷達等多模態，逐步建立起完整的 "AI 工業化 " 體系。

" 如今，我們自主研發的 ATOM AI 生產力平臺已被海內外眾多著名院校廣泛應用，并與高校合作建立實驗室、聯合創新中心等機構，有效助力提高科研效率。平臺也積累下海量的數據樣本和算法，隨著自身的迭代和升級，未來大量模型訓練工作也可以交給 AI 來做，真正實現 AI for AI。" 彭垚表示，閃馬智能將大力推進 AI 前沿算法研究和 ATOM 開源社區建設，加快將科研成果轉化落地。

從 " 未來交通 " 邁向更多領域

就在今年世界人工智能大會期間，閃馬智能公布了其在 " 未來交通 " 領域的最新布局：成立中科閃馬智能有限公司，與嘉豐車路共建聯合創新實驗室。前者致力于推廣 ATOM 新一代異構計算平臺和 DataOcean 新一代存儲系統，打造自主可控、軟硬一體的 AI 計算與存儲設備，為大模型訓練與實戰提供可靠的計算平臺。后者將在車路協同、智慧停車、高可信網絡安全技術、ATOM AI 生產力平臺和面向大語言模型訓練平臺應用領域展開戰略合作與聯合創新。

車路協同是 " 未來交通 " 的一個重點。在嘉定汽車城，閃馬智能正在進行無人駕駛試點應用測試。彭垚介紹，閃馬智能在路側做了雷達視頻感知，為車輛提供超視距感知，能有效對道路情況提前預判，幫助各類車輛實現自動停車入庫，AI 系統還能針對無人駕駛行為進行打分。

如今，閃馬智能 AI 賦能應用場景已從智能交通延伸到能源、建筑、制造等多個行業板塊。今年，AI 智能巡檢還將投入能源場站無人化改造項目。彭垚表示：" 能源場站通常需要人力運維和定期巡檢，我們采用‘ AI 視頻分析 + 機器人巡檢’方式，使得站點實現無人化管理。而一旦發生事故，系統將快速定位、自動報警，助力巡檢人員遠程發現、解決問題。"

作者：周淵

編輯：史博臻

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