新技术到智慧交通产业的“耦合路径”
“大数据告诉我们‘是什么’而不是‘为什么’。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。”
《大数据时代》的作者维克托·迈尔-舍恩伯格如此描述大数据对人们生活的影响。
在出行领域，人脸识别乘车技术的应用，是公共交通行业迈入大数据时代的重要一步。
7月1日，“戴口罩人脸识别”乘车系统在哈尔滨地铁正式上线。据悉，自7月1日起，该系统在哈尔滨地铁1号线、3号线一期全线所有车站正式投入使用。
人脸识别技术的迭代升级，对防疫常态化的公共交通提供了强有力的基础支撑，也意味着AI、大数据技术正在逐渐深入应用于传统产业端，进一步促进公共交通产业数字化、智慧化发展。
TUMC模型下，人脸识别技术到产业的“蜕变”
在防疫常态化的当下，数字化“新基建”成为推动经济高质量增长的重要推动力，而人脸识别交互等生物信息身份核验技术，成为重要的人机交互入口，是人与数据链接的纽带。
根据前瞻产业研究院的一份数据预计，2019年我国人脸识别市场规模约为34.51亿元，相比去年同比增长24.99%，2021年全球市场规模可以达到428.4亿元，市场规模仍处高速增长阶段。
在国内，公共交通领域成为新技术产业化的重点领域。
早在2018年，西安地铁率先开通全线网扫码过闸，2019年至2020年初，郑州、西安两地上线刷脸过闸，AI人脸识别技术开始大规模应用于城市轨道交通领域。这一切的背后，智元汇作为智慧交通综合解决方案供应方与实施者，同步还在以NCCC 线网客流大数据信息化平台等新技术，深入推动AI、大数据等新技术在公共交通领域的落地。
此次哈尔滨人脸识别系统的迭代升级，实际上也是AI技术与交通产业的深入融合，在智慧出行行业不断发展的今天，AI正在成为智慧轨道、数字化公共交通落地的关键要素，推动了AI等技术走向人民日常生活。
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公共出行交通的1.0时代的主题，是基础硬件设施的不断完善；2.0时代，是移动支付兴起后扫码到刷脸的蝶变；3.0时代则是以人脸识别、AI、大数据为基础的全产业链升级改造的智慧出行时代。从公共交通2.0时代到智慧出行的3.0时代，生物识别技术的大范围应用是基础，背后则是大数据、AI等新技术的产业化深入。由此，公共交通产业的“蝶变”拉开序幕。
清华大学产业研究院提出一个TUMC模型来描述新兴技术的产业化：一个新技术要生存，需要突破两个节点，首先必须嵌入到已有的产业中，其次形成产业价值链条。
以AI技术的“产业化蜕变”为例，不断迭代成熟的AI身份识别技术构成了产业的技术要素（Technology）；以无感体验为触达的用户效用（user Utility）；国内轨道交通建设的持续推进形成应用市场（Market）；日趋完善的智慧交通产业链条(industry Chain)等，共同构成了TUMC模型下，以人脸识别为代表的AI、大数据等新兴技术产业化的蜕变环境。
那么环境条件成熟之后，如何推进落地？商业化。
在科技企业的推动下，集合产业价值要素，形成可持续发展，通过技术、商业迭代等方式，形成一个完整的技术到产业的价值链条，以商业化的方式，推动技术落地的持续化、常态化发展，并最终转化为产业本身的竞争力。
人脸识别技术在智慧交通领域的落地，本质上也是将AI技术嵌入到已有的产业中，形成一个产业价值链条，以智慧乘车技术的应用，反哺AI技术产业链条的形成。
以此次哈尔滨地铁“戴口罩刷脸乘车”的研发实施主导者为例，智元汇从刷脸移动支付到地铁客流大数据，再到智慧安防安检、智慧车站等，进一步实现了AI技术对于智慧交通领域各个环节的嵌入，形成了一个完整的产业价值链条。
在这样的产业化“蝶变”中，一批深度钻研应用大数据、人工智能、5G、物联网等技术的科技企业，正在促进智慧出行领域整个AI产业链条创新落地。
