各位朋友大家下午好，刚刚G7何总已经分享过他们对驾驶行为和大数据的看法，径卫和G7有一点区别，我认为我们是安全方面的一把尖刀，我们不追求一个大，但是追求在一个行业做到足够精，这是我们公司的特点。径卫之所以从事安全行业，就是因为一些事故的触发，从2010年的时候我家里面的一个亲戚，也是有车队的在老家西北，因为一个疲劳的事故带来了非常大的损失，把一个高速公路封了半天，因为超载，所以最后触发我帮他找这样的设备解决他下面车队安全疲劳管理的问题。因为当时太早不像现在人工智能已经发展到一个如火如荼的地步，甚至在我们的眼里看来人工智能已经有点泡沫了。大家现在觉得人工智能可以下象棋、围棋把人下赢，但是当时2010年如果说人工智能或者说机器学习方面的东西基本上大家不知道什么概念，所以我们从2010年开始投这块的言语。一直到2012年年底才把第一代产品推到Demo的阶段，之后在客户那边做测试，随着对整个行业的理解，技术不能解决所有的问题，技术结合管理才能够真正保证安全，后来我们又把客户的安全要求，安全的标准做一些植入，最后才形成径卫现在的主动防御系统。

      我们公司的行业背景是以研发为住，我们以一半的人做研发的，主要来自于几个有汽车背景我们有西郊大、北航、西郊大人机所，哈工大模式识别研究所等等，整个背景是做模式识别这一块。我们现在做的是一套安全管理的系统，现在在国内国外服务了超过三百家的运输企业，60%是危化品的客户。我们也是和知名一些企业做到一些深度的合作，是我们现在做的一些事情。

      这是我们当时做这个事情的依据，我们看到国内在很多数据统计方面做的比较弱，国外每一年会针对上一年的事故构成事故成因进行分析，当中有一个非常权威的数据，每一起事故可以定位到具体的原因和具体的损失，结论就是整个交通行业94%的事故是由于驾驶员的人为导致的，真正因为车质量不可靠导致的事故非常少之占6%不到。也就是说，每年美国那边将近1.5万亿人民币的车祸损失，94%是人造成的，至少将近1.5万亿的损失和人挂钩。在国内因为我们现在也在参与国标的制定，我们也拿到了部里的一些数据，所以这些对于我们国内的交通事故、商运车事故的分析。其实把每一个种类分门别类的统计，也得到同样的结果，事故都是人导致的。

      这是现在我们给大家做安全理论的依据，我们把整个事故它的演化过程在时间轴上做了管理，我们把它的事故发生从原理上面分4个阶段，第一个阶段我们叫做不良习惯的养成阶段。所有的事故都有一些内在原因，有一些风险、安全隐患存在，如果一个司机94%事故是人导致的，人的行为比如是在开车的时候有乱便道、超速、高速过弯，甚至开车过程中抽烟，抽烟不是最危险的，定烟才是最危险的，包括玩手机、抢红包、发微信的行为动作，这个不代表这次会出事，但是这个事情描绘下来他的不良习惯比较集中，它是一个高危的司机，这个阶段你是需要对每一个司机形成驾驶的行为档案，靠我们这么多年各位企业积累防御性驾驶、防御性培训的理念技巧，针对每一个人的特点，针对性的实施培训教育，甚至特别糟糕的司机可能我们要把他开除掉。像整个危化行业对开车过程当中吸烟是零容忍的，在开车过程当中抽烟不断的司机可能要进行开除，对于其他的驾驶行为不好的我们可能在通过一些教育让他改善，这是我们说的在长期基年累月做的，不安全不是一下子就可以提高水准的，是一个长期投入的过程，这是我们定位不良习惯的养成节壹阶段。

      第二个阶段我们叫做每一次单次驾驶注意力严重下滑的阶段，其实这个阶段表现的特别明显就是在事故要发生的前半个小时，会很明显的体现出来。表现在这个人已经  活跃度非常低了，看他呆呆坐在那半天没有任何表情，没有左看右看后视镜、反光镜的动作，还有体现出他打呵欠，但是打一次呵欠根本不代表什么含义，在有限的时候段内连续不断的打呵欠，打呵欠只是一个事件，但是连续不断打呵欠表现是一种现象是这个人注意力在下滑。同步的是你发现当一个司机困的时候开车是有一点飘的，会发现在路上是S型，我们可以描绘出他驾驶轨迹是不是S的线这靠GPS根本达不到，但是可以靠视觉进行精准的分析，这个行为都表明他困了，注意力在严重下滑，这个时候不是代表他要睡觉，说明他脑子反映严重下滑了，这个时候是管理介入的一个非常有效的时间点，这个时候我们可以强制他休息，比驾驶员累计驾驶4个小时强制他落地休息20分钟作用要好太多，这个真正可以做到提前预防，主动防御消除事故的。

      如果这个阶段我们没有能够去进行有效的管理干预，会演化到下一个阶段，就是我们前面在讲不管什么ADAS行业2.7秒、几秒提前的预警，其实那个东西是属于前期我们已经没管好才演化到司机一下子睡着或者撞的过程。这个时候他所有的作用要靠设备本身保证了，靠设备准确性、司机反映能力，能不能在2.7秒进行反映采取刹车或者是变道，这个时候纯粹靠设备的性能做确保了。

      再往后就是到了我们最不想干的事情但是往往会发生，出了事故需要回溯录像取证，这个时候在时间轴上已经发生了我们看一下什么原因导致的，这是我们对整个交通事故发生的过程内在逻辑的研究，通过这样的逻辑我们每一个阶段都提出来针对性的处理方案。

      之后看到下面是我们这边提供的一套系统，目前阶段是有两个硬件构成，一个是监控驾驶员的行为，还有一个是监控它的道路上的行为，同时我们对两个方向，一个对人一个对路我们是内外兼顾的系统，这个当中我们会同步的进行事件的记录和录像，最后会为大家后面的管理或者是取证提供一个足够的帮助。之后是我们的一个后台，对每一个驾驶员有他的行为档案，同时我们现在他的报警行为、危险行为我们也会和管理层通过手机进行有效的关联，让大家能够实时及时的去做到管理管控，这是我们现在对整个事故的研究和我们针对一些有效的方案。

      这是我们内部的原理不跟大家放了，可以简单的看一下，人的脸部上面形成很多小点，这是人脸部的特征，同时对他的实现方向，他的手部动作、抽烟动作、电话动作来进行有效的检测，在往后一步我们马上会发布新的版本，把整个图象升到1080P高清象素，可以直接检测这个驾驶员有没有系安全带，这些都支持到系统里面，可以做到有事前、事中、事后。

      对道路来说前面何总讲过了就是车道线、人、前方路况等等里面的预警，图象技术是现在解决车道线唯一的一个技术，但是对于更大范围的地运，我们会融合雷达，包括现在百度做无人驾驶会搞激光雷达，那个会更高端，但是现在我们既要看明天未来的发展趋势，我们也要能够把高新的技术在现阶段给大家解决这些安全问题，所以我们先有了目前这个阶段大家在成本、性价比上面最能够接受的方案来做到安全的提升。

      这个视频我想和大家分享，相信每个企业可以看到，不管企业管理做到多好，都没有办法对司机进行完全非常完美的管控，这是个司机发现在高速开到70多码玩手机，6、7 秒钟不看路面，也是因为高速公路上车太好开了，周围没有什么车，所以放心大胆玩手机。甚至很多人如果司机有微信群的话，在微信群里面发一个红包，会测出来抢红包最快的一定是正在开车的司机，大概率是这样的局面。这个是一个司机实在到夜里12点多困的不行了，前面他已经有一连串打呵欠的行为，已经对他进行提醒，最后没有再进行更直接的干预的时候会出现睡着的局面。这种现象现在透露一下，在一些工作强度特别大的，尤其一些高端电商的领域里面比危化行业更严重，因为他要求服务的及时性要很快的给客户送达，比危化高很多。

      其实我们对安全管理在整个体系里面归结为三大类，三个异常管理，这三大异常管好了我们安全有一个基本的保障，一个是驾驶行为的异常，驾驶异常是司机的行为疲劳、打呵欠、抽烟等等，还有看信息采集，还有是机械异常比如说油耗异常、低档高速等等，还有业务异常。我们如果可以把这些事情进行有效的事情管理，这个是原来靠3G视频被动管理，通过现在的主动分析主动预警的主动安全变化的过程。

      这个系统没有必要多讲了，大家见的非常多了，万变不离其宗，整个架构是差不多的，只不过大家实现的功能有所区别。这是我们在产品的细节功能的一些描述，包裹像对人所有的行为，分神、抽烟、打呵欠，包括这里也支持到语音通话、免提通话对他进行及时有效的干预。针对危化里面押运员和司机可能出现乱开车的行为，或者没有资质去开车都会在这里面进行实时提醒，会一分钟之内发现司机进行了更替。第二个是ADAS主动防碰撞的东西，包括车道偏离、急刹车等等行为分析，还有车身姿态检测，一旦发生侧翻会自动触发提醒到平台的上报。这个是我们会把这些进行图文并茂的分析，之后进行每个数据的行为统计分析，包括所有司机的考核，针对特点的培训其实都是可以融合到整个服务体系当中。这个是实际运行当中典型的照片案例。

      这个是一些针对性的培训，会把它的行为和它的考核，和他的奖金挂钩在一块，最后会发现有一个明显改善的行为。包括我们最后讲到安全最主要的还是建立这样的一个闭环，从安全监控、主动预警来实现事故的消除，通过行为分析我们肯定有一些行为是在咱们这个行业不被允许的，像抽烟的行为，之后我们可以针对它的数据档案、行为模式进行培训，最后形成一个管理的闭环，让它的整个事故有一个大幅度下降。

      所以我们径卫一直讲主动预警，主动其实体现在三个方面，第一个我们叫预警的主动，就是一定要通过车载设备通过智能的分析然后主动的发现驾驶员的所有违规的行为，对他进行实时提醒并进行上报这是一个预警的主动。还有是干预的主动，通过他所有的报警事件，看到背后所代表的现象在提前30分钟，提前的培训当中进行行为的干预或者针对他驾驶的疲劳强度的干预。还有是管理的主动，我们危化行业尤其讲防御性驾驶，我们把它的行为抓出来毛病在哪进行针对性的培训教育，用精准的数据来和司机谈他的问题。

      这是我们的优势，做这个事情已经非常长的时间了，一个是对这个行业的理解，对设备稳定，还有在这个行业里面大家也越来越多的认可，我们也有一些合作的模式，大家都可以来探讨，其实这个产品安全产品一定和保险会直接挂钩在一块的，所以大家看到的这个产品和3G视频完全是两码事，这个产品最后买单的人不一定是物流公司，大家会通过对事故的降低让保险公司给大家承担一部分费用，所以这也是我们现在在进展当中的合作模式，这是我们合作的客户，有危化品的，有客车的一些主机厂，当然我们也有很多的研究的项目，像驾驶员的FOT和自然驾驶行为的研究，包括像其他的逾我们也在把一些道路状况进行建模，因为整个系统里面的数据都可以进行有效的采集和分析，也就是说对它的高危路况我们也可以进行有效的识别和纳入，这是我们安装的一些场景，我的分享大概就是这么多，谢谢大家。