这几年，交通运输安全事故频繁发生，无论是客货运车、危化品运输车、商用车、公共交通车等都发生过重大事故，追溯原因，跟司机的安全防范意识薄弱有较大的相关性。

去年3月，深圳广深高速发生一起油罐车起火事故。在交管部门事后调查油罐车的车载监控时发现，肇事司机在车祸发生前一直存在频繁玩手机、收听及语音回复信息、嗑瓜子、抽烟等异常驾驶行为。从而导致其未能及时发现前方缓行车辆，避让不及时发生事故。

去年7月7日，贵州安顺公交车坠湖事件，更是引发全国关注，司机先是缓慢驾驶，随后就一脚油门，将满载乘客的车辆驶到对面车道，然后立即冲下湖，导致车上多人伤亡。事后经调查发现，是司机的主观行为导致事故发生。

在这两起事故发生后，交通运输部、公安部等部门就相继出台多项政策，比如，要健全完善公共交通的安防制度、综合运用新技术和传统技术、预警预防预控安全风险，大力推进车载视频监控产品在车辆安全与营运监管领域的发展等等。

这些措施，其实早在这两起事故发生之前，就有发布过。那么，问题来了，车载视频监控产品从诞生之初到今天，已经有20多个年头了，它的技术水平和方案究竟发展到了哪个地步？是否能从事后追溯发展为事前预防？

一、 5G、AI赋能车载监控，从“单一录像”走向“功能集成”

车载视频监控，作为视频监控行业的子行业，将地面固定场所的视频监控功能应用到移动的车辆上，是视频监控在交通领域的重要应用。

相比于商业、工业、社区、家居及平安城市等固定场所的视频监控，车载视频监控需要在复杂的车辆工作环境下（如车辆高速移动、持续振动与冲击、高低温、恶劣电源、人为破坏、防水防火等），保持良好的图像处理和智能分析性能，对产品的技术要求较高。

车载视频监控主要服务于车载移动场景的各类商用车辆，包括公交车、出租车、班线客车、旅游包车、危化品运输车辆、渣土清运车辆、环卫车辆、校车、警车及货运车辆等。

市场需求的变化推动着技术的发展，车载监控从基本的录像功能，如今发展到集成GPS/BD定位、集成3G/4G传输，再到如今集成AI人工智能功能，可对驾驶行为进行分析和预警。

车载监控，从模拟到数字，再到高清网络，技术原理包含网络技术和图像处理技术。

车载监控视频的针对性图像采集，需要自适应白平衡技术、快速自动曝光技术、敏感区域编码技术来提升和改善图像的适应性。

另外，从传统的视频监控到现在的智能视频监控，人工智能技术发挥了其独有的作用。

通过人工智能对海量视频的学习和分析，使得视频监控系统从“被动防御”向“主动预防”转变，实时、主动发现并提醒安全风险。

大部分的解决方案，通过设备布防结合系统预警进行主动预防，利用路面感知和驾驶员行为识别技术，可提供驾驶员状态监控，安全驾驶辅助，盲区检测等多种智能视频监控功能，对高风险的路面状态及驾驶行为可识别、可干预，尽可能消除疲劳驾驶等道路安全隐患，大幅度降低交通事故发生率。

告警信息及告警证据会实时上报，实现告警有据可依，通过平台数据分析，推动实际管理行动，达到有效预防公共交通安全事故产生。而同属车载监控领域的索迪迈，目前产品模块主要包括音视频监控录像，北斗GPS定位，3/4G音视频传输，报警输入输出，视频客流统计功能以及主动安全辅助驾驶功能。

其中主动安全部分，包括ADAS功能模块——车道偏离报警，前车碰撞预警，行人及非机动车识别预警；DSM功能模块——驾驶员疲劳驾驶预警（打呵欠，闭眼），打电话报警，抽烟报警，驾驶员分神报警等；BSD功能模块——车辆左右侧盲区视频分析预警。

通过远程实施实时预览监控，异常报警（手动触发或者速度异常触发）及时上传，并通过AI技术对车辆行驶状态（车道异常偏离，前车碰撞），驾驶员驾驶行为状态分析（驾驶时抽烟，打电话，疲劳瞌睡，精神分散注意力不集中），及时进行音频提醒预警并向后台传输报警数据，对事故进行提前预防。

还可以通过视频分析技术判定车辆盲区是否有行人或者非机动车，并对驾驶员及时进行提醒，防止盲区事故的发生。

所以目前的车载监控视频技术或者解决方案，不仅可以对车内外进行音视频录像、对车辆位置进行查询、向监控中心后台传输数据以及预警，还可以对危险驾驶行为进行提前预警，避免事故发生。

文章开头的那两起事故，如果车内安装了智能视频监控，事故发生的概率想必会小很多，同时，后续事故追溯也会有技术支撑。

但是，实际情况是，目前大部分两客一危的商用车辆都没有安装智能视频监控，而只安装了普通录像功能的监控设备。智能视频监控在落地应用方面，还有不小的挑战。

二、 市场需求旺盛，为何却难普及？

 随着公共交通的客货运事业蓬勃发展，运输市场车辆保有量逐年增加，相应的交通安全管理却跟不上形势发展，交通事故频发，尤其是司机超速、疲劳驾驶、两客一危等违规驾驶行为是交通事故多发的主要原因。

 为此，商用车辆在营运过程中的安全管理受到公众的普遍关注和监管部门的高度重视，监管部门和营运企业对提升运营安全及管理效率的需求日益增长。

车载监控系统作为辅助商用车安全监管的有效手段，其市场前景也被广泛看好，迎来稳定增长期。

 目前全球商用车车载视频监控市场规模仅约120亿元，按照全球3亿辆商用车，单车产品均价4000元，替换周期 7-10 年测算，全球商用车车载视频监控稳定自然替换市场规模达到约1200-1700亿元，行业远未达到天花板。

与我国庞大的商用车保有量相比，当前的车载监控乃至是智能车载监控市场仍有着庞大的市场掘金空间。

但是目前智能车载监控的普及率仍略显不足，商用车上大多采用的是普通视频监控。

原因主要有几方面：

1、被动接受：有企业认为，在车载监控市场中，自上而下的政策推动，运营企业、驾驶员大多是被动接受，对更智能的视频监控技术容易产生消极抵触情绪，带来“监”而不“控”的问题。

2、实际效果不及预期：当前的车载监控只要求安装监管设备，对于设备安装后的实际运行效果并没有太多关注，而这种向上的服务模式，没有落实到本源的运营企业一线管理中。

3、运营管理成本较高：这些智能视频监控设备大多价格不菲，对企业的运营管理成本来说是一笔不小的开支，所以，即便是有政策的推动，但企业也会为了控制成本，而采用普通的视频监控设备。

 这也导致在一些运营企业、驾驶员的观念中，对车载监控的理解，更多是为了监视其驾驶行为，而不是帮助其实现更安全驾驶控制的工具。

4、相关技术认知不足：营运企业即使配备有智能化车载设备，受限于“车载监控+AI”产品的安装、使用要求多，相关人员专业认知不足等因素，运营企业在实际应用中没有专业人才及后端平台支撑，也难以发挥好前端数据对驾驶员驾驶行为的帮助作用。

也就是说，在自上而下的推动模式下，车载监控设备的部署不仅给运营企业增加了运营成本，同时对于营运车辆的行车安全起到的帮助，也没达到其安装的初衷。

三、 新技术迭代推动，变“监控”为“服务”

随着5G网络等新一代无线通信技术的发展，网络带宽更宽，网络覆盖度将更加完整，单位流量资费更低，将进一步推动车载监控产品与新一代无线网络的融合发展。

随着大数据云计算的快速发展，相关技术应用将能有效提升企业的运营效率，降低企业的运营成本及提升安全监管部门的监管效率。

比如，目前的商用车联网在保障公交安全方面，技术上都能提供车辆运营基本数据以及实时动态远程视频监控，可完整再现事件过程，智能化分析驾驶数据，实现针对性高效管理的作用。

 当前AI技术在车载领域的应用主要为智能图像分析技术，人工智能深度学习技术。随着AI技术的不断进步，将视频监控系统的功能从事后追查为主，转为以事前预警和事中分析为主，实时、主动发现风险。

车载监控领域已经从管人到“人车并举”的管理模式发展。比如，驾驶安全预警系统能分别针对车、人进行安全预警；车载视频监控应用平台，其基础数据能实现车队、车辆、线路、站点等信息的管理；

此外，借助AI赋能监控设备，对于司机的疲劳驾驶，变得有据可依，新一代驾驶预警系统，摄像头的图像传感器能够采集人脸诸多疲劳状态数据特征，进行提取与分析处理，通过先进的疲劳状态算法来准确无误判断后，进行语音灯光提示，来达到警示驾驶员，纠正错误驾驶行为。

商用车辆安全是一个复杂的系统问题，再好的设备如果没有前后端软硬件相结合的“智能设备+智能风控平台+风控服务”的管控服务闭环，也无法真正发挥效用。

在大数据时代，安装智能监管设备不应只符合安装要求，还需真正领会智能设备给予行车安全带来的服务提升。

 同时，也要充分认识到，安全管理问题是一个复杂的系统化问题，设备只是一个数据采集工具，更多的是需要软、硬件结合，同时辅以强大后台服务，构建线上线下的安全管理服务闭环，帮助车辆管理化繁为简，真正地抑制风险。

最后辅以必要的政府安全监管、引导和促进，构成一个正向的安全管理改进循环，不断提升企业安全管理能力、技术应用能力，才能减少悲剧的发生。

结语

 总体来看，在技术迭代的洪流之下，如今的车载监控早已脱离了早期的古板样式，融合多种新技术，迈向智能化阶段。

加上政策的利好，带来了市场需求的爆发，成为车载监控从碎片化需求转向规模化部署的关键推力，为车载监控系统的标准化建设指明了方向，有望打开更多细分应用市场。

按照现有的产业发展模式和市场格局，车载监控这一细分市场有望自成一派，迎来持续性的产业成长期。