近年來交通事故頻發，無論是客車還是貨車、?；愤\輸車、商用車、公交車輛發生過重大事故等究其原因，與司機有很大關系安全防范意識薄弱。

       2020年3月，深圳廣深高速發生油罐車起火事故。交管部門事后調查加油機車載監控時發現，事故發生前，司機一直在頻繁玩手機、收聽和語音回復信息、嗑瓜子、吸煙等異常駕駛行為。導致其未能及時發現前方行駛緩慢的車輛，及時避免事故發生。

       2020年7月7日，貴州安順公交車墜江事件引起全國關注司機先是開得很慢，然后一踩油門，將滿載乘客的車輛開到了對面車道，然后立即沖下了湖，造成車上多人傷亡。經過調查，發現司機的主觀行為導致了事故的發生。

       這兩起事故發生后，交通運輸部、公安部等部門相繼出臺了一些政策，例如，改善公共交通的安全系統、新技術與傳統技術的綜合應用、預警預防預控安全風險，大力推動車輛安全和運營監管領域車載視頻監控產品的發展等。

       其實這些措施早在這兩起事故發生之前就已經出臺了。那么，問題來了車載視頻監控產品的誕生已經有20多年了它的技術水平和方案發展到哪里去了？是否可以從事事后反思，發展為事前預防？

       1、5G、AI賦能車輛監控，來自“單一錄像”走向“功能集成”車輛視頻監控作為視頻監控行業的一個子行業，將地面固定場所的視頻監控功能應用到移動的車輛上，是視頻監控在交通領域的一個重要應用。

       相比于商業、工業、社區、家庭平安城市等固定場所的視頻監控，車輛視頻監控需要在復雜的車輛工作環境下進行（如車輛高速移動、持續振動與沖擊、高低溫、惡劣電源、人為破壞、防水防火等），保持良好的圖像處理和智能分析性能，對產品的技術要求較高。

3、新技術迭代推廣，變革“監控”為“服務”隨著5G網絡等新一代無線通信技術的發展，網絡帶寬將更寬，網絡覆蓋將更 全，單位流量資費將更低，這將進一步推動車輛監控產品與新一代無線網絡的融合發展。

       隨著大數據云計算的快速發展，相關技術的應用將有效提高企業運營效率，降低企業運營成本，提高安全監管部門監管效率。比如現在的商用車聯網，在保障公交車安全方面，可以提供車輛運行的基礎數據和實時動態遠程視頻監控，可以完整再現事件過程，智能分析行車數據，實現有針對性的高效管理。

       目前AI技術在車輛領域的應用主要是智能圖像分析技術和人工智能深度學習技術。隨著人工智能技術的不斷進步，視頻監控系統的功能從事后追蹤轉變為事前預警和事中分析、主動發現風險。

       車輛監控領域已經從管理人發展到“人車并舉”的管理模式發展。例如，駕駛安全預警系統可以用于汽車、人進行安全預警；車輛視頻監控應用平臺，其可以實現車隊基礎數據、車輛、線路、網站等信息的管理；此外，在人工智能監控設備的幫助下，司機 疲勞駕駛已經變得有根有據新一代駕駛預警系統，攝像頭的圖像傳感器可以采集人臉的多種疲勞狀態數據特征，進行提取和分析，通過先進的疲勞狀態算法進行準確判斷后給出語音和燈光提示，從而警示駕駛員，糾正錯誤的駕駛行為。

       商用車的安全性是一個復雜的系統問題再好的設備也沒有前端軟硬件結合“智能設備智能風控平臺的風控服務”管理和控制服務的閉環可以 真的沒用。

       大數據時代，智能監管設備的安裝不僅要滿足安裝要求，還要真正了解智能設備給行車安全帶來的服務提升。行業需要改變認知，做好服務者而不是監督者。

       同時，企業要充分認識到安全管理是一個復雜的系統問題，設備只是數據采集工具，更多的需要軟件、硬件組合，輔以強大的后臺服務，構建線上線下安全管理服務閉環，幫助簡化車輛管理，真正遏制風險。

       最后，輔以必要的政府安全監管、引導和推動，構成積極的安全管理改進循環，不斷提高企業的安全管理能力、技術應用能力可以減少悲劇的發生。

        結論總體來說，在技術迭代的洪流下，今天車輛監控早就走出了早期的老套風格，融合了多種新技術，走向了智能化階段。再加上政策的利好，帶來了市場需求的爆發，成為車輛監控從碎片化需求轉向規?；渴鸬年P鍵推力，為車輛監控系統的標準化建設指明了方向，有望開拓更加細分的應用市場。根據現有的產業發展模式和市場結構，車輛監控這一細分市場有望自成一派，迎來可持續的產業成長期。