在看见车之前，人先知道 — AI 守护路口的行人安全

数十年来，道路交通死亡总数持续下降，但行人的事故并未同步减少。世界卫生组织估计，每年约有 119 万人死于道路交通，而行人、骑行者与摩托车骑手等弱势道路使用者占了其中一半以上。随着两轮电动车迅速普及，人、车与电动车在路口近距离交汇的风险也在上升。

开发并验证这套系统的韩国是一个很有说明性的例子。韩国推行了对校区事故从重处罚的“民植法”，以及右转前必须停车让行等制度，堪称世界上最严格的行人保护法规之一。但在 2025 年，右转事故死亡人数仍创下历史新高（韩国警察厅）。原因很简单：制度可以要求驾驶员停车，却无法让拐角另一侧的行人被看见。本文探讨 AI 如何先读出路口盲区，并同时向驾驶员和行人发出警告。

I. 问题在于盲区 — 彼此看不见

右转拐角、狭窄的背街小巷、校区，它们的共同点是：建筑、围墙和路边停放的车辆挡住视线，让驾驶员和行人直到最后一刻才看见彼此。传统信号灯和标志只对“已经能看见”的情形起作用。真正危险的那一瞬间——双方尚未看见彼此的短暂区间——却没有任何信息。要填补这一空白，就需要一个能替双方先看拐角、在两人相遇前发出提醒的装置。

II. AI 先看见 — 一秒内的四个步骤

AI 路口安全系统在无人干预的情况下，一秒内完成从感知到警告的全过程。

1. 对象识别 — AI 摄像头把人、车乃至自行车、电动滑板车区分为四类进行追踪。
2. 碰撞风险预测 — 依据每个对象的方向与速度计算距离碰撞的剩余时间，只有超过阈值时才判定为危险，从而减少误报。
3. 双向同时警告 — 向驾驶员用 LED 显示屏，向行人用把警示图案投射到地面的地面投影器和语音喇叭——不是一方，而是双方同时提醒。
4. 数据记录与传输 — 把每一次事件作为数据积累，并实时共享给地方政府、警察与消防。

核心在第三步，即双向。多数警告系统只提醒驾驶员或只提醒行人，而这套方式向双方同时提醒，让彼此先意识到对方的存在。

III. 一台设备同时盯住八种风险

一台摄像头可同时感知道路上的八种风险——右转盲区、背街突入、校区突发、超速接近、夜间与恶劣天气、乱穿马路、自行车与电动滑板车、人群密集。系统把儿童作为单独对象学习，从而更早捕捉校区里突然的横穿；把自行车、电动滑板车等个人出行工具单独归类，实现不间断追踪。经过低照度训练的 AI，即便在夜间、雨天或逆光等视线不佳的环境中，也能仅凭图像稳定识别。

IV. 判断在现场完成

这套系统不把视频传到云端，而是在现场直接分析。现场的 AI 计算机 ORBRO Edge Pro 以 50TOPS 的算力同时处理最多四路摄像头，无需额外服务器或云端即可独立运行。因此即使通信中断，现场设备也会自行判断，警告照常进行。可识别个人身份的视频只在现场处理，对外只输出统计与事件数据，在个人信息保护方面也更有利。既有的 CCTV 不论厂商都可直接接入；由于无需开挖道路、直接安装在既有结构上，一个路口通常约两小时即可完成安装。IP66 等级的全天候机箱保护设备，在严寒、酷暑与粉尘中也能稳定运行。

V. 是否经过验证

对一项新的安全技术而言，“是否真的有效”是最重要的问题。这套系统自 2018 年起，与韩国全国 30 多个地方政府和机构合作，在约 180 个点位建设并运营；根据 ORBRO 的运营数据，在运营点位未发生行人交通事故的报告。技术成熟度达到实证最高级别 TRL 9，并获认定为韩国道路附属设施。验证的依据有三——多年的现场运营、经认证的技术成熟度，以及公共机构的采用实绩。

VI. 结语

制度设定了规则，但要让人守得住规则，先得看得见危险。AI 路口安全系统在人们相遇之前就读出盲区里的危险，并同时提醒驾驶员和行人。这是城市迈向联合国“到 2030 年将道路交通死亡减半”目标的现实路径之一。ORBRO 以一体化系统覆盖从设备供应到运营管控的全过程，可以从事故多发地点的现场诊断开始。如果您愿意，我们可以一起勾勒适合贵市与街道的方案。