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0 引言

汽車行業(yè)高速發(fā)展，即將邁入智能驅動時代，而電子不停車收費系統(tǒng)(Electronic Toll Collection，ETC)作為車聯(lián)網(wǎng)的重要信息載體必將發(fā)揮其可拓展、可豐富的提升作用。ETC作為一種信息技術的服務模式，與移動互聯(lián)網(wǎng)、銀行、停車場等第三方服務商拓寬合作方式與渠道，必將產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息。通過大數(shù)據(jù)技術與AI賦能ETC，將給大眾出行車生活帶來新的變革。

1 ETC發(fā)展現(xiàn)狀及對人工智能落地的機遇

1.1 ETC發(fā)展現(xiàn)狀

汽車保有量的增速為ETC發(fā)展奠定了量的基礎。截至2020年年末，全國民用汽車保有量為28087萬輛(包括三輪汽車和低速貨車748萬輛)，比2019年末增加1937萬輛。中國千人汽車保有量為173輛，與相近經(jīng)濟水平國家的千人汽車保有量相比仍處于相對落后的水平，預計未來十年中國汽車保有量將維持年均5%的速度增長。在國家出臺的政策的影響下，ETC近兩年內(nèi)發(fā)展勢頭迅猛，國務院要求2019年年底前各省(區(qū)市)高速公路入口車輛使用ETC比例達到90%以上[1]。截至2020年年底，全國高速公路ETC使用率超過65.98%，其中客車ETC使用率超過70%，貨車ETC使用率超過53%。隨著城市化進程的不斷加快，人民生活水平的不斷提高，我國城市汽車保有量逐年增加，ETC市場呈現(xiàn)不斷擴張的趨勢。在車聯(lián)網(wǎng)概念中，ETC可以作為基礎設施建設。ETC的大范圍、大規(guī)模普及，將會為車生活服務行業(yè)帶來新的突破口。

以ETC為代表的車載設備收費技術符合價值鏈中各方對高效便捷收費和多元應用服務的需求，未來將引領一代自由流收費技術進入快速發(fā)展期，并提供多元化的收費服務[2]。在5G網(wǎng)絡高速發(fā)展的帶動下，ETC與車聯(lián)網(wǎng)、人工智能技術結合發(fā)展空間巨大。車聯(lián)網(wǎng)逐步實現(xiàn)外聯(lián)，將信息通信技術整合到ETC設備中，將增強ETC的智能功能研發(fā)與擴展，智能聯(lián)網(wǎng)的ETC會成為車聯(lián)網(wǎng)領域用戶數(shù)據(jù)最大的信息載體。并且，通過建立人、車、支付三者的聯(lián)系，ETC將快速覆蓋車生活服務行業(yè)的各種場景。

1.2 人工智能落地機遇

目前，正處在一個人工智能可以落地生根發(fā)芽的時代。得力于物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，信息化、數(shù)字化建設融入人們生活的方方面面，數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)采集來源豐富且全面；得力于大數(shù)據(jù)、云計算技術的創(chuàng)新升級，集數(shù)據(jù)儲存、分析、挖掘、計算為一體的數(shù)據(jù)平臺為人工智能奠定堅實的基礎；得力于硬件科技的進步，數(shù)據(jù)平臺的算力大幅度提升，為人工智能落地應用提供實現(xiàn)可能。

ETC實現(xiàn)“車與人”的聯(lián)網(wǎng)，在更深層次的“人與人”的服務連接方面擁有巨大的潛力[3]?；谝延械腅TC網(wǎng)絡和框架系統(tǒng)，ETC與車聯(lián)網(wǎng)(Vehicle-to-Everything, V2X)技術結合能快速實現(xiàn)對于安全和效率至關重要的車路協(xié)同(Infrastructure-to-Vehicle, I2V)應用，從而為未來的5G應用落地提供場景支撐[4]。如此一來，車聯(lián)網(wǎng)的外聯(lián)問題就得以妥善解決。

通過5G技術，車輛數(shù)據(jù)在低時延的條件下，被傳輸至云計算服務器，為人工智能提供大量的數(shù)據(jù)養(yǎng)料。其中不僅包括車主信息、車輛信息，還包括車輛通行行駛信息與服務支付信息。海量數(shù)據(jù)為人工智能應用打下堅實基礎，與城市交通行業(yè)結合可為城市智慧交通提供算法模型支持，與智能汽車行業(yè)結合可為人工智能在自動駕駛領域貢獻力量。

同時，由于ETC的發(fā)行量不斷積累，ETC所產(chǎn)出的龐大服務數(shù)據(jù)容易帶來信息過載問題。人工智能大數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)是解決信息過載最有效的方式之一。推薦系統(tǒng)不需要用戶提出明確的要求，而是通過對用戶的歷史行為信息的分析，對用戶的興趣愛好進行建模。在此基礎上，對用戶推送其可能感興趣、可能有所需求的信息。在車生活服務行業(yè)領域，相關企業(yè)將ETC數(shù)據(jù)與本企業(yè)產(chǎn)生的業(yè)務數(shù)據(jù)進行協(xié)同挖掘，從而獲得用戶的需求興趣。

2 ETC拓展應用

ETC系統(tǒng)最初是為車輛高速公路或者橋梁無需停車而能自動收取高速公路或橋梁費用而設計的。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，企業(yè)也在創(chuàng)新變革，ETC面對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的挑戰(zhàn)以及用戶多樣化的需求，需要不斷探索新的發(fā)展方向。ETC產(chǎn)品正在從高速公路走向城市，為城市生活注入新的活力與服務。2021年，交通運輸部將推進12件民生實事，其中就包括開展ETC服務專項提升行動，拓展ETC在停車場、加油站的應用[5]。ETC使得專注于解決車的“住”與“吃”的商業(yè)端(B端)企業(yè)擁有了數(shù)據(jù)化運營的基礎，通過對過往數(shù)據(jù)的挖掘與建模，對停車場、加油站的流量進行預測，提升車輛管理的效率。ETC兼容原有的收費系統(tǒng)，大幅度降低漏收損失風險，方便經(jīng)營情況的統(tǒng)計查看。有效利用豐富的數(shù)據(jù)信息可以對停車場、加油站指定經(jīng)營決策提供量化的數(shù)據(jù)支持，幫助其提升經(jīng)營效益。

2.1 ETC在停車場的拓展應用

利用ETC應用，停車場可以有效提升運營效率、節(jié)約成本并解決人員管理問題。傳統(tǒng)停車場存在出入口通行等待，由停車場工作人員駐場收費，車位信息不及時準確的問題。通過ETC拓展應用，經(jīng)營者能夠對停車場進行數(shù)字化管理干預，從根本上解決行業(yè)痛點。

具體來說，ETC停車場無人自動收費系統(tǒng)是通過車載設備(On Board Unit，OBU)與停車場ETC車道內(nèi)的微波設備進行通信，實現(xiàn)不停車扣費功能。這種短距離的通信數(shù)據(jù)傳輸方式在安全性、傳輸速率方面都具備很大優(yōu)勢，對汽車放行的快速響應具有天然優(yōu)勢。車內(nèi)OBU能實時上傳車輛數(shù)據(jù)、車主信息數(shù)據(jù)等，為城市交通微觀數(shù)據(jù)采集提供詳盡可靠的數(shù)據(jù)來源，為停車場場內(nèi)的留存情況、流量預測提供實時性更強的數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)信息同步到線上，為實現(xiàn)停車場“線上到線下(Online-to-Offline，O2O)”模式奠定基礎。數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控與更新，配以精確的算法計算，車主可以在線上了解到各個停車場的實時情況。以此，車主可以有選擇地進行車位預定，設定入場時間以及計劃停留時長，停車場場內(nèi)系統(tǒng)接收車主預定信息，采用ETC驗證方式對進場車輛進行識別，從而解決車主端出門停車難的難題，減少停車場端由于位置分布難以被車主發(fā)現(xiàn)等因素而導致的車位利用率低的損失。

ETC在停車場的應用可幫助停車場與車輛服務行業(yè)緊密融合，共同實現(xiàn)整個價值鏈業(yè)務的增長。洗車服務商連通停車場數(shù)據(jù)運營，檢測車輛停留時長、車輛通行記錄等信息。這種服務融合可以實現(xiàn)服務的實時推送。車輛服務供應商根據(jù)停車場與目標客戶預計終點位置，預測目標客戶在旅途中可能需要的服務。使用適宜的觸達方式提供服務，提升服務轉化率，從而實現(xiàn)停車場與相關車輛服務商共同實現(xiàn)業(yè)績增長，提升利潤率。

2.2 ETC在加油站的拓展應用

ETC加油站解決了客戶支付、開具發(fā)票、加油緩慢的痛點問題，大幅改善車主的加油體驗，同時對降低站內(nèi)安全風險、緩解站內(nèi)車輛擁堵起著積極作用。利用ETC的識別支付特性，在加油站內(nèi)車輛可以作為移動的付款機器。車輛只需要在指定的加油位置，利用加油站頂棚的通信扣費系統(tǒng)與加油車輛車內(nèi)的OBU進行交互通信，用戶便可以完成整個支付過程。用戶無需下車，降低人員站內(nèi)走動造成的風險隱患，也極大地節(jié)省用戶時間、提升車主加油體驗。

加油站可以根據(jù)ETC數(shù)據(jù)對用戶進行獲客、存留，并提供營銷服務，例如ETC在支付過程中產(chǎn)生電子發(fā)票數(shù)據(jù)，并投遞到用戶的設備上。電子發(fā)票數(shù)據(jù)可以用于識別用戶消費習慣，而電子發(fā)票的投遞過程為加油站的營銷業(yè)務提供了一個有效且便捷的用戶留存切入口。利用ETC支付產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，加油站可以分析用戶的加油消費偏好，制定與其對應的營銷活動。而且，這類通知與電子發(fā)票一同觸達用戶，提高用戶留存幾率，幫助加油站進行二次營銷。

ETC加油站可以利用其經(jīng)營數(shù)據(jù)信息與汽車品牌商、汽車服務商、汽車零部件制造商等企業(yè)進行商業(yè)合作。以ETC加油站與汽車品牌商進行合作為例，加油站ETC支付數(shù)據(jù)可以為汽車品牌商定位用戶，進行新車發(fā)布、車友活動發(fā)布、流失用戶召回等用戶運營活動。汽車品牌商與加油站合作為品牌用戶發(fā)放加油補貼，實現(xiàn)三方共贏。

3 ETC拓展應用中的人工智能應用場景及案例

ETC辦理、通行產(chǎn)生的巨量數(shù)據(jù)，為人工智能應用提供了基礎支持。在ETC數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、特征挖掘選取、趨勢預測判斷等方面，人工智能擁有自然優(yōu)勢。這種優(yōu)勢能夠使ETC網(wǎng)絡具備學習、感知與認知的能力，從而賦能ETC上下游相關企業(yè)以及拓展應用相關利益方，幫助企業(yè)實現(xiàn)縮減成本、擴大規(guī)模效益的商業(yè)目標。ETC拓展應用的人工智能應用場景可以分為智能運營場景、智能預測場景、智能營銷場景、智能風控場景。

3.1 智能運營

對于車企來說，由于用戶汽車交易更換頻繁，極易在過程中丟失用戶，導致用戶留存率降低，運營活動無法開展；對于汽車服務商來說，由于低頻的服務消費頻次、較低的業(yè)務門檻導致服務入口非常分散，無法使用統(tǒng)一信息來源區(qū)分用戶，導致用戶統(tǒng)計很難準確，且用戶粘性也無法增強。應用人工智能技術對把ETC數(shù)據(jù)作為統(tǒng)一用戶識別唯一依據(jù)的海量大數(shù)據(jù)進行挖掘判別，可有效實現(xiàn)對用戶營銷全生命周期的精準把控。識別獲取目標客戶、運營活動個性化推送、易流失用戶判斷及挽回都屬于智能運營范疇。

以運營活動個性化推送為例，傳統(tǒng)的推廣方式是投入大量推廣成本做廣告或者利用過往經(jīng)驗進行推送活動信息。這種方式既需要花費高昂成本，又無法保證推送轉化率，具有極低的投資回報率。而人工智能對ETC支付中產(chǎn)生的大量消費信息進行學習，充分挖掘用戶與商家之間的互動，根據(jù)用戶信息、車輛數(shù)據(jù)、商戶消費記錄等信息構建協(xié)同過濾算法，針對運營活動提供推送規(guī)則和策略，可有效地進行個性化推送，為用戶運營提供極大的精準性。

易流失用戶判斷及挽回也是智能運營的典型步驟應用。人工智能技術中的模式識別，根據(jù)ETC系統(tǒng)所采集的用戶行為、系統(tǒng)業(yè)務日志等數(shù)據(jù)，可識別分類出易流失用戶人群。再根據(jù)人工智能在大數(shù)據(jù)樣本下的用戶歷史賬單準確數(shù)據(jù)分析建模，判斷出目標用戶人群興趣偏好，為挽回措施選擇提供策略參考，從而定向對其進行挽留，實現(xiàn)迅速反應，盡可能地降低用戶損失風險。與傳統(tǒng)的用戶留存運營方式相比，人工智能技術能夠抽象出人群深層相似特征，目標人群聚類更加準確且使得用戶激活反應更加迅速，對用戶留存進行精準的保護。

3.2 智能預測

實現(xiàn)智慧交通，道路汽車流量預測是一個永恒的問題?；趯v史數(shù)據(jù)的分析，人工智能可對道路車流、交通網(wǎng)絡狀態(tài)等數(shù)據(jù)在未來一段時間內(nèi)的變化趨勢進行預測，從而幫助交管部門合理分配資源，及時發(fā)覺潛在交通風險并提供服務支持。在此場景下，人工智能的應用主要分為車流量預測、高速風險預測。

以車流量預測為例，為了應對機動車保有量高速增長所帶來的道路車流量增長壓力，交管部門需要車流量預測來為交通疏通、分流工作、實時把控策略實施調(diào)整提供判斷依據(jù)。人工智能對ETC的通行記錄、停車記錄以及早晚高峰城市易堵路段道路車流量數(shù)據(jù)的建模分析預測，可以協(xié)助道路車輛通行情況以及道路擁堵時段與路段信息的判斷，為交管部門合理分配資源提供參考，還可以為城市道路改造、停車場建造選址提供參考。ETC產(chǎn)生的大量通行數(shù)據(jù)可通過人工智能技術來分析車輛的起訖點、尖峰流量時段，使高速公路匝道儀控更加智能化，有效疏解塞車路段。

高速風險預測也是ETC拓展同人工智能技術結合的一個重要應用。傳統(tǒng)的高速風險預測具有偶然性與被動性，交管部門統(tǒng)計事故頻發(fā)的地段，做出提醒標記，并未綜合考慮司機與其車輛信息。利用人工智能技術分析ETC通行數(shù)據(jù)、高速道路數(shù)據(jù)信息，針對高速駕駛速度特征進行提取，分析ETC車服養(yǎng)車應用數(shù)據(jù)信息，針對車輛質量維修特征進行提取，抽象道路信息；針對路面信息進行特征描述。綜合人、車、路3方面相關數(shù)據(jù)，建立風險預測模型，可對未來一段時間內(nèi)的高速事故進行預警，提高預防能力。

3.3 智能營銷

對于傳統(tǒng)營銷行業(yè)，ETC數(shù)據(jù)作為對原來數(shù)據(jù)的補充和延展，使得原有的金融數(shù)據(jù)、時間維度構成的平面化數(shù)據(jù)升級到加上空間維度的更為立體的結構化數(shù)據(jù)。

人工智能技術對ETC支付結算數(shù)據(jù)的挖掘，可以豐富用戶的出行習慣、生活習慣等一系列相關信息，從而構建出ETC用戶群的用戶畫像，提供個性化營銷服務。ETC與人工智能的結合賦能車服精準營銷，打造“興趣車服”專屬服務，結合強化學習繼承人工高智能自學習能力。在企業(yè)與用戶的交互中，人工智能提升業(yè)務流程自由度，幫助車主服務企業(yè)營銷定向化、精準化，提升企業(yè)訂單轉化率，節(jié)約企業(yè)的推廣成本，推動車主服務市場的智能化與個性化轉型。

以往，車服務消費低頻導致消費信息難以整合及供數(shù)據(jù)分析使用。ETC解決了這一行業(yè)痛點，作為車生活最便捷的支付通道，可積累整合相關消費信息供B端企業(yè)分析運營。按照《公路電子不停車收費聯(lián)網(wǎng)運營和服務規(guī)范》，“ETC”是實行一車一卡一標簽，即ETC與人一對一強綁定，跟蹤ETC數(shù)據(jù)可以獲取該用戶的信息數(shù)據(jù)[6]，從而推測出用戶的消費水平、消費喜好、消費能力等，幫助B端促進用戶活躍，提供個性化的車生活服務商品，促使交易的快速達成，提升商品轉化率。根據(jù)各類服務商品的消費情況，可建立詳細準確智能的產(chǎn)品分發(fā)機制、車生活的服務標準以及服務體系、評價體系，幫助行業(yè)發(fā)展。對于企業(yè)來說，提取市場反饋的信息再反作用于幫助融合或優(yōu)化供應鏈，使得整個經(jīng)營生態(tài)良性正向發(fā)展。

3.4 智能風控

ETC業(yè)務使人工智能在風控場景發(fā)揮巨大作用與潛能。ETC數(shù)據(jù)包含了車輛通行費支付的行為數(shù)據(jù)。在物流金融領域，金融機構可以根據(jù)這類數(shù)據(jù)評估風險，根據(jù)評估結果的不同等級發(fā)給司機對應的金融卡。其主要的數(shù)據(jù)特征包括高速車輛通行次數(shù)、通行歷程數(shù)、高速通行費用支付方式、高速超速超載等違規(guī)行為、高速分時間段過路費評估等。通過物流公司總體的ETC通行數(shù)據(jù)，可以建模出風控模型來進行金融機構對企業(yè)的貸款風險評估。企業(yè)的經(jīng)營狀態(tài)也可以從對該類數(shù)據(jù)中分析得出。對于保險、二手車市場而言，利用機器學習算法，企業(yè)可以評估車輛的車險出險概率以及對汽車保險保額評估及定價。

4 結束語

本文對ETC拓展應用進行了介紹與分析，并對ETC應用人工智能技術的場景和案例進行了研究與對比，闡述了ETC所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在人工智能技術輔助下，對實際場景問題解決與提高行業(yè)能力的價值，而對于如何進行工程化的實際應用以及ETC與車聯(lián)網(wǎng)絡如何結合仍需要深入的研究。