据《全国道路交通事故统计年报白皮书》统计，30%的交通事故由恶劣天气导致。因为团雾、局部路面积冰导致的交通事故屡见报端。
B2B圈8月6日报道，文：窦悦怡
近日，专注出行领域的商业气象服务商KuWeather推出了一款智慧路网系统。据悉，智慧路网，旨在智慧预测道路状况，特别是预测路面的湿滑、积水积冰、冰水混合、融冰融雪、团雾等不利行车条件，从而全面引导行驶。
KuWeather成立于2015年，是一家为大出行领域企业客户提供整体商业气象服务解决方案的服务商，他们将气象数据与行业数据进行深度结合，并结合行业特点，通过大数据、深度学习等技术，为企业提供整体商业气象方案。
30%的交通事故由恶劣天气导致
据《全国道路交通事故统计年报白皮书》统计，30%的交通事故由恶劣天气导致。因为团雾、局部路面积冰导致的交通事故屡见报端。
传统的路况预报或地图导航仅仅关注路面拥堵的情况，忽略了路面湿滑、积水积冰、局部能见度差这些直接影响交通安全的路面条件。
B2B圈了解到，传统的路网周围产品方案主要有两种。一种是通过视频监控的手段、通过图像识别技术去实时监测道路的积水积冰等状况。
另一种是通过天气预报（哪一段路、在什么时候要有雨或者雪落在它身上，哪一段路会有雾、能见度低等）对不利条件进行汇总，进而以空中会发生什么直接机械式地映射为对路面的预报。缺陷是显而易见的。
“被动的实时监控，在时间上其实已经滞后，况且监控无能力部署到足够的密度。
例如，今年清明节，北京突降雨夹雪，因为是节假日，很多人选择自驾游。北京市内因为路面温度较高，是没有积冰的，但是自驾到卓资山-锡林浩特路段，路面是结冰积雪的。路面条件的变化，驾驶人大多不能及时反映，导致10多辆车相撞的惨剧。
机械的映射预报则会带来管理部门的误判进而导致经济损失。比如，山东青岛某路段，根据温度和降水的天气预报汇总来看，凌晨会积冰，于是通知交管部门封路一日。但实际情况却是：该公路的路面材料比热特性导致融化和蒸发过程极快，至天亮早高峰之前路面已干燥。白白带来许多经济损失和效率。”金宏春告诉B2B圈。
所以，KuWeather依托其独特的“数据科学家 + 气象专家 + 数学专家”这一人工智能团队组合，将深度学习、物理模式与数学算法相结合，历时2年，打造出这款路网信息系统。
KuWeather RWIS预测时效长达48小时
B2B圈了解到，路网信息系统（Road Weather Information System）即KuWeather RWIS，预测要素的全面建立在多维数据支持、高复杂深度学习算法的基础上，并且使用具有独立知识产权的探测终端不断矫正RWIS的自我学习，使得准确率机器全面优异。具备算法和硬件双技术壁垒。
KuWeather RWIS可以对道路表面的干燥、湿滑、积水、积冰、积雪、冰水混合态、融冰、融雪、霜提供预测，也对道路前方能见度、团雾等进行预测。
既能够用于地图导航的企业和用户进行行驶路线规划和驾驶行为提醒，也方便市政部门的积水处理、交管部门的道路关闭等等决策。
目前，路网信息系统已经处于稳定对外提供服务的阶段，正在服务日活近亿的某主流服务平台。
根据KuWeather给出的数据，RWIS预测时效可以长达48小时，任意道路48小时内的表面行驶条件均能够被以高准确度预测。无压力支持C端用户、商业企业（如地图导航厂商、）和政府部门的各类不同场景需求。
除此之外，RWIS的服务模式为对道路进行公里级别预测。以极低运算成本解决了高成本硬件布设不足的难题，也满足了道路精细引导、精细管理的需要。
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