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道路运输风险减量平台 RTRRPRoad transport risk reduction platform 道路运输风险减量平台依托物联网、大数据、人工智能等前沿技术，结合物联终端技术以及智能化模型算法。聚焦自然环境、意外风险、事故预防、人车货监控中心等多维风险量化模型建设和行业客户应用，打造贯穿政府监管、企业安全生产内控和作业人员自控为一体风险预警体系，功能有搭建数字化风险地图，对不同风险进行识别、评估、预警和控制，搭建风险模型，以降低风险发生的可能性和损失程度等，并提供风险精准预警和管控。并可契在内部承保、理赔和风险评估等多个经验数据库， 风险减量服务全流程线上化闭环。
AI 算法对海量的道路运输数据进行深度分析，这些数据涵盖车辆行驶数据（如速度、 加速度、行驶轨迹、刹车频率等）、驾驶员行为数据（如疲劳驾驶监测数据、违规操作记录等）、道路环境数据（如路况、天气状况、交通流量等）以及车辆自身状态数据（如车辆年检情况、维修保养记录、零部件磨损程度等）。通过对这些多源异构数据的综合分析，AI系统能够精准地识别出潜在的风险因素。
2.双控机制-隐患患闭环管理，安全体系“双保险” AI 根据道路运输企业的基础资料、车辆档案、驾驶人员档案和体感终端数据，货物运单数据，运输线路特点、历史隐患数据、天气等信息，自动生成个性化的隐患排查计划。 发现隐患后，AI系统根据隐患的类型、严重程度以及过往类似隐患的治理经验，提供智能化的治理方案建议。AI系统还能够对隐患治理过程进行跟踪监控，记录治理进度、验收结果等信息，确保隐患得到彻底治理，并及时更新隐患治理状态，便于随时掌握情况。
3.风险模型&画像-实现风险多角度可视化 AI从多源数据中提取有价值的特征，通过模型组合，又用数据对搭建好的模型进行训 练。模型训练完成并达到一定的性能要求后，就可以利用该模型对道路运输个体（车辆、驾驶员、运输任务等）进行风险画像绘制，可以更精准地识别和评估道路运输过程中的风险，有助于运输企业和监管部门提前采取针对性的措施，有效降低事故发生的概率，提高道路运输行业的安全性和运营效率。
4.AI风险预测-实现风险未卜先知 AI主要选择卷积神经网络（CNN）可以有效处理摄像头图像数据，场景的视觉特征， 车辆的位置信息，道路类型，天气的风险特征，又结合循环神经网络（ RNN）及其变 体长短期记忆网络（ LTM）处理时间序列数据，又构建 CNN - RNN 混合模型分发挥各自的优势，实现对道路交通风险的全面且精准的预测。
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