短途通勤、外賣快遞、公共交通站點到目的地的“最后一公里”等，眾多使用場景讓近年全國各地電動自行車的保有量逐年攀升，但隨之而來的與電動自行車相關的交通事故數量也水漲船高。據不完全統計，目前我國電動自行車保有量已達3.5億輛，而5年來與電動自行車相關的交通事故超過83萬起。其中，因未佩戴安全帽導致頭部受傷致死的比例占到該類事故死亡總數的80%以上，給市民生命安全帶來重大隱患。

政策推動，電動自動車安全治理迫在眉睫

騎行電動自行車未佩戴頭盔看似事小，卻是關系著駕駛員生命安全的大事。

2020年4月，“一盔一帶”安全守護行動在全國各地開展，重點依法查糾騎行人員不佩戴安全頭盔、汽車駕乘人員不系安全帶行為。起初，針對騎行不戴頭盔的行政處罰僅針對摩托車。市面上新推出的電動自行車速度越來越快、體積越來越大，騎行時遇見的風險隱患也會越來越多。在此背景下，深圳市在2021年開始實行《深圳市電動自行車管理規定（試行）》，其中明文規定：騎行電動自行車未佩戴安全頭盔的，將視情況罰款200元。

2024年5月7日，公安部辦公廳下發《全國公安機關開展電動自行車安全隱患全鏈條整治工作方案》，宣布從即日起至2025年底，將在全國開展電動自行車安全隱患全鏈條整治。該方案特別強調要在2024年集中整治、查處違法行為，預防和減少電動自行車安全事故。

深圳自2024年7月1日起實施電動自行車限行新規，在繼續保留一級、二級限行區管理策略基礎上，擬新增三級限行區，即：在學校周邊路段限制民生行業電動自行車，避免與接送學生非機動車交織混行，限行時段為早晚高峰期及中午放學期間（學校周邊路段寒暑假不執行限行）。

AI加持，高效賦能電動自行車安全治理

當下，全國各地正陸續采取更為嚴格的措施加強電動自行車安全治理，體現出政府各級主管部門對加強電動自行車安全管理、預防事故、保護人民生命財產安全的決心。

在此背景下，云天勵飛積極與相關部門聯手，打造電動自行車安全治理解決方案，利用大模型技術，全天候監測電動自動車騎行違規行為并預警，形成科學的治理報告，減少電動自行車亡人事故，降低電動自行車道路交通事故率。讓騎行更安全，讓治理更科學。

具體而言，云天勵飛打造的電動自行車安全治理解決方案具有如下亮點：

個人違法精準識別

在交通治理中，AI算法能夠實時準確地識別電動自行車的違法行為，如闖紅燈、未戴頭盔、超載、加裝雨棚等，為管理部門提供強有力的技術支持。云天勵飛擁有30余種電動自行車治理相關算法，在實際項目部署中，支持利用現有的攝像頭等感知設備，幫助管理部門低成本實現智能化升級。

云天勵飛在行業內首創視頻比對關聯分析技術，通過兩個相對方向的攝像頭，采集同一騎行人員正面和背面信息，利用圖片特征比對算法，將正反面信息關聯綁定成一份全方面立體數據集，極大提升了對電動自行車違法行為個體特征信息的精準掌握。

此外，系統通過智能分析騎行人員和車輛的交通違法數據，按照騎行人、車牌號和企業三個維度進行檔案歸檔，能直觀呈現重點關注高頻違法人員和嚴重違法人員，交通管理部門能通過該信息點對點進行處置，從而進一步降低事故發生的風險。

整體態勢全面掌握

AI技術能夠對識別的違法事件、類型、時段等數據進行深入挖掘和分析，幫助管理部門全面了解轄區內電動自行車違法的態勢，輸出分析報告，為科學監管提供決策依據。

例如，通過大數據分析，可以統計指定區域騎行電動自行車的頭盔佩戴率，進行各街道月度騎行電動自行車頭盔佩戴率的橫向對比，以及對快遞外賣騎手騎行電動自行車違法行為進行分類統計分析等。

此外，云天勵飛電動自動車安全治理解決方案還能為重點關注區域及場景，如：民生行業、重點區域、高快隧道、交通樞紐周邊、三輪車治理等，建立起“事件匯聚—事件分撥—事件處置—事件評價”的完整治理機制閉環，有效幫助各級主管部門科學高效地監管電動自行車違法行為，確保治理措施的針對性與有效性。

結合平臺生成的數據報告，有關部門可對高發區域和時段采取針對性的預防措施和安全宣傳，多管齊下，有效降低電動自行車事故發生率，減少電動自行車亡人事故。

以深圳市龍華區為例，該區接入了1400+路攝像頭，對未戴頭盔、闖機動車道、闖禁令、闖紅燈、加裝雨棚等違法行為進行智能識別，一期項目面向學生家長群體，對頭盔佩戴率進行智能評測，評測數據不僅作為學校對學生德育教育的參考，也成為交警部門與學校聯動警示約談的依據。自2023年7月項目上線以來，該場景下的電動自行車頭盔佩戴率由67.6%提升到了93.4%，成效斐然。

電動自行車作為城市交通的重要組成部分，如何通過智能化、精細化的手段做到科學管理，已成為各地主管部門關注的重點。相信隨著AI技術的深度融合和創新應用，電動自行車的安全治理將邁向一個全新階段，助力城市交通更加安全有序。