已有北京地区示范项目，「巨视科技」从ETC专用车道收费切入做车辆大数据

截止2016年底，全国高速公路网累计建成ETC专用车道1.3万余条，人工刷卡车道（MTC）车道6万余条。随着收费路网的大建设时代结束，回归路网管理，收费管理，运营管理，大数据分析及提升减员增效和服务标准成了摆在用户面前的新难题。

按照单车道投入5万元左右的技术成本，仅收费站车道全国就有30多亿的市场规模。同时可节约大量收费员，据统计目前一条车道需要4个收费员（每人6小时班制），一年一条车道收费员成本需要30万。一年即可为用户单车道节约二十余万运营成本。除此之外还可应用于稽查逃费、交调系统、服务区、隧道、养护、路径识别等多个领域。

我近期接触的“巨视科技”是一家车辆识别及大数据分析公司，其系统可以对接现有车牌识别系统，采用人工智能技术，快速实现机器判别收费车型，解放人力，同时挖掘车辆大数据信息，服务于收费稽查、数据流量分析、交通流量分析、无人发卡、移动支付、路径精细识别等多个方面。

在盈利方式上，巨视科技将从以下方面产生收入：

1. 提供系统的解决方案，即可直接服务于甲方或行业系统集成商，提供由技术调试实施到运维的系统解决方案，按照系统销售和技术服务收费。2. 数据挖掘及升级维护，提供数据升级服务和数据挖掘服务。3. 拓展停车场、智慧城市大脑等其他行业。

在运营数据上，巨视科技由2015年刚成立的10万，到2016年300万，再到2017年营收近1000万，2018年预计3000万。年复合增长率100%以上，毛利率40%以上。

随着2017年交通部出文尽快完成各省份收费营改增要求，全国将迎来一轮基于车辆识别的收费系统大改造，目前巨视有北京地区示范项目，在全国推广和快速复制上有一定优势。

团队方面，团队创始人来自安防行业，早期负责高速公路行业的视频监控方案推广，熟悉行业发展和业务运作，后参与创立安防公司进行深度学习技术的安防行业推广，2012底年提出了车脸识别，联合创立了安防行业公司，其技术联合创始人分别来自算法领域和开发领域，熟悉深度学习技术和大型系统开发。

融资方面，巨视科技预计A轮融资3000万，出让10%，用于快速扩展市场规模及团队建设，同时进入移动出行支付、人脸服务质量考核、智慧城市大脑、智慧警务等行业。

我是36氪汽车记者卢姿伊，负责特斯拉、无人驾驶、新能源、车联网、出行及后市场，欢迎直接与我联系，微信：17701221940