“开车不喝酒，喝酒不开车”“司机一滴酒，亲人两行泪”这样的标语已经家喻户晓，然而，酒驾和醉驾事故仍然频繁发生。
7月3日晚间，河南省永城市，发生一起“玛莎拉蒂撞宝马“的车祸。此事一经报道，瞬间在网络引起热议。无论肇事者拥有怎样的身份，其家庭背景如何，都改变不了醉酒驾车的性质。造成严重伤亡的肇事者确实不容宽恕。
醉驾、酒驾形势严峻
近三十年，我国交通业呈高速发展状态，机动车驾驶人增加了30多倍，公路通车里程增加460万公里，高速公路里程也雄踞世界首位。如此迅速的发展同样带来了诸多严峻问题，其中，醉驾与酒驾问题较为突出。
自危驾入刑以来，危险驾驶案件在已判决案件中一直占据很高比重，而醉酒驾驶案件常年占据危险驾驶案件的73％以上，部分年份甚至高达82．69％。据研究，驾驶员饮酒后驾车发现前方有危险情况时，从视觉感知到踩制动器的动作中间的反应时间较未饮酒时减慢2—3倍，事故发生率提高16倍。
科技改进交警查处方式
在交通系统日益发达的今天，简单的路口设卡蹲守越来越难以满足需要。对此，我国政府建立交通安全科技应用与数据共享工程，在机动车电子标识区域综合示范应用，实现跨部门、跨行业的数据共享及服务平台数据共享。
警方也将建立酒驾醉驾生理特征模型，利用高清摄像头等监控设备，通过运用人脸识别、大数据等技术，加强对酒驾醉驾行为的研判分析，探索建立酒驾醉驾生理特征模型，通过人脸识别、二次识别等技术，发现并实时推送酒驾醉驾嫌疑车辆信息，以便进行拦截查缉。
目前，这些技术已经在部分省市投入使用。2019上半年山东济南就凭借“酒驾预警分析系统”与二次识别、人脸识别技术，查缉出7900多起酒驾、醉驾，比去年同期翻了一番还多。
未来：数据推动交通安全
利用交通大数据平台，配合识别技术，能够科学研判交通安全高风险路段，进行有效诱导、控制驾驶行为，减少以醉驾、酒驾等为代表的危险驾驶行为，提升高速公路交通安全水平。
不可否认，目前行业壁垒与数据孤岛等老问题仍然困扰着交通大数据平台，不过相关部门已经开始着手推动行业科研和交通管理方面的资源共享共用。其他交通事故数据开放共享方案也在进行或筹备中。相信这一问题将得到妥善解决。
未来，交通数据的获取方式将更加多样化，除AI摄像头外，智能网联汽车等也可以成为交通大数据采集渠道。新的数据源与信息发布方式将帮助我们进一步分析交通事故成因、了解驾驶行为过程、探寻更为有效的交通安全处置措施。安防高科技的综合应用将进一步推动交通安全。
