人口數超過千萬的雅加達市，不僅是全球人口最多的城市之一，1300萬輛機車、440萬輛汽車，再加上數百萬輛卡車和貨車也讓這裡的塞車情況十分嚴重。
這座印尼首都城市為此付出了沉重的代價，包括生產力下降、燃料浪費及空氣汙染。市政府也面臨著相關成本，人民遲遲未繳交每年多達兩兆印尼盾（約1.42億美元）的道路使用稅。
未取得這些稅收之故，市政府在醫療、教育及其它服務預算方面出現捉襟見肘的局面。不過日前雅加達市政府通過了一項使用 NVIDIA 人工智慧技術的智慧城市計畫，在四個月的試行期間中收回了1400億印尼盾（約一千萬美元）的稅金。
這項名為「Jakarta Smart City」（雅加達智慧城市，JSC）的計畫旨於解決徵收機動車輛稅金的問題。政府雖然建有一個完備的車輛過期登記資料庫，卻無法在路上追蹤這些車輛。
JSC 計畫尋求 Nodeflux 的協助，這是一間印尼國內致力於為公共安全、交通監控與執法提供視覺化人工智慧解決方案的公司。
「過去沒有人做過，所以我們與 JSC 計畫合作來解決未繳納機動車輛稅金的問題。」Nodeflux 的共同創辦人暨執行長 Meidy Fitranto 說。Nodeflux 也是 NVIDIA Inception 人工智慧新創公司加速計畫 的成員。
Jakarta Smart City 計畫與 Nodeflux 使用 NVIDIA Metropolis 來辨識未繳交道路稅的車輛。
Nodeflux 使用物聯網與智慧城市使用案例應用框架 NVIDIA Metropolis 開發出一套系統，並且得益於這個框架的智慧影片分析功能。Nodeflux 也是 NVIDIA Metropolis 軟體合作夥伴計畫 的成員，Fitranto 表示這項計畫讓該公司在與潛在客戶交談時，潛在客戶對他們有著更大的信心。
這套系統利用雅加達周邊已經安裝的近八千架攝影機及人工智慧，將非結構化的視覺資料轉換成政府可以用來辨識與追蹤未繳稅車輛的資訊。
概念驗證加快發展腳步
Nodeflux 使用自家的 VisionAIre 平台，開發出在 NVIDIA GPU 上運行車牌辨識（LPR）軟體，以辨識與讀取不同車型的車牌。這款軟體採用深度學習演算法，能夠適應各類車牌和天候條件等實際情況。
在為期四個月的概念驗證活動中，對 Nodeflux VisionAIre 平台進行了廣泛的測試，涵蓋雅加達六個交通極為繁忙的地區，即 Cawang、Jembatan Merah、Kebayoran Lama、Kemang、Kuningan 和 Tomang。
Fitranto 說：「概念驗證是案子的關鍵部分，讓我們的 VisionAIre 平台可以提高識別車牌的能力。拍攝到的畫面資料再與雅加達市稅務局的資料庫兩相比較，便能取得過期登記車輛的資訊。」
這項計畫產生出豐碩的成果。這款軟體在四個月中辨識出6.4萬輛以上車牌過期的車輛，追回了超過1400億印尼盾的稅金。
Fitranto 表示：「我們把 TensorRT 當成推論框架，使用 NVIDIA P4 GPU 來執行車牌辨識分析作業，延遲時間為0.02毫秒，每秒鐘可以處理49個影像。我們已經使用 T4 來進行基準測試，發現延遲時間縮短到0.01毫秒，每秒鐘可以處理59個影像。」
Nodeflux 覺得要是沒有 NVIDIA 的技術，便無法打造出這個深度學習平台。
「少了 NVIDIA 加速器，就無法開發和部署 LPR，接下來改用 T4，應該會帶來更多的收穫。運行 TensorRT 也影響著我們的深度學習模型。」Fitranto 說。
包括 cuDNN 在內的 CUDA-X 函式庫 等 NVIDIA 的技術，協助優化了 Nodeflux 的軟體及解決方案。
更多智慧城市計畫通過審核
Jakarta Smart City 計畫借助其徵收車輛稅金一案的成果，想要擴大規模，以改善各機關間的合作，這對雅加達市政府來說仍然是一個問題。
「在開發人工智慧的過程中，JSC 計畫意識到了合作的重要性。我們為此邀請多間新創公司來改善和開發解決城市問題的方案，並且讓雅加達成為一個改善和發展創新的場所。」 雅加達資訊通信與統計局 JSC 計畫負責人 Atika Nur Rahmania 說。