根治酒驾，全球首发：2.0版酒驾监测器
在建设绿色交通和谐交通的安全生产过程中，道德教育和法治教育是不可或缺的两个法宝。但是，只要人类还抱有侥幸心理，就很难从精神层面消灭酒驾的念头，从人文的角度讲，就很难杜绝酒驾现象。“开车不喝酒，喝酒不开车”，口号再响亮，因酒驾导致的交通事故仍然层出不穷。多少和美的家庭和鲜活的生命，止步于酒驾。悲剧频频，令人扼腕。
这就是四川省云全晓科技发展有限公司花十年时间研发出来的区块链高科技产品——云全晓酒驾监测器。该产品基于气体传感器芯片、信号处理器和控制装置，对驾驶员呼出气体进行检测，通过芯片分析后将数据传送到信号处理器，最后通过控制装置迫使汽车制动。具体的工作原理是：针对气体传感器、信号处理器、控制装置三维一体系统芯片的技术需求，通过气体传感器灵敏度、信号处理器及控制装置数据的融合处理，建立酒精检测监控系统，将系统软件和硬件安装在汽车中，检测驾驶员是否饮酒，体内酒精是否超标。当系统启动后，可以自动检测驾驶室内的酒精浓度，一旦驾驶员喝酒系统就会发出警报，同时禁止汽车发动。如存在作弊，发动机安全启动后，系统会持续检测驾驶位酒精浓度，如显示有酒精味，则发出警报，并逐渐减速，逼迫其靠边停车，同时在方向盘上安装脉搏检测传感器，检测驾驶员是否饮酒。该产品专利号：车载酒精检测装置及其控制系统，四川省CN111731098A[P].2022-10-02.
首届中国西部绿色和谐交通论坛暨云全晓酒驾监测器产品评价会由中科院计算所四川省计算机学会、中视航通文化发展有限公司、四川省社科院和谐交通促进中心、四川省绿色有机产品研究会共同举办。论坛宗旨为绿色科技赋能和谐交通，杜绝酒驾珍爱生命！
张景中院士认可云全晓科技技术团队破解酒驾监视器难点
张景中院士主持云全晓酒驾监测器产品技术评价会
“云全晓车载酒驾监测器具有领先全国乃至世界的技术特点：第一，气体传感器芯片对酒精的快速准确分析；第二，控制器对汽车点火功能的控制。该产品的关键技术就是针对交警目前使用的普通酒精测试仪器需要饮酒者口腔跟仪器非常近距离的大量呼出气体，气体传感器才能检测到饮酒者的酒精浓度，识别度相对偏低。而云全晓公司研发芯片大大提高了气体传感器对于人体呼出气体的灵敏度，饮酒者不需要近距离靠近仪器，只需要坐上驾驶位，在发动汽车时，仪器就会发出警报，并且控制汽车无法启动。云全晓酒驾监测器是一项防患于未然的新技术，可以杜绝酒驾现象！”
张院士进一步指出：“车载酒驾监测器早在十多年前就有，属于1.0版本。一些国家也曾强制性使用，但囿于技术难题（例如监测不精准），所以坚持使用的国家很少。云全晓车载酒驾监测器只监测正驾驶，车上其他人不监测，监测比较精准，可谓车载酒驾监测器2.0版本。产品技术含量高，安装简单，既实用又符合中国酒文化国情。市场前景广阔。一旦被国家强制性标准采标，将增进人类生命安全福祉。”
中国科学院大学、四川省计算机学会副理事长钟勇教授负责组织云全晓酒驾监测器产品评价会。通过审阅研读四川云全晓科技发展有限公司提交的资质文件资料，发现产品颇具科技含量。他对记者说：该车载酒精检测装置及其控制系统（LM2596）是降压型电源管理单片集成电路的开关电压调节器，能够输出3A的驱动电流，同时具有很好的线性和负载调节特性，能够为气体传感器、信号处理模块和控制装置稳定地供电，保证各个模块的正常运行，用MQ-41-M0型号的气敏酒精传感器模组对驾驶员进行持续性酒精检测，对乙醇蒸汽具有很高的灵敏度和良好的选择性，具有长期的使用寿命和可靠的稳定性，保证了酒精检测效果，通过采用STC89C52单片机作为主控芯片，具有设备功耗低、价格低廉、运行速度快和可靠性高等优点，能对驾驶员是否饮酒做出准确判断，而继电器的型号选用SDR-5VDC继电器，该继电器属于小功率的电磁继电器，而源压电蜂鸣器具有体积小、灵敏度高、耗电省、可靠性好,造价低廉的特点和良好的频率特性，故而使本装置整体造价低廉，而运行速度良好，对是否饮酒能够做出准确而快速的判断，并通过控制装置对汽车进行熄火操作，防止驾驶员酒驾。
1、提交的评价材料完整，符合成果评价要求。
2、面向国家交通部门因为酒后驾驶造成交通事故，人员财产损失，破坏公共交通安全、影响社会稳定发展，车载酒精检测装置迫在眉睫，此产品主要创新点：通过气体传感器MQ41M0，接收到驾驶员呼出气体判定酒精浓度后，通过LM393芯片控制车辆制动，解决了人为自主意识判定。成果获授权发明专利1件、相关成果在国家公用交管部门能发挥重要作用，在交通安全和社会效益上有显著成效。
专家组认为，该成果技术难度大，系统复杂度高，有重大自主创新，总体达到国际先进水平，其中气体传感器MQ41MO芯片技术达到国际领先水平。
论坛会上，与会专家学者、市民代表一致认为，提高人文素养是交通安全的根本。要提高国民的整体素质，培育安全驾驶责任意识，要有珍爱生命的人文关怀。法治是治理交通安全的关键，必须遵纪守法，这是做人做事的底线。此外，在人工智能时代，对于建设绿色交通和谐交通来讲，科技不能缺位。如果第一关德治和第二关法治不能堵截酒驾行为，那么最后就交给科技来阻绝。
2018 年，交通运输部先后发布《交通运输部办公厅关于推广应 用智能视频监控报警技术的通知》(交办运〔2018〕115 号 ) 、《交通运输部关于认真贯彻习近平总书记重要指示批示精神开展冬季公 路水路安全生产行动的通知》(交安监发〔2018〕169 号 ) 等文件， 明确推动城市公共汽电车和“两客一危”车辆安装智能视频监控装置， 实现驾驶员不安全驾驶行为的自动识别、自动监控、实时报警；同时推动城市公共汽电车驾驶区域安装防护隔离设施，有效避免乘客侵扰 攻击驾驶员安全驾驶等行为，大幅降低人为因素导致的运输安全事 故。
2019 年 12 月 13 日，交通运输部外发《切实加强道路运输安全 监管工作的通知》。交通运输部定义道路运输车辆：包括道路旅客运输车辆、道路普通货物运输车辆、道路危险货物运输车辆。要指导运输企业用好智能视频监控报警装置，发挥好智能视频监控报警装置在 自动识别、 自动提醒、 自动纠正驾驶员不安全驾驶行为方面的作用， 提升道路运输车辆安全科技保障能力，从源头预防和减少驾驶员违法 违规导致的道路运输安全生产事故。
“通过交通交警部门文明教育与司法惩治双管齐下，酒驾事故有一定控制，但仍然无法根治酒驾现象。主要有以下原因：1，宴席又叫酒席，无酒不成席，不醉不欢，中国酒文化根深蒂固；2，人的侥幸心理作祟。云全晓酒驾监测器真正实现科技赋能交通安全，最大程度上避免因酒驾引起交通事故，造成人员伤亡和经济损失。”四川省政协科技委员会副主任在论坛上致辞充满期待的说，“祝贺云全晓酒驾监测器顺利通过权威部门认定和评价的同时，希望充分发挥公共产品社会功能，精益求精，为我国交通安全事业贡献更大力量！”随着人民生活水平的提高,机动车的保有量屡创新高,使我们的道 路安全问题面临更加严峻的考验。据世界卫生组织(WHO)统计，全球 每年有 120 多万人死于交通事故,这也是说平均每 20 秒就有一人死于 交通事故，其中大约有50%-60%的交通事故与酒后驾驶有关。酒后 驾驶已经被世界卫生组织列为车祸致死的首要原因。为了避免交通悲剧的发生,云全晓车载酒驾监测器自动检测驾驶员体内的酒精含量并且能够及时使发动机熄火是非常有必要的，同时又排除车内其他人员因喝酒对设备检测的干扰,从而更加的合理、简便和人性化。酒后驾车屡禁不止，项目产品的成功推出，可以在所有上路的机动车上安装，精准识别驾驶员状态是否饮酒，如饮酒则无法启动引擎，从根源杜绝酒后驾车。建设绿色交通和谐交通的使命迫在眉睫。
现代交通发展是支撑和引领区域与城乡经济社会发展的重要前提和基础。随着全球化竞争与合作日益加强、经济社会持续快速发展、区域城市化与城市区域化的同步推进、机动化高速发展和日益普及，区域交通、城市交通与城乡交通发展都面临着重大机遇和严峻挑战。如何构筑一个高效便捷、安全舒适、节能环保的绿色和谐综合交通体系，以适应经济全球化和区域一体化的发展态势，提升区域与城市的竞争力，引导区域与城乡空间合理布局，塑造优良的人居环境，是我国交通人共同面临的新课题、新任务。
绿色交通是指为了安全驾驶出行、减低交通拥挤、降低环境污染、促进社会公平、节省建设维护费用而发展低污染、有利于城市环境的多元化城市交通运输系统。绿色交通的首要目的是安全驾驶减少伤亡、减轻交通拥挤、降低环境污染，这具体体现在以下几个方面：安全驾驶，减少个人机动车辆的使用，尤其是减少高污染车辆的使用；提倡步行，提倡使用自行车与公共交通；提倡使用清洁干净的燃料和车辆等。其意义在于：交通与环境（生态环境、心理环境）的协调；交通与未来发展的协调，即交通要适应于未来的发展；交通与社会的协调，交通要以人为本，为人类提供安全的交通；交通与资源的协调，即以最少的资源维持交通的需求。
中视航通文化发展有限公司绿色有机栏目总编辑喻永超代表新闻界参与产品试测和投放市场的整个过程。他是酒驾监测器的第一个吃螃蟹的记者。在会上分享说：这款酒驾监测“神器”非常自然与整车高度融合，属于非接触气息探测式。非接触式的测试方式免去了对于用户体验的影响，通过布置在驾驶席周边区域如方向盘、仪表盘、头枕等处，收集驾驶者不断呼出的气息取样，判断驾驶者是否存在酒后驾车的行为。这样布置系统的一个优点就是所有的测试设备，都能够在驾驶者自然状态下获取数据，并且可以做到实时采集数据，实时生效。因此得以避免以往的测试手段单一、无法持续测试、一旦车辆启动就失去效力的弱点。这样的测试形式被公认是最有潜力成为新一代车型当中率先应用的技术。他幽默的提醒大家：某天你开着刚买来的新车，酒后坐在车内发现车点不然火，驾驶员原来是酒后汽车不能启动。
凭借着研究、技术和应用推广的深厚累积，通过组建国内一流联合团队，对数据重建、数据融合、数据同化、高性能计算、模式参数化等方面进行了深入研究，努力突破芯片核心技术研究。
（本台绿色有机栏目记者）
