Rekor将在ITS世界大会2025上揭开道路智能的新篇章，展示用于交通研究、实时事件感知和更智能基础设施规划的安全云端工具

公司推出 Rekor TrafficSight——一款基于云的 AI 解决方案，可确保美国道路视频安全、符合联邦公路管理局 (FHWA) 规定且不落入外国手中，从而解决日益增长的州和国家安全问题

马里兰州哥伦比亚市，2025年8月21日（环球新闻社）——Rekor Systems, Inc.（纳斯达克股票代码：REKR）（以下简称“Rekor”或“公司”），一家开发和实施先进道路智能技术的领先企业，将于2025年8月24日至28日在佐治亚州亚特兰大举行的ITS世界大会上展示其在智能交通领域取得的进展。凭借包括全州系统部署在内的下一代应用，Rekor正在推出由人工智能和实时数据融合驱动的突破性进展，这些进展正在彻底改变各机构理解、管理和优化出行的方式。

首次亮相：基于云的人工智能将视频转化为安全、可操作的交通洞察；解决交通运输机构看不见的风险和不受监管的风险敞口。

交通运输领域一个日益紧迫的安全问题是，将本地道路的原始视频片段发送到国外进行人工交通数据分析，这种做法不受监管。在许多临时交通研究中，供应商会采集未经编辑的视频（显示车辆、车牌和道路布局），并在没有有效限制或监督的情况下将其传输到海外。

这种悄无声息、基本未公开的做法，使敏感的交通数据面临被滥用的风险。在缺乏明确管控的情况下，恶意的外国行为者可能会保留、复制、破坏或重新利用这些录像，从而可能将美国道路基础设施的敏感细节暴露给黑客。除了数据隐私之外，这还引发了关于国家安全、基础设施脆弱性以及公共交通数据长期治理的严重问题——这些问题迫切需要透明度、政策指导和更严格的监管保障。

Rekor 开发了 Rekor TrafficSight，解决了这些问题。这是一款基于云的应用程序，允许用户安全地上传视频并生成高级交通分析数据。与将美国道路原始视频数据发送到国外进行人工审核的传统工作流程不同，TrafficSight 仅在美国境内安全地处理所有视频，完全符合美国数据隐私和网络安全标准。

TrafficSight 专为交通运输专业人士打造，可从现有视频源中提取精确的 FHWA 13 箱分类和车辆数量，无需专门的硬件、现场安装，也无需担心美国道路数据受到外国不受监管的操纵。

每年，美国各州和地方机构都会开展数百万项临时交通研究，以满足联邦报告要求、为基础设施规划提供信息并监测道路状况。传统上，这些研究可能依赖于危险、侵入性强且劳动密集型的方法，例如在高速公路上架设气动管道或挖掘地面以安装或维修地下传感器。

TrafficSight 与Rekor Discover®相辅相成，为各机构提供了获取符合联邦公路管理局 (FHWA) 标准的交通数据的另一种途径。无论是使用 TrafficSight 使用自带的视频片段，还是通过 Rekor Discover 的订阅服务接收数据，各机构现在都拥有两种安全方案，既可以实现交通研究的现代化，又可以确保对敏感道路信息的安全管控。

利用数据即服务实现交通研究现代化

基于此模式，Rekor 正式推出面向 Rekor Discover® 的数据即服务 (DaaS) 产品，为各机构提供更丰富的访问渠道，并扩展其使用可靠交通数据的能力。Rekor 的 DaaS 平台将所有形式的路边检测（包括分类、动态称重 (WIM) 和非机动车检测）集成到一个完全托管的交钥匙解决方案中。该系统由一支在高级交通传感和道路分析领域拥有 30 多年丰富实践经验的团队提供和支持。

与需要前期硬件投资和持续实地工作的传统方法不同，这种基于订阅的模式能够提供准确且符合联邦公路管理局 (FHWA) 要求的道路数据，且无需机构承担安装、所有权或维护负担。Rekor 提供并支持所有必要的基础设施，使高质量的交通数据更易于部署和扩展。

从 FHWA 报告到规划、应急响应和日常运营，Rekor Discover 的 DaaS 模型为机构提供了所需的及时、高质量的交通数据，而没有传统收集方法的典型成本、复杂性或维护负担。

触手可及的实时事件情报

Rekor 全新推出的事件检测 API也首次亮相——这是一款基于其久经考验的人工智能 Rekor Command® 平台的实时事件检测解决方案。该平台最近被德克萨斯州交通部 (TxDOT) 选中进行全州部署。随着 TxDOT 在德克萨斯州全境部署 Rekor Command，它将整合来自传感器、自动取款机 (ATMS)、导航应用程序、气象服务、社交媒体等的数据，打破数据孤岛，并实现更快、更明智的决策，从而实现更安全、更高效的道路交通。现在，任何规模的机构都可以通过事件检测 API 获取相同的情报，该 API 融合并丰富了各种数据源，以实时呈现高可信度的道路事件。

该 API 旨在轻松与 ATMS 平台、第三方工具和公共通信渠道集成，提供可操作的警报、置信度评分和交通影响评估，从而推动及时的运营响应。无论是支持自动信号变化还是在导航应用程序中触发警报，Rekor 的事件检测功能都能扩展指挥部情报的覆盖范围，将实时态势感知直接交到全国各地的机构和运营商手中。

每个机构的态势感知

参观 Rekor 展位（#1507）的访客还可以预览 Rekor RoadView——一款轻量级的基于地图的态势感知工具，专为未设立全职交通管理中心的市县机构打造。RoadView 采用与Rekor Command®相同的可靠 AI 和数据融合引擎，能够提供当地机构所需的洞察，实时监控非经常性拥堵、事故、施工区域和道路中断情况。

RoadView 凭借易于配置的警报和直观的视觉效果，无需企业级基础设施即可提供一线态势感知，填补了关键的可视性空白。机构可以清晰地了解事故恢复、交叉路口影响以及动态道路状况，从而加快响应速度、提高沟通信心并制定更完善的缓解计划。

人工智能驱动的 LPR 和车辆识别

作为产品展示的圆满结束，Rekor 将展示其高性能车牌识别 (LPR) 和车辆识别技术——灵活、安全，可部署于边缘、云端或本地。各机构可以利用这些工具实现一系列用例，包括电子收费、监管执法和门禁控制，并且使用现有基础设施，无需专有硬件锁定。

Rekor 首席运营官 Shobhit Jain 表示：“我们正在为交通运输行业打造一个现代化的运营层，用安全的自动化技术取代人工数据处理，通过融合情报消除数据孤岛，并为各级机构的运营提供切实可行的洞察。从 TrafficSight 的云原生视频分析和 Discover 的零占用空间数据订阅，到 RoadView 的实时本地感知和 Command 的企业级协调，Rekor 正在构建各机构未来十年所需的互联情报基础设施。”

欢迎参观 2025 年 8 月 24 日至 28 日举行的 ITS 世界大会 2025 上的 Rekor 展位 #1507，了解人工智能和智能数据融合如何改变交通运输 — 提供比以往更具可扩展性、更可操作性和更安全的解决方案。

关于 Rekor Systems, Inc.
Rekor Systems, Inc. (NASDAQ: REKR) 是利用人工智能计算机视觉和机器学习技术开发和实施先进道路智能系统的领导者。作为数字基础设施实施的先驱，Rekor 正在收集、连接和组织全球移动数据，为构建数字化道路操作系统奠定基础。凭借 Rekor One® 道路智能引擎作为技术核心，我们通过专有的计算机视觉、机器学习和大数据分析技术，将数万亿个数据点聚合并转化为智能信息，为我们的平台和应用程序提供支持。我们的解决方案提供切实可行的洞察，使政府和企业能够全面了解道路状况，同时营造协作环境，推动世界变得更安全、更环保、更高效。欲了解更多信息，请访问我们的网站： https ://rekor.ai，并在LinkedIn 、 X（原 Twitter ）、 Threads和Facebook等社交媒体上关注 Rekor。

前瞻性陈述
本新闻稿及其链接和附件包含1995年《私人证券诉讼改革法》中关于Rekor Systems, Inc的前瞻性陈述，这些陈述涉及重大风险和不确定性，尤其包括关于我们未来经营业绩和财务状况、业务战略、未来产品和服务、成功时机和可能性、管理层未来经营计划和目标以及当前和预期产品和服务的未来业绩的陈述。这些陈述涉及不确定性，例如已知和未知的风险，并且取决于其他重要因素，这些因素可能导致我们的实际结果、业绩或成就与我们明示或暗示的未来结果、业绩或成就存在重大差异。为此，任何非历史事实陈述均可视为前瞻性陈述。在某些情况下，您可以通过诸如“可能”、“将”、“应该”、“预期”、“计划”、“预期”、“可能”、“打算”、“目标”、“预计”、“考虑”、“认为”、“估计”、“预测”、“潜在”或“持续”等词语，或这些词语的否定形式或其他类似表述来识别前瞻性陈述。这些前瞻性陈述仅代表其作出之日的观点，并受我们截至2024年12月31日的10-K表年度报告中“风险因素”章节以及10-Q表季度报告中其他部分所述的一系列风险、不确定性和假设的影响。鉴于这些风险和不确定性，敬请读者不要过分依赖此类前瞻性陈述。我们敦促读者仔细阅读并考虑本新闻稿以及我们不时向美国证券交易委员会提交的其他文件中披露的各项信息，这些文件披露了可能影响我们业务的风险和不确定性。本新闻稿中的前瞻性陈述不反映截至本文件提交之日尚未完成的任何资产剥离、合并、收购或其他业务合并的潜在影响。由于前瞻性陈述本身受风险和不确定性的影响，其中一些无法预测或量化，且有些超出我们的控制范围，因此您不应依赖这些前瞻性陈述作为对未来事件的预测。我们不承担公开更新任何前瞻性陈述的义务，无论其是否收到新信息、发生未来事件或其他原因。

媒体和投资者关系联系人：
Rekor 系统公司
查尔斯·德格里奥米尼
ir@rekor.ai