伴随物联网和人工智能的不断发展，一个硬件的深度不仅仅体现在其所能感知的信息的广度和丰富度上，更体现在其所能“思考”的深度和智能度上。但红外路面温度监测仪的价值却远不止简单的“温度的传感者”之称，其内蕴的智能的处理与互联互通的能力正使其成为未来智慧的路网中一个重要的智能节点。
其智能的首发体现就表现在了对前端的红外信号的高精度的复杂的前端的信号的处理与对仪器的高精的标定上。但由于路面所发出的红外辐射的信号都极其微弱，再加上外界的环境温度、湿度、灰尘及车辆的遮挡等各种不良的外界条件的干扰，所接收的原始的红外信号就如同被各种不同强度的噪音所淹没的细语一般，极大地降低了红外线的检测的准确性。依托于对设备的精心设计，将精密的信号的调理电路如低噪声的放大器、带通的滤波器以及对相敏的检波器等都集中地集成在了内部，专门用来将从强的噪声中把有效的温度信号从中提取出来。依托于对先进的标定算法的精心运用，更为关键的便是将电信号的准确的转化为温度的可感知的值。采用对三层的BP神经网络的标定算法的深入的研究实践表明其对系统的拟合效果和精度均远高于传统的查表法或最小二乘法等方法手段，能将最大测量的误差控制在±0.2℃以内，实现了高精度的测量。
而随之而来的就是现代的红外路面温度监测仪的应运而生，它不仅具备了天然的网络化的特点，而且还将其融于了云端的就绪设备中，真正做到了“一触即发、一点即得”的高效的智能监测。采用对接众多的工业标准的通讯协议如ModBus-RTU等手段，借助RS485或以太网等输出的方式就可轻松的将其接入本地化的道路气象站或监控系统中。随着对物联网的广泛应用，不少的设备都将其内置成了一种基础的配置，通过将实时的路面温度、设备的状态等数据直接加密的形式将其传递至云平台，实现了对道路的实时监控和设备的远程管理。通过对线路的实时全面的温度分布图的全局的全方位的掌控，管理人员既可以在指挥中心的屏幕上一目了然的把握全线的温度运行态势，又可以随时随地的通过移动终端对各个监测点的温度分布图予以全面的把握，实现了对整个路网的全面的全方位的监控。
数千台的红外路面温度监测仪的互联互通之际，其原本的单纯的点的监测数据就将立即发生质的变化，转化为对路面温度的全面的动态监控。通过对海量的连续的历史的温度数据的与气象、交通事故、养护记录等多源数据的有机的融合，为深入的对其进行的深度的挖掘提供了了极大的可能。由此可见，大数据的分析将我们对未来的把握力大大提高，对现有的把握力也会产生较大的冲击和挑战基于对预测模型的不断迭代优化，我们就能对未来几小时内的某一路段的结冰或高温的风险的概率作出较为准确的预测，从而为出行的司机提供更为可靠的行驶保障。
采用对实时的风险地图的动态调配手段，能将除冰车、洒水车等养护资源的调配由原来的粗放的、盲目地、不带有指挥的作业，转变为精准的、有目的的、带有指挥的作业，从而大大地提高了工作的效率，节约了养护资源。
采用为高级的自动驾驶车辆提供了超出自身的视距的道路的实时状态的信息手段，有效的将其打造成为了一种车路的协同(V2X)系统的重要的数据源。
凭借不懈的努力，我们将辉阳智联的红外路面温度监测仪从“智能的感知者”推进到了“高智慧的决策者”。基于将每一台部署在路侧的监测仪都打造成为不再孤立的“信息的孤岛”，而是将其作为智慧交通的神经系统的末梢的“感温的神经元”，我们就可以对交通的各个要素都能“感知”到，才能对其做出“有针对性的”对其的调控和控制，从而真正的实现了“一网控之”将交通的各个要素都能“感知”到，才能对其做出“有针对性的”对其的调控和控制。通过对地面上“无数的眼睛”们的无时无刻的“汇聚”所形成的巨大的“大脑”对接网络的“神经纤维”将所汇聚的各种信息无缝的汇聚到一起共同支撑起了一个更安全、更高效、更智慧的未来交通的新生态。
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