編者按：交通是城市經濟發展的動脈，建立人、車、路、環境協調運行的新一代綜合交通運行協調體系，將大大提高城市交通系統的整體運行效率。隨著智慧交通領域AI技術探索與實踐應用，智慧交通在智慧城市中將會有怎樣的創新應用和趨勢？佳都科技深度文章給你答案！
此文連載為《智慧交通在智慧城市建設中的創新應用與發展趨勢》下部分，謝謝關注！
三、新型智慧交通在智慧城市中的創新應用
城市交通系統的變革為新型智慧交通提供了技術支撐， 新型智慧交通，即在完善的基礎設施條件下，通過完備的數據採集來支撐路網交通容量、需求和狀態分析，進而驅動新一代智慧交通創新業務應用。相較於傳統的智能交通系統普遍存在的“煙囪式”的垂直建設管理模式，新一代智慧交通系統的核心特徵如下：
1．在採集層由狀態參數檢測轉向身份檢測；
2． 由單項業務支撐型檢測轉向系統解構完備型檢測；
3．由分項業務支撐型的數據分析轉向以可計算路網支撐的基於身份檢測的交通模型分析；
4．由單向垂直的業務系統轉向系統聯動的業務系統；
5．由事後應急響應型轉向事前預測預防管控型。
新型智慧交通指導智能交通系統建設和管理，讓交通系統變得可測可解可控，實現了交通基礎設施按需而建、數據需求標準規劃、智慧平臺和業務系統滿足業務。按照 IDPS 體系框架，城市智能交通系統建設的核心在於多類基礎設施（標誌標線、卡口、視頻監控、交通信號機等）、一個城市交通大腦和多個業務應用系統（按照業務需要組織）。其中城市交通大腦是中樞，基於完備的數據指導完善基礎設施的建設，實現城市交通基礎數據的標準化採集和管理，同時提供核心分析能力，解構城市交通系統，做到定量、準確掌握大量車輛軌跡和所有路段路口的供給、需求、狀態。為城市道路交通管理打下最堅實的基礎， 為彈性的業務應用系統提供最有效的支持。
城市交通大腦主要採用兩大關鍵技術：可計算的道路交通網絡模型以及基於交叉口身份檢測的交通系統模型。
1. 可計算的道路交通網絡模型
在現有的路網模型中，平面路網模型和非平面路網模型均採用一維線段來表示道路，沒有準確地描述車道的屬性信息；而基於車道的導航數據模型雖然以路段上的車道為建模單位，但是並沒有加載路網的邏輯關係，無法進行對象關聯和推導，應用仍然存在侷限。基於此，城市交通大腦構建了一個可計算路網模型，基於交通語義的關係表達和計算技術的支撐，將所有的交通設施、規則、控制策略都被數字化、信息化，並以能夠為計算機所理解的形式計算、查閱、存儲。可計算的道路交通網絡模型能夠滿足對交通路網精細化管理的需求，具體體現在：
（1）能夠準確地描述複雜路網的線形地物，包括各種立體交叉；
（2）建立道路之間的拓撲連接關係；
（3）描述車道的屬性和同一路段中相鄰車道之間的拓撲連接關係，建立車道與道路的對應關係；
（4）能夠支持對交叉口和道路中細化到車道的交通組織的表達，描述交叉口入口與出口的車輛連接關係；
（5）描述路網中的要素的時間狀態，以描述動態事件。通過描述上述實體及其關係，交通路網模型能為交通運行管理提供：管理對象的基礎路網數據描述、管理過程中的交通運行數據組織與管理、管理結果數據與路網具體評價對象的關聯展現。在可計算道路交通網絡模型的基礎上，能夠加載數據和業務，實現路網的全表達，數據的層級聯動，系統集成的全支撐。
2．基於身份檢測的交通系統模型
傳統的交通系統模型是以假設為前提的四階段法，假設車輛均勻到達，假設出行需求可知，行駛路線可控，假設以 3-5%的居民出行調查代表全體市民等，忽略了交通系統的本質是時變、非線性、不連續、不可測、不可控。在多重假設的前提下，對交通系統特徵的分解只能停留在路網平均參數層間，例如路網平均速度、路網擁堵指數等，不能深入瞭解個體出行特徵，解剖路口、路段、車輛等的交通要素。
基於此，城市交通大腦構建了基於身份檢測的交通系統模型。採用卡口、RFID、GPS 等具有身份特徵的檢測方法，其中卡口系統業務運用範圍更加廣泛，自動統計監視區域的交通流量、車速、道路佔有率等參數，且準確獲得目標車輛位置、車牌號碼、車輛型號等特徵信息，同時具備視頻圖像以及視頻流的採集功能，已經成為了目前較為常見的交通信息採集手段。基於此，通過精準跟蹤路網中每一輛車的出行軌跡等時空特徵，幫助我們準確掌握路段、路口、路網、停車場、警力的交通容量、需求、狀態。從微觀、中觀、宏觀不同層面，在過去、現在、未來不同的時間尺度上，全面解構交通 DNA，破譯交通基因，使得交通系統做到可視、可測、可控。
現有智能交通管理系統主要存在業務系統各自為政，數據標準不統一，缺乏數據深度挖掘應用工具等問題，新型智慧交通以城市交通大腦的理念來設計整合現有資源，完善建設。
3．數據統一標準，促進數據融合
目前數據共享主要是通過數據倉庫實現，數據倉庫從各業務系統抽取業務數據，進行分析和應用。由於數據標準不統一、各系統及硬件穩定性不強等原因， 導致數據來源準確性不高，各平臺統計數據有一定衝突，限制了數據的進一步挖掘。因此亟需建立一套統一的數據標準，搭建數據雲平臺，實現所有數據的統一匯聚，從業務驅動的角度抽取有用的數據，避免設備的重複建設以及數據的堆砌浪費。
（1）建立智慧的大數據分析計算平臺
針對智能交通管理系統所能採集的海量數據開展大數據的研究，開發基於交通運行分析系統功能提升的智慧的大數據分析計算平臺，實現基於城市交通管理的三要素“容量、需求、狀態”計算的靜態數據和動態數據的深度挖掘，打造更可靠的數據資源支持管理決策，提高數據質量，確保信息服務的準確性。
（2）完善面向業務應用的驅動組件
輔助決策系統需要構建一套直接面向業務應用系統的標準化的驅動組件，將輔助決策數據快速、高效的發送給業務系統，驅動業務應用。基於大數據的輔助決策不是一蹴而就的，也不是純粹的數據展示，而是循序漸進的，包括理念的灌輸、方法的轉變、手段的更新，不僅僅在管理層需要大數據理念，在基層的戰鬥實體更加需要提升大數據應用的能力水平，以應用促進技術開發、以技術開發帶動應用發展，以達到良性循環。新一代智慧交通管理體系可以從根本上轉化應用思維，以數據為基礎，業務應用為驅動，因此，需要在現有建設基礎上以城市交通大腦的思維繼續整合資源，完善建設。
四、智慧交通在智慧城市建設中的應用前景與趨勢
儘管國內從事智能交通的企業“魚龍混雜”，一些專注於特定領域的企業，經過多年的發展，已在相關領域取得了不錯的成績。一些龍頭企業在高速公路機電系統、高速公路智能卡、地理信息系統和快速公交智能系統領域佔據了重要的地位。
智慧交通在智慧城市建設中的應用前景於發展趨勢將具備如下幾個特點：
1.互聯網思維深度滲透融合
在全國政協十二屆二次會議中，提出要制定“互聯網+”行動計劃，意味著“互聯網+”正式上升為國家戰略，“十三五”期間互聯網將同交通行業深度滲透融合，對相關環節產生深刻變革，並將成為建設智慧交通的提升技術和重要思路。
大數據思維。將城市非涉密數據有條件地開放，鼓勵企業基於開放的數據進行數據挖掘，挖掘出大數據背後的潛在價值，為百姓提供更為智能和便利的交通信息服務。
用戶思維。為使智慧交通中投入的資金更有效率，更有針對性，在項目建設中，運用互聯網思想，開展百姓需求調查，瞭解百姓最迫切希望解決的問題，從而有針對性地選擇項目，將有限的“好鋼”（資金）用在“刀刃”上。
跨界思維。電子商務與智能交通逐步融合，使得人們的出行體驗與購物、消費等服務結合在一起。典型案例如中國最大的電商阿里巴巴收購了高德後，將高德的位置服務和出行路徑誘導與電商服務進行了集成，給了用戶全新的體驗。
免費思維。在盈利方式上，引入互聯網思維的盈利思路，創新項目商業運營模式，對於可以市場化的項目加強具體項目的商業運作模式可行性研究，增強項目自身造血功能，使項目建成後能快速持續收回成本；比如基礎服務免費、增值服務收費，或者短期免費、長期收費，或者對百姓免費、轉嫁收費等。
2.綠色交通成為交通發展新底色
加快推進綠色循環低碳交通運輸發展，是加快轉變交通運輸發展方式、推進交通運輸現代化的一項艱鉅而緊迫的戰略任務。近年來，國家層面通過出臺相關政策、開展城市試點等方式積極推進綠色交通建設。啟動了“車、船、路、港”千家企業低碳交通運輸專項行動；交通運輸部頒佈實施了《關於貫徹落實〈國務院關於城市優先發展公共交通的指導意見〉的實施意見》，隨後便啟動了公交都市建設工作，截至2017年底，137個城市入選公交都市試點城市；交通運輸部印發了《加快推進綠色循環低碳交通運輸發展指導意見》，同年頒佈了《關於推進水運行業應用液化天然氣的指導意見》，組織無錫等10個城市開展低碳交通城市區域性試點工作。
“十三五”期間，隨著科技技術的不斷創新、國家政策的強力支持，綠色交通將成為交通運輸發展的新底色，節能減排將成為智慧交通發展的關鍵詞。大力發展車聯網，提高車輛運行效率；重視智能汽車的發展，提升車輛智能化水平，加強車輛的智能化管理；積極採用混合動力汽車、替代料車等節能環保型營運車輛；構建綠色“慢行交通”系統，提高公共交通和非機動化出行的吸引力；構建綠色交通技術體系，促進客貨運輸市場的電子化、網絡化提高運輸效率，降低能源消耗，實現技術性節能減排。
3.新興技術應用更加普及
“十三五”期間，隨著雲計算、大數據、移動互聯網、社交網絡媒體等新興技術的發展，其在智慧交通行業中的應用將更加普及。
物聯網：激活智能要素。通過各類傳感器、移動終端或電子標籤，使信息系統對外部環境的感知更加豐富細緻，這種感知為人、車、路、貨、系統之間的相互識別、互操作或智能控制提供了無限可能。未來，智能公路、智能航道、智能鐵路、智能民航、智能車輛、智能貨物、智能場站等將快速發展，管理者對交通基礎設施、運輸裝備、場站設備等的技術運行情況和外部環境能夠更加全面、及時、準確掌握。
雲計算、大數據：點亮交通管理智慧。據不完全統計，當前交通運輸行業每年產生的數據量在百PB級別，存儲量預計可達到數十PB。以北京市交通運行監測調度中心（TOCC）為例，目前TOCC共包括6000多項靜動態數據、6萬多路視頻，其靜動態數據存儲達到20T，每天數據增量達30G左右。面對增長迅速的海量數據，在雲計算、大數據等技術支撐保障下，未來的交通管理系統將具備強大的存儲能力、快速的計算能力以及科學的分析能力，系統模擬現實世界和預測判斷的能力更加出色，能夠從海量數據中快速、準確提取出高價值信息，為管理決策人員提供應需而變的解決方案，交通管理的預見性、主動性、及時性、協同性、合理性將大幅提升。
移動互聯網：提高信息服務水平。服務是交通運輸的本質屬性，隨著移動互聯網、智能移動終端大範圍應用，信息服務向個性化、定製化發展。信息服務系統與交通要素的信息交互更加頻繁，系統對用戶的需求跟蹤、識別更加及時準確，能夠為用戶提供交通出行或貨物運輸的全過程規劃、實時導航和票務服務，基於位置的信息服務和主動推送式服務水平大大改善。
4.車聯網迎來爆發式增長
隨著國內汽車保有量的迅速擴大，我國正在步入汽車社會，與汽車相關的社會問題和矛盾也日益凸顯，其中汽車與道路、汽車與環境、汽車與能源、汽車與行人之間的矛盾日益突出。這些都表明我國車聯網市場蘊含著巨大空間。與此同時，國家政府已經明確相關政策，大力支持車聯網發展。“十二五”規劃已將車聯網作為物聯網十大重點部署領域之一，車聯網有關項目已被列為我國重大專項重要項目，首期資金投入達百萬億級別。工信部將從產業規劃、技術標準等多方面著手，加大對車載信息服務的支持力度，全力推進車聯網產業全面發展。
然而，由於產業結構、商業模式、安全法規等瓶頸的存在，我國車聯網目前依然處於初級階段。“十三五”期間，隨著國家層面對車聯網政策紅利的逐步釋放，技術水平的不斷提升，互聯網思維的逐步滲透，車聯網將迎來爆發式增長期。據銀河證券預測，在2015年中國車聯網用戶將滲透到1,000萬戶，佔彼時汽車用戶總數的將近10％。5年內用戶數將達到4,000萬戶，有望滲透率突破20％。《物聯網產業發展研究（2010）》則預測，車聯網2015年市場規模將達到2,000億元，2020年達到1萬億元。
5.參與主體趨向多元化
隨著智慧城市建設PPP模式的逐步規範化，支持社會資本參與重點領域建設。《交通運輸部關於全面深化交通運輸改革的意見》提出：完善社會資本參與交通建設機制。“十三五”期間，國家層面對社會資本參與智慧交通的態度日漸明朗，同時隨著 “互聯網+”上升為國家戰略，互聯網的技術、思維模式等將逐步滲透到交通行業的各大領域。互聯網企業將積極參與到智慧交通建設，用戶也將成為智慧交通的重要參與主體，智慧交通建設的主體將呈現多元化的特徵。
結語
在人們感慨人工智能迅速崛起並進入各行各業的當下，殊不知智慧交通領域的AI技術探索和實踐應用早已開啟。AI技術發展帶給行業全新的挑戰，更引發了百花齊放的行業競爭，其競爭的根本在於架構之爭、產品之爭。基於算法和算力的全面提升推出了基於AI的產品及解決方案，未來的交通是車路協同的交通，是由聰明的路和聰明的車構成；未來的交通信號系統將成為以信號為核心的類腦城市交通計算中心，各交通參與單元都將具備“自主”思維。結合現在交通管理普遍存在的問題如路口斷面感知、路測設備的智能程度不足等問題切入，未來交通將聚焦於突破智慧城市中基於路網的多尺度、多維度、多粒度交通數據的全息感知與融合技術，構建全面反映交通狀態及交通管控效果的評價指標；基於數據驅動的路網全局交通管控技術，實現對宏觀-中觀-微觀的動態交通精細化管控；研製類腦交通控制裝備及類腦智慧交通管控服務平臺，實現區域交通管控效果評價與管控方案優化。智慧交通的智慧之路必將隨著城市交通大腦的建設和人工智能加持越走越寬，智慧城市建設中的智慧交通“黑科技”也會給人民群眾帶來滿滿的獲得感和幸福感。
文丨徐建明
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