城市「交通大腦」對道路交通控制技術的支撐意義

導 語

近年，城市“交通大腦”引發業界廣泛關注和討論，言究社對此也保持了持續關注。此前，我們邀請專家探討了“交通大腦”產生的必然性及其究竟會成為公安交管未來發展的突破點還是“痛點”等問題。

城市道路交通涵蓋人、車、路、管理、環境、教育等諸多因素，是一個非常複雜的動態系統。近十年來，交通管理的標準化體系、理論體系、應用體系建設取得了卓越成就。隨著大數據、人工智能等新技術的快速發展，創新導向將會驅動越來越多的新技術在交通管理中進行嘗試和應用，城市“交通大腦”就是其中之一。城市“交通大腦”主要通過信號燈優化、交通組織優化、交通參與者誘導以及應急事件交通調度，實現對城市道路交通管控的迭代、升級，從而提升交通運行效率。而實現這一目標的重要抓手是交通控制設施，根據美國《統一交通控制措施手冊》（MUTCD）的解釋，交通控制設施是用於控制、警示、引導交通的交通設施，包括交通標誌、標線、信號燈等。

城市道路交通控制技術工作存在四個痛點

痛點一：缺乏總體設計，不同體系間的設施設置不協調

由於管理體制原因，我國城市道路交通控制設施的建設與管理運營單位屬性比較複雜，部分地區由公安交通管理部門統一負責，還有部分地區由公安交通管理部門負責信號燈設施、交通運輸部門負責交通標誌和標線。比較複雜的管理體制也影響著相關設施技術體系，主要體現在以下幾點：

❖ 技術標準體系缺乏總體設計。我國城市道路交通標誌標線的相關技術標準包括《道路交通標誌和標線》（GB 5768-2009）、《城市道路交通標誌和標線設置規範》（GB 51038-2015），信號燈設置的相關技術標準為《道路交通信號燈設置與安裝規範》（GB14886-2016），但受到管理體制和標準體系的約束，不同技術標準僅應用於本標準所規定的空間範圍、設施範圍的設置，缺乏上層總體設計要求與具體的協調性設置方法。

在頂層設計層面，缺乏各種交通控制設施協調、統一的技術框架體系，需要明確統一的體系構建、完整的設置目標、確定的設置條件和適用性。

在具體的協調性設置方法方面，缺乏統籌性的具體技術要求。如，信號燈與交通標誌能否合併設置於一個支撐結構上、兩者設置間距如何滿足視認性和駕駛安全性的要求，以及兩種設施的協調性設置方法等。技術標準的不完善，也影響到實際技術方案。近期，一些業內專家提出的交管設施共杆思想就非常典型，如圖1所示，將設置於城市道路交叉口區域的道路照明設施、信號燈、交通標誌等設施合併設置於同一套杆件上，可達到節省設置空間、避免相互遮擋、降低造價、提升城市路容的目的。但在技術層面還有很多問題沒有解決，即使部分發達地區已經制定了針對性的設置標準，也只是將不同設施相關的技術標準拼湊在一起，並沒有解決多種設施共杆情況下的特異性問題。如，不同種類交通標誌、信號燈並設時交通管控信息總量閾值；夜間信號燈亮度更高，交通標誌與信號燈並設時如何保證自身視認性等，這些問題都會影響到共杆設施的設置效果。

圖1：交通控制設施共杆設計示意圖

❖ 技術實現體系不規範、不協調。主要體現在兩方面，一是一些具體設計並沒有遵循技術標準的要求，設置不規範；二是設置體系的不統一。例如，部分路段信號燈設置與交通標誌、標線設置體系不統一，如前所述的交通信號燈、停車讓行、減速讓行標誌協調性設計就是典型問題之一；信號燈與交通渠化的不匹配也是突出的問題之一，在一些路段設置了左轉專用信號，卻沒有專用左轉車道，影響了直行車的通行效率；部分路段的交通標誌、標線設置不統一，不僅影響通行效率，還存在交通安全隱患。

圖2：交通標誌、標線設置不協調

❖ 交通設施的全生命週期管理缺乏有效手段。面對道路上不同設置時間、不同種類的交通設施，需要有效的全生命週期管理手段。一方面，建立交通設施全生命週期檔案，實現可追溯、可查詢、可研判，通過有效的管理和養護，保證交通設施的效果；另一方面，建立設施之間的關聯關係，保證設施的設置協調性，如部分設施更換後，相配套的設施應相應調整。

痛點二：交通數據採集手段多，但數據不全面、不共享

數據是真實狀態的具象體現，是科學、有效設置交通控制設施的基礎。在《統一交通控制措施手冊》（MUTCD）、《美國道路通行能力手冊》（HCM）、《德國交通信號設施設置規範》以及我國相關技術標準中都對交通數據的採集方法、應用方法進行了規定，並且放在所有技術措施之前，足見其基礎性作用。交通流數據、交通運行狀態數據、交通事件數據是制定交通控制策略、實施有效交通干預的根本支撐；交通運行狀態數據、交通事故數據、駕駛行為數據是交通安全研究、設計與實施的重要支撐；出行規劃數據、出行方式數據是進行交通線網規劃、服務設施規劃與配置、路網指引系統設計的重要支撐。

通過20餘年的ITS建設，特別是最近十年的信息化建設，我國道路交通信息採集手段大幅度升級，極大提升了交通管理科技化和信息化水平。但也要看到，交通數據採集存在諸多問題，如交通採集設備多、數據質量不高；數據種類多、對交通支撐不足；觀測數據多、道路使用者出行規劃數據少；數據體量大、數據管理與分析能力不高等。這也造成很多交通諮詢、設計項目還需要進行大量、冗餘的數據採集和處理工作；部分項目對數據調研工作打了折扣，項目成果無法落地，不能解決實際問題。舉例來說，針對是否要在某地設置信號燈的問題，需要考慮相交道路的等級、機動車交通量與運行速度、行人與非機動車過街流量，還要結合事故數量與嚴重性、視距、公共交通等情況進行綜合分析才能最終確定，這些工作都需要大量數據做支撐。一些技術項目受到數據採集條件的限制，就會對數據採集工作打折扣，從而造成交通控制設施設置缺乏科學論證，影響通行效率。

痛點三：技術措施不智能、不聯動

交通系統是一個動態變化的複雜系統，極為有限的城市交通管理技術人員與城市數千個管控交叉口之間存在巨大的差距。以往的交通控制手段以預先設置控制策略為主，這往往無法滿足瞬息萬變的交通需求：

❖ 信號燈無法根據交通流的實時需求，智能變化。例如無法識別路口溢出事件並智能調整相位；遇到突發事故、救援或消防等特種車輛需要優先通行的異常事件時，路網各節點的信號控制難以達到智能、聯動。

❖ 信號燈聯網不聯控，缺乏科學的信號聯控規則與方案。

❖ 信號燈與交通組織方案不聯動。如無法根據新的交通狀態與需求，形成聯動的交通控制方案；交通組織方案優化後，某條車道的功能由直行改為直行和左轉，而信號燈沒有按照新的通行規則相應調整相位、配時方案。

痛點四：道路使用者出行信息不對稱，引導手段不直接、不繫統

路網指引系統對提升路網通行效率、提高交通安全具有重要作用。隨著位置服務的不斷髮展，當前出行者所依靠的路網指引系統已經轉變為由導航、指路標誌、電子地圖等多種指引設施供給、多維位置確認、多源信息服務構成的綜合體系。其中，導航是最為直接的指引手段，以聽覺服務為主；指路標誌是最為權威和重要的路網指引信息載體，依靠視覺獲取；地圖是位置查詢和路線規劃的重要手段，以靜態服務為主要形式，不同的指引手段均發揮著重要的作用。

當前，我國道路指引系統的實際設置工作存在以下突出問題：

❖ 指引信息的發佈存在不對稱的問題。缺乏比較精準的交通狀態發佈信息（如對當前各路段擁堵狀況的準確發佈）、預測信息（如對未來一段時間擁堵狀況的準確發佈）、出行遵從（如禁止左轉、禁止停車）信息，導致道路出行者出行規劃中處於信息不對稱的狀態。在理論與實際管理中很難實現有效的交通出行行為控制，無法達到交通流動態分配的目標（如晚高峰時，主幹道嚴重擁堵，替代路線卻並不擁堵）。

❖ 在誘導、指引手段方面，存在不協調、不繫統的問題。經過國家公路網調整等重大工程的改造優化，指路標誌系統得到很大提升。但海量的指路標誌缺乏科學的評價手段。路網中，指路標誌設置不規範、不繫統，指引信息選取不科學、發佈不連續等問題仍比較普遍。

❖ 指路標誌與導航缺乏融合，存在兩者指引不一致的情況，影響駕駛人判斷。

❖ 路網指引與旅遊指引缺乏融合與互連。不同時間節點，比如黃金週時期，部分道路服務功能會由運輸為主轉為旅遊為主，指引信息需考慮滿足不同的出行需求，“指路”與“指景”相協調。

“交通大腦”對提升交通控制技術的意義

“交通大腦”是大數據、實時通訊和互聯網人工智能發展到一定階段的產物。它既不是萬能的救世主，也不是冰冷的機械戰警，但對解決上文提到的四個突出痛點可發揮重要作用。下面，筆者僅就所瞭解的城市“交通大腦”來談談其對交通控制技術的意義。

1. “交通大腦”在統一技術架構下，利用多種手段滿足交通管控的業務需求

針對當前交通控制技術缺乏總體設計這一問題，“交通大腦”構建了“數據基礎與技術應用相融合”的統一業務架構。簡單說，“交通大腦”有三項主要功能，一是對海量的交通觀測數據進行全時、全量的感知，並在基於高精地圖的數據平臺上進行統一的可視化表達和統一的交通參數、指標輸出（如交通量、交通組成、車頭時距、轉向比、排隊長度、行程時間等）；二是基於以上更加準確的交通運行參數數據，依託雲計算和AI技術準確研判路網交通運行狀態與需求，第一時間發現問題、診斷並生成優化策略；三是根據生成的優化策略，協調、聯動 “信號燈優化、交通組織優化、交通參與者誘導、交通管理資源調度”等多種手段，對交通進行精準管控，實現提升交通運行效率和出行安全的總體目標。其中，多源數據，特別是互聯網數據以及強大的計算、存儲能力是大腦的核心競爭力；計算平臺，如數據資源管理平臺以及算法服務平臺等構成了“交通大腦”的核心技術

不同的技術應用基於統一的基礎數據，然後形成統籌的優化方案，在一個平臺上協調規劃、聯動各種交通控制設施並有效的誘導交通參與者，達到統籌交通管控的目的。

2. “交通大腦”的“數據底盤”，可精準提供實時的交通運行狀態

數據是進行交通管控工作的基礎，也是最大的掣肘。雖然目前安裝了一些交通調查設備，但受到監測範圍、設備完好度的影響，以往很多項目還需要人工穿著反光背心在路上數車、測車速，冒著較大風險，也僅能得到局部段落、有限時間的抽樣數據。“交通大腦”的底層是一個數據平臺，我們稱之為“數據底盤”。“數據底盤”的作用是匯聚各種感知數據，融合、生成反映真實交通運行狀態的各種交通參數和指標，也就是“交通大腦”的第一個主要功能。

首先，“數據底盤”融入了互聯網出行導航數據。利用海量的出行軌跡數據，可以提供行程速度、行程時間、OD數據等重要的基礎參數。此外，針對當前海量的城市視頻文件無法有效利用的問題，“交通大腦”通過視頻AI識別技術，對各種非結構化的視頻數據進行結構化處理，從海量的視頻圖像中解析出交通管控所需的排隊長度、車頭時距、轉向比等關鍵參數，將這些參數匯聚到“數據底盤”之中。這就像“交通大腦”的眼睛，凡是人眼所能觀察到的交通情況，都可以第一時間形成系統可以識別的結構化參數，而且覆蓋全時、全域。應該說，

圖3：基於視頻識別技術生成交通參數

另一方面，“數據底盤”將現有各種感知設備，如卡口交通監控系統、視頻車輛檢測器、線圈、微波雷達傳感器、地磁傳感器等的結構化數據也匯聚進來

例如，在路網交通管控工作中，“數據底盤”產出的交通量、交通組成、轉向比、排隊長度、停車次數、交通延誤等參數，服務於單路口信號燈、交通組織設計的評價與優化；OD流量、停車次數、延誤、行程速度與行程時間服務於幹道信號燈優化、動態交通組織優化；擁堵延時指數、平均速度、路網可靠度等指標服務於區域優化。基於視頻識別的行人和非機動車流量、過街密度等基礎參數，則為優化交通運行秩序，保障弱勢群體提供了支撐。

圖4：檢測設施、數據與底盤高精地圖的掛接

3.通過完整的算法規則和科學的量化研判體系，生成最優的交通管控策略

道路交通是一個動態、複雜的網絡系統。有了全量本、比較優質的數據，我們可以對複雜的交通系統進行更為詳細和深入的解析。科研、技術人員可以更為方便地將複雜的交通運行系統與交通特徵參數建立更多維、更全面、更精確的關係模型，正如中南大學餘志教授提出的形象比喻“求解交通DNA”。在此基礎上，

圖5：交通控制策略的生成

4.協調、聯動多種管控手段，整體提高交通運行效率，增強路網可靠性

“交通大腦”是一個立體結構體系，“數據底盤”上掛接著交通管控的各種動態、靜態設施，比如動態可控的信號燈、可變信息標誌（VMS）；靜態的交通標誌和標線、交通隔離設施等。通過“交通大腦”的計算平臺，基於生成的最優化交通控制策略，自動化的協調、聯動調控相關管控設施，解決交通擁堵、處理交通事件等問題。比如，在交通高峰時段，通過對“數據底盤”生成的交通量、交通延誤、運行速度、飽和度、排隊長度等交通參數、指標的研判，及時調整信號燈的相位、週期、綠信比等參數；通過視頻解析，識別溢出事件，調整信號燈相位，提升路口的通行能力；同時，還可基於飽和度、車速與交通延誤預判擁堵區域範圍，調整擁堵區域外圍信號燈的週期與綠信比，控制進入擁堵區域的交通流率。除了信號燈調控外，“交通大腦”還可通過提升交通控制設施的智能性與協調性，實現對交通流的動態調控

除了上述道路交通管控措施之外，利用導航、可變信息標誌（VMS）有效誘導交通流，可提升路網利用率與均衡性，實現不改變在途車輛數量的情況下，提升運行效率。以上綜合性的誘導措施，同時可賦能於交通管理的指揮、調度業務，滿足急救、消防等特殊出行需求，如杭州已實施的救護車一路護航服務，以及大型活動的交通組織服務等。

圖6：動態交通組織

此外，“交通大腦”對路網指路標誌系統具有支撐作用。“交通大腦”的一個功能是OD分析與透出，該功能模塊可以基於導航中的海量出行規劃數據對路網中的信息進行指引需求量化分析，結合路網信息的行政等級、隸屬關係，得到路網中節點信息的指引需求度係數，從而對現有指路標誌版面信息進行評價，分析指路標誌指引信息的覆蓋度和系統性，並協調指路標誌信息與導航信息，從而，改善交通誘導不直接、不繫統的問題。

結語：城市“交通大腦”是我國道路交通智能化和信息化融合發展的必然產物。現階段，相關研究還處於起步階段，在數據融合、交通評價模型、優化方案的自動化生成與即時迭代等方面的確還存在很大提升空間。未來，我們希望通過新的技術手段與交管業務的相互結合，與道路交通的實際需求緊密結合，更好地解決交通管理、控制的實際痛點，有效改善城市道路交通運行狀態，提升廣大道路使用者的出行體驗。

注：文中圖片均由作者提供

（文 / 阿里巴巴集團高德公司，未來交通與城市計算聯合實驗室研究員姜明、董振寧、吳澤駒、張鵬飛）

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