控制系统发展至今已经有151年了，1980年我们国内的研发刚起步，在经历了跟踪、引进、消化、吸收和创新这一历程，我们与国外技术基本处在同一个水平上。要了解控制系统，首先要知道控制系统的这三个要素。
一、城市交通控制系统三要素
1.控制策略
控制策略实际上就是控制系统的定位，体现城市交通控制系统功能、城市交通控制理念，综合反映城市交通控制系统水平。我们要了解所需的功能系统以及它控制的理念。从控制策略的角度来看，以往我们是点控、线控和面控，从自动化程度来讲，是自适应控制和定时控制。
2.控制算法
逻辑模型和计算模型的综合体系，是实现控制理念、优化控制效果、生成控制参数的核心。从控制算法来看，它实现了控制理念、优化控制效果和生成控制参数，现在主要关注的是控制理念，控制算法本身就包括了控制目标、评价指标。计算的话，局部优化或者是全部优化，单点优化或是小区的优化，是线控问题，或是子区的问题，是否进行分区控制，如果分区的话，子区的计算也是一个很繁琐的事情。另一个就是参数优化的问题，参数优化是我们信号控制里面经常使用的，反复应用的一个问题。
3.交通数据
控制策略制定、算法设计的基础，决定了系统的适用性、可靠性和可测度性。至今为止，我们几乎都围绕着大数据在说话，其实我们研究大数据的目的是要了解其实它的本质是小数据，收集数据的过程就是把小数据变成了大数据。交通控制也是一样，数据很大，但是要用的不是每个个体数据，是要它的规律，就数据论数据，是数据引领了交通控制系统的发展。
二、城市交通控制系统的困境
目前所有的控制策略有单点控制、线控、瓶颈控制、区域控制，我们控制策略发挥的能力主要在单点控制上，我们现在用智能控制这个系统的能力还差很远。所以控制策略来讲，能实现的就这么几个功能。
从控制算法上来看，基于我们的传统算法，数学模型为主，人工智能刚刚兴起，我们可以对某一个点做一个重复性的实验，但是要嵌入到系统里面大范围使用还没有成功。
从交通数据来看，我们原来的系统是基于断面，目标是数据，没有车牌号，我们的线圈、雷达等等都是这样的。现在也有一些企业在做小样本的轨迹数据，但不是作为信号控制系统的数据，而是外加的数据。小样本的渗透率很低，这样的数据并不能作为大规模的交通控制使用，要做一个数据基础的话，还是不足的。
从数据这一块来看，原有的数据采集系统严重损坏，布设本就稀疏，不是所有的线控交叉口都有线圈，也不是所有的车道都有线圈，而且线圈的破损率非常高，最近几年也没有人再研究新线圈，维护基本停顿，所以在线率特别低。而且很多城市在用SCATS系统，旧的东西还没有等着发挥作用，新的浪潮又来了，大家不知道该怎么做，还有一个问题是我们在交通控制方面专业队伍。我们一直在做建设，一次性投入很高，但是后面的维护跟不上，尤其我们的专业队伍跟不上。在这种情况下，我们的控制系统显然也没有发挥出应有的水平。
我们数据上最大的问题是数据与系统适配，我们如今使用的是现代的数据，但是我们的信号系统开发的时候，系统里是线圈数据，适配以后，都是断面的数据识别，而且它的轨迹在信号控制里面没用上。又想用大数据驱动旧的系统，看看旧的系统能不能更新，但是企业的控制系统设计完以后，想更新一下软件解决这个问题，实际上这个控制系统从设计到开发，核心就在这个软件上，想把这个软件更新，那就等于重新设计，若是我们通过解决通信协议把中心解决呢，然而我们国内有很多的小城市，水平参差不齐，通信协议已经成为障碍。
三、城市交通控制系统解困之策
我们的交通需求最大的变化实际上是策略，现在我们城市交通信息管理方面或者是治理方面，经常提这几个问题，第一是交通拥堵发生了，尤其是大范围的交通拥堵，能不能用信号控制办法来解决？还有交通瓶颈的出现，能不能通过信号控制来解决？特殊的情况，比如说大事件、大型活动，交通控制能够起多大的作用？这都是我们原来没有看到的功能。还有多方式的问题，现在我们的信号控制是很好，但是控制的时候只管机动车，行人和非机动车我们怎么解决？我们进口的系统，夜里的时候只能固定的配式，有行人没行人都一个样，到底是不是为行人服务的？
人的思考、人工智能以及大数据的出现，对我们的算法提出了要求，现在的需求和我们的控制系统脱节，所以我们从应用领域、研发团队到主管部门都遇到了这样的困境，这个困境可以从三个方面解决，即确定新策略，适应新数据，设计新算法。
这个行业的策略是要引导城市向交通治理的方向有规范化的道路来走，对企业来说要引导其开发创新，对行业本身来说要做标准规范。走出这个困境，我认为理念是核心，内容比形式更重要，实效比造势更重要。希望做信号控制的企业实实在在把我们的系统做好。
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