現(xiàn)代城市的四個(gè)基本功能：生活、工作、休憩和交通，可見交通在現(xiàn)代城市中的重要地位。

我國(guó)在2000年2月份下發(fā)了《關(guān)于實(shí)施全國(guó)城市道路交通管理“暢通工程”的意見》，并于2002年9月啟動(dòng)了智能交通系統(tǒng)發(fā)展戰(zhàn)略的研究工作，從而開啟了智能交通建設(shè)征程。

隨著時(shí)間的推移，AI技術(shù)現(xiàn)已經(jīng)應(yīng)用到各行各業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域，交通也不例外。華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院教授、智能交通系統(tǒng)與物流技術(shù)研究所所長(zhǎng)徐建閩介紹說，如今，AI技術(shù)現(xiàn)已應(yīng)用于交通目標(biāo)檢測(cè)、駕駛行為分析、交通流參數(shù)提取、出行規(guī)律挖掘、交通預(yù)測(cè)與管控、信號(hào)優(yōu)化控制等諸多領(lǐng)域。

“就交通而言，更應(yīng)該從實(shí)際交通問題出發(fā)，以交通領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)為前提，再交叉融合人工智能、現(xiàn)代通信、自動(dòng)控制等其他新技術(shù)?！毙旖ㄩ}說，所以他認(rèn)為更合理的提法應(yīng)該是“交通+AI”，交通才是基礎(chǔ)，脫離了交通這個(gè)基礎(chǔ)AI就無法發(fā)揮其在交通領(lǐng)域的作用。

1、AI技術(shù)現(xiàn)已應(yīng)用于交通多個(gè)方面

“AI技術(shù)現(xiàn)已應(yīng)用于交通目標(biāo)檢測(cè)、駕駛行為分析、交通流參數(shù)提取、出行規(guī)律挖掘、交通預(yù)測(cè)與管控、信號(hào)優(yōu)化控制等諸多領(lǐng)域。”華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院教授、智能交通系統(tǒng)與物流技術(shù)研究所所長(zhǎng)徐建閩介紹說。

早在二十年前，他和團(tuán)隊(duì)就將人工智能方法引入到交通流預(yù)測(cè)中，有效提高了交通預(yù)測(cè)的精度與效率，并將預(yù)測(cè)結(jié)果應(yīng)用于交通流分配和信號(hào)優(yōu)化控制中，取得了明顯的交通控制效果，但由于當(dāng)時(shí)的計(jì)算資源有限、AI方法論不完善、交通檢測(cè)點(diǎn)位少且精度低，一定程度地限制了研究成果應(yīng)用的廣度與深度。

他表示，現(xiàn)階段，隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)、新基建等技術(shù)的成熟與發(fā)展，人工智能技術(shù)在交通規(guī)劃、設(shè)計(jì)、分析、管控、運(yùn)營(yíng)、評(píng)價(jià)以及政策制定等方面得以全方位應(yīng)用，為交通出行行為與規(guī)律研判、大范圍交通流預(yù)測(cè)分析、出行分配與導(dǎo)航誘導(dǎo)、區(qū)域交通信號(hào)優(yōu)化控制等領(lǐng)域研究提供了技術(shù)支撐。

記者了解到，華為早在2017年9月就啟動(dòng)了“深圳城市交通大腦項(xiàng)目”，深圳交警選擇了城市車輛密集度最高之一的華為坂田基地，在9個(gè)路口做了真實(shí)路況測(cè)試，結(jié)果顯示該區(qū)域平均車速提升了15%，城市公交系統(tǒng)延誤率降低了15.2%。而華為“AI交通燈”設(shè)置，也由過去的“車看燈”，讀秒數(shù)通行，改變?yōu)楝F(xiàn)在的“燈看車”，讀車數(shù)放行。

“我也有了解到深圳城市交通大腦項(xiàng)目，交警部門攜手華為以視頻云、大數(shù)據(jù)、人工智能為技術(shù)核心，搭建了一個(gè)統(tǒng)一、開放、智能的交通管控系統(tǒng)。”徐建閩說。

這算是一個(gè)“AI+交通”的實(shí)際案例，通過前端設(shè)備感知交通流，實(shí)施交通信號(hào)優(yōu)化控制，可以提升小范圍片區(qū)的交通服務(wù)水平。除此之外，在北京、上海、杭州、廣州等城市，也都進(jìn)行了“AI+交通”的試點(diǎn)工作，也取得了一定成效。

2、應(yīng)為“交通+AI”，交通才是基礎(chǔ)

“實(shí)際上AI技術(shù)是一個(gè)通用的技術(shù)體系，落腳到具體行業(yè)應(yīng)該結(jié)合其行業(yè)自身的基本問題、基礎(chǔ)理論和技術(shù)框架，而不是空談AI理論。

就交通而言，更應(yīng)該從實(shí)際交通問題出發(fā)，以交通領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)為前提，再交叉融合人工智能、現(xiàn)代通信、自動(dòng)控制等其他新技術(shù)。”徐建閩說，所以他認(rèn)為更合理的提法應(yīng)該是“交通+AI”，交通才是基礎(chǔ)，脫離了交通這個(gè)基礎(chǔ)AI就無法發(fā)揮其在交通領(lǐng)域的作用。

他告訴記者，其實(shí)早在1933年，國(guó)際現(xiàn)代建筑協(xié)會(huì)提出了現(xiàn)代城市規(guī)劃的綱領(lǐng)性文件——《城市規(guī)劃大綱》，其中明確定義了現(xiàn)代城市的四個(gè)基本功能：生活、工作、休憩和交通，可見交通在現(xiàn)代城市中的重要地位。

而大學(xué)的基本使命是：人才培養(yǎng)、科學(xué)研究、社會(huì)服務(wù)、文化傳承，尤其是作為研究型大學(xué)的科研人員更應(yīng)該肩負(fù)起科學(xué)研究和社會(huì)服務(wù)的職責(zé)。由此可見，大學(xué)里應(yīng)該有相當(dāng)一部分?jǐn)?shù)量的科研人員聚焦于交通領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)、核心算法的研究，并將科學(xué)研究與人才培養(yǎng)有機(jī)地結(jié)合起來。

他認(rèn)為，在今后相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)期內(nèi)，“交通+AI”的主要研究方向會(huì)聚焦于城市或城市群的交通態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)、擁堵區(qū)交通信號(hào)配時(shí)優(yōu)化控制、新型混合交通流（網(wǎng)聯(lián)車/非網(wǎng)聯(lián)車，燃油車/新能源車）車路協(xié)同優(yōu)化、各類交通方式的出行規(guī)律挖掘與高品質(zhì)交通規(guī)劃、綠色低碳交通措施及管控、災(zāi)害作用下大范圍交通應(yīng)急管控與救援疏散等。

3、“智慧交通”更傾向于智能化建設(shè)，借助人工智能等新技術(shù)設(shè)計(jì)應(yīng)對(duì)方法

早在20世紀(jì)90年代初，美國(guó)、歐洲、日本等國(guó)家或地區(qū)在完成大規(guī)?；A(chǔ)設(shè)施建成后，開始探索利用信息、通信和控制等技術(shù)尋求應(yīng)對(duì)交通擁堵的新思路，提出了智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transportation Systems，簡(jiǎn)稱ITS）的概念，并開展了一系列的建設(shè)工作，重點(diǎn)關(guān)注道路交通運(yùn)輸系統(tǒng)的安全性、便捷化、高運(yùn)量與快速化。

我國(guó)在2000年2月份下發(fā)了《關(guān)于實(shí)施全國(guó)城市道路交通管理“暢通工程”的意見》，并于2002年9月啟動(dòng)了智能交通系統(tǒng)發(fā)展戰(zhàn)略的研究工作，從而開啟了智能交通建設(shè)征程。

智能交通與智慧交通有何區(qū)別？“根據(jù)多年以來的科研經(jīng)驗(yàn)和行業(yè)探索，我個(gè)人認(rèn)為以前的智能交通更側(cè)重于信息化建設(shè)，而現(xiàn)在提出來的智慧交通則更傾向于智能化建設(shè)，是在智能交通基礎(chǔ)上發(fā)展起來的更高級(jí)的交通管理和控制模式?！毙旖ㄩ}說；

信息化主要實(shí)現(xiàn)了我們交通路網(wǎng)和設(shè)施的數(shù)字化改造，有了數(shù)據(jù)我們才能進(jìn)行問題分析與研判，從而選取科學(xué)有效的應(yīng)對(duì)策略；而智能化則是借助人工智能等新技術(shù)，從更為全面、系統(tǒng)的角度設(shè)計(jì)應(yīng)對(duì)方法，而不是“頭疼醫(yī)頭、腳痛醫(yī)腳”。

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4、研發(fā)廣州ITS共用信息平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)多模式交通出行的溯源和態(tài)勢(shì)研判

據(jù)了解，徐建閩和團(tuán)隊(duì)此前研發(fā)的“廣州市智能交通系統(tǒng)應(yīng)用試點(diǎn)示范工程（廣州ITS共用信息平臺(tái)）”曾獲得廣東省科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。

“近年來，我們團(tuán)隊(duì)也持續(xù)創(chuàng)新，在原有信息平臺(tái)的基礎(chǔ)上又融合了交管部門、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、通信運(yùn)營(yíng)商等跨部門的交通數(shù)據(jù)源，打通了數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)了多種交通出行方式的溯源和態(tài)勢(shì)研判，為重大節(jié)假日期間的出行規(guī)律分析提供了決策支撐。”徐建閩說；

團(tuán)隊(duì)研發(fā)的廣州市ITS共用信息平臺(tái)是一個(gè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)匯聚平臺(tái)，集先進(jìn)的通信技術(shù)、信息處理技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)于一體，主要實(shí)現(xiàn)了城市客流、車流、物流等跨部門數(shù)據(jù)的收集、處理和挖掘，為政府部門、企業(yè)和公眾提供全方位的交通信息服務(wù)。具體來講，該平臺(tái)能夠?yàn)檎块T提供交通運(yùn)輸線網(wǎng)規(guī)劃、方案制定、運(yùn)營(yíng)分析的數(shù)據(jù)支撐；為相關(guān)運(yùn)輸企業(yè)提供客流與物流的分布規(guī)律和需求預(yù)測(cè)；為出行者提供出行規(guī)劃、路徑誘導(dǎo)、旅行時(shí)間預(yù)測(cè)等多方位的信息服務(wù)。

在徐建閩獲得2013年度中國(guó)智能交通協(xié)會(huì)科學(xué)技術(shù)二等獎(jiǎng)的《基于子區(qū)動(dòng)態(tài)劃分與協(xié)調(diào)交互技術(shù)的交通信號(hào)控制系統(tǒng)》研究中，曾提到“交通信號(hào)控制作為緩解城市交通壓力、提高路網(wǎng)運(yùn)行效率的重要手段，引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。如何針對(duì)強(qiáng)關(guān)聯(lián)、高隨機(jī)、復(fù)雜的交通系統(tǒng)，科學(xué)合理地分配道路的通行權(quán)，是城市交通控制系統(tǒng)所面臨的巨大挑戰(zhàn)?！?/p>

5、利用人工智能方法進(jìn)行短時(shí)交通流預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)的分析研判

針對(duì)《基于子區(qū)動(dòng)態(tài)劃分與協(xié)調(diào)交互技術(shù)的交通信號(hào)控制系統(tǒng)》，徐建閩介紹說，這項(xiàng)研究成果的突出特點(diǎn)是：利用人工智能方法提出了一套完整的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)未來幾個(gè)小時(shí)內(nèi)車流量與擁堵變化趨勢(shì)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，研發(fā)了一整套信號(hào)燈配時(shí)優(yōu)化方法。

從系統(tǒng)的角度來看，利用擁堵均衡控制可以讓車輛盡可能均勻地分布在多個(gè)路段上，而不再聚集于個(gè)別路段或路口。

徐建閩舉例說，上下班高峰期一個(gè)片區(qū)內(nèi)的車流量可能非常大，部分路口路段出現(xiàn)車輛排隊(duì)長(zhǎng)、堵塞嚴(yán)重的情況，這時(shí)候如果不施加均衡管控或者一味地“燈看車”放行，往往會(huì)加劇路口的擁堵，并快速蔓延到周邊的上下游路口，甚至引起整個(gè)區(qū)域的阻塞。

對(duì)此，團(tuán)隊(duì)借助人工智能的全局優(yōu)化方法，考慮片區(qū)內(nèi)所有信號(hào)燈路口的承受能力，提出了一種外控內(nèi)疏的管控策略，通過預(yù)測(cè)到達(dá)和離開路口的車輛數(shù)，根據(jù)路口上下游路段能容納的車輛數(shù)，考慮信號(hào)燈可優(yōu)化時(shí)間的限制，讓區(qū)域內(nèi)的車輛盡可能地均分到各條路段，充分利用各路段的蓄流能力與通行能力，并使控制區(qū)域內(nèi)的車輛快速離開擁堵區(qū)；

同時(shí)對(duì)未進(jìn)入該區(qū)域的車輛采取適當(dāng)?shù)囊髋c控流策略，使其間歇性進(jìn)入擁堵區(qū)域，以達(dá)到“慢進(jìn)、快出”的控制效果。

此外，他介紹說，團(tuán)隊(duì)的研究成果可以讓非高峰期不同方向的車輛不停車或少停車地通過整條道路，減少車輛的啟停次數(shù)與能耗排放，這也就是我們常說的“一路綠波”。

在“一條路綠波”的基礎(chǔ)上，團(tuán)隊(duì)不斷創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)區(qū)域內(nèi)橫縱交錯(cuò)的多條道路同時(shí)綠波，我們稱之為“區(qū)域綠波”，這樣無論走在哪條路上都能感受綠波效果，而不僅局限于一兩條路上。

這些技術(shù)自2006年到現(xiàn)在，已陸續(xù)成功應(yīng)用到廣東、浙江、貴州等省份的2000余個(gè)信號(hào)燈路口、200多條道路，經(jīng)實(shí)踐證明：平均停車次數(shù)減少約30%以上，行程時(shí)間縮短約15%以上，延誤時(shí)間縮短約20%以上，有效提升了路網(wǎng)整體服務(wù)水平，車輛的燃油消耗與污染物排放量也得以顯著降低，得到了當(dāng)?shù)亟煌ü芾聿块T的一致好評(píng)。

“有別于基礎(chǔ)性學(xué)科，交通是一個(gè)實(shí)踐性很強(qiáng)的學(xué)科，無論是大學(xué)、科研機(jī)構(gòu)還是企業(yè)，研究交通應(yīng)該從實(shí)踐中來、再到實(shí)踐中去，因此我們團(tuán)隊(duì)始終是以解決實(shí)際交通問題作為開展研究工作的初衷，希望能為城市交通建設(shè)貢獻(xiàn)我們的智慧與力量。”徐建閩說。