数字时代的交通:中国的交通系统将如何适应和发展

用新技术发展智能交通

由于技术不发达，传统的智能交通从业者往往在提供的服务上为自己设定界限，因此他们没有优先考虑道路、桥梁、隧道等基础设施，以及运输企业的运营和客运服务等问题。这阻碍了数字和智能交通的发展，并导致对该领域现有解决方案的认识受到限制。

当我们回顾智能交通的范围和涉及的服务时，人工智能和大数据等新技术带来了无限的可能性。

边缘计算和人工智能

公交和地铁线路规划高度依赖于当前和未来出行的时空特征，即出发地矩阵、目的地矩阵或OD矩阵。以传统公共交通系统的客流分析为例。在这些场景中，数据主要通过刷卡的方式收集。通常的技术路径是一个模型，在乘客刷卡时收集数据，上传车辆运行数据，然后参考交通调查数据进行模型校准。由于数据质量、交通调查数据难以实时更新、时空分辨率问题等多方面因素，OD矩阵难以准确反映交通流的实际状态。因此，基于这种OD矩阵的网络规划是不够的。

近年来，计算机视觉和计算机技术发展迅速人工智能(AI)显著提高了相机的分辨率，人工智能算法的识别能力，计算成本大幅下降。这意味着最初用于高价值服务场景的技术现在可以广泛应用于公共交通行业。在硬件平台上，基于视频ai的头肩识别人员再识别技术(在多摄像头系统中通过分离的摄像头视图进行人员匹配)，基于低成本车载摄像头和边缘计算相结合，可在公共交通中以低成本进行客流识别和精确的客流分析。它为网络规划提供了涵盖全天所有时段和所有客流的OD矩阵，可以大大提高运力和客流分布的时空匹配精度，并且在不增加车辆的情况下提高计算能力。这样，交通网络可以容纳更多的乘客。

大数据和云计算

高速公路特别是高速公路是社会经济运行的生命线。多年来，高速公路货物运输占中国货物运输总量的70%以上。近年来，这一比例继续上升，现为78%。干线公路都是满载，甚至超载，这对公路系统是一个巨大的挑战。为了解决这一问题，业界通常的做法是修建新道路或改造或扩建现有的高速公路，例如将四车道的道路扩建为六车道和八车道。这类项目的缺点是成本很高，而且需要大量通常用作农田的土地。

基于云计算和大数据，针对单一路段全息感知、全区路网态势感知、分钟级短期预测、复杂场景管控模拟演绎等复杂计算任务，高速公路运营人员可以实施主动、精细化管控措施。这包括斜坡控制、车流划分和合并引导、分段限速和临时开放紧急车道。这样，小的交通事故不会中断交通流，不需要大幅度的物理改造或扩容就能实现软扩容，只需要小的改造或扩容就能提高车辆通行效率。

公共交通的数字化连接点

不同的交通方式(公交、地铁、私家车)，不同的交通场景(城市交通系统、城际交通系统)，不同的服务流(交通部门监管流、运输企业运营流)就像冷暖洋流，交汇时就会带来巨大的变化。模式、场景和流的连接点，如高速火车站、机场等交通枢纽，以及作为公共交通服务监管流和运营流连接点的综合公共交通线路网络的规划和优化)就像冷流和暖流。这些连接点的数字化和智能化真的可以带来改变。

智能交通从业者应该逐步放弃单一领域的数字化，努力消除流程断点，实现多模式协同运营，实现跨场景深度开发，不断进步的解决方案，为客户实现业务价值最大化。

Cross-transportation模式

近年来，城市轨道交通是中国交通建设的重点。城市轨道交通作为城市最重要的公共交通方式，承担了大部分的公共交通流量。同时，传统地面公共交通的发展也面临着巨大的挑战。然而，由于管理的分裂和技术的缺乏，地面公共交通与城市轨道交通难以协调。在一些地区，甚至出现竞争，造成公共资源浪费和低效经营。

城市轨道交通旨在提供跨城市功能区的长途旅行服务。人们需要穿梭服务来运送乘客往返地铁站，而公共汽车可以满足这一需求。基于云技术和大数据技术，整合OD分析和运力匹配调度，以及基于人工智能的视频分析，可以发挥公交和地铁各自的优势，构建覆盖所有乘客的完整产业链，提供一站式、无缝的出行服务。因此，用计算能力来实现提高运输能力的目标。

Cross-scenario

机场、码头、高铁站是城市交通枢纽，是展示城市形象和交通系统运行效率的窗口。它们连接城市间和城市内的交通场景，运输城市内的大部分乘客。这些枢纽需要高效、便捷地聚集来自城市各个地方的离港旅客。它们还需要为到达的乘客提供安全、方便和快速的进入城市交通系统(公共汽车、铁路和出租车)的通道。因此，交通枢纽必须能够准确预测客流，预测和调度多种交通方式之间的运输能力。

这些核心能力需要基于单一领域的数字化、综合人工智能和大数据进行设计和开发，使运输能力与客流准确匹配，快速、安全、便捷地在枢纽内聚集和分流旅客。

交通领域数字化和信息化技术的不断完善，提升了交通系统的效率和安全性，降低了整个交通系统的碳排放，提升了乘客的交通体验。

5G、人工智能、物联网、大数据等新技术使智能交通从业者能够从更深层次、更全面的角度考虑如何实现交通基础设施的数字化和信息化。通过这种方式，他们可以不断扩大智能交通的服务边界，逐步从基础设施数字化转向服务流程数字化。最终，这将使他们能够规划和设计跨越不同设施、交通方式、场景和服务流程的创新和智能综合交通解决方案。

本文已改编自ICT Insights 04/2021，第30期。