人工智能在交通領域應用面臨的挑戰

城市人口數量日漸龐大，機動車保有量與機動車出行量也逐年激增，交通管理現狀和需求的矛盾日漸加劇，這10年來雖然人均道路面積盡管增長幅度較快，但仍遙遙趕不上城市交通量年均15%—20%的增長速度，交通問題已逐漸成為制約城市經濟發展的“瓶頸”，AI賦能交通智能化已經成為交通治理、交通運輸、交通出行等交通各類業務迫切的需求，然而人工智能在交通領域的應用仍面臨許多挑戰：

一是交通數據孤單現象嚴重，交通信息、資源、數據分布于公安局、交通局、民航、海事局、軌交單位等不同部門，出于數據資源安全性、私密性等多種原因，交通數據收集、匯聚、共享和應用的體系還沒有形成，無法有效整合交通信息資源，并難以在此基礎上開發高層次交通服務。

二是交通業務協同機制缺失，各個涉及交通業務的委辦局和單位彼此間的溝通協作及信息共享還比較困難，人工智能等新技術在交通領域的應用既離不開跨部門的協調建設，也離不開跨部門的數據共享。

三是標準規范跟不上產品更新速度，隨著國家政策、技術發展，不僅傳統交通企業積極擁抱新技術，科技巨頭也紛紛跨界進入交通領域。近年來，人工智能等新興技術在交通領域的應用不斷深化，如新時代的“網紅”車路協同、自動駕駛、城市交通大腦等，這些新應用、新業務還缺乏有體系的標準規范和統一的評測標準。

AI駛入“高速路”，交通AI化的主要應用賽道

AI在城市交通上的應用還是比較全面的，交通管理、共享出行、智能網聯、智慧停車、交通運輸等創新應用接連落地，呈現出多點落地的良好態勢。

從現在的技術發展與場景落地看，AI在城市交通上應用上主要駛入三條“高速”主賽道：

第一個賽道是在交通管理與服務，AI可以充分優化人、車、路之間的網絡，提高信息采集強度、采集量及信息處理水平，把所得信息通過各種渠道傳送給交通管理者，對人、車、路、事件等交通要素進行深度的智能研判分析，實現交通管控從被動向主動的轉變，從突擊管理向長效管理的轉變，從粗放管理到精準管理的轉變，為城市交通管理者提供了良好的智能化分析手段。

第二個賽道是在交通運輸與出行，借助AI、大數據、物聯網等信息通信新技術，將新技術與傳統交通運輸完美融合，形成“線上資源合理分配，線下高效優質運行”的新格局，AI能有效地集成運用于整個交通運輸管理體系，實時、準確、高效的綜合運輸和管理系統，使人、車、路密切配合達到和諧統一，發揮協同效應，極大提高交通運輸效率，保障交通安全，改善交通運輸環境，提高能源利用效率。

第三個賽道是在智能網聯與駕駛，智能網聯汽車是指車聯網與智能車的有機聯合，是搭載先進各類的AI傳感器、控制器、執行器等裝置，并融合現代通信與網絡技術，實現車與人、車、路、后臺等智能信息交換共享，實現安全、舒適、節能、高效行駛。智能網聯汽車包含智能化和網聯化兩大技術路徑，實現車與車、路、人、云端等之間的智能信息交換、共享，且具備復雜環境感知、智能決策、協同控制等功能。

佳都IDPS交通大腦，新一代AI城市交通治理體系

AI技術的發展刺激產生了新的交通治理體系，完成從“業務導向”到“認知導向”的升級

在人工智能新一代信息和智能技術快速發展的大背景下，卡口、視頻人像識別、移動定位等身份型個體檢測技術日臻完善，逐步形成機動車、非機動車與行人全量感知環境，使交通需求、容量、狀態實時精確可知，人車路全要素動態精準可控成為可能，為道路交通管理實現“感知泛在、研判多維、指揮扁平、處置高效”提供了條件與方法。基于先進的IDPS理論體系，佳都打造可迭代進化的交通智慧大腦，為城市構建具有交通感知、認知和賦能的系統。

佳都城市交通大腦通過建設以交通出行對象全域、全量、全時、全要素信息感知為基礎，集可計算路網、城市交通運行狀況等功能為于一體，實現從傳統交通管理轉型升級的跨越式發展，提升城市交通的智慧化、精細化的管理水平，破解城市交通問題并提供系統的綜合服務。

交通管理理論革新：以IDPS理論體系構建交通管理基礎數據“底座”

佳都智慧交通管理系統IDPS體系，即在完善的基礎設施（Infrastructure）條件下，通過完備的數據采集（Data），實現交通路網全域、全量、全時、全要素精準認知，來支撐路網交通容量、需求和狀態分析（Platform），進而驅動新一代智慧交通創新業務應用（System）。其具有以下核心特征：

一是在采集層由狀態參數檢測轉向身份檢測；二是由單項業務支撐型檢測轉向系統解構完備型檢測；三是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于身份檢測的交通模型分析；四是由單向垂直的業務系統轉向系統聯動的業務系統；五是由事后應急響應型轉向事前預測預防管控型。

通過對人-車-路-環境的全域、全量、全時、全要素泛在感知，城市交通大腦掌握路網出行“底數”和特征規律，形成“數字化、網絡化、可視化、智能化”的道路交通管理新模式，構建城市交通管理“大基座”。以 “一路（場）一檔、一車一檔、一人一檔”為基礎，抓重點、定對象，構建個性化管控決策賦能體系，創新交通及相關領域業務賦能應用；提升道路通行效率、提高非現場執法效能、降壓事故消除隱患等；通過數據共享及業務賦能，推動“大交通”跨部門協同創新應用，交通參與者高度協同發展，實現交通誘導精準實時、路權分配動態智能、安全管理常態長效；促進傳統交通運輸企業優化升級，保障智能網聯、自動駕駛等新興產業健康發展與賦能出行信息服務，其核心能力平臺主要包含可計算數字路網平臺、交通認知分析平臺、交通仿真決策平臺。

一可計算路網平臺，是通過對交通設施、交通設備、感知數據與路網拓撲關聯“路網、設施、設備的邏輯數字化”，實現路口、路段基本通行能力、路網承載能力的智能分析計算，掌握城市道路交通的承載底數；由宏觀至微觀對區域路網、每一路段、每一路口、每一車道通行能力的精準認知，為復雜交通環境態勢研判、交通管理部門對城市交通管理、城市交通運行“生命體征”全量計算提供基礎交通路網模型及數據支撐。

二交通認知分析平臺，是通過獲取AI感知設備采集數據，對路網機動車出行活動進行建模，精準掌握研判個體車輛出行時空軌跡信息，精準識別個體車輛出行軌跡，結合可計算路網平臺，由點至面，掌握任意維度交通流時空出行規律及出行狀態；并支持研判分析影響道路運行的核心車輛、高頻出行車輛及外部車輛，實現宏微觀一體化出行認知。

三交通仿真決策平臺，是在AI智能認知交通基礎上通過“動態再現交通，研判決策效果”，實現車輛行駛軌跡、車輛運動行為、車輛駐留起始時間、結束時間等動靜態一體化交通數字孿生，全面復刻掌握城市交通動靜態運行信息，打造城市交通數字孿生與AI智能的結合，為相關決策制定提供強有力支撐基礎。

精準認知、根因分析、源頭治理，交通大腦賦能各類交通專項治理

對于交通業務賦能方面，交通大腦以精準認知、根因分析、源頭治理為導向，為現有交通治理、交通管控、疫情防控、車路協同等多個交通業務應用提供數據賦能支撐：

在賦能交通區域緩堵方面，城市交通大腦平臺通過AI定量分析路口路段通行能力和車流方向，準確定位瓶頸路段，制定緩進快出的區域控制交通信號控制策略，實時調整周邊路口信號方案，保障瓶頸路段持續高效穩定疏散車流，并自動梳理出頻繁出行的關鍵車輛，分析其出行需求，向車主推送周邊綠路通道路徑、錯峰出行路徑等建議，緩解關鍵節點出行壓力。

在跨部門交通業務協同方面，交通大腦的基于精準認知的數據分析，對違法上路車輛智能化研判，能夠自動迅速發現多類違法上路車輛，再實時追蹤并預測其行駛路徑，動態調節信號燈暗中攔截，并聯動一線警力精準布控處置，研判緝查效率較傳統人工方式提升3倍以上。

在助力疫情管控方面，2021年某地市發生疫情，交通大腦基礎能力快速根據防控策略在短時間內搭建“涉疫車輛AI管控”模塊，系統自動實現對風險車輛、風險場所、風險人員的智能篩查，改“人工巡查”變“智能篩查”，快速構建常態化疫情防控下“涉疫車輛防控”能力。

在賦能智能網聯方面，城市交通大腦通過深度融合人工智能、大數據等先進科學技術，為智能網聯汽車、MaaS提供技術支持；通過交通信息全息感知外場工程建設實現道路交通“人、車、路”等要素的全域、全量、全時信息采集，為智能網聯汽車提供動態交通信息技術支持；通過統一數據資源、統一服務平臺，為智能網聯汽車、MaaS提供數據共享支持。

不僅僅上面提到的交通賦能場景，在交通治理、城市環境、交通管控、交通規劃、交通出行、交通服務等各個方面，IDPS交通大腦實現對“個體-道路-網絡”全方位透析，構建“感知-認知-診斷-治理-評價”閉環的現代化城市交通綜合治理體系，有效提升交通管理水平、提高交通運行效率、提高人民出行滿意度。

結語

我國公路、鐵路、水運、航空等交通行業基礎設施在這些年都得到了飛速發展，但是各種出行方式之間信息交互仍然滯后，未來隨著信息化和智能化進一步提高，各種出行方式信息共享和智能化服務技術將得到充分發展和應用。在國家政策大力扶持、AI技術飛速前進的大背景下，巨大的市場空白及發展空間也將使各行業企業爭相入駐，在智能交通分支領域為出行者提供了更加精細、準確、完善和智能的服務。在“十四五”期間，人工智能將加快在城市交通領域的應用，進一步推進交通信息化發展建設，實現交通治理能力的現代化。

作者：吳曉鵬

單位：佳都科技集團股份有限公司