交通大腦演繹智慧城市新面貌

□ 文/沙志仁

目前，100%的副省級城市、89%的地級以上城市、49%的縣級城市已經開展智慧城市建設，累計參與的地市級城市數量達到300余個。其中，智慧交通已被認為是解決城市交通擁堵，進而建設綜合交通運輸體系，實現交通運輸基礎設施智能化和促進交通運輸業可持續發展的重要途徑。交通“大腦”作為智慧交通的核心部分，也是下一代智能交通系統。本文將從交通系統復雜性、傳統交通指揮平臺與交通“大腦”差異、交通“大腦”對公共安全的作用等方面進行介紹。

城市交通系統復雜性

城市交通系統中，城市交通基礎設施、城市交通結構起著交通供給的作用，個體出行者在使用城市道路時，出行的起始地、目的地、出行時間、出行路徑均自主選擇完成，管理者無法預知出行者的行為，當出行人數達到一定數量后，必然導致交通擁堵的發生。交通系統非線性、不連續、時變、不可測、不可控等特征，使得管理者無法對交通進行有效的管理，無法準確獲取交通的容量、需求、狀態。

純粹的新增道路設施并不會對上述問題有顯著幫助，在政府對城市交通不進行有效管制和控制的情況下，新建的道路設施會誘發新的交通量，而交通需求總是傾向于超過交通供給。目前我國汽車量巨增，這就引發交通需求與交通基礎設施供給之間的競爭，如果政府不進行管制，必然導致交通擁擠，使得交通系統的服務水平增加，也導致了交通事故頻繁、能源浪費巨大、汽車廢氣、噪聲污染嚴重等諸多問題。

隨著大數據、物聯網、及時通訊等技術的誕生，路面交通設施設備的逐漸完善，引領交通管理模式的動靜態，宏微觀，出行者、管理者行業的一體化變革。

動靜態一體化變革：靜態交通基礎設施設備支撐、服務動態交通運行狀態成為現實。

宏微觀一體化變革：可以由車輛個體出行需求集計路網出行需求，以路口路段數據演算區域路網交通特征。

出行者、管理者、行業的一體化變革：管理者有數據定制交通政策，對出行者可個性化進行車輛誘導，行業推動智能化交通指揮系統。

傳統交通管理系統建設模式

根據以往交通管理要求，交通管理部門陸續建立了電子警察系統、視頻監控系統、信號控制系統、信息發布系統、勤務系統等。但由于建設時間和系統數據之前沒有互通，導致各個系統之間的關聯性不高，后期建設的集成指揮平臺也沒有將各個系統數據打通，只是簡單的將數據匯總，各個系統均仍是“煙囪式”的建設布局，傳統業務驅動下“煙囪式”的見識模式嚴重制約交通管理的發展。

▲傳統交通管理系統煙囪式建設模式示意圖

新一代一體化智慧交通管理系統——交通大腦

新一代一體化智慧交通管理系統，“交通大腦”需要對交通信號控制、交通視頻監視、交通違法行為監測記錄及交通信息發布等基礎應用系統前端點位進行補充建設，同時基于交通地理信息系統，建立計算機可識別的精細化地圖，并將各平臺之間的數據打通，實現徹底的智慧交通資源整合。城市交通大腦同事對城市交通基礎設施、城市交通結構起著設計反饋的作用。通過提高城市交通基礎設施的通行能力、完善路網結構（主干道、次干道、支路有機連結）、調整城市交通結構（各種交通方式占總交通方式的比例）可以有效地提高城市交通系統效率。在出行服務方面全面建設互聯網+便民服務體系，以交警為統一的信息服務、業務服務出口，助推濰坊市交通指揮體系的建設和實現，最終打造安全、暢通、有序、經濟、環保、文明的道路交通環境。

新一代一體化智能交通系統的誕生成為必然趨勢，目前市面上命名為交通大腦的產品眾多，產品質量參差不齊，大部分廠家打著“交通大腦”的名號，本質上做的還是傳統集成指揮平臺的事情，以下介紹交通大腦的成功案例。

成功案例：宣城交通大腦

“宣城交通大腦”是宣城市公安局交警支隊正在使用的新一代智能交通管理系統，于2017年11月正式上線。目前，“宣城交通大腦”管控區覆蓋市區約300平方公里，依托6萬多個標志、標線等道路基本元素及284個停車場構建了可計算路網，利用1200余路高清卡口設備及700路高清視頻監控，感知日均8萬輛車的完備出行信息，結合個性化交通系統模型，實現交通系統的一體化全要素精準認知，從而進行個性化智慧管理與服務。

車輛精準認知

精準掌握宣城市區范圍出行車輛數量：近一年來月均出行約30萬輛，峰值月出行約33萬輛，日均出行約8萬輛，峰值日出行約9.6萬輛，本地車與外地車的比例為1：1；市區道路通行資源占用情況：出行最多的前1%車輛，占總出行里程20%，前20%車輛，占總出行里程80%，前25%車輛的出行量在平均水平以上；車輛構成情況，個體車輛出行情況等。完整重構車輛每日、每次“從停車場到停車場”的精細化出行軌跡，知道車輛從哪里來，到哪里去，什么時刻在什么位置。研判每一車輛的居住地、工作地、慣用路徑等特征。

▲個體車輛出行還原圖

警力資源可視化指揮調度

交警指揮中心可以通過“交通大腦”顯示界面直觀獲取警員、警車實時位置，合理將警情派送給附近的警員，實現警力資源合理調配。

▲警員警情示意圖

信號燈等控制資源自動匹配

2017年至今，宣城已經建設了37條、覆蓋了99個信號燈控制路口，可根據時間、車輛需求、路段速度等調整綠波帶，根據車群的常駛路徑及時段設置綠波帶，目標車群可能會少遇紅燈，其它車輛基本不受影響。在出行量提升了18.9%的情況下，中心城區路段平均速度仍提升了5.5%。

設置多套相鄰路口在不同時段下的綠波帶控制方案，自動根據當前時段情況匹配對應方案，使得綠波帶持續發生作用。

針對出行連接相對緊密的路段，合理設計綠波帶方向，使得更多車輛能在不改變自己行駛習慣的同時更多地享受到綠波帶服務。

停車場、虛擬停車場落腳點布控

交通動靜態一體化認知是交通管理的關鍵，出行的車輛永遠是少數，動態出行的車輛需要進行認知，靜態駐停的車輛亦不能忽視。

在宣城管控區內，交通大腦接入65座停車場數據，并創新構建219座“虛擬停車場”（表示可停車區域）。通過掌握停車場實時狀態，實時監控每一真實停車場、“虛擬停車場”的停車數量以及在場車輛清單。

結束語

目前，“交通大腦”的應用更多是在提高交通管理效率方面，在優化交通信號控制和優化交通組織上發揮作用。將來，“交通大腦”應可以支撐城市交通規劃，在抑制交通需求和增加交通供給方面提供更多的支撐。從這個角度來講，“交通大腦”不是萬能的，將來“交通大腦”完善了，或許可以發揮更大的作用，但也不是萬能的。

“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，同時也是核心組件之一。“交通大腦”是技術手段和概念的完美結合，“交通大腦”需要在多元數據采集、帶寬、算例，以及存儲、算法研發上打下良好基礎，這一投入巨大，資源耗費巨大，因此，“交通大腦”的建設是漸進的。