交通强国，任重道远 科技赋能，智慧交通

策划、执行/本刊编辑部

党的十八大以来，年交通固定资产投资高位稳步增长，2019 年全年智慧交通技术投入规模达432 亿元，预计2024 年投入规模达840 亿元。

相关数据分析，智慧交通可使车辆安全事故率降低20%以上，交通堵塞减少约60%，短途运输效率提高近70%，现有道路网的通行能力提高2-3 倍。

数据来源：中国智能交通协会（LSM）

近年来，伴随着城市的快速发展，机动车保有量呈现快速增长趋势，无论是城市交通还是高速公路都面对一系列新形势的挑战，传统的交通管理方式和理念已经不能满足当前的出行需求，充分利用互联网+、大数据、云计算、人工智能等前沿技术，构建智慧交通成为时代发展新需求。

渐渐，我们可以看到，城市公交车“一卡通”、交通综合信息一键查询、城市道路重要路段实时监控、高速公路可视化指挥监管……这样的智慧交通正在各地逐步实现。

智慧交通，势在必行

智慧城市是城市化发展的必然趋势，也是信息化技术背景下的城市发展方向，而智慧交通又是其中必不可少的重要内容。智慧交通系统能从城市发展的实际情况出发，全面提升交通道路效率，有效控制交通事故率，以及进一步有效缓解城市的交通压力，从而全面构建智慧城市。

智慧交通的前身是智能交通（Intelligent Transport System，简称ITS），是20 世纪90 年代初美国提出的理念。2009 年，IBM 提出了智慧交通的概念：在智能交通的基础上，融入物联网、云计算、大数据、移动互联等高新IT 技术，通过高新技术汇集交通信息，提供实时交通数据下的交通信息服务。大量使用了数据模型、数据挖掘等数据处理技术，实现了智慧交通的系统性、实时性、信息交流的交互性以及服务的广泛性。

智慧交通通常包括智慧交通基础设施、智慧化交通出行、智慧化交通调度和指挥、智慧化道路交通管理、智慧化港航管理和智慧化路政管理等几个方面。

智慧交通系统将人、车、路三者综合考虑。在系统中，运用了信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、卫星导航与定位技术、电子控制技术、计算机处理技术及交通工程技术等，并将系列技术有效集成、应用于整个交通运输管理体系中，从而使人、车、路密切配合，达到和谐统一，发挥协同效应，极大地提高了交通运输效率，保障了交通安全，改善了交通运输环境。

其实，自20 世纪90 年代中期开始，我国就组织相继开展了智能交通系统(Intel-ligent Transporttation System，ITS)发展战略、体系框架、标准体系的研究，集中进行了智能交通关键技术攻关和试点示范。2012 年，我国成立了智慧城市创建工作领导小组，智慧交通是智慧城市的重要组成部分，由此智慧交通开启了建设序幕。2013 年，交通运输部部长杨传堂提出了建设“综合交通、智慧交通、绿色交通、平安交通”的发展理念，将智慧交通作为国家交通运输行业的重点建设内容之一。2016 年，交通运输“十三五”发展规划中提出“要求各地开展智慧交通示范工程”。

目前，我国建成了全国统一标准、覆盖29 个省市、用户超过8000 万的高速公路电子不停车收费服务系统，现已实现全国联网；我国多数省市已建设起路网运行管理和应急处置系统，实现了对路网运行情况的及时掌握、协调调度和应急指挥，国家路网运行监测体系基本形成；我国建立了覆盖50 万公里干线公路网的人工路况信息报送业务体系，开通了京津冀湘渝地区中国高速公路交通广播，开通了全国出行信息服务网站，多数省份开通了出行服务网站(网页)和移动客户端，为公路使用者提供实时路况信息服务，全面提升了路网服务水平。

此外，基于移动互联网的智能交通服务开始普及。随着车载导航、手机导航和移动互联网的普及应用，以百度、高德、腾讯等公司为代表的出行信息服务已形成规模，信息量和影响力迅速提升：腾讯每天约50 亿次位置请求服务；高德和四维图新2 个车载导航公司均发布交通指数，其准确度和可理解性都非常高。电子商务与智能交通的结合使得出行体验与消费服务成为一体，扩展了智能交通服务内容。

政策引导，交通强国

2017 年10 月18 日，习近平总书记在党的十九大报告中首次明确提出了建设“交通强国”的发展战略。

2018 年10 月23 日，交通运输部总工程师周伟在首届中国智慧交通大会上表示：“交通运输部坚持以智慧交通为行业发展主攻方向，按照‘目标导向、模块推进、示范引领、市场驱动’的原则，聚焦基础设施、生产组织、运输服务和决策监督等领域，推动实现交通的数字化、网络化、智能化，促进交通运输的高质量发展，为交通强国建设提供有力的支撑。”

2018 年12 月26 日，交通运输部部长李小鹏在2019 年全国交通运输工作会议的讲话中对“交通强国”作了进一步的阐述，在交通强国战略背景下，对智慧交通的建设与发展提出了新的要求。

2019 年7 月25 日，交通运输部印发了《数字交通发展规划纲要》，提出数字交通的发展要以“数据链”为主线，构建数字化的采集体系、网络化的传输体系和智能化的应用体系，加快交通运输信息化向数字化、网络化、智能化发展，为交通强国建设提供支撑。

2019 年9 月19 日，中共中央、国务院正式印发的《交通强国建设纲要》为智慧交通的发展指明了方向，要求“大力发展智慧交通。推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业深度融合。推进数据资源赋能交通发展，加速交通基础设施网、运输服务网、能源网与信息网络融合发展，构建泛在先进的交通信息基础设施。构建综合交通大数据中心体系，深化交通公共服务和电子政务发展。推进北斗卫星导航系统应用”。

2019 年11 月13 日，交通运输部办公厅印发通知，发布《全国高速公路视频联网监测工作实施方案》和《全国高速公路视频联网技术要求》，全面加快推进可视、可测、可控、可服务的高速公路运行监测体系建设，不断优化服务能力和监管水平，更好地满足人民群众高品质出行需求。通知提出，开展全国高速公路视频联网监测工作，建设科学先进、高效统一的视频云联网监测体系。

2019 年12 月12 日，交通运输部发布《推进综合交通运输大数据发展行动纲要（2020—2025 年）》。《行动纲要》明确了主要目标：到2025 年，综合交通运输大数据标准体系更加完善，基础设施、运载工具等成规模、成体系的大数据集基本建成。政务大数据有效支撑综合交通运输体系建设，交通运输行业数字化水平显著提升。综合交通运输信息资源深入共享开放。大数据在综合交通运输各业务领域应用更加广泛。

2020 年8 月6 日，交通运输部印发《关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》，围绕加快建设交通强国总体目标，推动交通基础设施数字转型、智能升级，建设便捷顺畅、经济高效、绿色集约、智能先进、安全可靠的交通运输领域新型基础设施。指导意见提出，到2035 年，交通运输领域新型基础设施建设取得显著成效。先进信息技术深度赋能交通基础设施，精准感知、精确分析、精细管理和精心服务能力全面提升，成为加快建设交通强国的有力支撑。基础设施建设运营能耗水平有效控制。泛在感知设施、先进传输网络、北斗时空服务在交通运输行业深度覆盖，行业数据中心和网络安全体系基本建立，智能列车、自动驾驶汽车、智能船舶等逐步应用。

2020 年9 月18 日，交通运输部副部长刘小明在“智能+交通”论坛视频发言中建议，要加快推进交通新基建，推动物联网、人工智能、车路协同等新技术的研发和应用，完善配套政策措施，让智慧交通项目成为新基建的主力军。

资料来源：前瞻产业研究院整理

智慧技术与交通运输融合，强强联合结硕果

智慧交通是基于智能交通系统实现对交通运输体系中各种要素的全面感知、泛在互联、协同运行、高效服务和可持续发展；是集成大数据、云计算和物联网等新一代信息技术，结合人工智能、知识工程等实现具有一定自组织能力、判断能力和创新能力的更加高效、敏捷的交通运输系统。

区别于传统信息技术，新一代信息技术架构体现出以服务化、智能化、自适应、随需而变为主要特征。

◆技术特征

1.泛在物联、全面感知

智慧交通是基于电子产品编码、射频识别、微电子机械系统、无线传感器网络、机器对机器交互、专用短程通信等物联网技术，实现交通基础设施、运载装备的广泛物联，形成类似人类的感觉和运动神经系统。通过互联网、物联网、移动互联等技术实现人与交通基础设施网、运输服务网、能源网、信息网络的全面互联、融合发展。

2.海量存储、融合计算

智慧交通可以借助超级计算、云计算的超强计算能力、资源动态调度、按需提供服务、海量信息集成等手段，解决信息孤岛、信息传递延缓、缺乏互动等问题，继而提高信息共享程度，提升决策和管理效率，提供更加全面的智慧交通服务。

3.大数据分析、智能决策

智慧交通运用大数据技术从海量数据中提取有价值的信息，实时分析、预测、调控交通运输需求，促进交通运营效率、道路网通行能力和设施使用效率的提升。基于行业管理和信息服务需求，利用人工智能最新技术，将动态交通大数据、实时动态交通分配、交通诱导措施等紧密联动，实现交通运输基础设施和运载装备的智能控制、行业智能管理以及信息智能服务。

◆效果特征

1.高效省时

通过实时跨网络交通数据分析和预测，避免不必要的时间、能源等浪费，提高车辆的运输效率，使交通流量最大化满足人们的出行需求。

2.安全便捷

利用先进的信息技术，向各交通参与者及相关部门提供实时、有效的交通信息，避免产生交通事故，安全出行；通过先进的出行信息服务系统或电子支付系统等，为交通出行者提供便捷的出行服务。

3.以人为本

智慧交通落脚于人们的出行需求得到高水平满足。从交通基础设施的设计，到交通出行信息服务的提供，要适应当前社会发展水平和人们生活习惯的变化，充分考虑出行者的个性化需求。

4.可视可预测

利用人工智能和大数据技术，使人们能观察、操纵、研究、探索、过滤、发现和理解大规模数据，有效地发现隐藏在信息内部的特征和规律。通过数据分析和建模，利用先进的表现技术，为交通管理部门、交通运输从业人员、公众提供可视化、可预测的决策服务。

◆关键技术

智慧交通发展特征与关键技术如图1 所示。

图1 智慧交通发展特征与关键技术关系图

大数据、超级计算主要支持“高效省时”；物联网、区块链主要支持“安全便捷”；虚拟现实、“互联网+”主要支持“以人为本”；人工智能、建筑信息建模、交通仿真主要服务于“可视可预测”，更多时候需要多种关键技术相互融合。

1.5 G 赋能智慧交通发展

智慧交通主要包括互联网、车联网与物联网，在发展中不断强化彼此之间的关联。智慧交通技术中的移动互联网、海量型物联网通信、智慧交通等应用强化了5G 网络的工作标准模型，重点突破了物联网业务在此模式中的发展，完成了无感支付等多种时延较低的连接模式业务，可以说，5G 网络为万物互联提供了稳定的技术支撑。

5G 突破4G 技术瓶颈，有力推动智慧交通落地。传统4G环境下，上行带宽通常在50Mbps 以下，导致视频清晰度低且延迟较长，传输延迟超过100 毫秒，卡顿严重，交通系统具有较大安全隐患。在5G 环境下，上行带宽可以达到100-200Mbps，相同条件下的图像传输延迟可以被降低到30毫秒以下，增加了远程控车的可实现性。交通运输行业，自动驾驶、车路协同、智慧高速公路均离不开5G 技术。

2.大数据技术

大数据具有海量、高增长率、多样化、低价值密度等典型特征。目前，大数据技术已经在许多行业得到了广泛应用，并呈现出数据资产管理、增强分析、数据发现、数据可视化、数据安全即服务等技术发展趋势。在交通基础设施的全要素全生命周期管理中，会产生大量的静态和动态数据，包括设施传感器监测数据、质量安全监控数据、交通通行数据、路（航）域气象与环境监测数据等；在交通运输的运行管理与出行服务中也会产生海量的交通工具轨迹数据、物流数据、公交刷卡数据、公路收费数据、轨道交通运行数据、地图与导航数据、交通参与者手机信令数据等。单纯的海量数据并不能产生价值，需要立足行业需求，充分考虑行业数据所具有的大数据特征，重构服务于公共信息服务与社会管理决策的大数据处理及存储相关技术架构，实践大数技术与路网综合管理、出行信息服务、交通运行管理等业务的深度融合，加速交通行业管理方式、服务模式和商业模式的创新，培育交通运输行业发展的新动能。

3.互联网技术

互联网发展已经给各行业带来了巨大红利，“互联网+”在交通运输管理和服务中不断发展和升级，网约车、共享单车、移动支付、实时导航、互联网+出行服务、互联网+政务服务、运营车辆网上培训等应用与创新不断涌现。随着移动互联的普及、5G 通讯技术的逐步实施和互联网流量红利的消退，互联网的技术和产业发展也呈现出工业互联网兴起、人工智能不断渗透、共享经济依然有所期待等趋势。在这一趋势下，互联网+交通出行、互联网+货物运输、互联网+农村物流、互联网+共享交通、互联网+路网综合服务等仍将不断发展，不断重建新的交通运输生态，并有望在不停车移动支付、服务区停车位和充电设施引导与增值服务、车路协同安全辅助服务、新能源汽车动/静态充电等方面率先示范。

4.人工智能技术

当前，人工智能技术正在渗透并重构生产、分配、交换、消费等经济活动各个环节，已成为经济发展的新引擎和社会发展的加速器。大数据、云计算、互联网等信息技术的发展，为人工智能的蓬勃发展提供了基础和机遇，跨媒体智能、大数据智能、群体智能、自主智能系统、人机混合增强智能等人工智能2.0 的关键技术与理论，正不断突破各行业的创新边界，将全面推动智慧交通的创新发展。人工智能技术的发展与交通强国背景下智慧交通的发展呈交替融合上升趋势，并有望在面向城市公共交通及复杂交通环境的安全辅助驾驶、基于多智能体系统的交通运行仿真与预测、交通语义知识图谱自动化、车路协同的智能系统、无人驾驶与自动驾驶系统、新一代国家交通控制网、智能载运工具、智能物流等方面率先突破。

5.区块链技术

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式，它是一种去中心化的数字网络，将信任嵌入到每一笔交易和每一项共享数据中，能够支持使用者在安全环境中交换价值或放心分享数据，从而大大降低交易成本、优化核对流程、提升交易的效率和安全性。依托分布式账本、共识机制、非对称加密、智能合约等核心技术，区块链具有去中心化、开放性、独立性、安全性、匿名性等重要特征。世界经济论坛预测，到2027 年，全球 GDP的10%可能会存储在区块链平台之上。Gartner 公司预测，到2025 年，区块链的业务增值将达到1760 亿美元，到2030 年将超过3.1 万亿美元。目前，区块链技术在金融服务业的应用中取得了长足发展，在交通运输行业的应用也不断发展。交通运输区块链旨在连接交通运输产业中的政府、企业等行业主体，车辆、船舶等运输装备，道路、桥梁、场站等基础设施，并在保证数据流通公开、透明的基础上，保障数据资产权益，提升智能交通运行效率，释放综合交通运输的信用成本。“区块链+物流”旨在实现信息的全面传递，并能够检验信息的准确程度，进而降低物流成本，追溯物品的生产和运送过程，提高供应链管理的效率。区块链技术还在交通运输运营信用管理、出行管理与服务、车联网信息安全提升等方面具有较好的应用前景。

6.超级计算技术

随着“天河一号”、“神威蓝光”、“曙光星云”、“天河二号”、“神威·太湖之光”等一批超级计算机完成部署并投入应用，我国自主超级计算技术创新与产业化正经历着跨越式发展。从单机性能来看，我国研制的“神威·太湖之光”超级计算机位居世界高性能计算机排行榜TOP500 的季军。从总体数量来看，2018 年 11 月公布的TOP500 榜单中，我国以227 台的数量远超第二名美国的109 台。目前，国内高性能计算主要用于互联网大数据的深度学习、互联网服务中云计算应用、科学计算等。超级计算与云计算、云存储结合，为新一代国家交通控制网运行监测、动态交通信息实时计算与预测、城市综合交通协同运行管理、交通大数据深度学习、重大交通事件的应急处置与预测分析等提供极快运算速度和大批量数据处理能力。

7.建筑信息建模技术

建筑信息建模（BIM）是对建筑工程物理特征和功能特性信息的数字化的承载和可视化的表达，它为建筑工程各个阶段的各个参与者提供模拟和分析工具。BIM 的价值主要体现在工程信息的全生命周期传递和成本、进度、质量的管理与协调。BIM 技术已经广泛应用在建筑、电力、水利等领域，在交通运输领域也具备了支持实际工程应用的能力，并在BIM+GIS的集成融合、三维可测实景技术、BIM 全生命周期资产管理、多源智能监测传感信息实时融合、交通基础设施安全状态综合分析及预警、基于BIM 的运营养护辅助决策等方面呈现出新的发展趋势。来源于准确工程数据的BIM 模型在构建结构对象可视化模型的基础上，还可以集成融合成本、造价、运营、养护、路侧传感器等多维信息，为交通基础设施全要素全生命周期的数字化提供工具和数据支持。

8.虚拟现实技术

虚拟现实（VR）技术是以沉浸性、交互性、构想性和智能性为基本特征的一项综合性信息技术，它的价值主要体现在规划决策、设计评价、训练体验和文化娱乐等多个方面，使各行业的发展更科学，使大众生活更精彩。当前，虚拟现实的基本概念和基本实现方法已经基本成熟，拓展了人类感知能力，改变了产品形态和服务模式，并在消费级VR/AR 外设、增强现实云服务、行业VR 内容制作、沉浸式工作空间、3D 传感摄像机等方面呈现出新的发展趋势。作为与理论研究和科学实验不同的第三种方法，虚拟现实技术为“人民满意”的智慧交通建设与发展带来了评价工具和手段，为综合交通运输辅助规划决策、工程设计的以人为本评价、重点运营车辆的训练体验、应急预案处置演练、交通运输科普宣传等提供技术支持。

除此之外，5G 通信技术推动高速公路路侧系统智能化升级和营运车辆路运一体化协同，北斗卫星高精度定位技术可用于交通基础设施的灾害监测与预警、高速公路通行收费、高速公路应急救援一体化管理等。新时代智慧交通的发展应不断强化前沿关键科技研发，打造富有活力的交通行业科技创新体系，推动交通发展由依靠传统要素驱动向更加注重创新驱动转变，全面支撑交通强国建设。

他山之石：美欧日已全面布局智慧交通战略

在全球智慧交通系统的推广应用上，美、欧、日已经先行一步，正处于产业化基本形成和大规模应用阶段。目前各国都在全面布局智能汽车和智慧交通战略，而美国是产业发展的风向标，其智能交通、自动驾驶政策、V2X 强制安装立法等被各国关注。

20 世纪80 年代开始，美国、西欧各国和日本就已开始了对智能交通系统（ITS）的研究。现阶段，欧美日等发达国家的智能交通已发展成熟。其中ITS 在美国的应用已达80%以上，而且相关的产品也较先进。其ITS 应用在车辆安全系统、电子收费及商业车辆管理系统发展较快。

国外智慧交通发展的经验很值得借鉴。一是，实际应用为先。目前，在国际上形成了大规模应用的有车载导航及出行服务、ETC、RDS—TMC 等。这些系统的共同特点是：应用易于接受、实际效果明显、用户体验良好。二是，政府的资金投入。在国际智能交通的发展中，企业和社会发挥了主要作用，但是政府在关键点上的助推作用也是重要的。例如，欧盟1995年至2000年以及2001年至2006年间分别投入了1.25亿欧元和1.92 亿欧元来资助智能交通项目建设。三是，政府主导，主动适应新环境。例如，日本政府在2011 年福岛地震后主动修改国家信息服务体系，研究如何将各方面的信息和能力纳入服务体系，目的不是去管理企业，而是设计一个能够包容的体系。

智慧交通，上下求索

◆西门子交通数字技术牵手多个城市共建智慧交通

作为交通行业领先的解决方案供应商，西门子交通业务覆盖轨道车辆、轨道自动化和电气化、交钥匙工程、智能交通系统以及相关服务领域。通过数字化，西门子交通将助力全球交通运营商打造智能基础设施，提高产品在全生命周期的可持续价值，增强乘客体验并确保可用性。

在道路交通领域，西门子交通主要业务领域包括道路交通信号控制系统、城市交通综合管理平台、停车解决方案、大数据分析解决方案、交通仿真解决方案、物联网云平台解决方案、智能网联自动驾驶解决方案。

智能网联已经成为工业4.0 时代交通行业的一种新趋势。作为物联网技术的一个延伸概念，智能网联旨在通过车辆之间、车辆与行人以及车辆与基础设施等相关实体间的信息交互，实现整个车联网系统的信息共享，通过对信息的分析处理，为驾驶员及未来的自动驾驶车辆提供实时的信息交互（如路况及事件等）和精细化管控（如绿波行驶线路）以及主动安全防护信息（如视距外安全提示），从而减缓交通拥堵，提升道路安全水平，优化交通运行与管理。

2018 年11 月，西门子交通与苏州工业园区共同签署合作框架协议，携手共建智能网联测试区，该项目为国内首个基于5G 技术、可在开放道路环境下进行无人驾驶测试的智能网联基地。2019 年10 月，测试基地已正式启用。西门子交通利用自身在车联网、云计算、人工智能等方面的雄厚实力，结合苏州园区实际发展需求，为园区测试平台搭建、启用及后期维护保驾护航。

具体来说，通过在最初设计阶段的信息建模，数字孪生可以对西门子交通的解决方案进行全面的3D 复制。这一由计算机生成的模型能够对目标系统进行参数化和数字化的3D 临摹。依托数字孪生理念，西门子交通为园区提供涵盖智能网联基础设施及虚拟仿真平台在内的一整套综合性解决方案，通过国际领先的实时传感技术和大数据分析处理技术，真正助力园区实现多种复杂路况下无人驾驶技术的仿真测试与优化评估。

2020 年9 月，西门子交通与重庆两江新区签署合作协议，双方将在重庆成立西门子智能交通5G 能力中心，共同探索5G 时代的智能交通创新研发之路，在智能网联、5G、自动驾驶、交通仿真、边缘计算、智慧城市、人工智能、大数据和绿色节能城市发展等领域开展深入研究。

西门子交通可以提供城市交通管理所需的所有技术功能，不论是单一来源，还是遍布全球的城市或大都市的集合。西门子交通的解决方案能够助力客户提高道路交通安全、实现节能减排和城市交通系统的经济高效运营。

国内，西门子首个综合交通管理项目——珠海市综合交通管理平台于2015 年投入正式运行。

珠海市交通信息综合服务平台整合了交通管理部门、建设部门、运营部门等全市范围内管理部门的信息系统，通过建立数据接口和数据标准，打破了长期以来各系统间无法实现完全互联互通的旧模式，集中了完整的交通运行宏观信息。

平台能够对分布在珠海大街小巷的摄像头、探测器、车载GPS、甚至公交车上的刷卡器等海量数据进行实时地采集、筛选、分析，把大数据转化成“智能数据”。该平台系统在交通数据处理，交通数据模型，交通应用与服务以及交通辅助决策数据支持的基础上，建设交通综合运行指挥调度相关功能，主要包括数据综合管理与展示、交通运行管理平台战备/应急功能、交通运行管理平台日常集中指挥调度等功能，将更好地协助相关部门进行全面综合、行之有效的交通规划和决策。

整合的服务平台也为市民的日常出行提供了便利，通过网站（“珠海交通信息综合服务平台”网页版）或者APP（“珠海交通”）就能解决市民市内出行的所有需求，为市民提供市内出行路线建议，打车，票务查询，搜索停车场、加油站、自行车租赁点、汽车维修点和驾校信息等服务。

作为中国城市中首个将绿色交通理念与交通管理有机结合的管理平台，珠海市综合交通管理平台引入西门子为珠海量身定制的“绿色交通指标体系”，对标国际城市。该体系依托多源交通数据信息的支持，利用动态交通数据资源，分析交通运行状态，指导交通发展方向，能够为决策者提供可监测、可报告和可核查的依据。

◆科大讯飞携手合肥交警，多管齐下共治“潮汐拥堵”

立足于合肥市交通整体现状的基础上，合肥交警携手科大讯飞、中科院自动化所及清华大学（以下简称“项目研究团队”），针对核心示范区，从流量感知、信号优化、智能语音应用及交通事件研判四个方面着重考虑，解决合肥市交通痛点问题，以此改善交通拥堵现状，提高合肥交通智能化水平。

2018 年11 月，“项目研究团队”在合肥市包河区徽州大道－芜湖路沿线率先试点，利用AI 算法实现了信号配时优化。整套方案采用视频方式监测数据，可以精准识别道路上每一条车道的全量数据，包括交通流量、车辆排队长度等。同时，基于中科院自动化所和清华大学团队提出的平行强化学习新方法，根据感知到的道路车流拥堵情况，对交通进行实时的区块化综合治理，算法可择优给出基于统计指标的分时段相位配时方案；结合传统信号灯时钟同步和相位协调的方式，方案通过计算实验对连续通过4 个路口的车流合理分割策略的择优并投入执行，保证流量均匀分布，避免集中在某个路口导致的交通压力过大。

初步测试的优化效果为：排队长度降低13%左右，西方向直行排队长度稍微增加（绿灯时间调整到其它三个方向）。未来，“项目研究团队”期望实现路网交通数据到后端AI 智能体的实时交互，实现信号灯实时控制策略。

目前交通信号控制大多采用单点控制、绿波控制，只能做到局部最优，无法做到全局最优。项目研究团队基于平行强化学习的信号控制可以将区域多个信号路口控制建模并计算，“牵一发而动全身”自适应实现整体全局优化，不再需要人工对交通区域进行控制子区划分，无需单独操作某个局部参数，无需要大量人工干预，可以实现区域信号控制效果的全局最优或次优解。合肥交通信号控制即将迈入“AI 控制时代”。

中科院自动化研究所团队开创性提出的平行智能管理与控制相关理论与方法，根据真实交通场景，结合当前大数据和云计算等技术，采用面向智能交通管控的平行强化学习技术优化信号灯控制，提出构建人工交通系统+强化学习网络的面向交通流量控制与引导的平行智能技术框架。

在构建人工交通系统阶段，以合肥真实路网、信号灯相位及传感器配置为基础，保持人工系统中的相关配置信息与真实系统一致，并在此基础上基于真实电警卡口过车数据生成相应人工车流。人工交通系统可较为准确地模拟真实交通系统运行规则，同时为信号控制研究提供了计算实验及测试评估环境。

在信号控制方案计算优化阶段，采用基于策略迭代的平行深度强化学习算法，从零开始自主地学习信号控制策略。一个强化学习系统主要由环境与智能体构成，两者通过状态，动作及回报进行交互。

环境为智能体提供当前时刻的交通状态，如各检测点的车流量、平均速度、排队长度及各信号灯的相位。智能体基于当前状态计算并选择相应控制策略并执行控制动作，控制动作将指示信号灯是否切换到下一相位。在动作执行后环境将会切换到下一个时刻的状态，并向智能体返回即时回报，即时回报衡量了当前控制策略的性能。通过计算实验得到的控制策略，能够在人工系统中提升区域路网车辆通行量，减少车辆的等待时间，均衡路口各向流量。在实际部署阶段，由计算实验择优生成的信号配时方案被部署到真实交通系统中。

在人工系统的信号优化算法性能测试中，就整个建设区范围信号优化效果来看，平行交通管理与控制的方案较现有方案在路口排队长度、车辆等待时间、路网车辆总数等指标均上均有明显提升。区域路口车辆排队长度，全网排队长度在高峰期、平峰期均减少25%左右；区域路口车辆等待时长，全网平均等待时长在高峰期、平峰期分别减少30%、28%左右。

2019 年，百度中国城市交通报告中合肥市第二季度高峰拥堵指数环比下降4.86%。高德中国主要城市交通分析报告中，合肥市高峰拥堵排行从2017 年的第9 名下降至27 名。

智慧交通，智慧未来

我国智慧交通虽然起步较晚，但发展较为迅速，智慧交通基础设施和应用系统的建设和运行日益成熟，包括以货物高效运输、旅客便捷出行为目标，全面推进“互联网+交通运输”信息管理与服务；利用互联网高效连接、广泛覆盖等特性，解决传统产业链中存在的中间环节多、信息不对称等问题；推动信息新技术在交通运输行业的深度融合与应用创新，促进交通运输传统产业的加速改造升级等。

交通强国建设也为智慧交通的发展带来了新的机遇与挑战。立足我国智慧交通发展的实际和需求，面对交通发展“由追求速度规模更加注重质量效益转变，由各种交通方式相对独立发展向更加注重一体化融合发展转变，由依靠传统要素驱动向更加注重创新驱动转变”的新变化，需要对智慧交通的目标、特征和关键技术进行重新梳理和定位。

道阻且长，上下求索。

交通强国，任重道远。

智慧交通，智慧城市，智慧未来。