【安防展覽網 訪談】 8月20日，由艾媒咨詢主辦的“2020未來科技大會”夏季線上峰會正式舉辦。本次大會以“科技當夏·消費煥新”為主題，聚焦A.I.應用、智慧交通、智慧城市、在線教育、在線辦公、在線娛樂等前沿話題，匯聚各行業精英*、專家學者共同暢談前瞻觀點，探尋新經濟行業新的增長動能和發展路徑。
佳都科技受邀參加大會，在“新科技·新基建”專場上，佳都科技副總裁、控股子公司方緯科技董事長林超圍繞“智慧交通”，發表了《認知導向的交通管理革命》主題演講。
林超認為，交通系統的本質的復雜性是由于交通系統不可解的三大原因造成的：一是出行路徑的不可控，二是出行個體的不掌握，第三是系統描述的不封閉。
林超表示，隨著即時通訊，物聯網感知技術的大量應用以及大數據、云計算的應用，交通系統開始變得部分可測、可分解。此外，加上跟車路協同的研究和自動駕駛技術的成熟落地，未來交通系統也可以變成像電信系統一樣，是個可測的、可控的系統。
以下為佳都科技副總裁、控股子公司方緯科技董事長林超的主題演講(有刪減)：
未來科技大會的各位朋友大家好，我是佳都科技的林超，我今天分享的主題是《認知導向的交通管理革命》。在分享今天的匯報之前，我想談一下在智能交通的兩個感受：
第一個感受，我們經常談到智慧交通，但是到底什么是智慧，它的內涵是什么？相信大家從各位的匯報和解決方案里面都能看到數字化、智能化、網絡化，還有物聯網、大數據、云計算、A.I.各種各樣的概念和技術。但技術是不是由這些技術的簡單組合就能產生呢？我們的體會是缺乏理論技術，無論技術如何組合，都無法產生我們想要的智慧，以及智慧的管理。
第二個感受，智慧交通如果沒有認知就不能產生所謂的智慧。電信系統和交通系統的系統組成是很相似的，光纖就相當于交通系統的道路，交換機就相當于交通系統的交叉口，打*話就像交通管理里面的車輛出行。為什么兩個系統這么相似的組成，但是它們的運行效果卻大相徑庭呢？電信系統即便是數億乃至幾十億人口，它的系統管理也是井井有條，在交通系統我們一個城市路網上有幾十輛車就已經造成了擁堵不堪。
帶著這個問題我們探究了電信系統和交通系統的差別，電信系統可以這樣說，誰打給誰系統是知道的，信號的傳輸路徑也是可控的，線路的帶寬系統也是已知的，它是一個可解的系統。我們再來看一下交通系統，交通系統里面車輛的出行起點和終點是不可知的，車輛行駛的路徑它的行為也是不可控的，道路的容量動態變化系統或者是管理者也是不可知的，它是一個不可解的系統。所以造成交通系統不可解有三大原因：一是出行路徑的不可控，二是出行個體的不掌握，三是系統描述的不封閉。
研究完了過去的交通系統，我們也欣喜地看到隨著即時通訊，物聯網感知技術的大量應用，還有大數據云計算的應用，我們可以看到交通系統開始變得部分可測、可分解。再加上我們跟車路協同的研究，還有自動駕駛技術的成熟落地，我們相信未來交通系統也可以變成像電信系統一樣，是個可測的、可控的系統。基于以上感受和認知，交通認知應該分成三個方面。
交通認知分為三個方面
一是對路網系統的認知。路網系統除了大家平時都能感受到的比如導航用的地圖，除了車道地圖以外，其實它還應該包含路網整個的結構、管理的設備設施、停車場、交通其他的資源，這些全量的交通要素如果都能被感知、可被計算，我們就可以為復雜的交通環境以及出行行為的描述提供一個系統的基礎。
二是個體出行的全面認知。我們利用全量的出行個體身份的檢測，可以求解每一輛車的出行路徑，每一輛車任意時刻的位置，這就為我們精準去掌握系統的出行需求以及交通運行的態勢提供了一些分析的基礎。
三是交通運行規則的感知。其實這個簡單來說就應該把交通系統要全體對象都實現數字化、實體化、數字實體化，根據個體行為的模型與交通系統邏輯的規則，我們就可以像交*一樣，來分析研判出行的個體和交通要素之間相互影響的管理，來實現整個交通運行管理的態勢的推演。
有了以上對交通系統的全量認知，佳都科技目前也跟中山大學在一起致力于打造新一代的交通系統的理論，那就是城市交通信息物理系統。簡單來說，其實我們要實現的就是物理空間里面的交通運行的場景，把它在數字空間實現數字孿生，我們要打造的交通管理系統是能夠實現自主學習和進化的系統。
以上的研究通過我們IDPS的理論來體系化，整個理論應該包含設施的建設、數據的采集、平臺的建設以及個性化的服務管理。在基礎設施建設這一層，強調兩種的感知能力：一是可計算的車道及精細化的路網；二是對身份車輛檢測的設備建設。按照交通管理的業務邏輯產生的數據，它就可以支撐我們去打造面向交通對象的三大計算平臺，全要素地精準認知個體對象的管控策略，以此再來支撐交網業務各個方面的智慧化的業務需求。
有別于傳統的智能交通理論體系，我們要構建的是路網可計算、人車可測量的精細化的社會交通的管理新模式。在傳統的交通建設里，業務導向型的，它只服務于特定的業務。此外，其采集的數據也是局部的，業務系統相對來說是孤立的。我們現在的邏輯系統是一個以認知為導向的業務系統，先認知、后業務，通過建設完善的基礎設施來采集完備的交通管理數據，然后通過建設基礎的計算平臺來支撐各個智慧化的交管業務。總的來說，我們的交通指揮任務，正在由原來的集成指揮到一體化指揮、業務導向到認知導向在發展。
依托于IDPS理論，打造城市交通大腦
依托于IDPS理論，佳都科技推出了智慧化的計算平臺——交通大腦。我們的交通大腦由三大智能計算平臺組成，即路網平臺、認知分析平臺和仿真決策平臺。
路網平臺，即通過路網數字化來計算路網單元的通行能力(包括路段的承載力)清晰的告訴交通的管理者，整個城市的路網能承載多少輛車、每一個路段能承載多少輛車，以此來提前知曉道路擁堵的節點。
認知分析平臺，通過對每一輛車出行軌跡、出行規律的計算，全量、全域、全時的摸清交通出行的底數，包括每一個區域、每一個路段在網車輛數的變化規律，以此來提升交通管理的效率。
仿真決策平臺，它是交通的場景全數字孿生，可以全時空、全地域來精準復刻交通的運行狀態。比如早晚高峰每一條路甚至是每一個車道、每一個路口車輛的行駛狀態，通過這樣的復刻就可以去調整管理和交通疏導的策略。
賦能信號優化、安全管理、執*效率、交通資產
有了以上我們交通大腦全量全要素的精準認知以后，我們到底能做哪些事呢？這主要從四個賦能方面進行解讀：
一是信號優化賦能方面。有了交通大腦全量數據的支撐，我們可以實時地對交通管理和交通路口的信控方案做實時的評價；在組織優化上，我們可以對通過對車輛出行OD的分析、對路口路段主要車流與通行能力的分析，這樣就可以去做沖突點的分析，然后對車道功能的診斷以及潮汐車道的分析；在信控創新應用這一塊，我們針對不同的場景與其他業務系統聯動可以提供專項的信號優化、優先的服務，對特行車輛，例如對120、110一路綠燈和對特定公交車給予優先行駛的保障。
二是安全管理賦能方面。我們的安全管理更側重于數聯管理，我們通過對人車路企的全量數據的掌握去分析人的駕駛習慣和常發的違法車輛，這樣就可以對路段事故、熱點分布進行一些分析，也可以對運輸企業進行安全的評價。對于在疊加時空維度這種動態的行駛情況，我們可以加強對違法車輛在高發行駛的情況進行一些隱患的排查、優化設備設施和降低交通事故違法的發生率。
三是執*效率提升賦能方面。有了交通大腦全量全要素的精準認知以后，我們就可以改變傳統在路面攔截的方式，即我們可以精準知道每一輛的行駛狀態、行駛方向和駐停點，由此，我們就能實施精準的布控和聯動指揮。
四是交通資產管理賦能方面。我們可以把交通資產要素(包括資產的細化)在信息化上全面的呈現，也可以通過全周期、全軸命周期來管理這些交通資產。當然，還可以通過我們的信息化系統來自動排查交通設施的合理性，比如它是否缺失、是否有沖突以及是否符合國標規范。此外，我們也可以對紅綠燈這樣的交通設備進行視頻分析，比如紅、綠燈亮度夠不夠，以此來提升我們交通管理的水平。
落地宣城，實現四大智能突破
以上就是我們主要產品和技術的介紹。當然我們的產品和技術已經在全國幾個城市落地了，其中我們的樣板城市是在安徽的宣城。宣城常住人口有兩百多萬，機動車保有量為57.8萬輛，駕駛人有將近80萬人。2017年11月，交通大腦在宣城上線，目前我們已經管控了整個城區(包括路口、路段)，當月出行的車數量有60多萬輛，這些數據都展現了我們交通大腦在交通全要素的精準管理上發揮的重要作用。
目前，宣城也成為了第一座可以精準掌握每一輛車、每一個路口甚至是每一個車道的智慧交通樣板城市。在宣城，我們實現四個方面的智能突破：
第一個，就是數字化的精準設施設備的管理，即我們通過系統自動排查發現了宣城有700多處的標志標線其實是有錯誤或者有沖突的，當然我們對宣城交通管理的設備也進行自動報警管理。
第二個方面是在個性化出行誘控服務，依托于我們交通大腦提供的出行提醒功能，如果宣城有道路施工或者是有擁堵的情況，我們會發出出行提醒。其中，60%的車輛接觸到提醒后會選擇繞行，有30%的車輛在上下班的高峰期會選擇錯峰出行。得益于交通大腦，宣城平均車輛的出行時間降低了10%，平均出行量提升了19%，中心城區的車輛速度提升了約5.5%。此外，我們在宣城還為特種車輛定制了個性化的綠路移動APP，例如120、110以及救火車都可以優先通行，一路綠燈。
第三個方面是在抓重點對象安全管理上，我們在宣城對車輛違法的抓捕已經實現了定點打擊，目前已經有違法成果超過三千輛。
后一個方面是，我們對道路的安全作了一些評價、對運輸企業做了風險的評估，還為整個宣城的勤務管理提供了支撐。我們在宣城也對貨車和一些危化品車輛的通行做一些審批的管理，保障了整個宣城對危化品車輛的有序管理。
除了宣城，我們在濟寧、宿遷、淮南、諸城還有包括廣州的南沙、廣東的潮州等地也都落地了智能交通的解決方案。我們相信，隨著智能交通技術的發展，新一代的智能交通產品會應用得越來越好。
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