城市擁堵治理中的廣義交通控制
隨著我國城市化進程和經(jīng)濟發(fā)展，城市交通擁堵問題被廣泛關注。以物聯(lián)網(wǎng)和計算機技術(shù)為基礎的云腦平臺建設正在我國各大城市興起，數(shù)智交通概念被提出。和“增量治理”的思路不同，主動交通管控以“結(jié)構(gòu)治理”為主，不需要大規(guī)?；A建設，較為經(jīng)濟，可以輔助交通巨系統(tǒng)中的策略和決策優(yōu)化、制訂與實施。近年來我國在交通大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設方面進展迅速，但是還需要在數(shù)據(jù)的覆蓋、數(shù)據(jù)的種類和數(shù)據(jù)的管理等方方面面加強建設和完善。目前靠計算機（云腦平臺）或AI自動實現(xiàn)分析和決策不具現(xiàn)實性，但要輔助人類分析和決策確有可能，關鍵是如何對云腦進行賦能和人機互動。
01、數(shù)之智：以數(shù)字化為基礎的智能化
近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和計算機技術(shù)的快速發(fā)展，城市交通領域以物聯(lián)網(wǎng)和計算機技術(shù)為基礎的云腦平臺建設正在我國各大城市興起，同時，以此平臺為基礎的數(shù)智交通概念被提了出來。
就城市交通管控來講，數(shù)智交通可以分兩個層次來理解，一是“數(shù)”，即交通管控的電子化、數(shù)字化，如交通基礎設施數(shù)字化管理、交通狀態(tài)直觀捕捉、交通事件快速發(fā)現(xiàn)、重點車輛駕駛員行為監(jiān)視、交通執(zhí)法取證、信號配時數(shù)據(jù)支持等等。這些功能的開發(fā)獲得了長足的進步，其應用明顯改善了交通管控手段并提高了管控效果，推進了我國城市交通管控的技術(shù)進步；二是“智”，即以數(shù)字化為基礎的交通管控智能化，如交通結(jié)構(gòu)精準分析、網(wǎng)絡交通狀態(tài)實時判別、交通擁堵成因分析、交通本征實時獲取、交通策略實施效果評價、輔助交通決策等等。
未來，我國大中城市交通治理中，有兩類工作意義重大，一是交通結(jié)構(gòu)調(diào)整，主要解決供需結(jié)構(gòu)優(yōu)化匹配問題，通過交通方式優(yōu)化緩解交通擁堵，提高系統(tǒng)運行效率；二是主動交通管控，通過整體優(yōu)化交通管控方案來引導、調(diào)整出行者行為，使交通需求形成合理的時空分布，避免交通擁堵的發(fā)生。說該兩項工作意義重大是因為此類工作無需大規(guī)模的基礎設施建設投資而又能帶來很好的交通治理效果，是城市建設進入成熟期后交通治堵由“增量治理為主型”向“結(jié)構(gòu)治理為主型”轉(zhuǎn)變過程中最為必要也是最為經(jīng)濟的策略。
這兩項工作的核心是策略和決策優(yōu)化、制訂與實施，這對于城市交通這個所有人參與的巨復雜系統(tǒng)來說是一個非常困難的事情，主要是因為決策者對系統(tǒng)的把握能力不足。數(shù)智交通之“智”就在于如何在大數(shù)據(jù)的基礎上，提煉系統(tǒng)運行本征，獲取系統(tǒng)演化規(guī)律，為上述工作展開提供可靠的支撐。
02、數(shù)之善：數(shù)據(jù)基礎制約智能化
數(shù)智交通的基礎是數(shù)據(jù)。近年來我國在交通大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設方面進展迅速，尤其是伴隨著交通云腦平臺的建設，數(shù)據(jù)的管理架構(gòu)基本形成，以視頻數(shù)據(jù)為主的大數(shù)據(jù)應用也已初見成效。但就人們對交通管控的智能化期待來說，目前的數(shù)據(jù)基礎還遠遠不夠，還需要在數(shù)據(jù)的覆蓋、數(shù)據(jù)的種類和數(shù)據(jù)的管理等方方面面加強建設和完善。
1. 數(shù)據(jù)覆蓋不足影響數(shù)據(jù)應用深度
首先，數(shù)據(jù)的覆蓋不足影響了數(shù)據(jù)應用深度。以城市道路交叉口視頻數(shù)據(jù)為例，此類數(shù)據(jù)多以路段卡口數(shù)據(jù)和交叉口電警過車數(shù)據(jù)為主。目前幾乎所有的城市均布設了此類攝像頭，但由于投資的約束，各城市點位覆蓋程度差別很大，有的覆蓋了所有的信號控制交叉口和重要路段，有的則僅僅在少數(shù)主要交叉口和重要路段布設。數(shù)據(jù)覆蓋范圍越廣、點位密度越大，越有助于精準的車輛軌跡跟蹤、可靠的網(wǎng)絡交通狀態(tài)判別分析、有效的交通管控方案形成。反之，當覆蓋的范圍和點位密度小到一定程度后，這些功能就都難以實現(xiàn)。
有很多時候，人們希望信號交叉口之間形成聯(lián)動控制，也即協(xié)調(diào)控制。實現(xiàn)這種控制方式的前提是精準掌握上下游交叉口間的交通流變化規(guī)律，如車輛存量、速度等，但由于我國城市小區(qū)的形成特點，常常在兩個相鄰信號交叉口之間夾有多個小區(qū)進出口或無信號交叉口，這些位置成為交通需求產(chǎn)生或吸引點，嚴重沖擊信號配時的交通流預測精度，使得協(xié)調(diào)控制效果大打折扣。為此，在那些小區(qū)進出口和無信號交叉口布設視頻數(shù)據(jù)裝置十分必要。
2. 數(shù)據(jù)源不夠多元制約智能化程度
其次，數(shù)據(jù)源仍是制約智能化程度的主要因素。如，一個城市宏觀交通精準分析是制定交通政策、管理策略的依據(jù)，這些分析可能會包括城市出行需求總量、交通方式結(jié)構(gòu)、各種方式需求時空演變規(guī)律等等。目前的視頻結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)只能提供過車數(shù)據(jù)，不能提供其他方式數(shù)據(jù)，難以成為可靠的數(shù)據(jù)基礎。就目前交叉口視頻數(shù)據(jù)而言，也難以支撐精細化、智能化交通管控的需要。比如，當前的交叉口信號配時方案都是以機動車數(shù)據(jù)為依據(jù)形成的，幾乎沒有考慮行人和非機動車的因素，因此還難以稱其為人本信號控制。之所以出現(xiàn)如此狀況，與缺乏行人和非機動車檢測傳感器有直接關系，這就使得現(xiàn)有的信號配時方案有無行人都要給行人綠燈，不管白天還是深夜都按有行人需求進行配時。從這個意義上說，交叉口增設行人和非機動車檢測裝置意義重大。
實際上，交通各管理部門、公司一般都需要專門的數(shù)據(jù)源，有的已經(jīng)具備，有的還不具備，這些數(shù)據(jù)源通過機制協(xié)調(diào)能夠發(fā)揮更大作用。數(shù)據(jù)管理機制的建立和完善，是多源數(shù)據(jù)融合發(fā)揮合作效力的關鍵。這項工作比較復雜，涉及到數(shù)據(jù)標準問題、所有權(quán)問題、收費問題、數(shù)據(jù)安全問題和統(tǒng)一管理問題等等。不管有多難，這項工作都應大力推進。
工欲善其事，必先利其器。要發(fā)揮數(shù)智交通之智，就需先完善數(shù)據(jù)源建設、數(shù)據(jù)覆蓋、數(shù)據(jù)管理等工作。這不僅僅要解決技術(shù)上的問題，更要解決管理機制上的問題，任重而道遠。
03、智之建：人機互動的智能決策
1. 人機互動——以主動交通管控為例
如前所述，數(shù)智交通之“智”在于分析和決策。目前的人工智能（AI）距離真正的認知智能還有很大的距離，要計算機（云腦平臺）或AI自動實現(xiàn)分析和決策不具現(xiàn)實性，但要輔助人類分析和決策確有可能，關鍵是如何對云腦進行賦能和人機互動。下面就以主動交通管控過程為例來進行分析。
主動交通管控過程可以通過下圖來理解：路網(wǎng)上的出行者（人、非機動車、機動車等）信息通過傳感器（如攝像頭）獲取，經(jīng)邊緣計算處理后傳給云腦平臺，云腦平臺生成兩類方案，一類是用于路網(wǎng)信號燈的交通流控制方案，另一類是用于指導和服務于出行者的出行服務方案。這兩類方案的生成過程是典型的人機合作過程，其分工應該是：平臺應用大數(shù)據(jù)按照管理者的目的抽象和描述交通需求演化規(guī)律，管理者根據(jù)發(fā)現(xiàn)的規(guī)律和管理理念提出管控策略和方案，平臺再對策略和方案進行仿真和評價，最后形成決策。
如在信號控制系統(tǒng)中，管理者可以針對路網(wǎng)不同的交通需求狀態(tài)和管控策略設置各種控制策略（方案）的啟動或終止閾值，平臺會根據(jù)大數(shù)據(jù)計算的結(jié)果決定何時何地啟動何種方案。同樣道理，管理者可以根據(jù)交通需求的演化規(guī)律和管理理念，預設多種出行指導和服務方案（甚至可以針對每個出行者）和方案適用條件，平臺會依據(jù)數(shù)據(jù)計算結(jié)果選用服務方案。從過程上看，這是一個人機合作過程，但從結(jié)果上看也可以視為智能決策過程。
2. 智能決策的三大難題
這里，有三項研究工作比較艱巨。
一是規(guī)律獲取。不論是分析還是決策，掌握交通需求演化規(guī)律是前提。所謂的交通需求演化規(guī)律是指交通需求的總量、方式結(jié)構(gòu)的時空演化動力學過程，其中的難點是規(guī)律形成和改變的影響因素量化分析，如車輛限購政策、限行政策、地鐵建設施工、地鐵線路開通等相關政策和工程項目會對上述規(guī)律產(chǎn)生怎樣的影響，類似這樣的工作僅靠交通大數(shù)據(jù)和云腦算力無法完成。盡管規(guī)律是客觀的，但規(guī)律的獲取需要專業(yè)人員的定向研究和驗證，有很多工作需要在云腦平臺之外完成，其結(jié)果可用于云腦平臺實現(xiàn)分析與決策。
二是評價標準形成。交通管控策略或決策的目的是使交通狀態(tài)向好的方向發(fā)展，但何為好的方向呢？是車輛平均速度越高越好嗎？是出行可靠性越高越好嗎？是低碳出行比例越高越好嗎？還是追求綜合的人本交通理念？這些問題的答案不僅是建立評價標準（指標體系）的依據(jù)，也是探索規(guī)律的導向，取決于城市發(fā)展和管理理念。當答案確定后，研發(fā)人員和管理者還要把理念轉(zhuǎn)換成可定量表達且可實施的評價指標，用于預測和評價策略或決策效果。
三是決策機制建立。掌握了規(guī)律、確定了評價標準不等于就能做出決策。一般來講，決策是將要付諸實施的行動。如果對行動后果沒有預期和把握，決策的風險就會加大。數(shù)智交通就是要借助大數(shù)據(jù)和云腦平臺來輔助決策，降低這一風險。目前看，解決這一問題的最好方案就是建立仿真系統(tǒng)，運用大數(shù)據(jù)、交通需求演化規(guī)律、評價標準來演示決策方案的實施效果，從而判斷和選擇最佳方案。
很顯然，智之建過程更是一個研究過程，隨著研究內(nèi)容的不斷展開，研究成果的不斷形成和迭代，城市就會變得越來越聰明。
04、ET城市大腦——阿里云實踐
2016年，杭州市聯(lián)合阿里云發(fā)布了首個城市大腦。此后，城市大腦逐漸從交通領域擴展到多個城市場景。2020年6月，城市大腦升級到3.0，強化了感知能力，可以通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)交通、醫(yī)療、應急、民生養(yǎng)老、公共服務等全部城市場景的智能化決策。
目前，全球已有30多座城市引入了城市大腦包括杭州、北京、上海、鄭州、?？凇⒅袊拈T、馬來西亞吉隆坡等，完成向新一代數(shù)字孿生城市的轉(zhuǎn)型升級，各地交管部門因“數(shù)”制宜，在城市數(shù)據(jù)資源平臺上，與機器智能并肩作戰(zhàn)，日日夜夜運營著一張有溫度的城市交通協(xié)同網(wǎng)。
在城市大腦的背后，聚集著眾多全球頂級的阿里巴巴數(shù)據(jù)科學家團隊。例如IEEE Fellow華先勝老師領導的視覺計算團隊，獲得行人檢測、車輛檢測、行人再識別三項世界紀錄，研究論文累計十余次入選國際頂級學術(shù)會議ACM Multimedia和CVPR，包括交通實時狀態(tài)制定和預警算法、人工智能識別及信號控制系統(tǒng)、跨攝像頭搜索技術(shù)等等，奠定了阿里云ET城市大腦交通網(wǎng)絡計算的基礎。
城市大腦是阿里巴巴集團普惠科技群的 “制高點”，阿里云發(fā)布城市大腦3.0，在核心技術(shù)體系升級后，城市大腦能夠處理更加多樣的數(shù)據(jù)種類，通過仿真推演和城市數(shù)字基因能力，在數(shù)字世界中完成對城市規(guī)劃、運營、管理的探索分析，找到最優(yōu)方案，再在物理世界中實現(xiàn)，助推城市發(fā)展和運營管理的決策更科學、更高效。
