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未來十五年智慧交通六大戰略
發布時間：2019-09-26 分類：趨勢研究
9月19日晚《交通強國建設綱要》(以下簡稱“綱要”)被交通圈刷屏了。
“綱要”中明確提出要大力發展智慧交通。
推動大數據、互聯網、人工智能、區塊鏈、超級計算等新技術與交通行業深度融合。
推進數據資源賦能交通發展，加速交通基礎設施網、運輸服務網、能源網與信息網絡融合發展，構建泛在先進的交通信息基礎設施。
構建綜合交通大數據中心體系，深化交通公共服務和電子政務發展。推進北斗衛星導航系統應用。
“綱要”提出，到2020年，完成決勝全面建成小康社會交通建設任務和“十三五”現代綜合交通運輸體系發展規劃各項任務。
從2021年到本世紀中葉，分兩個階段推進交通強國建設。
到2035年，基本建成交通強國。
一、交通強國的智能交通六大戰略
今年4月，清華大學交通研究所李瑞敏副教授曾在一次“交通強國發展戰略研討會”中表示，“交通強國戰略研究”是中國工程院會同交通運輸部開展的，為滿足黨的十九大提出的交通強國戰略決策而設立的重大咨詢項目。
中國工程院32位院士，以及包括科研院所、高校、企業在內的12家單位共計100多位研究人員參與項目研究。清華大學交通研究所所長陸化普是項目課題組中智能交通分課題的組長。
項目組成員重點從工程科技和工程管理角度對交通強國的歷史使命、戰略目標、主要內涵、戰略重點、關鍵突破點，保障措施等方面提出了咨詢建議。
交通強國智能交通戰略主要建設目標為：全面建成世界領先的智能交通系統，領跑世界智能交通的發展。
主要工作任務是：智能緩解交通擁堵、智能提升交通安全水平和提供高品質智能交通服務。
課題組提出了六項戰略發展重點：
◆戰略一：大數據共享平臺及交通云技術應用
建立國家級、省級、市級三級大數據共享云平臺，數據由下至上逐級匯聚，實現跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務的數據共享、協同管理和一體化服務；
建立大數據共享標準及安全管理機制；
建立大數據政企開放共享模式和機制；
建設模式：政府主導，企業建設運維；
分析交通需求，優化基礎設施和運營管理，挖掘交通大數據的潛在價值，建立健全大數據輔助科學決策機制；
實現交通安全管理、擁堵管理、共享管理等智能化的組織管理。
◆戰略二：提高城市智能交通管理水平
以智能交通為手段，創新數據驅動的城市交通智能化精細管理；
建立基于大數據支撐的交通控制、管理、決策、服務一體化的部門聯動、協同管控的智能交通管理系統；
利用大數據、互聯網+、人工智能等技術，創新交通管理服務新模式；
推動基于大數據精準執法、互聯網便民服務等智能交通部分領域領跑世界智能交通。
◆戰略三：實現高效便捷一站式智能客運服務，實現門到門一單制智能貨運服務
利用互聯網、大數據、電子支付等先進技術，通過行車、停車、樞紐換乘、末端出行以及應答式定制服務等各個環節的智能化實現門到門的一站式高效便捷服務；
實施個性化服務、多樣化服務、全程服務、預約式服務等多種智能服務方式；
建設信息共享、全程可視、智能可控的貨運云平臺，實現貨運物流的全鏈條一體化信息服務與運輸服務；
推動使用貨運電子運單，建立貨物多式聯運及共同配送；
加強先進貨運技術研發與應用，推動無人駕駛技術在貨運車輛的研究和應用。
◆戰略四：智能提升交通主動安全水平
交通安全智能分析研判體系建設；
交通安全設施智能化提升；
智能安全大通道建設；
全社會智能交通安全防控體系；
提高車輛安全水平、智能水平、改善車輛技術狀況；
智能化手段規范交通行為、促使交通安全文化的形成。
◆戰略五：車路協同一體化發展
提高通行效率、提升交通安全、促進節能環保；
優先在長途貨運和公交車方面推進無人駕駛。
◆戰略六：實現綜合運輸智能化關鍵技術突破
基于交通大數據共享平臺，建立涵蓋全交通方式的全國綜合運輸智能監測和智能決策平臺，并實現與城市智能平臺對接。
建設基于北斗導航系統的新一代智能交通系統。建設基于北斗導航系統的新一代智能交通系統。
圍繞連續導航、位置服務、緊急救援等領域展開北斗系統在交通領域規?；瘧?，實施北斗基礎設施一體化、應用示范一體化和運營服務一體化。
推進北斗導航系統在智能交通中的應用，建設基于北斗導航系統的交通監控、管理、公路收費、城市公交、停車以及交通事故應急救援系統。
二、智能交通行業的關鍵技術
為實現交通強國的建設目標，抓住機遇、大幅度提高中國智能交通水平是我們面臨的重要任務。
智能交通自1973年大力發展以來，早期因受限于通信手段，發展速度比較緩慢。
1995—2000年，隨著數據傳輸速度突飛猛進的增長和位置服務技術、通信技術的突破，智能交通發展速度明顯加快，通信技術已經不再成為限制因素，此時智能交通系統發展主要受限于計算能力。
2000—2010年，智能交通技術全面推進，高清視頻、智能分析研判等在城市交通領域得到全面應用。
2010年至今隨著大數據、機器學習等技術的不斷發展，基于人工智能的車路協同、自動駕駛、智能出行等將會成為智能交通系統下一階段技術發展的關鍵方向。
今年，清華大學交通研究所所長陸化普教授曾在《科技導報》發表過一篇關于智能交通系統的主要技術文章。陸教授表示，交通大數據平臺及其應用、視頻數據提取技術、綜合分析研判技術、交通控制優化技術、車路協同技術、城市交通大腦、無感技術等 7項技術是目前智能交通領域的關鍵技術。
1、城市智能交通控制技術
交通控制主要是利用計算機管理的交通控制設施對交通流進行交通組織優化以及通過調節、誘導、分流以達到保障交通安全與暢通的目的。根據磁感線圈、視頻、微波等采集的數據計算交叉路口的實時交通流量，確定信號優化配時方案。
就控制范圍而言，信號控制可以分為單路口信號控制、干線協調控制(線控制)和區域信號協調控制(面控制)。
在模型方面，當前國內外單路口信號控制從模型到應用已經成熟，干線協調控制也有大量應用型產品和案例，但區域協調控制技術應用案例有限。
現有系統主要分為定時控制和自適應協調控制兩類，定時區域協調控制目前以啟發式算法為主，大數據也帶來了基于機器學習的區域信號協調控制模型，不過尚難以解釋其理論過程。
自適應信號協調控制是通過檢測器實時采集交通數據，生成方案實現實時控制，根據交通飽和度區分為未飽和與過飽和模型兩類。未飽和區域通過采用 Q 學習、CTM(cell transmission model)、SVM(support vector machine)和強化學習等模型主要用以減少計算量，實現優化控制。
過飽和區域采用啟發式、分層規劃和多段規劃等方法簡化模型，使之可以運算。
在系統控制軟件方面，目前中國依然主要依靠SCOOT(split cycle offset optimizing technique)、SCATS(Sydney coordinated adaptive traffic system)以及美國、西班牙等研發的系統，國內自主研發的軟件應用很少。
自 20世紀 80年代至今，也在嘗試建立適合中國混合交通流特性的控制系統，其代表性系統主要包括HT-UTCS和 Hicon系統等。HT-UTCS系統采用三級分布式控制(點線面)，為方案生成+專家系統式的自適應控制系統。Hicon系統采用三級控制模式(路口、區域、中心)，為分層自適應控制系統。
2、交通分析研判技術
交通信息分析研判是通過對各類交通數據信息的采集整理、融合、挖掘分析，為交通相關部門提供輔助決策支持，達到分析精準、效率提升、決策科學、管理精細的目的。
傳統的交通信息分析研判主要是在交通流、交通事故等結構化數據基礎上展開縱向、橫向分析，找出其變化規律和發展趨勢，進而提供輔助決策依據，研判分析的準確性、精準性不高。
近年，基于大數據的分析研判充分利用大量非結構化數據，采用大數據分析技術，能實現跨區域、跨部門、跨行業的信息共享和深度挖掘應用，能完成對交通運行、安全、監管、資源優化配置等整體態勢的評估分析與預警，實現了分析研判技術質的飛躍。
公安部長期以來非常重視交通安全分析研判、交通管控與服務分析研判等內容，其在國家道路交通安全科技行動計劃等重大課題研究基礎上，逐步推出了全國公安交通管理綜合應用平臺、全國機動車稽查布控系統、公安交通管理大數據分析研判平臺等重大應用工程，并發布《道路交通安全形勢分析研判工作規范》等相關文件，極大地提高了交通管理工作的科學性、有效性和規范性。
交通運輸部也在如“基于大數據技術的交通運輸監測預警關鍵技術研究”等相關重大課題研究基礎上，不斷針對春運等節假日、日常運行等方面發布相關的交通態勢分析報告，同時也對國家交通運輸宏觀發展態勢進行預判，為國家、區域交通重大決策和社會信息服務等提供了強有力的支撐依據。
3、車路協同技術
車路協同系統是基于先進的傳感和無線通信等技術，實現車輛和道路基礎設施之間以及車車之間的智能協同與配合，從而保障在復雜交通環境下車輛行駛安全、實現道路交通主動控制、提高路網運行效率的新一代智能道路交通系統。
在技術方面，車路協同主要包含3類技術：車車/車路通信技術、交通安全技術、交通控制技術。
通信技術方面，應用于車路協同的3G/4G、DSRC(dedicated short-range communications)、WiFi等技術均已有相應的理論與模型。
交通安全技術方面，視野盲區警告、輔助換道、緊急避撞等已有應用。馬小陸等設計了一種基于車車通信的嵌入式前向碰撞預警系統；李珣、楊曉光等基于車路協同技術對輔助換道進行了研究，在保證車輛換道安全的前提下提高道路的使用效率。
交通控制技術方面，基于車路協同實時獲取車輛狀態，通過車速引導實現優化控制也已經有研究和應用。
在實驗方面，20世紀80年代初，中國逐步開始重視運用高科技發展交通運輸系統；2006年在進入國家“十一五”計劃的第一年，國家高技術研究發展計劃(863計劃)設立了現代交通技術領域并具體設立了“綜合交通運輸系統與安全技術”專題研究；2010年確定車聯網為“十二五”發展的國家重大專項；2011年“車路協同系統關鍵技術”項目通過國家“863計劃”立項并于 2014年 2月通過科技部驗收。
該項目完成了車路協同系統的體系框架，提出了車路協同系統的集成測試與演示方案，實現了 10余項典型的車路協同應用場景，突破了車路協同系統的若干關鍵技術。
在智能網聯車路協同方面中國的研究起步較晚?！笆濉焙汀笆晃濉逼陂g，中國在汽車安全輔助駕駛、車載導航設備等方面進行了研究，基本掌握了智能汽車共性技術、車輛運行狀態辨識等核心技術。
國家“863計劃”課題“智能道路系統信息結構及環境感知與重構技術研究”“基于車路協調的道路智能標識與感知技術研究”等，在河北廊坊等地搭建了車路協同測試系統。
4、視頻分析技術
視頻識別技術是使用計算機進行運算和分析，從視頻中提取判斷決策等有用信息的技術，其利用特定算法提煉視頻信號中所包含的內容信息或特定目標物體的運動信息等，實現計算機對于視頻的智能理解，使計算機在一定程度上替代人的工作。
對于視頻識別技術的研究，由于其算法的復雜度以及目標行為的多樣性等原因，發展一直比較緩慢。
在國外已有成熟的智能視頻監控產品，可以在監控系統中實現異常狀態自動報警的功能。中國城市視頻監控數量與發達國家相比仍有很大差距。
以每千人擁有的視頻監控數量作為指標，目前中國攝像頭密度最高的北京市每千人擁有攝像頭數量為 59個，僅僅相當于英國平均水平的80%、美國的 60%。而二、三線城市攝像頭覆蓋率更低。
據不完全統計，中國二線城市的攝像頭數量為 5萬~10萬個；三線城市則<5萬個。就攝像頭密度而言，二、三線城市的攝像頭密度遠遠低于 10個/千人。
目前，車牌號識別技術作為計算機視頻圖像識別技術在車輛牌照識別中的一種成熟應用，能在 1 s內識別出車牌號碼，精確度達99%。
在計算機識別技術中，人臉識別已經廣泛運用于安防與電子支付領域，功能比較先進的人臉識別系統包括布控、人臉搜索、人臉比對、人臉庫及系統管理 5大核心功能，其精確度已經高于95%，理論上在未來可達99.7%。
5、城市交通大腦
城市交通大腦就是在大數據、云計算、人工智能等新一代信息和智能技術快速發展的大背景下，通過類人大腦的感知、認知、協調、學習、控制、決策、反饋、創新創造等綜合智能，對城市及城市交通相關信息進行全面獲取、深度分析、綜合研判、智能生成對策方案、精準決策、系統應用、循環優化來更好地實現對城市交通的治理和服務，破解城市交通的問題并提供系統的綜合服務的城市智能交通系統的核心中樞。
6、高精度定位(GPS、北斗定位)
北斗三號衛星經過在軌測試，空間信號用戶測距誤差達到 0.5 m，系統定位精度達到2.5~5 m。除了加快編織覆蓋全球的北斗衛星網絡之外，國家正在同步開展北斗星基增強系統建設，形成全國“一張網”，可提供實時cm級、mm級高精度定位服務。
北斗系統應用于“兩客一?！避囕v管理，目前已經建立了全球最大的北斗車聯網平臺。
截至2018年，已經有 500多萬輛營運車輛上線北斗系統，車聯網平臺通過提醒駕駛員超速與疲勞駕駛等信息，使得道路運輸重大事故率和人員傷亡率均下降近50%。
2017年 12月，江西省首條智慧高速公路寧定高速公路建成試運營。在高速公路沿線利用北斗等技術，可對車流情況進行實時監測，同時整合報警手機定位、路況預判等功能，實現對交通事故的快速處置。
2017年 3月，北京公交公司基于北斗基礎數據的大數據分析，對公交車發車時間進行調整。上?；诒倍沸l星導航系統，建立了智能公交位置服務系統，能夠對公交到站時間進行精準預報，誤差時間<1 min。
通過公交調度、實時信息采集，降低公交公司 10%以上的運營成本。
7、無感技術
無感技術是指通過大數據等新技術手段，簡化傳統交通流程，使出行者在某些特定環節(如收費、驗票等)中實現無干擾通過，提高效率和舒適度。目前，無感技術主要應用于識別、支付等，分別衍生出了刷臉識別、無感支付等應用。
① 人臉識別技術。人臉識別技術，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術，通常叫做人像識別、面部識別。
軟件方面，20世紀 50年代，認知科學家就已著手對人臉識別展開研究。20世紀 60年代，人臉識別工程化應用研究正式開啟。當時的方法主要利用了人臉的幾何結構，通過分析人臉器官特征點及其之間的拓撲關系進行辨識。
這種方法簡單直觀，但是一旦人臉姿態、表情發生變化，則精度嚴重下降。21世紀前 10年，隨著機器學習理論的發展，研究人員探索了基于遺傳算法、支持向量機、boosting、流形學習及核方法等進行人臉識別的技術。
2009—2012年，稀疏表達(sparse representation)成 為 研 究 熱 點 。LFW(labeled faces in the wild)人臉識別公開競賽在此背景下開始流行。當時最好的識別系統在 LFW上的最高精度僅約 80%，距離實用距離頗遠。
2013年，研究者基于高維局部二值模式(local binary pattern，LBP)特征和Joint Bayesian 方法在LFW上獲得了 95.17%的精度。
2014年前后，香港中文大學的 Sun 等提出將卷積神經網絡應用到人臉識別上，采用 20 萬訓練數據，在 LFW 上第一次得到超過人類水平的識別精度。
硬件方面，人臉識別技術經歷了可見光圖像人臉識別、三維圖像人臉識別/熱成像人臉識別、基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別 3層進化過程，逐漸緩解和解決了光線等環境的變化對于人臉識別的影響，加之算法的不斷精準演化，人臉識別技術逐漸進入越來越多的應用領域。
② 無感支付技術。目前，應用于交通的無感支付技術主要包括 3 種途徑：不停車電子收費系統(ETC)、車牌識別和北斗支付。
ETC在高速上已有成熟應用，但其需要用戶安裝車載單元(on board unit，OBU)，流程相對復雜，但現有用戶規模較大。截至 2017年，中國已有約 30%車輛安裝了 ETC 設備。
車牌識別技術對識別環境要求高，對天氣條件較為敏感，但該技術流程簡單，只要注冊即可應用服務，對停車場來說只需增設攝像頭等即可。
北斗智能支付方案要求每輛車安裝北斗模塊，手機安裝 APP后即可使用支付服務，該模式相對復雜，但支付場景可延展性比ETC和車牌識別更強。
三、交通強國怎么建設
交通強國該怎么建設？“綱要”文件給出了九大方向。
1、基礎設施：布局完善、立體互聯。
建設現代化高質量綜合立體交通網絡；
建設城市群一體化交通網絡；
廣覆蓋的農村交通基礎設施網；
具有全球競爭力的國際海港樞紐、航空樞紐、郵政快遞核心樞紐......
2、交通裝備：先進適用、完備可控。
研發新型載運工具、特種裝備、推進裝備技術升級；
研發自動駕駛、車路協同、水下機器人、大型深遠海多功能求助船等；
廣泛應用智能高鐵、智能道路、智能海運......
3、運輸服務：便捷舒適、經濟高效。
出行服務快速化、便捷化；
加強城市交通擁堵綜合治理；
打造綠色高效的現代物流系統；
提高物流效率、降低物流成本；
加速新業態新模式發展：自駕車房車營地、游艇旅游、共享交通、即時直遞......
4、科技創新：富有活力、智慧引領。
合理統籌安排時速600公里級高速磁懸浮系統；
時速400公里級高速輪軌客運列車系統；
低真空管(隧)道高速列車等技術儲備研發；
大力發展智慧交通......
5、安全保障：完善可靠、反應快速。
加大基礎設施安全防護投入；
增強設施耐久性和可靠性；
完善交通安全生產體系；
加強應急救援專業裝備、設施、退伍建設......
6、綠色發展：節約集約、低碳環保。
推進交通資源循環利用產業發展；
推進新能源、清潔能源應用；
開展綠色出行行動，倡導綠色低碳出行理念；
強化交通生態環境保護修復......
7、開放合作：面向全球、互利共贏。
構建互聯互通、面向全球的交通網絡；
協同推進自貿試驗區、中國特色自由貿易港建設；
推動全球交通治理體系建設與變革......
8、人才隊伍：精良專業、創新奉獻。
培育高水平交通科技人才；
推進交通高端智庫建設；
大力培養支撐中國制造、中國創造的交通技術技能人才隊伍......
9、完善治理體系、提升治理能力。
推動國家鐵路企業股份制改造、郵政企業混合所有制改革，支持民營企業健康發展；
破除區域壁壘，防止市場壟斷，完善運輸價格形成機制；
拓寬公眾參與交通治理渠道；
引導文明出行，營造文明交通環境......
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自動駕駛汽車上路需要規則先行
