智能交通改变城市原有模式 打造智能生活

       要素全面数字化 是智能交通发展趋势

       国家智能交通系统工程技术研究中心首席科学家 王笑京

       从国际智能交通发展来看，自动驾驶和互联车辆、智慧城市、连通性和大数据、出行即服务(MaaS)4个话题是当前智能交通研究的热点。全球研究者普遍认为，交通系统必须更加关注出行者本身，不能仅关注技术驱动或基础设施优化，而忽视人的角色、生活的需求和质量。他们关注于如何在不使用小汽车的条件下提供方便和高性价比的出行，热衷于创造新的出行服务，增加既有服务的需求，尝试推出不同的出行服务定价模式。

       虽然无人驾驶早已成为全球智能交通领域研究热点，里昂、迪拜、巴黎等城市开通了无人驾驶小巴，但对于无人驾驶的效率、安全性等方面仍然有着质疑和讨论。在车辆互联方面，世界各国都在快速发展，日本期望在3年内实现高速公路上的自动跟随的无人驾驶卡车队列，欧洲也制定了卡车队列计划。

       我国下一代智能交通发展重点针对5大方向：互联互通和协同运营的综合交通体系、全面感知和信息交互的交通基础设施体系、节能低碳和智能安全的运输装备体系、开放共享和协同高效的运输服务体系、基于大数据的科学智能决策体系。

       在新一代信息技术条件下，交通要素将实现全面的数字化，而当前数字化比例还不到30%。下一代宽带移动通信和互联网的应用，将实现交通参与者、交通管理者、交通工具、道路管理设施之间实时和高效的信息交换。大数据和云计算技术的应用将使得交通管理中心、载运工具及用户终端能够实现在数据支撑下的决策、控制和服务。根据研究，新一代智能交通系统将包含传感器、通信系统、新能源配送设施等新型智能化基础设施，共享自动车辆等智能化交通工具和运输系统， 满足多层次的出行服务系统、智能物流系统和管理系统。交通运输将呈现完全不同的特征，提供多样化的服务。

       总体来说，智能交通代表着交通领域新的方向和投资机会，为新技术产业提供巨大的市场，是基础设施建设的有机组成，创造了新的服务产业类型。在智能交通系统发展过程中需要重视体系框架的设计在系统规划中的重要地位，对系统间的协同和单位、部门间的协调提出了更高的要求。智能交通的发展将是极其复杂和变化的过程，要充分认识系统发展中的风险，在发展中更有耐心。

       通过智能应用 服务视障人群公交出行

       广州市交通委员会客运管理处处长 苏奎

       广州市有超过6万视障人士，广东省残联于2014年3月要求广州开展城市公共交通导盲系统建设。广州在已建成使用的智能公交平台基础上，开发了更为先进和使用的公交导盲系统。经过2年的建设，基本建成了覆盖广州12000辆公交车、7000个公交站台、100个路侧站点的公交导盲系统。

       此前，广州政府和相关企业围绕将“看”转换为“听”的思路，在公交导盲领域进行了很多尝试，从第一代的车载喇叭，到第二代利用FM广播解决了噪音扰民的问题，再到第三代Wi-Fi遥控喇叭，导盲产品的不断升级本质上是车载喇叭的不断改进。

       利用智能交通方法 挖掘交通基础设施潜力

       世界银行首席交通专家 乔治·达里奥

       随着智能交通的发展，越来越多的数据采集设备应用到交通管理之中，交通管理系统更加智能，让交通出行更加安全。以无线天气传感器为例，该设备能自动检测路面的雨水、积雪和结冰，通过检测数据能够推算路面摩擦系数并反馈给信号控制系统。信号控制系统会在路面湿滑的情况下延长黄灯时间，为驾驶员提供更长的通过路口的时间，避免由于急刹车引起的车辆失控。路面湿滑会显著地降低车辆的行驶速度，会直接影响交叉口的通行能力造成拥堵，通过信号控制系统的自动调节，延长信号周期，能够在不需要人为干预的情况下，对路面交通进行有效的控制。

       但是，新技术改善交通条件并不一定需要购置昂贵的设备，可以通过新技术对现有系统进行优化。菲律宾宿务市有60个信号灯控制的交叉路口，但全市三分之二的线圈检测器无法工作，由于缺少断面流量数据，交叉口信号配时主要依靠经验。世界银行在宿务市利用GPS数据，尝试在不增加软硬件投资和新增检测器的条件下，对信号灯配时进行优化。

       该项目选取了巴卡尔索大街上有12个信号灯、长4.5公里的一段，平均日交通量5万辆。通过GPS数据，研究团队对各个交叉口车辆在一个信号周期内无法通过路口的情况进行了分析，逐一调整了信号配时。从最终结果来看，仅通过优化路口信号配时，就实现了车辆在交叉口处5—10%的效率提升。

       总结世界银行在全球开展智能交通项目经验，智能交通系统的建设并不只是软硬件设施的建设，多方协调制度和人才队伍的建立至关重要。一个好的交通系统，需要天气、安全、交通等多个部门以及运营企业、公众的共同参与，需要信息的即时、准确传递。良好的机构间合作，是用好交通大数据，实现交通基础设施效用最大化的基础和保障。更好地挖掘系统应用潜力，维护系统高效、稳定运行，需要高素质的人才队伍。否则，花大价钱建设的智能交通系统很难达到应有的效果。