“智慧交通”系統是解決交通發展瓶頸的有效手段之一，是交通信息化、自動化的重要發展方向，是當今世界城市發展的趨勢和特征。特別是引入大數據計算“智慧交通”更加注重人、車、路和環境的和諧協調的關系處理，使交通發展更加具有可持續的協調發展意識，能夠更好的改善交通秩序和交通環境、節約能源、降低環境污染。

山東省萊陽市公安局姜秀明闡述了智慧交通的發展背景,智慧交通的概念、不足、及管理中存在問題，并在分析我國智慧交通發展現狀和存在問題的基礎上，提出了發展我國智慧交通的幾點措施和應用，以期使我國智慧交通的發展能夠結合國情，更好的促進智慧交通與社會、經濟的和諧發展。

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我國的“智慧交通”建設處于不斷的發展改善階段，特別是近幾年國內科技企業發展迅猛，人工智能技術日益成熟，且政府在交通領域基礎設施建設、交通信息化投入增大，伴隨自動駕駛技術的推廣應用，智慧交通將成為交通信息化發展的方向和目標。

一、智慧交通的發展現狀及趨勢

現在我國的智慧交通建設現狀，主要從交通違法行為檢測、交通事件監測、交通環境監測，交通信號控制、交通誘導信息發布等手段，來提升交通運輸管理能力和服務水平。

現階段智慧交通主要表現趨勢：

● 從簡單的交通違法違規監測、交通信號控制，逐漸向為城市交通擁堵提供解決方案。

● 從單點檢測，到線檢測，再到區域檢測，監測范圍不斷擴大，應用規模也不斷增大，特別是國省道干線公路、城市道路、高速公路、大型橋梁、隧道、高風險水域、航段和港口等基礎設施的監控覆蓋。

● 物聯網、大數據、人工智能等一些新技術在智慧交通領域逐漸得到應用。例如今年4月，重慶宣布將建立基于分級自動駕駛的智慧交通及自動駕駛演示驗證與示范平臺；5月17日，工信部提出將在5G和車聯網領域推動人工智能應用，人工智能技術將廣泛深入的應用于智慧交通。

● 電子警察、卡口、車輛識別系統、信號燈控制、GPS/北斗車載導航系統、智能公共交通系統、停車場管理系統、行駛記錄儀、交通收費設備、車載WIFI等產品和系統功能更趨完善、性能逐步提升。例如電子警察設備從300萬像素到700萬像素，再到新推出的900萬像素，從能監控1車道到監控4車道，大大提高了設備的利用效率。

● 通過建設重點路段的路網運行監測、交通指揮中心、交通情報預警分析、交通勤務指揮等系統，為應急指揮處置提供先進手段。

● 在公眾服務方面，圍繞政務公開、網上辦事、公眾出行、客運售票，完善公眾信息服務體系，進一步提升交通公共服務水平；例如公安部推出的“交管12123”手機APP和一些地方交管部門推出的手機APP，大大提升了交通違法處理的效能，也方便了人民群眾。

總之隨著物聯網、大數據、云計算、人工智能等技術越來越多地滲透到交通領域，為百姓的出行帶來了更高效便捷服務，同時也有利于管理部門為社會提供更好的交通服務。

二、存在的問題不足

盡管中國的一些特大城市已初步建立并使用了智慧交通系統，但是隨著社會經濟的快速發展與城鎮化進程的不斷加快，導致這些城市的交通管理仍然存在著許多問題，這些問題主要體現在技術和管理兩大方面。

1、技術問題

1）前端信息采集設備故障率高，運營維護投入高

隨著各地交通系統規模擴大，前端設備點位增加，設備故障點也呈幾何級數增長，運營維護單位忙于應付設備故障，甚至有些設備在出維修期后發生故障，找不到替代零件或者維修成本過高。

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目前一、二線城市基本都實現了電警設備、交通信號控制在重點路口、路段的全覆蓋，建設規模均有以千計的攝像機及配套的控制設備，由于各廠商產品質量良莠不齊，施工環節缺乏有效的高質量管理，前端設備實際完好率不高，設備在線率不高，給相關部門造成了大量的投資浪費。例如一些中小內陸城市，只要下雨就會有許多路口因積水導致交通信號燈失靈。

2）關聯業務平臺多，可靠性與穩定性存在諸多問題

智慧交通系統中各子系統的復雜度和整合程度越來越高，而系統的可靠性和健壯性卻沒有同步提高，往往有牽一發而動全身的問題出現。例如某地市的智慧交通系統由近200臺服務器和2千多臺前端，及網絡交換設備組成，包括交通信號控制、交通流量采集、交通誘導、闖紅燈電子警察、卡口、電子圍欄、WIFI探針采集等子系統，各數據要上傳省級交管平臺或下發區縣級交管子平臺、還要提供給公安網中的相關業務集成平臺（技偵、圖偵、網安等）調用數據。

系統數據流程復雜、涉及業務系統眾多、客戶端分散等等一系列特點。相關部分要竭盡全力保證業務系統的正常運行，但還是經常出問題。例如某些區域協調交通信號自動控制需要實時準確的交通流量數據以供交通狀態判斷，以及短時交通預測、分析、優選審核（人工或自動）、下發、反饋調整，在不間斷循環調整中以達到整體最優效果，而由于目前系統健壯性不足，評價比較交通模型不完善，特別是在交通隨機變量波動較大時，難以自行準確判斷數據質量，輸出合理實時的反饋信號控制結果，對擁堵治理的快速解決貢獻不高，從而使得交通誘導和交通信號控制系統不能發揮預期效用，從而影響了整體智慧交通系統的投資價值。

3）數據源質量不高，海量數據價值密度低，缺乏有效的清洗篩選手段，交通模型、算法不完善，對最終決策分析貢獻率低

以現在的技術手段，在不考慮投入成本的前提下，人、交通工具（車、船、飛機等）、聯網的便攜式終端設備，在時間、空間上留下的痕跡信息都能采集到，但當這些數據匯聚到智慧交通各子系統時，并不一定產生有價值或者價值高的信息，同時也消耗大量的存儲空間資源。主要有以下幾點：

1. 有些數據本身數據質量不高，如模糊的車頭抓拍圖片，分辨不出駕駛員人臉，當套牌車輛或被盜車輛作為犯罪工具時，提供的線索就很有限。

2. 低價值密度的海量數據，缺乏有效的篩選處理總結，如城市路口車輛抓拍圖片，中小城市每天會產生幾百萬張，大城市數千萬張，但真正能被有效分析利用的只是其中很小一部分。

要使得數據產生有價值的信息，應用到實踐中，需要設計和開發出相應的數據挖掘和機器學習算法，在交通領域的具體的應用算法、工具和平臺的研發方面還有很長的路要走。

4）信息安全問題

當前針對智慧交通的研究還只是偏重于其功能的實現，對其信息安全問題重視不足。實際建設中從信息的收集、信息的傳輸、信息的處理各個環節，都可能存在信息泄露、偽造、網絡攻擊等安全問題。如近期一些地方就出現了因交通信號控制系統與視頻監控、闖紅燈電子警察等系統同處于一個專網一個網段，因受到網絡攻擊導致各交通信號機離線、不能上傳數據等現象，也導致了交通信號控制效果大為降低。

2、管理問題

1）缺乏規范標準、各部門間信息傳遞脫節。

管理體制不完善是指交通運輸建設、運營、管理涉及政府多個部門（如綜合規劃部門、公安交管部門、公路局、運輸服務部門、住建部門等），智慧交通的建設運營需要各部門群策群力，需要調取大量的基礎數據資源，但現狀是各部門都有其各自的業務系統，其數據格式、標準、協議種類繁多，且我國智慧交通系統項目的建設先于行業統一標準的推出，在缺乏標準的條件下，許多地區的智慧交通系統自成體系，缺乏應有的銜接和配合，標準互不統一。

例如在一個城市內部，道路上的傳感器標準也較混亂。標準和規范的混亂妨礙了交通數據的獲取，從而無法準確的進行交通流的分析和預測。同時缺乏統籌規劃，各自為政，部門間互相制約、信息傳遞脫節，重復建設等情況增加了建設的困難程度，導致收益與成本嚴重的不平衡。

當然這個問題也在慢慢解決，如有些經濟發達的城市興建“智慧城市”，建立城市級的大數據中心，建立城市級的資源數據庫，將各部門的歷史數據分類篩選后，進行標準的統一的存儲，按需按級分配調取資源數據，達到數據共享、互聯互通的目的。

2）部分中小城市交通基礎設施建設滯后

當前一線大中城市基本已建設并使用了智能公交、輕軌、地鐵等一批信息化程度較高的交通系統，并在易發生交通事故的重點路段布置了一些高端儀器，如視頻車檢系統、違法抓拍系統、自適應相位信號燈、可變車道等。

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但是中國各地區差異較大，發展不平衡，尚有一些城市的路網規劃不完備、停車設施缺乏等造成的交通問題仍比較突出，交通基礎設施建設滯后已經在影響著智慧交通系統的建設。

3）交通信息服務有待改善

現在有些城市已經成功建立了一批交通信息化服務系統，如通過手機APP、車載終端、電子誘導屏、電子站牌等方式發布實時路況、公交到站等信息，而且出行導航服務不僅有自駕車、還將地鐵、公交、共享自行車、步行等綠色交通出行方式結合起來。

但是交通信息服務覆蓋率，準確度有待提高，例如去一些中小城市導航不準，錯誤時有發生，缺乏停車導航信息；發布的交通狀況信息更新較慢，甚至只是當前交通基本信息，缺乏對未來一段時間的預測信息、預警信息。

4）城市管理者對智慧交通理解不足

目前很多中小城市的智慧交通仍然是比較低層次的操作，還沒有“大交通”的概念，一些相關的交通預測分析、決策服務、公共支持等仍然沒有被很多城市的管理者和相關部門系統地理解，所謂的智慧交通其實只是管控，多用來監測和拍攝那些違規的車輛牌照，前端設備所采集的相關數據，并沒有得到有效數據分析。

同時地方保護主義的存在。即在推行智慧交通建設中，各地還或多或少地存在地方保護主義的現象，即采用地方企業的產品或系統，缺乏有效的競爭機制，不利于技術的創新改革，也影響了系統運行效率，提高系統運行的維護和再建設成本。

從以上的問題來看，智慧交通系統還需要不斷地建立和完善標準體系、知識體系、模型算法方法體系、評價體系、業務流程體系等多個體系。推動智慧交通的發展，解決建設運營中的技術問題、管理問題，必須結合區域自身特點發展階段，按照交通運輸信息化“十三五”發展規劃的指導思想，堅持需求和問題導向，注重統籌開放，融合創新，問題才能得到有效快速解決。

三、智慧交通發展措施和應用

智慧交通的核心在“智慧”，給交通安裝“大腦”，使之能夠有效消化和吸收所采集到的基礎數據信息，首先做到對交通數據及關聯數據的及時篩選、深度分析、全面共享、然后做出實時反應，有效反饋，多維度利用、對交通微調、精調，提高城市路段通行效率，用管理和技術手段解決城市交通擁堵、資源浪費、安全事故頻發、難于實時控制事態等難題，使城市交通發展走上良性發展的軌道。

隨著技術的發展，物聯網、大數據、云計算、機器學習、人工智能等高新技術融于交通領域，使智慧交通真正的實現“智慧”成為可能。據此提出以下幾點智慧交通未來研究的重點方向：

1.車聯網技術

車聯網在車、路、行人、互聯網交互過程中，實現車輛與公眾網絡的動態移動通信，是物聯網技術在交通系統領域的典型應用，是未來智慧交通發展的措施之一。

(車聯網示意圖）

車聯網是使用無線通訊、傳感器探測等技術收集車輛、道路、環境等信息，通過車-車（V2V）、車-路（V2R）、車-人（V2P）等信息交互和共享，使車和基礎設施之間智能協同與配合，從而實現智能交通管理控制、車輛智能化控制和智能動態信息服務的一體化網絡。

車聯網的應用主要包括：通過碰撞預警、電子路牌、紅綠燈警告、網上車輛診斷、道路濕滑檢測為司機提供即時警告，提高駕駛的安全性，為民眾的人身安全多添一重保障；通過城市交通管理、交通擁塞檢測、路徑規劃、公路收費、公共交通管理，提高道路的通行效率，為緩解交通擁堵服務。

2.浮動車技術

浮動車（FloatingCarData）技術，也是物聯網在交通中的一種應用。其特點是成本低且效率高，具有實時性強，覆蓋范圍大的特點，特別適合用于對交通態勢感知，能夠實時反映道路的擁堵情況等交通信息，能夠為交通管理部門和公眾提供動態、準確的交通控制、誘導信息，將是智慧交通系統中強有力的“感知觸角”。

浮動車主要利用定位技術、無線通信技術和信息處理技術，實現對道路上行駛車輛的瞬時速度、位置、路段旅行時間等交通數據的采集，其數據采集流程如下：

(浮動車數據采集流程圖)

目前，我國大中城市例如北京、廈門、深圳、杭州等城市都已經建立了基于浮動車技術的城市交通實時路況信息網，將繼續在中小城市、三、四線城市進行推廣應用，提高交通態勢的感知覆蓋面，助力“智慧交通”發展。

3.5G通信技術

第5代移動通信（5G）將融合大規模天線陣列、超密集組網、終端直通、認知無線電等先進技術，5G將在近幾年內逐步發展成熟，將為智慧交通中的發展提供新的動力源泉。5G的優勢在于其極高的速率，極大的容量，極低的時延，相對4G網絡，傳輸速率提升10~100倍，峰值傳輸速率達到10Gbit/s，端到端時延達到ms級，連接設備密度增加10~100倍，流量密度提升1000倍，頻譜效率提升5~10倍，能夠在500km/h的速度下保證用戶體驗。

5G在設計之時,就考慮了人與物、物與物的互連,是將真正幫助整個社會構建“萬物互聯”。例如能使車聯網擁有更加靈活的體系結構和新型的系統元素（5G車載單元OBU、5G基站、5G移動終端、5G云服務器等）。

(5G車聯網體系結構)

在未來智慧交通中，5G技術將成為一股洪流，為智慧交通的發展帶來強大的推動作用。

4.大數據、云計算、機器學習、人工智能技術

先簡單說一下這幾個名詞，更有便于大家的理解。

大數據的本質就是一大堆結構化的和非結構化的數據。因為數據量太大，沒辦法直接使用，需要從中抓取出有價值的內容或想要的數據，這就是大數據應用。

云計算其實就是讓計算、存儲、網絡、數據、算法、應用等軟硬件資源像電一樣，隨時隨地、即插即用。

對于機器學習簡單點說就是設計一些能夠讓計算機可以自動學習的算法，當學習的數據量達到一定程度，就具有了一定的“思考能力”，可以理解為具備了“智能”。

人工智能（AI）就是靠計算機用大數據在代替人腦來思考，而且可能比人思考的更全面和迅速。

這幾種技術是相輔相成的關系。大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分，大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式計算架構，對海量數據的挖掘，必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲和虛擬化技術。大數據應用依賴于機器學習和人工智能的底層支撐，反之大數據為機器學習、人工智能提供了大量的學習素材。

這些技術的發展應用可以讓交通真正的實現“智慧”，主要體現在以下幾方面：

讓用戶得到更加精準便捷的服務，如在動態的交通路網中，選擇出更合理便捷的出行方案。

減少人力的投入，如交通執法，人工介入越來越少，后臺自動處理、非現場處理，減少人工投入，讓人從單調重復的工作中解脫。

讓管理者、決策者的判斷更加有理有據。例如交通道路規劃、優化中，通過收集覆蓋較全、時間較長的交通出行數據，應用大數據分析測算出人們的出行路線、交通偏好等等，為道路的規劃、優化提供依據。

舉一個大數據的應用案例，某省高速公路的大數據綜合分析展示如下：

(某省高速公路大數據綜合展示界面)

在圖表中展示全省的交通事件、交通事故的數據展示，包括最近30天交通事件類型組成、最近30天交通事件/交通事故情況、環比、最近90天發生交通事故排行，讓交通管理者通過圖表直觀地了解交通情況。

5.智慧停車

智慧交通不能只考慮“動”，也要考慮“靜”，停車難的問題，在各個城市出現，城市級停車管理系統的停車資源如何與互聯網創業型的停車信息化平臺的資源互通；城市級停車管理系統如何介入更多停車場動態信息，是智慧交通發展的焦點問題，這些問題的解決需要更多的政府政策和法律的支持，本文先不談這些，只從技術角度去考慮智慧停車系統。

現在大多城市都在努力建設路側泊車停車收費系統，建立城市級的停車誘導系統，把社會停車場信息接入城市級停車管理系統中，形成較全面完善的城市級停車管理信息平臺。

(某市智慧停車管理信息平臺結構示意圖)

另外共享單車、共享汽車、互聯網停車，某種程度上也是緩解停車難的問題的措施。

四、結束語

加強智慧交通技術發展的跟蹤預測，動態跟蹤物聯網、云計算、大數據、區塊鏈、5G通信、無人駕駛、人工智能等智慧交通關鍵技術的國內外發展動態，預測發展趨勢，著力推動智能網聯車路協同技術發展，解決智慧交通系統還需要不斷地建立和完善標準體系、知識體系、模型算法方法體系、評價體系、業務流程體系等多個體系，推動智慧交通的發展，解決建設運營中的技術問題、管理問題，必須結合區域自身特點發展階段，按照交通運輸信息化“十三五”發展規劃的指導思想，堅持需求和問題導向，注重統籌開放，融合創新，才能有效解決智慧交通問題。