通途方案

對很多城市而言，其發展史就是一部道路越來越復雜、交通越來越擁堵的歷史。科學家和科幻小說家熱衷于能解決這一問題的智能交通系統已久，從無人駕駛汽車、飛行列車、海底鐵路到公交飛碟。所能想象到的一切未來交通工具都已被描繪過。經過多年純粹的幻想，以計算機和互聯網為標志的信息時代的來臨，使構建一個安全、暢通、高效的城市交通系統成為可以期待的現實。事實上，在過去的幾年里，已有初成雛形的真實案例存在。

以瑞典首都斯德哥爾摩為例，從2006年開始，各個交通路口設置的智能系統會在不同時段自動對通行車輛征收數目不一的“道路堵塞稅”，以分流高峰時段車流量，同時，市民也可以在出行前上網查找到不同路段的交通流量來安排出行時段和路線。這一切都是通過斯德哥爾摩城區出入口的18個路邊控制站上的攝像頭、激光掃描系統和安裝于車輛上的傳感器來實現的，這一系統還可使“道路堵塞稅”自動從駕駛者的授權銀行賬戶中扣除，而無須停車或是專門去銀行繳費。

更有趣的是新加坡。將城市路網信息聯接成網絡、布上傳感器和紅外線設備，再進行大量統計分析和數據挖掘，新加坡的智能交通系統可以預測未來交通流量。通過控制1700個交通信號燈，計算機可預測未來30至60分鐘內各個路段的交通狀況，準確率達到驚人的85％，如果是預測未來10分鐘內的交通情況，準確率更可高達90％以上。新加坡市民可以通過手機上網或GPS車載信息實時查詢接下來一小時之內的交通路況，從而選擇合適的出行時間和路線。

在IBM中國研究院參與智慧交通項目的李峰博士看來，上述收費和預測技術是IBM迄今所能實現的智能交通的兩大方向。種種案例均證明，智能交通系統能極大地降低碳排放量——有研究表明，汽車在走走停停之間的碳排放量是正常行駛狀況下的lO倍左右。斯德哥爾摩曾列50萬輛汽車行蹤進行日常追蹤，發現在智能系統控制下的城市交通總量在半年內降低近20％，尾氣排放下降14％。

然而，這還遠遠不夠。李峰眼中的智能交通是在城市規劃之時即融入對未來交通的預測，并且形成可管控的智能系統，徹底告別擁堵實現暢通出行。實現這一點比想象的更困難，每個城市的基本形態和路網設置都大相徑庭，必須根據具體情況采取不同方案。像斯德哥爾摩這樣由島嶼組成的城市非常倚重橋梁來連接各個單獨島嶼，因此可以收費方式降低交通流量；而新加坡這樣路網四通八達的城市則適合堪測每個路段的交通情況，以達到更好的分流效果。公路之外，地鐵、鐵路、航空等交通系統同樣可以實現智能化。2008年，德國紐倫堡的無人駕駛地鐵就證實了按人流量增減班次和節能環保的可行性。

未來城市的智能交通吸引了眾多科技公司。兩門子關注交通流控制的整體硬件設施，IBM則提供技術和決策的整體解決方案。海信已開始在北京、上海和青島等城市展開快速公交智能調度系統的覆蓋，合肥更是德國宇航研究中心交通所的智能交通項目試點合作城市。不難設想，當高帶寬、大容量的交通信息網絡建沒起來，大量流動交通數據的可控制和可分析會大大優于現在有限的交通識別和定位技術，這也預示著，“耳聰目明、四通八達”的未來交通終將存在于科幻世界之外的真實世界。