基于進化法則的智慧城市靜態交通技術發展預測

摘要：目的 通過研究人工智能、大數據以及云計算等前沿技術在靜態交通中的應用，結合TRIZ理論的八大進化法則，對未來靜態交通技術的發展進行預測。方法 通過分析國內外的研究現狀，采用理論、類比等相結合的研究方法對靜態交通技術的發展進行分析研究。結果 結合新興技術的發展，對未來靜態交通的發展進行了預測。結論 通過研究總結國內外城市靜態交通發展經驗，為建立適合我國靜態交通的發展提供經驗借鑒。

關鍵詞：靜態交通;TRIZ理論

在城市中車輛停放時間遠大于車輛的行駛時間，例如英國的一項調查表明，私人小轎車一年中行駛300-400h，平均每晝夜僅1h，其余23h均在停放。又如法國巴黎的航空攝影顯示，在城市道路上行駛的汽車僅占該市汽車總量的6.6%，其余93.3%的車輛均處于停放狀態。[1]

1.智慧城市靜態交通前沿技術現狀，以美國，日本等為例

美國、日本是較早步入汽車化社會的國家，在靜態交通建設與管理方面有許多成功經驗，它們的成功經驗對解決我國大城市“停車難、亂停車”的現象有重要的借鑒意義。[2] 停車場是靜態交通的重要組成部分。停車場決定著現代城市的命運，它們在美國城市中的占地比率一般都達到了6%～40%。[3]

美國在解決靜態交通的一系列問題中，既有政策法規上的建設，也有設施技術上的突破。而且重視停車引導和信息系統等先進的停車管理技術的應用。設施上修建停車樓、立體車庫等，用來緩和供需關系。另一方面，智慧停車的發展，使得互聯網+停車成為人們的首選。

日本號稱“立體停車王國”，且通過立法規范停車建設與管理。日本落實自備停車位，無論單位還是個人，購車須出示車庫證明。日本在智慧停車方面也毫不遜色，將互聯網應用到靜態交通的調控當中，更高效地調節供需關系。

2.對比國外，國內靜態交通前沿技術現狀

智能化的差距主要表現在成熟的大系統和無人化方面。我國現今正處于各系統分開發展的階段，并未整合在一起。尤其在智能化的技術方面，仍需突破。因為技術系統的不成熟，導致無人化的管理模式無法實施，這一現狀未來會隨著技術的不斷發展得到改善。

3.人工智能技術、大數據、云計算在靜態交通中的應用現狀

人工智能是由感知功能、計算功能等多種功能組成的。感知功能實現需要收集大量數據，主要用于場景描述，這是人工智能技術發展的基礎。[4] 人工智能技術目前主要集中在對車牌號碼、車型甚至駕駛人的識別上，基于攝像頭識別結果，將數據進行處理對比以后導入數據庫，才能進行下一步。

如何利用大數據方法改進當前智能交通系統，是當前智慧城市研究和交通規劃領域的關鍵問題之一。[5] 大數據目前在靜態交通中的應用，主要在于車位信息的共享、停車前后實時數據的獲取以及實現優化配置。通過大數據分析，分時段列出各個停車區域、停車場的繁忙、空閑狀態，以合理規劃和引導用戶停車。[6]

科學、高效的交通管理在信息化的社會中往往又依賴于先進的計算與網絡技術，而云計算技術目前恰恰代表著這一先進的計算與網絡技術。[7] 云計算的核心思想，是將大量用網絡連接的計算資源統一管理和調度，構成一個計算資源池向用戶提供按需服務。云計算應用的思想是將資源整合，使用戶可以方便尋找。[8]

4.基于TRIZ理論的八大進化法則，進行靜態交通技術發展預測

通過將智慧城市與靜態交通技術發展相結合，從TRIZ理論八大進化法則的角度提出未來靜態交通技術發展預測。這八大進化法則可以用來預測技術系統，產生并加強創造性問題的解決途徑。[9]

4.1技術系統的S曲線進化法則

阿奇舒勒通過對大量的發明專利的分析，發現產品的進化規律滿足一條S形的曲線。S曲線描述了一個技術系統的完整生命周期，一個技術系統的進化一般經歷4個階段，分別是：1）嬰兒期 2）成長期 3）成熟期 4）衰退期。每個階段都會呈現不同的特點。

通過對人工智能、大數據、云計算等的前沿技術領域在靜態交通中的應用研究，可以得出目前的靜態交通技術處于技術系統的成長期。系統中原來存在的各種問題逐步得到解決，效率和產品可靠性得到較大程度的提升，其價值開始獲得社會的廣泛認可，發展潛力也開始呈現。

4.2 子系統的不均衡進化法則

每個技術系統都是由多個實現不同功能的子系統組成。子系統不均衡進化法則是指：

A 任何技術系統所包含的各個子系統都不是同步，均衡進化的，每個子系統都是沿著自己的S曲線向前發展

B 這種不均衡的進化經常會導致子系統之間的矛盾出現

C 整個技術系統的進化速度取決于系統中發展最慢的子系統的進化速度

應用于靜態交通技術系統，我們不難發現，車牌由于光線、污損等客觀因素，造成掃描困難，無法達到正確率100%。即使其他的大數據、云計算子系統再成熟，都要建立在人工智能識別的基礎之上。所以一定程度上，人工智能子系統的進化速度決定著整個靜態交通技術系統的發展。

4.3 減少人工介入進化法則

技術系統的進化是由人工操作向減少人工介入到實現自動化的方向進化的。在靜態交通技術發展當中，目前由于子系統的不完善，還不能完全做到無人監管管理。

5.結語

人工智能、大數據、云計算等子系統的配合度仍未達到成熟。尤其人工智能方面，根據TRIZ技術系統進化法則，我們預測，在未來的智慧城市發展過程中，靜態交通也將作為一部分被統籌規劃。并且靜態交通技術的發展作為剛需，會由于大量資源的投入而進入成熟期，甚至于整個汽車產業會因為互聯網的介入而進行汽車產品的改良。一旦技術上的難點被攻克，靜態交通發展會發生翻天覆地的變化，互聯網的廣泛應用，終將改變人類的生活方式。

參考文獻：

[1] M.D.Meyer & E J.Miller.城市交通規劃有關決策的方法[M]，中國建筑工業出版社，1990.

[2] 宋傳增.美日城市靜態交通建設與管理研究[J].山東建筑大學學報，2006（05）：455-458+462.

[3] 威爾伯·史密斯.市中心停車[M]，紐約：約翰B雷公司，1965.59.

[4] 宋明洋.人工智能在道路交通管理中的應用探討[J].中國管理信息化，2018，21（13）：143-144.

[5] 趙鵬軍，李鎧.大數據方法對于緩解城市交通擁堵的作用的理論分析[J].現代城市研 究，2014（10）：25-30.

[6] 周赤忠.基于靜態交通大數據系統下的智慧停車平臺創新與應用[J].計算機應用與軟件，2018，35（02）：330-333.

[7] 曾凱，顏金傳.云計算及其在智能交通上的應用[J].現代電信科技，2011，41（05）：45-51.

[8] 倪琴，許麗.云計算技術在智能交通系統中的應用研究[J].交通與運輸（學術版），2012（01）：106-109.

[9] 趙鋒.創新思維與發明問題解決方法[M]，西北工業大學出版社，2017.

[10] 袁峰，朱俊，陳江義.基于TRIZ理論的產品技術成熟度預測應用[J].河南科技，2012.

作者簡介：

馬佩茹（1995.10-），女，漢族，籍貫：陜西渭南人，西安建筑科技大學藝術學院，17級在讀研究生，碩士學位，專業：工業設計工程，研究方向：城市公共設施設計與研究

（作者單位：西安建筑科技大學）