智能交通戰“疫”應用和發展展望

張競濤

新冠肺炎疫情發生以來，智能交通發揮交通大數據、無人駕駛、定制化運輸等優勢，暢通經濟社會循環，全力保障疫情防控和交通運行雙安全。本文分析了智能交通助力防控疫情、保障復工復產的有效舉措，分析了疫情之下智能交通面臨的問題，并提出未來智能交通的發展建議。

一、多措并舉，智能交通有效助力防控疫情

疫情發生以來，全國多地采取交通大數據分析、公共出行信息系統、交通場站智能測溫系統、無人車消毒配送、無人機空中巡察等舉措，在人車篩查、乘車信息追溯、物資配送等防疫工作中發揮了重要作用。

（一）交通大數據融合應用，高效完成人車篩查

多方海量數據校驗，保證收集和公開數據的實時性、準確性。國家衛健委、交通運輸部、鐵路總公司等多部委的數據資源深度共享，以“密切接觸者測量儀”APP 的形式提供是否與相關人員同乘火車或者航班的準確數據。城市出入口、高速公路收費站是疫情防控的重要關口，多地交警部門依靠緝查布控系統，高效完成車輛數據排查，為精準隔離防控提供依據。百度、高德、騰訊等地圖應用先后上線“疫情小區”、疫情檢查站點和播報提示等功能，助力檢疫檢查和公眾出行。百度地圖遷徙大數據平臺運用自身的大數據能力，持續追蹤人口遷徙情形與道路通行狀況，為各地防控疫情提供有效數據參照。

（二）推行實名公共出行，實現乘車信息可追溯

基于疫情防控的需要，公交、出租、網約車等公共交通方式加快推行實名制出行，實現乘客信息可追溯。廣州、深圳、南京、長春等十余地均施行了實名登記乘車措施，市民乘車時需掃描二維碼完成實名登記。通過技術手段追蹤個人軌跡，便于疫情期間防控篩查。美團、嘀嗒等互聯網出行平臺公司與政府部門合作搭建了“公共交通實名制乘車系統”，覆蓋地鐵、公交、出租車等多種出行方式。

（三）交通場站智能測溫，實現非接觸體溫篩查

火車站、汽車站、地鐵站、機場等交通場站屬于高密度人員流動場所，多家智能交通企業提出了非接觸遠距離測溫解決方案，提高體溫篩查效率，有效避免交叉感染。北京、上海、山東等多座火車站、地鐵站采用紅外熱成像方案，支持大于3米的非接觸遠距離測溫，有效輔助工作人員快速找到發燒者。

（四）無人駕駛推廣應用，有效降低感染風險

無人送餐車、無人消毒車、巡視無人機等智能設備投入使用，充分發揮了替代人工、遠程操控的優勢，緩解物資配送、消毒巡視等工作壓力，有效減少了一線人員感染風險。上海、湖北、四川等多地啟用無人機對人員密集公共場所進行空中巡視、空中喊話宣傳和重點人員體溫檢測，助力疫情防控工作，有效降低了病毒傳播風險。

二、技術賦能，智能交通保障復工復產

隨著疫情防控工作取得階段性成效，黨中央國務院積極研判，提出有序推動復工復產的政策要求。交通運輸是“先行官”，多地通過交通大腦應用、電子憑證通行、定制化運輸等舉措，保障疫情防控和返崗復工雙安全。

（一）依托交通大腦平臺，實現防疫可視可控

多地依托城市交通大腦，搭建疫情感知平臺，積極應對返程人員流動，實現疫情防控可知、可視、可控。北京、杭州、濟南等地依托城市交通大腦，實現對返程人群分析、排查以及重點人群動態監測、跟蹤與預警。結合運營商數據，快速分析重點場所人員數量、主要來源地、活動軌跡等信息，防止出現重大傳染事件。通過互聯網輿情數據和大數據分析，針對輿情突出的社區和高頻問題進行重點分析和解決。同時，通過互聯網平臺實時發布道路檢疫點排隊時長、報備鏈接、繞行提示等服務信息，為市民提供智能交通指引。

（二）推廣電子憑證模式，提升檢疫檢測效率

跨區返崗人員出行需求較高，亟需做好健康證明工作，保障疫情防控和通行安全。浙江等地方推行健康碼模式，市民和返工返崗人員可自行申報，經后臺審核，生成個人專屬二維碼，有效減少了申領程序。杭州健康碼可作為個人在本地區出入通行的電子憑證，實現來往人員快速記錄、返崗人員實時掌握和出行軌跡有據可查。同時，“亮碼掃碼”即可完成“零接觸”的防疫檢查，避免交叉感染，提升管理效率。

（三）推行定制化運輸，保障返程和通勤需求

北京、山東等多地組織“專車”“專線”，開展“點對點、一站式”直達運輸服務，保障返崗出行和通勤需求。北京公交面向全市單位和個人征集通勤需求，單位和個人可以線上直接申報。個人用戶需求將由系統智能計算，撮合需求，生成定制路線，滿足市民出行需要。

三、疫情之下，智能交通面臨的問題

新冠疫情是對我國治理體系和治理能力的一次大考。在疫情防控工作中，智能交通也暴露出數據采集精準度不足、數據共享程度不高、數據融合分析能力不強、應急響應速度不快等問題，總結為以下三點。

（一）感知層：運行感知的精準程度有待提升

在人流數據采集方面，本次疫情防控過程中，追溯同班次/同架次的同行乘客成為高頻出現的問題。反映出當前交通感知體系建設中，對于出行者信息采集仍停留在“乘車記錄”階段，針對出行鏈信息的采集、匯聚和分析能力不足，出行軌跡回溯難度較大。

在車流數據采集方面，道路視頻監控數據、卡口數據直接影響車牌識別、軌跡追溯等工作，基礎設施運維和數據質量管理面臨更高要求。同時，特殊場景下數據采集的工作機制尚未建立，高質量數據源缺少保證，難以支撐交通實時管理需求。

（二）數據層：交通大數據價值有待挖掘釋放

在數據共享方面，跨部門、跨區域的數據共享流通機制尚不完善，導致數據難以共享，對管理決策的支撐效果不足。在數據利用方面，城市海量的交通數據價值仍需深入挖掘，缺少全面性、關聯性和預測性的分析，如多種交通方式人流遷徙、車輛遷徙的綜合分析。在數據開放方面，亟需建立完善數據開放機制，鼓勵政府部門、社會企業、科研機構等多元主體合作開發數據資源價值，提升數據治理能力，創新城市治理模式。

（三）應用層：高效聯動的業務協同尚未實現

在平臺應用方面，城市交通大腦平臺具有良好的數據采集和挖掘分析基礎，但是交通大腦在應急場景下快速響應、敏捷決策和協同調度功能有待開發升級，尚未實現城市出行管理全場景全領域協同。在工作機制方面，跨地域交通物流數據融合，跨系統互聯互通仍存在不足，亟需完善協同聯動工作機制、提升應急聯動處置水平。

四、智能交通的發展建議

針對智能交通在感知層、數據層和應用層面臨的問題，提出以下發展建議。

（一）優化升級交通基礎設施，提升精準感知能力

探索建設數字孿生城市，數字化模擬城市全要素生態資源，推動實現交通運行全面精準感知。加強智能交通基礎設施運維，定期對前端硬件設備、傳輸網絡線路、傳感器等進行查驗、維護和更新，避免硬件老化造成數據遺漏和丟失。完善突發事件下智能交通的應急響應功能，推行電子憑證通行等模式，保障交通系統安全運行，確保交通數據的準確有效。加強交通平臺資源整合，完善交通運輸信息資源分類分級、脫敏、溯源、標識等標準規范，推進數據標準化。

（二）創新數據共享開放機制，釋放交通數據價值

建立完善交通與公安、自然資源、生態環境、衛生健康、應急等部門的政務信息資源共享交換機制，有效支撐綜合交通運輸政務大數據跨部門應用。構建跨部門、跨運輸方式應急管理大數據，有效掌握重點領域和區域綜合交通運輸運行動態，支撐綜合交通運輸應急處置和調度指揮。完善交通領域數據開放機制，優先開放與民生緊密相關、社會需求迫切、有利于激活市場活力的數據資源，推動政企數據融合創新，支持各類主體開展大數據創新應用，形成良好數據開放生態。

（三）完善交通平臺業務功能，高效支撐敏捷決策

基于城市交通大腦等智能交通系統平臺，不斷升級信息共享、相互推送、快速反應、聯勤聯動等應急管理功能，形成集多種運輸方式日常運行監測、重點運行指標分析、預測預警和突發事件應急處置為一體的平臺，增強安全監管和應急處置能力。完善應急響應機制，建設職責匹配的事件協調處置流程，基于城市運行感知數據，掌握人口遷徙、疫情分布、卡口排查等動態信息，加強綜合研判，提升綜合交通運輸決策支持能力。

（四）推廣自動駕駛場景應用，助力交通強國建設

支持政產學研聯合攻關，推動智能網聯汽車共性及關鍵技術研發成果轉化，積極推動移動通信、北斗高精度定位、高精度地圖等技術在智能網聯汽車中的應用。著力推動規模化、開放式測試逐步展，建設虛擬仿真測試環境、封閉測試場、開放測試道路等測試體系。加快推進示范應用，推動開展自動駕駛接駁、智能物流配送、智能道路清掃、智能公交系統等領域的智能網聯汽車示范應用。

作者單位：中國信息通信研究院產業與規劃研究所