城市智慧交通策略探索

摘 ?要 ?為實現交通運轉效率進一步提升，交通系統精細化管理成為學術界的新關注點，近年信息科技領域發展的技術革新，為交通系統優化和構筑智慧交通系統提供了技術支撐。以城市交通為研究尺度，通過分析城市交通管理系統演變路徑，對智慧交通系統性構件進行研究，提出大尺度和小尺度的智慧交通策略，為城市智慧交通發展提供借鑒和參考。

關鍵詞 ?智慧交通；交通基礎設施；綜合管控系統

改革開放后，城市交通呈現出行量大規模增加、出行方式多樣化的特征。城市交通管理系統的主要作用，在于實現交通通行量控制，主要手段在于交通限流。城市交通管理系統根據交通通行量差異經歷了節點限流、線性限流、輔助限流和綜合限流模式演變。伴隨著我國交通領域主要參數躍居世界排名前列，傳統的城市交通管理系統已無法完全適配新時代的交通發展。信息科技領域的發展為交通管控模式轉型升級提供技術實現手段，智慧交通已成為各地方政府的研究熱點和建設領域。

智慧交通是以優化交通管控系統、提升交通綜合效率和保障交通通行安全為目標，充分運用大數據、云計算、移動互聯網等新一代信息技術，構建涵蓋車、人、交通基礎設施、環境等多要素的生態系統。參照國民經濟行業分類國家標準，智慧交通涉及交通運輸/倉儲和郵政業、信息傳輸/軟件和信息技術服務業、科學研究和技術服務業、公共管理/社會保障、制造業這5個一級行業，涉及跨領域集成管理。根據交通運輸部《推進智慧交通發展行動計劃（2017-2020）》，智慧交通包括基礎設施、運輸服務和交通管理三大行業領域。本文通過分析城市交通管理系統演變和系統構建，分析城市智慧交通的宏觀和微觀策略，探索智慧城市交通策略。

一、城市交通管理系統演變

1.節點限流模式。城市發展初期，城市內部主要通行需求為工作地點和居住地點。傳統城市規劃模式以職住平衡為目標。為滿足交通管控要求，城市交通管理系統主要采取節點限流模式，即通過遠距離路口紅綠燈模式，實現交叉交通流間的有效平衡。結合城市管理需求，在主要交通通行路段采取路檢和收費站模式，實現分區管理。通過設置支撐桿和減速區，進行集中交通節點限流。

2.線性限流模式。城市發展中期，城市內部主要通行需求呈現多樣化的趨勢，主要體現在城市工作通行地點多樣化、城市休憩娛樂需求大幅度提升，對城市內部通行模式產生顯著的變化。傳統的節點限流模式不僅難以有效管控多樣化的通行需求，還容易在交通關卡處形成大規模交通擁堵，對交通通行效率形成一定的影響。城市交通管理系統逐步轉化為基于車流量進行調節的交通管理手段，即通過各交通節點的分時段車流量設定數據庫系統，利用信息技術處理、分析和發布，實現分時段交通限行和交通燈時間控制，進行聯動式的交通通行管理、多方式的交通管理引導，以實現多維度調節效果。

3.輔助限流模式。在節點和線性限流模式后，城市逐步發展輔助限流模式，即通過城市規劃層面的統一規劃部署，逐步實現交通總體限流。其中，交通輔助限量模式包括新區建設、舊區更新等，通過城市規劃策略逐步對原交通密集地區實現人口有機疏散。在城市進一步發展的過程中，城市停車需求顯著提升，通過停車等新增交通功能，對輔助限流模式形成新的補充。

二、智慧交通系統性構件

1.大數據基礎。大數據是智慧交通管理的基礎管理方法，具體的大數據內容，包括通過傳感器實時采集道路圖像信息和道路視頻信息，通過網絡接收采集到的道路圖像信息和道路視頻信息、交通事故發生位置信息和交通流量信息。在此基礎上，才可按照預設條件對交通流量信息進行評估，實現實時、快速、準確、及時的智慧交通監測管理。

2.信息終端傳感器。信息終端傳感器包括CMOS攝像頭、車牌辨識設備、車體分析設備、信息映射設備和移動通信設備等，設置于交通路口和交通路線上進行定期或不定期攝像操作，以獲得并輸出對應的交通路口圖像。通過對每個信息捕捉點的針對性采集和上報，以供交通后臺分析城市內的車輛活動密度、軌跡，提升交通管理效率。

3.終端操作系統。終端操作系統包括物聯網云平臺與智慧交通系統，物聯網云平臺包括物聯網設備與云平臺服務器，云平臺服務器包括數據監控與采集模塊、數據庫、數據分析與融合模塊、數據處理模塊和監測與預警模塊等，通過物聯網設備以獲得實時和預測交通信息。

三、城市智慧交通宏觀策略

1.規模預測。城市智慧交通的基礎是規模預測，實現片區內部、跨片區交通通勤需求量的預測。其中規模預測主要包括三個方面：城市規劃領域對城市未來發展的預測，現行交通通勤情況基礎對城市未來發展的預測，現行網絡信令數據基礎對城市未來發展的預測。其中，前兩方面是傳統城市交通規劃的預測基礎，在移動互聯網發展的基礎下，網絡信令數據基礎已成為城市未來規模預測的重要因素。

2.網絡架構。城市智慧交通網絡架構的基礎為物聯網，主要技術包括高精度位置管控、大數據應用基礎和人工智能決策模式，分別對應底層基礎、通用技術和平臺應用。其中，物聯網底層基礎包括云計算、虛擬現實、通信網絡傳輸技術、大數據和邊緣計算等，通用技術包括遠程控制、路面協同系統、智能監控和無人機等，平臺應用技術包括航空、公路等交通節點或線路。（網絡架構圖詳見圖1）

智慧交通當前研究主要包括研究領域、服務平臺、應用場景、技術突破和研究內容五個部分。（研究內容詳見圖2）其中，研究領域包括基礎設施、運輸服務和交通管理三個層面。服務平臺包括北斗高精度定位平臺、綜合服務協同平臺和解決方案開放平臺。應用場景則對應通信管理和路況檢測及處理、封閉園區自動駕駛和開發區域輔助駕駛、自動駕駛和精準處理，主要技術突破研究方向為定位精度大幅度提高、云服務精準性提升和云服務處理容量提升。研究內容則包括基礎數據、數據處理和數據決策等方面。

高精定位基礎是網絡架構的核心技術條件。（高精定位基礎流程詳見圖3）地基網絡以GPS、北斗信號等為信號接收處理基礎，具備廣泛部署的站址資源基礎。數據平臺承擔獲取分析地基參考站數據、獲得誤差信息，對地基參考站網絡進行監控。借助通信網絡的廣地域、連續和深度覆蓋的數據傳輸能力，滿足各類智慧交通場景定位需求。客戶端定位精度則受用戶自身設備特性所影響。

3.資源調度。交通資源調度指在規模預測的基礎上，充分運用智慧交通網絡架構，從策略上對實時或未來城市交通資源進行預測和配置，從平臺上對城市交通資源進行引導和控制。資源配置包括交通流量、交通通達性等層面，資源調度是綜合性策略，需根據實際情況統籌考慮。

四、城市智慧交通微觀策略

1.邊緣計算。城市智慧交通微觀策略，在于構筑多個以邊緣計算為基礎的專網，通過區域性交通控制，達到整體城市交通控制效率提升。邊緣計算是以云邊結合的模式處理集中與分布的數據，降低時延、彈性和對帶寬的需求，構筑在邊緣計算基礎上就近提供云服務，提出云邊結合。但邊緣計算存在網絡架構復雜、終端落地難、新增投資大等特點，在實際實施過程中存在一定的難度。目前智慧交通包括應用層、平臺層、網絡層和終端層。邊緣計算是簡化城市智慧交通網絡架構、促進網絡扁平化發展、減少網絡信息處理量的核心方法。當前邊緣計算的主要運用在于通過網絡切片，實現網絡核心網處理效率的提高。

2.自動駕駛。自動駕駛是城市智慧交通的重要微觀策略。基于高精度定位基礎，封閉園區已形成應用。在邊緣計算的基礎上，封閉園區可通過傳感設備獲取覆蓋范圍內自動駕駛車輛的定位、環境信息及規劃信息；自動駕駛車輛接入接口池，通過約定的網絡協議自動連接該自動駕駛車輛，用于完成所接入自動駕駛車輛的計算并給出相應駕駛決策信息。在封閉園區自動駕駛的發展基礎上，自動駕駛存在向開放交通場景拓展的可能性。

3.智慧停車。智慧停車是邊緣計算和自動駕駛基礎上的終端控制系統，通過車輛和停車位置間的相對位姿關系，尋求停車效率的提升。在邊緣計算作為專網的基礎上，在自動駕駛的技術基礎上，智慧停車將成為車輛從動態轉向靜態的重要過渡階段，是動態交通體系的有效補充，其效率提升有助于提升整體交通系統效率。

五、小結與啟示

智慧交通是廣闊和嶄新的研究領域，其包括航空、鐵路、公路、航運等多方面，為城市通勤效率的提高提供重要的技術性支撐。在信息科技技術發展的推動下，智慧交通在技術上得到顯著支撐。但因投資成本較高且預期收益不確定，當前智慧交通未能得到廣度和深度上的覆蓋，僅在部分領域進行創新嘗試。通過對城市交通管理系統中節點限流、線性限流和輔助限流模式演變的分析，對智慧交通系統性構建中的大數據基礎、信息終端傳感器和終端操作系統進行解析，從規模預測、網絡架構和資源調度三個層面探索城市智慧交通宏觀策略，從邊緣計算、自動駕駛和智慧停車三個層面探索城市智慧交通微觀策略，為未來城市智慧交通網絡架構構建具有重要的支撐作用。

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本文系中國移動通信集團科技研發項目《粵港澳大灣區智慧城市理念與5G技術融合研究》（編號R20302110O31003）的階段性成果。

（作者系中國移動通信集團廣東有限公司深圳分公司博士）

【責任編輯：江民】