近年來，從最早的物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)，然后車聯(lián)網(wǎng)，現(xiàn)在大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能最受關(guān)注，常規(guī)的交通控制如何更好的運用這些新技術(shù)，和這些技術(shù)結(jié)合起來，這非常值得我們?nèi)ニ伎?。這些新技術(shù)的發(fā)展，必然也催生了我們現(xiàn)在交通管控里的技術(shù)、應(yīng)用的升級。但問題是，從這些物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)如何更好的服務(wù)于我們實戰(zhàn)需求呢?如何運用新技術(shù)，遵循什么樣的路徑去實現(xiàn)應(yīng)用?
各個系統(tǒng)集成的思路都是縱向集成，這些年我們發(fā)現(xiàn)，各個系統(tǒng)都是相互獨立在應(yīng)用，當然應(yīng)用的也比較好，當然我們更希望將這些系統(tǒng)整合起來，所以把他們做了集成，在我們指揮中心做集成，但這些年我們發(fā)現(xiàn)最難的也是集成這件事。
而我們的指揮中心除了大屏，除了指揮中心之外，其他的功能在我們實戰(zhàn)中發(fā)揮的作用不那么明顯這給我們帶來很多這樣的思考。我覺著有一點原因是，我們的技術(shù)還沒有發(fā)展到這樣的一個階段，發(fā)展到現(xiàn)在這個階段實際上也給我們帶來了一些突破的辦法。網(wǎng)聯(lián)、互聯(lián)這樣的一些新技術(shù)，到底與我們傳統(tǒng)的交通系統(tǒng)有怎樣的一個匹配。
2016年阿里的王堅博士說，“世界上最遙遠的距離是紅綠燈跟交通監(jiān)控攝像頭的距離。當時給我的思考：嗯，確實是這樣。為什么我們路口的攝像頭不能和我們信號機連在一起?為什么我們所有的智能交通系統(tǒng)都是在縱向的集成?為什么我們系統(tǒng)，我們前端的設(shè)備不能橫向物聯(lián)?我們的系統(tǒng)在中心為什么不能橫向的互聯(lián)?我們的系統(tǒng)為什么不能在互聯(lián)網(wǎng)，如手機終端聯(lián)網(wǎng)呢?
如果是做了這樣的一些聯(lián)網(wǎng)，會發(fā)生一些什么樣的事情?我并不是說我們縱向集成的思路是錯的，但另外一個方向我們確實是應(yīng)該去考慮的。
除了縱向集成，還有一條線就是橫向的互聯(lián)。這樣一個想法，如果我們想去實現(xiàn)，會發(fā)現(xiàn)有很多創(chuàng)新思路出現(xiàn)。當我們的信號機和視頻檢測器互聯(lián)的時候，我們至少會讓視頻智能化的程度越來越高，因為我們在依賴于它。
當我們在前端進行很多物聯(lián)、互聯(lián)的時候，我們就會產(chǎn)生很多數(shù)據(jù)，那么這些數(shù)據(jù)都有哪些呢?我們是做什么呢?是讓我們公安做信號控制也好，交通控制也好，更多的是管車?還是管人?我們管的是秩序。
實際上想想我們要做感知也好，要做采集也好，我們現(xiàn)在有了這樣的智能分析產(chǎn)品，就知道駕車人長什么樣，就知道駕車人的車是什么樣。
我們現(xiàn)在有非常好的定位技術(shù)，我們走到哪里，我們就可以定位到哪里。接下來我們有汽車電子標識，也就是說我人、車的身份均被識別了。如果我們把他們連起來會是一個什么狀態(tài)，這樣大量的信息可以刻畫什么?這是以前從來沒有的。
所以我們覺著這是一個很好的機遇，我們希望加快步伐去更好的做一個結(jié)合。有了一個這樣的前端不斷智能化，AI化的產(chǎn)生，那么我們目標是什么?能給我們帶來什么?我覺著更多的是一個精準化的應(yīng)用。
以前我們更多的是要做推演，做預(yù)測，但現(xiàn)在我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)來了，我們可以把前端描繪的更精準，把路網(wǎng)的狀態(tài)描繪的更加精準?？梢宰屛覀冊諑肪W(wǎng)層面上由上而下，由區(qū)域到點上，這樣的思路可以去執(zhí)行了。
交通感知向精準認知邁進
首先說說前端的事，也就是我們采集的事。十年前我們講采集，五年前我們講感知，現(xiàn)在我們講認知。我們有了視頻，有了雷達，有了位置信息，有了車輛信息，人的信息，我真的是精準去刻畫，可以刻畫到車動態(tài)的一個狀態(tài)。
在中心我們借用互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，我們可以把路網(wǎng)整個規(guī)律的特征描繪的非常精準了。我們以前做的是靜態(tài)的事情，交通運行是動態(tài)的，原來的交通信號方案是靜態(tài)的。他們之間的擬合度到底有多高，這也是我們信號一直做的不靈活，特別不智能的矛盾，癥結(jié)所在。我們做了一個綠波，一個方案，提升15%~20%，特別好。但是我們發(fā)現(xiàn)，過了一個星期后，方案就不適應(yīng)了。當我們發(fā)現(xiàn)這個路堵的時候，我們就不從這路口走了。這也是動態(tài)變化的特性。
我們早晚高峰擁堵的時候，是一個快速匯聚的趨勢。但我們更關(guān)注，4：30-5：30開始堵，真正堵的時間有多長，這個動態(tài)特性有沒有刻畫出來?？坍嫵鰜?，接下來的緩堵措施，除了從路網(wǎng)層面外，還有一些交通消散的措施。
有了這些數(shù)據(jù)之后，發(fā)現(xiàn)前端的信號機有不適應(yīng)了，我們采集了很多數(shù)據(jù)，但是信號機只能用0，1這樣的數(shù)據(jù)。我們的信號機都是基于流量，占有率兩個二維指標的模型算法做出來。這樣我們就想重構(gòu)信號機的算法、邏輯。
到了中心系統(tǒng)，我們有更多的數(shù)據(jù)，無論是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)還是固定點數(shù)據(jù)，我的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)又重新變了。那我們的信號機算法和邏輯是不是又要變化了。
有了這么多的數(shù)據(jù)，我們原來的信號系統(tǒng)是安裝在一臺服務(wù)器上，兩臺服務(wù)器上，我們在想現(xiàn)在的服務(wù)器能計算么?能承受嗎?我們想到大數(shù)據(jù)如何信號結(jié)合的問題。我們面臨的對象是城市交通運行的情況，路網(wǎng)狀態(tài)是高峰的時候很堵，過飽和的;平峰的時候還可以，平峰時候是非飽和的。我們在大學專業(yè)課里學的只是都是在平峰時候非飽和狀態(tài)下的處理，高峰時候過飽和狀態(tài)下還需要我們在實踐中摸索，課本里并沒有很好的指導。
信號控制向協(xié)同控制發(fā)展
在高峰過飽和和非高峰非飽和狀態(tài)下，有不同的控制策略，不同的控制邏輯和方法。在這樣的技術(shù)發(fā)展基礎(chǔ)上，我們提出了做“信號實時響應(yīng)控制”，因為我們有數(shù)據(jù)了，可以做數(shù)據(jù)驅(qū)動。
原來我們采集流量來預(yù)測下一階段可能排隊情況?，F(xiàn)在我們不需要這么做，因為視頻就相當于眼睛，我們能立刻看到排隊了。我們有了高德、百度的數(shù)據(jù)，知道哪個地方快堵了，歷史時間里哪個時段要堵了，哪就可以提前去處理，實時進行響應(yīng)了。
我不是做基礎(chǔ)理論研究的，不好說這個“實時”是屬于自適應(yīng)還是屬于感應(yīng)，但是我是做應(yīng)用的，要給交警一個實實在在的變化。我們希望路口在非飽和狀態(tài)下，車輛放沒了，燈應(yīng)該切換了。
中山大學余志老師講了一個信號評價的標準：如果控制最好的話，車沒了，綠燈結(jié)束，綠損最少。實際上我們追求的是老百姓的感受，經(jīng)常說信號配時不合理，是說這邊排隊呢，那邊已經(jīng)綠燈空放呢。
另外一個方面的需求，民警很苦。這都有個信號燈控制了，為什么還要在路上指揮呢。我有個愿景，我們的信號機要從民警從崗?fù)ど献呦聛?，減輕路面執(zhí)勤的壓力，這是智能化的體現(xiàn)。我們交警應(yīng)該在路邊更好的協(xié)調(diào)交通秩序。
舉幾個例子，單點的、協(xié)調(diào)的比較常規(guī)?，F(xiàn)在城市交通流出現(xiàn)主支分離狀況，非對稱情況嚴重，我們上了可變車道。但是，我們又發(fā)現(xiàn)可變車道五點變回來，六點變回去，這與老百姓的期望就不適應(yīng)了。不適應(yīng)在某一天走的時候，交通流不是這樣，直行不堵了，為什么可變車道不變回來呢。實際上，有了我們這樣的數(shù)據(jù)采集手段，有了可變車道的重構(gòu)，就可以變化了。
另外一個例子，建設(shè)有軌電車。我們嘗試用常規(guī)的交通信號技術(shù)理論去做控制，但是發(fā)現(xiàn)方法不行。我們把有軌電車的信號控制系統(tǒng)和道路交通信號控制系統(tǒng)控制中心打通了，前端打通了，我們就可以知道有軌電車什么時候來了，什么時候離開路口，應(yīng)該怎么控制了，實時動態(tài)控制。
我們做公交優(yōu)先，做了很多年，我們可以做到在路口，沒有公交專用道的公交信號優(yōu)先。因為公交車上安裝了RFID，我們就知道公交車是幾路車，在路口是直行還是左轉(zhuǎn)。如果我取得了公交車上終端的信息，就會知道在路口直行有幾輛公交車，左轉(zhuǎn)有幾輛。
再舉個例子，我們一直說車路協(xié)同，車聯(lián)網(wǎng)來了，但是技術(shù)條件不具備的話我們很難讓落地的。但是我們有了LTE，5G的前身，解決了通信的問題。車輛和信號機的實時通訊，這種通訊就是低延遲，高可靠，大量數(shù)據(jù)的通訊，可以落地了。
交通管控向信息服務(wù)拓展
講到這的時候，我們發(fā)現(xiàn)路口的信號機不是信號機了，他成了路口的智慧中心節(jié)點了，數(shù)據(jù)交換的中樞了。不是單純的信號機控制紅綠燈了，他從中心獲取數(shù)據(jù)分享給車輛了。我們還發(fā)現(xiàn)把管控中心信息推給汽車的時候，更是應(yīng)該交警做的事情了。我們很多廠家和老百姓說，為什么交通管理的信息不給我們開放呢，我們是不是可以將信號機里的信息，傳遞給車輛，傳遞給誘導屏，所以我們覺得是到了把管控數(shù)據(jù)和信息開放給老百姓的時代了。
我們一路綠波60公里每小時，要做到實時綠波，就應(yīng)該把我們建議的實時的綠波速度推到手機上，車載終端上，前面的這個誘導屏上。讓你知道這個速度是要變化的，這段40公里每小時，那段50公里每小時，信息的精準性。
這個是去年在物博會上聯(lián)合華為、中國移動和幾大汽車廠商真正能做到的在開放道路上，車路協(xié)同的驗證。
大數(shù)據(jù)讓交通運行控制變真切
數(shù)據(jù)太多了，信號系統(tǒng)玩不轉(zhuǎn)怎么辦?那信號系統(tǒng)也要革命了。
我們要把信號系統(tǒng)挪到大數(shù)據(jù)平臺上去了，挪到平臺上去了，我們就可以不談A廠家和B廠家的交互了，什么融合了，什么接口了。這就是我們這些年在思考和在推動做的事情?，F(xiàn)在技術(shù)條件成熟了，到了破局的時候了。