玛莎拉蒂|佳都科技副总裁林超:认知导向的交通管理革命


8月20日 , 由艾媒咨询主办的“2020全球未来科技大会”夏季线上峰会正式举办 。 本次大会以“科技当夏·消费焕新”为主题 , 聚焦A.I.应用、智慧交通、智慧城市、在线教育、在线办公、在线娱乐等前沿话题 , 汇聚各行业精英领袖、专家学者共同畅谈前瞻观点 , 探寻新经济行业新的增长动能和发展路径 。
佳都科技受邀参加大会 , 在“新科技·新基建”专场上 , 佳都科技副总裁、控股子公司方纬科技董事长林超围绕“智慧交通” , 发表了《认知导向的交通管理革命》主题演讲 。
林超认为 , 交通系统的本质的复杂性是由于交通系统不可解的三大原因造成的:一是出行路径的不可控 , 二是出行个体的不掌握 , 第三是系统描述的不封闭 。
林超表示 , 随着即时通讯 , 物联网感知技术的大量应用以及大数据、云计算的应用 , 交通系统开始变得部分可测、可分解 。 此外 , 加上跟车路协同的研究和自动驾驶技术的成熟落地 , 未来交通系统也可以变成像电信系统一样 , 是个可测的、可控的系统 。

玛莎拉蒂|佳都科技副总裁林超:认知导向的交通管理革命
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“以下为佳都科技副总裁、控股子公司方纬科技董事长林超的主题演讲(有删减)”:
未来科技大会的各位朋友大家好 , 我是佳都科技的林超 , 我今天分享的主题是《认知导向的交通管理革命》 。 在分享今天的汇报之前 , 我想谈一下在智能交通的两个感受:
第一个感受 , 我们经常谈到智慧交通 , 但是到底什么是智慧 , 它的内涵是什么?相信大家从各位的汇报和解决方案里面都能看到数字化、智能化、网络化 , 还有物联网、大数据、云计算、A.I.各种各样的概念和技术 。 但技术是不是由这些技术的简单组合就能产生呢?我们的体会是缺乏理论技术 , 无论技术如何组合 , 都无法产生我们想要的智慧 , 以及智慧的管理 。
第二个感受 , 智慧交通如果没有认知就不能产生所谓的智慧 。 电信系统和交通系统的系统组成是很相似的 , 光纤就相当于交通系统的道路 , 交换机就相当于交通系统的交叉口 , 打电话就像交通管理里面的车辆出行 。 为什么两个系统这么相似的组成 , 但是它们的运行效果却大相径庭呢?电信系统即便是数亿乃至几十亿人口 , 它的系统管理也是井井有条 , 在交通系统我们一个城市路网上有几十辆车就已经造成了拥堵不堪 。
带着这个问题我们探究了电信系统和交通系统的差别 , 电信系统可以这样说 , 谁打给谁系统是知道的 , 信号的传输路径也是可控的 , 线路的带宽系统也是已知的 , 它是一个可解的系统 。 我们再来看一下交通系统 , 交通系统里面车辆的出行起点和终点是不可知的 , 车辆行驶的路径它的行为也是不可控的 , 道路的容量动态变化系统或者是管理者也是不可知的 , 它是一个不可解的系统 。 所以造成交通系统不可解有三大原因:一是出行路径的不可控 , 二是出行个体的不掌握 , 三是系统描述的不封闭 。
研究完了过去的交通系统 , 我们也欣喜地看到随着即时通讯 , 物联网感知技术的大量应用 , 还有大数据云计算的应用 , 我们可以看到交通系统开始变得部分可测、可分解 。 再加上我们跟车路协同的研究 , 还有自动驾驶技术的成熟落地 , 我们相信未来交通系统也可以变成像电信系统一样 , 是个可测的、可控的系统 。 基于以上感受和认知 , 交通认知应该分成三个方面 。
交通认知分为三个方面
一是对路网系统的认知 。 路网系统除了大家平时都能感受到的比如导航用的地图 , 除了车道地图以外 , 其实它还应该包含路网整个的结构、管理的设备设施、停车场、交通其他的资源 , 这些全量的交通要素如果都能被感知、可被计算 , 我们就可以为复杂的交通环境以及出行行为的描述提供一个系统的基础 。分页标题
二是个体出行的全面认知 。 我们利用全量的出行个体身份的检测 , 可以求解每一辆车的出行路径 , 每一辆车任意时刻的位置 , 这就为我们精准去掌握系统的出行需求以及交通运行的态势提供了一些分析的基础 。
三是交通运行规则的感知 。 其实这个简单来说就应该把交通系统要全体对象都实现数字化、实体化、数字实体化 , 根据个体行为的模型与交通系统逻辑的规则 , 我们就可以像交警一样 , 来分析研判出行的个体和交通要素之间相互影响的管理 , 来实现整个交通运行管理的态势的推演 。
有了以上对交通系统的全量认知 , 佳都科技目前也跟中山大学在一起致力于打造新一代的交通系统的理论 , 那就是城市交通信息物理系统 。 简单来说 , 其实我们要实现的就是物理空间里面的交通运行的场景 , 把它在数字空间实现数字孪生 , 我们要打造的交通管理系统是能够实现自主学习和进化的系统 。
以上的研究通过我们IDPS的理论来体系化 , 整个理论应该包含设施的建设、数据的采集、平台的建设以及个性化的服务管理 。 在基础设施建设这一层 , 强调两种的感知能力:一是可计算的车道及精细化的路网;二是对身份车辆检测的设备建设 。 按照交通管理的业务逻辑产生的数据 , 它就可以支撑我们去打造面向交通对象的三大计算平台 , 全要素地精准认知个体对象的管控策略 , 以此再来支撑交网业务各个方面的智慧化的业务需求 。
有别于传统的智能交通理论体系 , 我们要构建的是路网可计算、人车可测量的精细化的社会交通的管理新模式 。 在传统的交通建设里 , 业务导向型的 , 它只服务于特定的业务 。 此外 , 其采集的数据也是局部的 , 业务系统相对来说是孤立的 。 我们现在的逻辑系统是一个以认知为导向的业务系统 , 先认知、后业务 , 通过建设完善的基础设施来采集完备的交通管理数据 , 然后通过建设基础的计算平台来支撑各个智慧化的交管业务 。 总的来说 , 我们的交通指挥任务 , 正在由原来的集成指挥到一体化指挥、业务导向到认知导向在发展 。
依托于IDPS理论 , 打造城市交通大脑
依托于IDPS理论 , 佳都科技推出了智慧化的计算平台——交通大脑 。 我们的交通大脑由三大智能计算平台组成 , 即路网平台、认知分析平台和仿真决策平台 。
路网平台 , 即通过路网数字化来计算路网单元的通行能力(包括路段的承载力)清晰的告诉交通的管理者 , 整个城市的路网能承载多少辆车、每一个路段能承载多少辆车 , 以此来提前知晓道路拥堵的节点 。
认知分析平台 , 通过对每一辆车出行轨迹、出行规律的计算 , 全量、全域、全时的摸清交通出行的底数 , 包括每一个区域、每一个路段在网车辆数的变化规律 , 以此来提升交通管理的效率 。
仿真决策平台 , 它是交通的场景全数字孪生 , 可以全时空、全地域来精准复刻交通的运行状态 。 比如早晚高峰每一条路甚至是每一个车道、每一个路口车辆的行驶状态 , 通过这样的复刻就可以去调整管理和交通疏导的策略 。
赋能信号优化、安全管理、执法效率、交通资产
有了以上我们交通大脑全量全要素的精准认知以后 , 我们到底能做哪些事呢?这主要从四个赋能方面进行解读:
一是信号优化赋能方面 。 有了交通大脑全量数据的支撑 , 我们可以实时地对交通管理和交通路口的信控方案做实时的评价;在组织优化上 , 我们可以对通过对车辆出行OD的分析、对路口路段主要车流与通行能力的分析 , 这样就可以去做冲突点的分析 , 然后对车道功能的诊断以及潮汐车道的分析;在信控创新应用这一块 , 我们针对不同的场景与其他业务系统联动可以提供专项的信号优化、优先的服务 , 对特行车辆 , 例如对120、110一路绿灯和对特定公交车给予优先行驶的保障 。
二是安全管理赋能方面 。 我们的安全管理更侧重于数联管理 , 我们通过对人车路企的全量数据的掌握去分析人的驾驶习惯和常发的违法车辆 , 这样就可以对路段事故、热点分布进行一些分析 , 也可以对运输企业进行安全的评价 。 对于在叠加时空维度这种动态的行驶情况 , 我们可以加强对违法车辆在高发行驶的情况进行一些隐患的排查、优化设备设施和降低交通事故违法的发生率 。分页标题
三是执法效率提升赋能方面 。 有了交通大脑全量全要素的精准认知以后 , 我们就可以改变传统在路面拦截的方式 , 即我们可以精准知道每一辆的行驶状态、行驶方向和驻停点 , 由此 , 我们就能实施精准的布控和联动指挥 。
四是交通资产管理赋能方面 。 我们可以把交通资产要素(包括资产的细化)在信息化上全面的呈现 , 也可以通过全周期、全轴命周期来管理这些交通资产 。 当然 , 还可以通过我们的信息化系统来自动排查交通设施的合理性 , 比如它是否缺失、是否有冲突以及是否符合国标规范 。 此外 , 我们也可以对红绿灯这样的交通设备进行视频分析 , 比如红、绿灯亮度够不够 , 以此来提升我们交通管理的水平 。
落地宣城 , 实现四大智能突破
以上就是我们主要产品和技术的介绍 。 当然我们的产品和技术已经在全国几个城市落地了 , 其中我们的样板城市是在安徽的宣城 。 宣城常住人口有两百多万 , 机动车保有量为57.8万辆 , 驾驶人有将近80万人 。 2017年11月 , 交通大脑在宣城上线 , 目前我们已经管控了整个城区(包括路口、路段) , 当月出行的车数量有60多万辆 , 这些数据都展现了我们交通大脑在交通全要素的精准管理上发挥的重要作用 。
目前 , 宣城也成为了全球第一座可以精准掌握每一辆车、每一个路口甚至是每一个车道的智慧交通样板城市 。 在宣城 , 我们实现四个方面的智能突破:
第一个 , 就是数字化的精准设施设备的管理 , 即我们通过系统自动排查发现了宣城有700多处的标志标线其实是有错误或者有冲突的 , 当然我们对宣城交通管理的设备也进行自动报警管理 。
第二个方面是在个性化出行诱控服务 , 依托于我们交通大脑提供的出行提醒功能 , 如果宣城有道路施工或者是有拥堵的情况 , 我们会发出出行提醒 。 其中 , 60%的车辆接触到提醒后会选择绕行 , 有30%的车辆在上下班的高峰期会选择错峰出行 。 得益于交通大脑 , 宣城平均车辆的出行时间降低了10% , 平均出行量提升了19% , 中心城区的车辆速度提升了约5.5% 。 此外 , 我们在宣城还为特种车辆定制了个性化的绿路移动APP , 例如120、110以及救火车都可以优先通行 , 一路绿灯 。
第三个方面是在抓重点对象安全管理上 , 我们在宣城对车辆违法的抓捕已经实现了定点打击 , 目前已经有违法成果超过三千辆 。
最后一个方面是 , 我们对道路的安全作了一些评价、对运输企业做了风险的评估 , 还为整个宣城的勤务管理提供了支撑 。 我们在宣城也对货车和一些危化品车辆的通行做一些审批的管理 , 保障了整个宣城对危化品车辆的有序管理 。
【玛莎拉蒂|佳都科技副总裁林超:认知导向的交通管理革命】除了宣城 , 我们在济宁、宿迁、淮南、诸城还有包括广州的南沙、广东的潮州等地也都落地了智能交通的解决方案 。 我们相信 , 随着智能交通技术的发展 , 新一代的智能交通产品会应用得越来越好 。