城市擁堵治理中的廣義交通控制
隨著我國(guó)城市化進(jìn)程和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，城市交通擁堵問題被廣泛關(guān)注。以物聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)的云腦平臺(tái)建設(shè)正在我國(guó)各大城市興起，數(shù)智交通概念被提出。和“增量治理”的思路不同，主動(dòng)交通管控以“結(jié)構(gòu)治理”為主，不需要大規(guī)?；A(chǔ)建設(shè)，較為經(jīng)濟(jì)，可以輔助交通巨系統(tǒng)中的策略和決策優(yōu)化、制訂與實(shí)施。近年來我國(guó)在交通大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)方面進(jìn)展迅速，但是還需要在數(shù)據(jù)的覆蓋、數(shù)據(jù)的種類和數(shù)據(jù)的管理等方方面面加強(qiáng)建設(shè)和完善。目前靠計(jì)算機(jī)（云腦平臺(tái)）或AI自動(dòng)實(shí)現(xiàn)分析和決策不具現(xiàn)實(shí)性，但要輔助人類分析和決策確有可能，關(guān)鍵是如何對(duì)云腦進(jìn)行賦能和人機(jī)互動(dòng)。
01、數(shù)之智：以數(shù)字化為基礎(chǔ)的智能化
近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，城市交通領(lǐng)域以物聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)的云腦平臺(tái)建設(shè)正在我國(guó)各大城市興起，同時(shí)，以此平臺(tái)為基礎(chǔ)的數(shù)智交通概念被提了出來。
就城市交通管控來講，數(shù)智交通可以分兩個(gè)層次來理解，一是“數(shù)”，即交通管控的電子化、數(shù)字化，如交通基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化管理、交通狀態(tài)直觀捕捉、交通事件快速發(fā)現(xiàn)、重點(diǎn)車輛駕駛員行為監(jiān)視、交通執(zhí)法取證、信號(hào)配時(shí)數(shù)據(jù)支持等等。這些功能的開發(fā)獲得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，其應(yīng)用明顯改善了交通管控手段并提高了管控效果，推進(jìn)了我國(guó)城市交通管控的技術(shù)進(jìn)步；二是“智”，即以數(shù)字化為基礎(chǔ)的交通管控智能化，如交通結(jié)構(gòu)精準(zhǔn)分析、網(wǎng)絡(luò)交通狀態(tài)實(shí)時(shí)判別、交通擁堵成因分析、交通本征實(shí)時(shí)獲取、交通策略實(shí)施效果評(píng)價(jià)、輔助交通決策等等。
未來，我國(guó)大中城市交通治理中，有兩類工作意義重大，一是交通結(jié)構(gòu)調(diào)整，主要解決供需結(jié)構(gòu)優(yōu)化匹配問題，通過交通方式優(yōu)化緩解交通擁堵，提高系統(tǒng)運(yùn)行效率；二是主動(dòng)交通管控，通過整體優(yōu)化交通管控方案來引導(dǎo)、調(diào)整出行者行為，使交通需求形成合理的時(shí)空分布，避免交通擁堵的發(fā)生。說該兩項(xiàng)工作意義重大是因?yàn)榇祟惞ぷ鳠o需大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資而又能帶來很好的交通治理效果，是城市建設(shè)進(jìn)入成熟期后交通治堵由“增量治理為主型”向“結(jié)構(gòu)治理為主型”轉(zhuǎn)變過程中最為必要也是最為經(jīng)濟(jì)的策略。
這兩項(xiàng)工作的核心是策略和決策優(yōu)化、制訂與實(shí)施，這對(duì)于城市交通這個(gè)所有人參與的巨復(fù)雜系統(tǒng)來說是一個(gè)非常困難的事情，主要是因?yàn)闆Q策者對(duì)系統(tǒng)的把握能力不足。數(shù)智交通之“智”就在于如何在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，提煉系統(tǒng)運(yùn)行本征，獲取系統(tǒng)演化規(guī)律，為上述工作展開提供可靠的支撐。
02、數(shù)之善：數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制約智能化
數(shù)智交通的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)。近年來我國(guó)在交通大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)方面進(jìn)展迅速，尤其是伴隨著交通云腦平臺(tái)的建設(shè)，數(shù)據(jù)的管理架構(gòu)基本形成，以視頻數(shù)據(jù)為主的大數(shù)據(jù)應(yīng)用也已初見成效。但就人們對(duì)交通管控的智能化期待來說，目前的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，還需要在數(shù)據(jù)的覆蓋、數(shù)據(jù)的種類和數(shù)據(jù)的管理等方方面面加強(qiáng)建設(shè)和完善。
1. 數(shù)據(jù)覆蓋不足影響數(shù)據(jù)應(yīng)用深度
首先，數(shù)據(jù)的覆蓋不足影響了數(shù)據(jù)應(yīng)用深度。以城市道路交叉口視頻數(shù)據(jù)為例，此類數(shù)據(jù)多以路段卡口數(shù)據(jù)和交叉口電警過車數(shù)據(jù)為主。目前幾乎所有的城市均布設(shè)了此類攝像頭，但由于投資的約束，各城市點(diǎn)位覆蓋程度差別很大，有的覆蓋了所有的信號(hào)控制交叉口和重要路段，有的則僅僅在少數(shù)主要交叉口和重要路段布設(shè)。數(shù)據(jù)覆蓋范圍越廣、點(diǎn)位密度越大，越有助于精準(zhǔn)的車輛軌跡跟蹤、可靠的網(wǎng)絡(luò)交通狀態(tài)判別分析、有效的交通管控方案形成。反之，當(dāng)覆蓋的范圍和點(diǎn)位密度小到一定程度后，這些功能就都難以實(shí)現(xiàn)。
有很多時(shí)候，人們希望信號(hào)交叉口之間形成聯(lián)動(dòng)控制，也即協(xié)調(diào)控制。實(shí)現(xiàn)這種控制方式的前提是精準(zhǔn)掌握上下游交叉口間的交通流變化規(guī)律，如車輛存量、速度等，但由于我國(guó)城市小區(qū)的形成特點(diǎn)，常常在兩個(gè)相鄰信號(hào)交叉口之間夾有多個(gè)小區(qū)進(jìn)出口或無信號(hào)交叉口，這些位置成為交通需求產(chǎn)生或吸引點(diǎn)，嚴(yán)重沖擊信號(hào)配時(shí)的交通流預(yù)測(cè)精度，使得協(xié)調(diào)控制效果大打折扣。為此，在那些小區(qū)進(jìn)出口和無信號(hào)交叉口布設(shè)視頻數(shù)據(jù)裝置十分必要。
2. 數(shù)據(jù)源不夠多元制約智能化程度
其次，數(shù)據(jù)源仍是制約智能化程度的主要因素。如，一個(gè)城市宏觀交通精準(zhǔn)分析是制定交通政策、管理策略的依據(jù)，這些分析可能會(huì)包括城市出行需求總量、交通方式結(jié)構(gòu)、各種方式需求時(shí)空演變規(guī)律等等。目前的視頻結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)只能提供過車數(shù)據(jù)，不能提供其他方式數(shù)據(jù)，難以成為可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。就目前交叉口視頻數(shù)據(jù)而言，也難以支撐精細(xì)化、智能化交通管控的需要。比如，當(dāng)前的交叉口信號(hào)配時(shí)方案都是以機(jī)動(dòng)車數(shù)據(jù)為依據(jù)形成的，幾乎沒有考慮行人和非機(jī)動(dòng)車的因素，因此還難以稱其為人本信號(hào)控制。之所以出現(xiàn)如此狀況，與缺乏行人和非機(jī)動(dòng)車檢測(cè)傳感器有直接關(guān)系，這就使得現(xiàn)有的信號(hào)配時(shí)方案有無行人都要給行人綠燈，不管白天還是深夜都按有行人需求進(jìn)行配時(shí)。從這個(gè)意義上說，交叉口增設(shè)行人和非機(jī)動(dòng)車檢測(cè)裝置意義重大。
實(shí)際上，交通各管理部門、公司一般都需要專門的數(shù)據(jù)源，有的已經(jīng)具備，有的還不具備，這些數(shù)據(jù)源通過機(jī)制協(xié)調(diào)能夠發(fā)揮更大作用。數(shù)據(jù)管理機(jī)制的建立和完善，是多源數(shù)據(jù)融合發(fā)揮合作效力的關(guān)鍵。這項(xiàng)工作比較復(fù)雜，涉及到數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)問題、所有權(quán)問題、收費(fèi)問題、數(shù)據(jù)安全問題和統(tǒng)一管理問題等等。不管有多難，這項(xiàng)工作都應(yīng)大力推進(jìn)。
工欲善其事，必先利其器。要發(fā)揮數(shù)智交通之智，就需先完善數(shù)據(jù)源建設(shè)、數(shù)據(jù)覆蓋、數(shù)據(jù)管理等工作。這不僅僅要解決技術(shù)上的問題，更要解決管理機(jī)制上的問題，任重而道遠(yuǎn)。
03、智之建：人機(jī)互動(dòng)的智能決策
1. 人機(jī)互動(dòng)——以主動(dòng)交通管控為例
如前所述，數(shù)智交通之“智”在于分析和決策。目前的人工智能（AI）距離真正的認(rèn)知智能還有很大的距離，要計(jì)算機(jī)（云腦平臺(tái)）或AI自動(dòng)實(shí)現(xiàn)分析和決策不具現(xiàn)實(shí)性，但要輔助人類分析和決策確有可能，關(guān)鍵是如何對(duì)云腦進(jìn)行賦能和人機(jī)互動(dòng)。下面就以主動(dòng)交通管控過程為例來進(jìn)行分析。
主動(dòng)交通管控過程可以通過下圖來理解：路網(wǎng)上的出行者（人、非機(jī)動(dòng)車、機(jī)動(dòng)車等）信息通過傳感器（如攝像頭）獲取，經(jīng)邊緣計(jì)算處理后傳給云腦平臺(tái)，云腦平臺(tái)生成兩類方案，一類是用于路網(wǎng)信號(hào)燈的交通流控制方案，另一類是用于指導(dǎo)和服務(wù)于出行者的出行服務(wù)方案。這兩類方案的生成過程是典型的人機(jī)合作過程，其分工應(yīng)該是：平臺(tái)應(yīng)用大數(shù)據(jù)按照管理者的目的抽象和描述交通需求演化規(guī)律，管理者根據(jù)發(fā)現(xiàn)的規(guī)律和管理理念提出管控策略和方案，平臺(tái)再對(duì)策略和方案進(jìn)行仿真和評(píng)價(jià)，最后形成決策。
如在信號(hào)控制系統(tǒng)中，管理者可以針對(duì)路網(wǎng)不同的交通需求狀態(tài)和管控策略設(shè)置各種控制策略（方案）的啟動(dòng)或終止閾值，平臺(tái)會(huì)根據(jù)大數(shù)據(jù)計(jì)算的結(jié)果決定何時(shí)何地啟動(dòng)何種方案。同樣道理，管理者可以根據(jù)交通需求的演化規(guī)律和管理理念，預(yù)設(shè)多種出行指導(dǎo)和服務(wù)方案（甚至可以針對(duì)每個(gè)出行者）和方案適用條件，平臺(tái)會(huì)依據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果選用服務(wù)方案。從過程上看，這是一個(gè)人機(jī)合作過程，但從結(jié)果上看也可以視為智能決策過程。
2. 智能決策的三大難題
這里，有三項(xiàng)研究工作比較艱巨。
一是規(guī)律獲取。不論是分析還是決策，掌握交通需求演化規(guī)律是前提。所謂的交通需求演化規(guī)律是指交通需求的總量、方式結(jié)構(gòu)的時(shí)空演化動(dòng)力學(xué)過程，其中的難點(diǎn)是規(guī)律形成和改變的影響因素量化分析，如車輛限購(gòu)政策、限行政策、地鐵建設(shè)施工、地鐵線路開通等相關(guān)政策和工程項(xiàng)目會(huì)對(duì)上述規(guī)律產(chǎn)生怎樣的影響，類似這樣的工作僅靠交通大數(shù)據(jù)和云腦算力無法完成。盡管規(guī)律是客觀的，但規(guī)律的獲取需要專業(yè)人員的定向研究和驗(yàn)證，有很多工作需要在云腦平臺(tái)之外完成，其結(jié)果可用于云腦平臺(tái)實(shí)現(xiàn)分析與決策。
二是評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)形成。交通管控策略或決策的目的是使交通狀態(tài)向好的方向發(fā)展，但何為好的方向呢？是車輛平均速度越高越好嗎？是出行可靠性越高越好嗎？是低碳出行比例越高越好嗎？還是追求綜合的人本交通理念？這些問題的答案不僅是建立評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)（指標(biāo)體系）的依據(jù)，也是探索規(guī)律的導(dǎo)向，取決于城市發(fā)展和管理理念。當(dāng)答案確定后，研發(fā)人員和管理者還要把理念轉(zhuǎn)換成可定量表達(dá)且可實(shí)施的評(píng)價(jià)指標(biāo)，用于預(yù)測(cè)和評(píng)價(jià)策略或決策效果。
三是決策機(jī)制建立。掌握了規(guī)律、確定了評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不等于就能做出決策。一般來講，決策是將要付諸實(shí)施的行動(dòng)。如果對(duì)行動(dòng)后果沒有預(yù)期和把握，決策的風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)加大。數(shù)智交通就是要借助大數(shù)據(jù)和云腦平臺(tái)來輔助決策，降低這一風(fēng)險(xiǎn)。目前看，解決這一問題的最好方案就是建立仿真系統(tǒng)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)、交通需求演化規(guī)律、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)來演示決策方案的實(shí)施效果，從而判斷和選擇最佳方案。
很顯然，智之建過程更是一個(gè)研究過程，隨著研究?jī)?nèi)容的不斷展開，研究成果的不斷形成和迭代，城市就會(huì)變得越來越聰明。
04、ET城市大腦——阿里云實(shí)踐
2016年，杭州市聯(lián)合阿里云發(fā)布了首個(gè)城市大腦。此后，城市大腦逐漸從交通領(lǐng)域擴(kuò)展到多個(gè)城市場(chǎng)景。2020年6月，城市大腦升級(jí)到3.0，強(qiáng)化了感知能力，可以通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)交通、醫(yī)療、應(yīng)急、民生養(yǎng)老、公共服務(wù)等全部城市場(chǎng)景的智能化決策。
目前，全球已有30多座城市引入了城市大腦包括杭州、北京、上海、鄭州、?？凇⒅袊?guó)澳門、馬來西亞吉隆坡等，完成向新一代數(shù)字孿生城市的轉(zhuǎn)型升級(jí)，各地交管部門因“數(shù)”制宜，在城市數(shù)據(jù)資源平臺(tái)上，與機(jī)器智能并肩作戰(zhàn)，日日夜夜運(yùn)營(yíng)著一張有溫度的城市交通協(xié)同網(wǎng)。
在城市大腦的背后，聚集著眾多全球頂級(jí)的阿里巴巴數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)。例如IEEE Fellow華先勝老師領(lǐng)導(dǎo)的視覺計(jì)算團(tuán)隊(duì)，獲得行人檢測(cè)、車輛檢測(cè)、行人再識(shí)別三項(xiàng)世界紀(jì)錄，研究論文累計(jì)十余次入選國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議ACM Multimedia和CVPR，包括交通實(shí)時(shí)狀態(tài)制定和預(yù)警算法、人工智能識(shí)別及信號(hào)控制系統(tǒng)、跨攝像頭搜索技術(shù)等等，奠定了阿里云ET城市大腦交通網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的基礎(chǔ)。
城市大腦是阿里巴巴集團(tuán)普惠科技群的 “制高點(diǎn)”，阿里云發(fā)布城市大腦3.0，在核心技術(shù)體系升級(jí)后，城市大腦能夠處理更加多樣的數(shù)據(jù)種類，通過仿真推演和城市數(shù)字基因能力，在數(shù)字世界中完成對(duì)城市規(guī)劃、運(yùn)營(yíng)、管理的探索分析，找到最優(yōu)方案，再在物理世界中實(shí)現(xiàn)，助推城市發(fā)展和運(yùn)營(yíng)管理的決策更科學(xué)、更高效。
