【沙龍】交通數(shù)據(jù)與交通大數(shù)據(jù)

無錫市交通警察支隊指揮中心主任 吳仁良 

其實從信息產(chǎn)業(yè)的手段來講，不管是傳統(tǒng)意義上的線圈也好，包括視頻、地磁、電子標識等也好，都是手段之一，從我接觸到的情況，已經(jīng)不像以前那么重視線圈，因為可替代的技術(shù)很多了。但其他不管是視頻、汽車電子標識等等，它們不是相互替代的，而是相互補充的，誰也替代不了誰。

比如說視頻，能檢測到的信息非常豐富，但有一個致命的缺陷，它受制于環(huán)境。像上午說的雷達，精度、使用范圍很廣，但是也有缺陷，車流很多的時候是很準確的，但是車流量很少的時候，要看是不是合理。汽車電子標識采集的數(shù)據(jù)也是非常精準的，但只是一個電子信息，如果汽車電子標識的信息不跟視頻結(jié)合起來，一輛車的畫像就不是全面的、不是精準的。它們之間是相互補充、相互結(jié)合的，這些手段結(jié)合在一起，結(jié)果會更加準確、更加精準，為我們的服務(wù)和管理提供更好的幫助。

而V2I技術(shù)本身是一個多技術(shù)融合的系統(tǒng)，并不是一個完全的采集技術(shù)，融合了多種手段到系統(tǒng)里面去。剛才在前面的分享中已經(jīng)說了，在無錫的車路協(xié)同系統(tǒng)中采集到的數(shù)據(jù)非常豐富。比如說急救車輛的避讓，首先需要對急救車身份進行鑒證，是不是急救車，有沒有在執(zhí)行急救任務(wù)。車輛是急救車，但如果是去加油、去維修，要不要給他優(yōu)先權(quán)呢？肯定不需要。那么，系統(tǒng)怎么知道它是在執(zhí)行緊急任務(wù)，還是出去加油、修車，從這個角度來講，單個感知肯定不是最全面的，要通過各個系統(tǒng)和手段融合以后最終為交通管理所用，而且用的時候能夠符合我們的預計和要求。我的理解是這樣的，謝謝！

上海智能交通有限公司軟件研發(fā)部總經(jīng)理 鄭綱 

我非常同意吳主任的觀點，為什么要互補？因為各種檢測技術(shù)有各自的獨特性，交通感知還是要按需求來的，不是說我要裝什么設(shè)備，而是說在這個環(huán)境中需要采集什么信息，在時間和空間上采用什么設(shè)備。剛才講到視頻和電子標識，多數(shù)情況下是兩個感知設(shè)備一起安裝同時工作，這就要研發(fā)一個算法把視頻識別的圖像數(shù)據(jù)和電子標識數(shù)據(jù)匹配起來，不是互相替代的問題，而是兩個之間又產(chǎn)生新的模型、算法和需求。包括V2X也是一樣的，車輛能夠提供感知的信息，反過來車輛也需要感知信息。像前面龍隊說的，有些路口并不需要很多感知的東西，滿足交通管理控制需求就可以了。這是我的想法，謝謝！

深圳市城市交通規(guī)劃設(shè)計研究中心總工 張新宇 

我認為這個話題是數(shù)據(jù)化的問題，是數(shù)據(jù)源的建設(shè)。對于交通系統(tǒng)來說，數(shù)據(jù)是最基礎(chǔ)的采集，在大的平臺來說應(yīng)該是IaaS。我非常贊同剛才前面專家說的觀點，我們做交通的控制、交通的管理最普適的思路是數(shù)據(jù)、處理模型（工具）、控制輸出三個階段，其中最核心的是，面向目標構(gòu)造的模型以達到我們的需求。

比如說行人過街，一種方式是裝一個行人過街按鈕，這是一種采集手段；一種方式是視頻、紅外、雷達等檢測路口等待的行人，這種應(yīng)用對于信息數(shù)據(jù)的精確度要求是極其高的。如果數(shù)據(jù)的缺失會導致服務(wù)的缺失，讓這種服務(wù)能力是不可行的。比如說在某個應(yīng)用上，用互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，這個數(shù)據(jù)原來有0.9%或者1%的缺失，影響是不大的。對于數(shù)據(jù)源來說，我們也達成了一個一致的意見和思路，就是各有各的特性，有它的應(yīng)用特點和數(shù)據(jù)特點。這種數(shù)據(jù)特征就體現(xiàn)了多元的數(shù)據(jù)采集，它的存在是有生命力的。

柳州市交通警察支隊接處警指揮大隊副大隊長 龍海勇 

剛才鐘教授說的很好，就像法拉利F1賽車，不同的車手開起來就不一樣，并不是車不一樣。這期間我個人也很有感受，最大的關(guān)系是用戶的需求。數(shù)據(jù)的模型不能是完全一樣的，用戶的需求和他想要的預期的預值比較關(guān)鍵。比如說你買一個地磁，就想拿到全息數(shù)據(jù)是不可能的，只能說怎么用這個數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換、調(diào)整，盡量把投入的性價比做到最高。所以有時候我經(jīng)常和相關(guān)企業(yè)聊的都是業(yè)務(wù)，因為所有的“大腦”、“小腦”都是為交通安全、交通效率服務(wù)，算法再高深也是企業(yè)的事，企業(yè)幫業(yè)主實現(xiàn)目標才是我需要的。這是交警和企業(yè)與科技融合的一個最根本的重點，這是我在基層最大的一個感受。

無錫市交通警察支隊指揮中心主任 吳仁良 

無錫沒有用DSRC，現(xiàn)在LTE-V2X主要是國內(nèi)公司主導，但在全球來講，無錫應(yīng)用進展最快。而且實現(xiàn)了很多功能，現(xiàn)在國外廠商都是看中國的進展情況，包括大眾、寶馬等車企都要加入這個團隊，因為無錫進展遠遠超出他們的預期。2018年4月份奧迪推出同步交通信號功能時，汽車界非常轟動，但我們認為不過如此而已，我們的功能遠比他更多，而且實用性更強。

重慶攸亮科技有限公司總經(jīng)理 戴高 

現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)通常是來自于百度、高德和滴滴的，這三種數(shù)據(jù)我們都有接口，也對數(shù)據(jù)進行非商業(yè)目的的分析?？傮w來說數(shù)據(jù)都是滯后的，包括流向也是滯后的。經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)特征歸納之后，就會發(fā)現(xiàn)在某一個時期可能有一個狀態(tài)順序，我們來做判斷和協(xié)調(diào)?；蛘咴谀承┞房谟幸粋€流向出現(xiàn)了排隊，也可以根據(jù)以前的數(shù)據(jù)來判斷是左轉(zhuǎn)還是右轉(zhuǎn)車道在排隊。

根據(jù)大量樣本的長時間的可信度比較高的調(diào)整，也許還可以，但我也不好準確的判斷。因為所有的歸納能不能推出一個事實，我覺得不一定，但也不煩嘗試一下。我們采取的方法是，在可以接受的方向調(diào)整，比如說綠燈本來基礎(chǔ)是30秒，變成35秒，它大概率是對的，反方向還可以協(xié)調(diào)。可以反復加速使用數(shù)據(jù)，一個星期做一次優(yōu)化，這是目前比較少的，所以要比較慎重。謝謝！

柳州市交通警察支隊接處警指揮大隊副大隊長 龍海勇 

我和滴滴、高德都接觸了，互聯(lián)網(wǎng)公司給的數(shù)據(jù)說句心里話不是叫云數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是按照模型加工后的，而我們想要的是源數(shù)據(jù)，才能進行更多的分析?；ヂ?lián)網(wǎng)不一定懂業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)應(yīng)用模型，我也不能把交通研判模型放到互聯(lián)網(wǎng)公司去，這是一個矛盾。

在現(xiàn)有的情況下，比如說柳州與互聯(lián)網(wǎng)公司握手，能夠快速實現(xiàn)粗放型的信號優(yōu)化控制。數(shù)據(jù)的多樣性，做法可能會完全不一樣，數(shù)據(jù)越多做得更好。我把數(shù)據(jù)分為幾個層次，一是公安交警自有的數(shù)據(jù)，二是部委辦局相關(guān)部門的數(shù)據(jù)，三是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，要買，可能要去協(xié)調(diào)，四是不得已而為之建設(shè)前端設(shè)備才能獲取到的數(shù)據(jù)，那是最貴的，一二三四從易到難。實在不行我們才會建前端感知層采集數(shù)據(jù)，所有的數(shù)據(jù)都是為了一個目標服務(wù)的，我們會選投入最少、質(zhì)量最好、最穩(wěn)定的數(shù)據(jù)來用。選擇什么，或者怎么來做，只能退而求其次了。

深圳市城市交通規(guī)劃設(shè)計研究中心總工 張新宇 

拋磚引玉，今天好幾位嘉賓都講到信號控制，包括龍隊也講了，上午也有教授講了信號控制。每次論壇信號都是主要話題，但是信號控制經(jīng)過這么多年發(fā)展，這幾年隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，又激起新的浪花。我本人也做信號控制工作，我有一個想法，也是我這兩年在探索的一些方向?；ヂ?lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)各自有各自的特性，我們想了解數(shù)據(jù)，特性是什么，包括內(nèi)容、精度、作用率，我們想描述得很清晰，這是一個本質(zhì)的東西。

第二，我們想知道這些數(shù)據(jù)能夠表征交通的什么，這個很重要。從普適性的角度來講，交通有三性：交通的規(guī)律性、隨時性、偶發(fā)性。規(guī)律性指的是周一到周五工作日發(fā)生什么變化，節(jié)假日有什么變化。隨時性是上周一和這周一是不一樣的。偶發(fā)性包括交通事件產(chǎn)生的對交通管控產(chǎn)生的影響。自己生產(chǎn)采集數(shù)據(jù)也好、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)也好，我們最想知道的是數(shù)據(jù)能描述交通的哪個特征，知道這些特征以后，再來提供什么服務(wù)。生產(chǎn)的數(shù)據(jù)可以很明確，比如說事件檢測器，感知了一個偶發(fā)事件，我們可以采集出針對偶發(fā)性的數(shù)據(jù)，結(jié)合交通管控預案，代表不同的交通應(yīng)用層次。

第三，剛才龍隊講到互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的應(yīng)用有面和點的管控，我最近也在探索這方面的問題?；ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)能不能用于面的管控，我們也在做戰(zhàn)略布局和戰(zhàn)術(shù)布局，海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和結(jié)合交警采集數(shù)據(jù)，能不能樹立一個體系，在戰(zhàn)略層次上把管控策略提升一個高度，結(jié)成一張網(wǎng)，再一層一層的剝離，剝離到實戰(zhàn)的層面，從而激活整個數(shù)據(jù)的作用。

重慶攸亮科技有限公司總經(jīng)理 戴高 

這個問題是最難的，大數(shù)據(jù)到大腦到能做什么，我想有兩個方面。一，基于需求驅(qū)動，交管部門需要什么，我們來完成。二是基于一些事故或者事件驅(qū)動的，人工智能對大數(shù)據(jù)的分析，最終是根據(jù)它的特性提出一些價值目標函數(shù)，再反向回去匹配，在事故之前或者檢測出來后， 對需要的結(jié)果的反向解說過程。它有兩個來源，不只是我們說的幾個用處，用處很多。所以說，基于需求驅(qū)動，交管部門有一些管理上的問題。還一個是事故預防，在偶發(fā)之前有沒有一些共性的特征需要去預防和處理。

上海智能交通有限公司軟件研發(fā)部總經(jīng)理 鄭綱 

實際上我是一個IT直男，對這個觀點我比較直。交通大腦也好、大數(shù)據(jù)也好、人工智能也好，從本質(zhì)上來看，它就是一個技術(shù)，而且是一個IT技術(shù)。這個IT技術(shù)要應(yīng)用到交通，應(yīng)該要有一個術(shù)業(yè)有專攻的分工團隊來做。從大數(shù)據(jù)開始推，前面幾年我們也在迷茫，大數(shù)據(jù)到底是干嘛的，怎么用到交通上？當時智能視頻技術(shù)還沒有這么發(fā)達，哪來這么多數(shù)據(jù)應(yīng)用這么先進的技術(shù)。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)到現(xiàn)在為止，仍然是誰擁有數(shù)據(jù)資源，誰就有最大的話語權(quán)，擁有資源的人并不一定具備行業(yè)應(yīng)用的太深入知識。在這一點上，我和互聯(lián)網(wǎng)公司也有溝通，我也理解，為什么？因為現(xiàn)在數(shù)字產(chǎn)業(yè)沒有一個很好的資質(zhì)，不知道應(yīng)該占多少比例。我個人認為，大數(shù)據(jù)在某些場景下是可以用的，但問題是怎么聯(lián)動起來。以前一直說政府數(shù)據(jù)是孤島，我覺得互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)也一樣，最后也會變成孤島的形式。不管怎么樣，把數(shù)據(jù)應(yīng)用到合適的領(lǐng)域，有數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)IT的團隊，有做交通模型的團隊，也有做應(yīng)用平臺的團隊，也有業(yè)主團隊，團隊組合起來才能更好的把交通應(yīng)用和交通大數(shù)據(jù)結(jié)合起來。

無錫市交通警察支隊指揮中心主任 吳仁良 

我接著鄭總的話繼續(xù)拋磚引玉，我的理解，不管是大數(shù)據(jù)也好、大腦也好，或者交警掌握的精準數(shù)據(jù)也好，“不管是白貓還是黑貓，抓住老鼠就是好貓”，這句話放到智能交通領(lǐng)域來講，一樣合適，能解決問題就好。我非常同意鄭總的說法，大數(shù)據(jù)和交通大腦都是一個手段，而且是手段之一，不是唯一的手段。只要能解決問題，這個手段就是好的，不管你是用大數(shù)據(jù)解決的，還是用精準數(shù)據(jù)解決的。哪怕你到路口人工計數(shù)也沒問題，只要能把問題解決掉，而且確實有效果，這就是好的。

從我們的交通管理來講，面臨各種各樣的問題，有些問題需要精準數(shù)據(jù)。涉及到交通信號控制，從策略上來講信號控制需要大數(shù)據(jù)，從管控的有效性和實時性來講，就需要大數(shù)據(jù)和精準數(shù)據(jù)結(jié)合起來。比如說匝道設(shè)計就只能用精準數(shù)據(jù)，用歷史數(shù)據(jù)是不行的。我們可以通過數(shù)據(jù)看出路網(wǎng)哪里存在缺陷，哪些地方需要加強，哪個地方的斷頭需要打通，這種工作以前可能需要規(guī)劃的專家對業(yè)務(wù)相當精通、對城市的運營有非常詳細的了解，現(xiàn)在不需要，現(xiàn)在可以通過積累的大數(shù)據(jù)解決問題。

比如說通過對車速的刻畫。正常情況下道路或整個路網(wǎng)的車速的隨機性比較大，但隨機性的分布應(yīng)該也是有規(guī)律的。如果某條路上或者某個點測速是突變的，那肯定是哪個地方有問題。這個問題通過普通的情況可能還看不出來，比如說突然從哪個地方就拐彎了，肯定就有問題了。類似的應(yīng)用很多，不存在哪種技術(shù)最好，我認為這種事情沒必要刻意的去評判誰更好，關(guān)鍵是，誰能解決我們關(guān)注的問題，關(guān)心的問題，能解決就是好的。謝謝！

上海智能交通有限公司軟件研發(fā)部總經(jīng)理 鄭綱

前段時間有一個說法，道路交通不管是路也好、車也好，最終滿足的是人的出行，安全和效率。我的感覺是，今后在智能網(wǎng)聯(lián)的情況下，怎么滿足人的目的，可能也會有一個變化，對人的出行方式也會帶來影響。但可能比較遠，當智能網(wǎng)聯(lián)已經(jīng)到達一定程度以后，才會帶來一個變化。

無錫市交通警察支隊指揮中心主任 吳仁良

我非常贊同剛才這位先生提的問題，我們今天討論的大部分主題和內(nèi)容更多是側(cè)重于機動化交通。從整個交通來講，構(gòu)成肯定不僅僅是機動化交通，還有非機動化交通和行人交通，慢行系統(tǒng)。為什么現(xiàn)在更多的側(cè)重于機動化交通，因為問題比較大，不把這個問題解決好會出很大的問題。同樣是事故，機動化交通的事故后果嚴重性肯定會大于慢行系統(tǒng)，兩個行人撞一下，死傷的機會不大。輕重緩急，重要的問題先解決?，F(xiàn)在無錫已經(jīng)意識到問題，慢行系統(tǒng)也已經(jīng)提上了議事日程。

今天的分享已經(jīng)說得很清楚，為什么現(xiàn)在公交車的吸引力不高。無錫機動化出行比例居然達到25%左右，為什么？哪怕是早高峰，公交或者地鐵都有座位，為什么？因為公交的吸引力并不是很強，或者私家車的出行便捷性還是很高。由于這個原因，公交出行的吸引力還不像東京、香港等其他一些大的城市，公交車可以比私家車更快，在這種情況下肯定會舍棄私家車的出行乘坐公交車。

還有慢行交通，比如說自行車出行，出行距離是有限的。也受天氣影響，在北京騎自行車，冬天騎半個小時是不可想象的事情。慢行系統(tǒng)從前幾年開始，今后肯定會慢慢提高重視程度。但也有一個過程，不可能說一下子把所有的問題都解決掉，問題要一個一個解決。

深圳市城市交通規(guī)劃設(shè)計研究中心總工 張新宇 

我對這個話題特別感興趣，為什么感興趣呢？因為我們一談到這個話題，自然而然的就談到了末端管控，是科技的力量使交通管理往前走了一大步。誠然這是近幾年來一個很突出的成果。但這位先生也講了，我們交通的最終目的是要使人的出行更加美好，從什么時候開始出行，選擇什么樣的方式，對于交通參與者來說，一定是趨利的，這個“利”是指出行的舒適性、時間經(jīng)濟性和成本的經(jīng)濟性，有一個平衡。對于解決這些問題，從兩方面來講這個事，一個是服務(wù)的提供者政府，無論是智能交通也好、還是智慧交通也好，應(yīng)該把交通的范圍擴展，擴展到交通項目的全生命周期，擴展到政府提供服務(wù)和出行參與者在享受服務(wù)的全鏈條，這才是智能交通的真正含義，才是完整的。

舉個例子，從湖南過來坐高鐵，到達深圳福田站，在市中心，這在國內(nèi)是很少見的。這是數(shù)據(jù)在規(guī)劃交通項目建設(shè)前期起了一個很重要的關(guān)鍵作用。我們規(guī)劃福田高鐵站選址的時候，和鐵總發(fā)生較大意見分歧。鐵總有兩個相當充分的理由，一是在建成區(qū)的成本太高，比如說拆遷等成本太高，二是希望帶動城外的經(jīng)濟發(fā)展。但我們發(fā)現(xiàn)來深大量客流是集聚到深圳的福田、羅湖、南山，用數(shù)據(jù)來支撐決策。這個難道不是智能交通嗎？我覺得這也是智能交通，用了數(shù)據(jù)來支撐原來的經(jīng)驗主導到數(shù)據(jù)驅(qū)動主導，這是一種理念的變化。

其實智能化、智慧化是用一些數(shù)據(jù)，技術(shù)，來解決交通和出行問題，不僅僅是面向管控一個方面，而是多維度的問題。包括停車政策和限牌政策，廣州深圳有限牌政策，還有路邊停車政策、預約停車政策等。比方采用多乘員車道來緩解某一條道路的車流量過大問題，解決潮汐車道和可變車道來解決潮汐不均衡的問題等，都是通過數(shù)據(jù)的驅(qū)動，現(xiàn)在大家都在用，各個級別面向不同業(yè)務(wù)的政府部門都在用數(shù)據(jù)進行驅(qū)動它，享受智能和數(shù)據(jù)帶來的精準化服務(wù)。