徐建閩教授：“交通+AI”未來(lái)會(huì)聚焦城市或城市群的交通態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)

現(xiàn)代城市的四個(gè)基本功能為生活、工作、休憩和交通，可見(jiàn)交通在城市中的重要地位。

近日，記者就“交通+AI”這一話題采訪了華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院教授、智能交通系統(tǒng)與物流技術(shù)研究所所長(zhǎng)徐建閩，他告訴記者，如今AI技術(shù)已應(yīng)用于交通目標(biāo)檢測(cè)、駕駛行為分析、交通流參數(shù)提取、出行規(guī)律挖掘、交通預(yù)測(cè)與管控、信號(hào)優(yōu)化控制等諸多方面；在他看來(lái)，“交通+AI”中，交通才是基礎(chǔ)，研究交通要從實(shí)際交通問(wèn)題出發(fā)，才能更好地為城市交通建設(shè)貢獻(xiàn)智慧與力量。

AI讓“車看燈”變“燈看車”

徐建閩介紹，現(xiàn)階段隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)、新基建等技術(shù)的成熟與發(fā)展，AI技術(shù)在交通規(guī)劃、設(shè)計(jì)、分析、管控、運(yùn)營(yíng)、評(píng)價(jià)以及政策制定等方面得以全方位應(yīng)用，為交通出行行為與規(guī)律研判、大范圍交通流預(yù)測(cè)分析、出行分配與導(dǎo)航誘導(dǎo)、區(qū)域交通信號(hào)優(yōu)化控制等領(lǐng)域研究提供了技術(shù)支撐。

記者了解到，華為早在2017年9月就啟動(dòng)了“深圳城市交通大腦項(xiàng)目”，深圳交警選擇了城市車輛密集度最高之一的華為坂田基地，在9個(gè)路口做了真實(shí)路況測(cè)試，結(jié)果顯示該區(qū)域平均車速提升了15%，城市公交系統(tǒng)延誤率降低了15.2%。而華為“AI交通燈”設(shè)置，也由過(guò)去的“車看燈”（讀秒數(shù)通行）改變?yōu)楝F(xiàn)在的“燈看車”(讀車數(shù)放行)。

AI讓“區(qū)域綠波”成為可能

徐建閩和團(tuán)隊(duì)的研究《基于子區(qū)動(dòng)態(tài)劃分與協(xié)調(diào)交互技術(shù)的交通信號(hào)控制系統(tǒng)》獲得了2013年度中國(guó)智能交通協(xié)會(huì)科學(xué)技術(shù)二等獎(jiǎng)，他介紹：“比如，上下班高峰期某個(gè)片區(qū)內(nèi)的車流量非常大，這時(shí)候如果不施加均衡管控，往往會(huì)加劇路口的擁堵，甚至引起整個(gè)區(qū)域的阻塞。對(duì)此，我們借助AI的全局優(yōu)化方法，考慮片區(qū)內(nèi)所有信號(hào)燈路口的承受能力，提出了一種外控內(nèi)疏的管控策略，讓區(qū)域內(nèi)的車輛盡可能地均分到各條路段，充分利用各路段的蓄流能力與通行能力，并使控制區(qū)域內(nèi)的車輛快速離開(kāi)擁堵區(qū)；同時(shí)對(duì)未進(jìn)入該區(qū)域的車輛采取適當(dāng)?shù)囊髋c控流策略，使其間歇性進(jìn)入擁堵區(qū)域，以達(dá)到‘慢進(jìn)、快出’的控制效果。”

此外，該研究成果可以讓非高峰期不同方向的車輛不停車或少停車地通過(guò)整條道路，也就是人們常說(shuō)的“一路綠波”。“在此基礎(chǔ)上，我們團(tuán)隊(duì)不斷創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)區(qū)域內(nèi)橫縱交錯(cuò)的多條道路同時(shí)綠波，我們稱之為‘區(qū)域綠波’?！蹦壳?，這些技術(shù)已陸續(xù)應(yīng)用到廣東、浙江、貴州等省份的2000余個(gè)信號(hào)燈路口、200多條道路，有效提升了路網(wǎng)整體服務(wù)水平。

“交通+AI”，交通是基礎(chǔ)

徐建閩認(rèn)為，在“交通+AI”的發(fā)展過(guò)程中，交通是基礎(chǔ)，若脫離了這個(gè)基礎(chǔ)，AI就無(wú)法發(fā)揮其在交通領(lǐng)域的作用?！皩?shí)際上AI技術(shù)是一個(gè)通用的技術(shù)體系，落腳到具體行業(yè)應(yīng)該結(jié)合其行業(yè)自身的基本問(wèn)題、基礎(chǔ)理論和技術(shù)框架，就交通而言，應(yīng)以交通領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)為前提，再交叉融合AI、現(xiàn)代通信、自動(dòng)控制等其他新技術(shù)?！?/p>

他認(rèn)為，在今后相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)期內(nèi)，“交通+AI”的主要研究方向會(huì)聚焦于城市或城市群的交通態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)、擁堵區(qū)交通信號(hào)優(yōu)化控制、新型混合交通流（網(wǎng)聯(lián)車/非網(wǎng)聯(lián)車，燃油車/新能源車）車路協(xié)同優(yōu)化、多模式交通出行規(guī)律挖掘與高品質(zhì)交通規(guī)劃、綠色低碳交通措施及管控、災(zāi)害作用下大范圍交通應(yīng)急管控與疏散等。

“研究交通要從實(shí)際出發(fā)”

據(jù)了解，徐建閩和團(tuán)隊(duì)此前研發(fā)的“廣州市智能交通系統(tǒng)應(yīng)用試點(diǎn)示范工程（廣州ITS共用信息平臺(tái)）”曾獲廣東省科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。他介紹，這是一個(gè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)匯聚平臺(tái)，集先進(jìn)的通信技術(shù)、信息處理和計(jì)算機(jī)技術(shù)于一體，主要實(shí)現(xiàn)了城市客流、車流和物流等跨部門(mén)數(shù)據(jù)的收集、處理和挖掘，為政府部門(mén)、企業(yè)和公眾提供全方位的交通信息服務(wù)?！拔覀儓F(tuán)隊(duì)也持續(xù)創(chuàng)新，在該平臺(tái)原有的基礎(chǔ)上又融合了交管部門(mén)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、通信運(yùn)營(yíng)商等跨部門(mén)的交通數(shù)據(jù)源，實(shí)現(xiàn)了多種交通出行方式的溯源和態(tài)勢(shì)研判，為節(jié)假日期間的出行規(guī)律分析提供了決策支撐?！?/p>

“交通是一個(gè)實(shí)踐性很強(qiáng)的學(xué)科，我們團(tuán)隊(duì)始終以解決實(shí)際交通問(wèn)題作為開(kāi)展研究工作的初衷，希望能為城市交通建設(shè)貢獻(xiàn)我們的智慧與力量?！毙旖ㄩ}說(shuō)。

來(lái)源：大洋網(wǎng)