吴超仲：中国式区域自适应控制方兴未艾

武汉交通基础情况

武汉是湖北的省会，也有一个别称叫“江城”。因为长江和汉水在这里交汇，把武汉分成了武昌、汉口、汉阳三个镇，现在已经有九条过江通道，过江通道连起来以后，武汉整个交通也形成了环形，现在已经发展到四环。武汉建设面积576平方公里，常住人口是800万，加上流动人口500，共有1300多万人口，道路总长是5704公里，机动车达到了250万，驾驶员达到了390万，而且每年基本以30%的速度增长。另外武汉有电动自行车有110万，现在的共享单车也接近100万，以及武汉因为有两江三镇，属于大发展时期，建设工地比较多，道路通达性不好，为交通组织和管理带来难度。

在这种背景下，我们加大了对智慧交通系统的建设。现在武汉市信号灯覆盖路口1628个，其中980个路口联网，视频监控达到6454处，90%都覆盖，交通诱导有268处，电子警察5453方向，还有2189个卡口。在这个基础上，武汉的交通大数据基本上已经形成，包括交通事件，道路流量，交通管制，道路交通的视频图像以及交通违法点等6类信息。

最近几年，我们也和高德、百度、滴滴等互联网公司合作，也获取了一些互联网数据。行业数据包括30万浮动车数据，200万物流车和长途客车；公众数据有3亿智能手机用户，每天有超过1亿公里日均覆盖里程，另外有400万个这个车载智能的设备；事件信息日均2万条，专业采集覆盖30个城市及全国高速。

n  武汉有186464条路段交通流数据；

n  武汉出租车1.8万辆，公交车7000多辆的实时GPS数据；

n  2000多个停车场的数据（停车场内实时的车辆数）；

n  重型货车有49190辆、4000多辆渣土车、混凝土车实时GPS数据；

n  共享汽车GOFUN在武汉4000多辆实时数据；

n  武汉30多个气象站，每个半小时更新一次的气象数据，以及19座桥上30多个结冰传感器数据；

n  武汉市大部分加油站卡口实时数据，包括进出车站的车辆数据以及每辆车的加油量；

n  滴滴所有代驾数据、网约车数据；

n  所有交警PDA（移动警务终端，含位置信息、执法信息等）实时数据；

所以武汉交通每天会收到海量数据，正是在大的数据基础上，武汉最近几年在智慧交通的建设方面应该取得了一定的成效。

武汉智慧交通应用成效

武汉交管局局长李顺年提出了五项智慧实现五项治理。具体来说就是：

n  用智慧政务，探索“治难”新路径；

n  用智慧出行，构建“治堵”新模式；

n  用智慧应急，建立“治乱”新机制；

n  用智慧监管，打造“治危”新体系；

n  用智慧警营，形成“治庸”新常态。

关于智慧政务，我们的理念是围绕“三办”，就是市民办，车驾办，交通相关业务要马上办，网上办，一次办。实现“三减”，减环节，减窗口，减警力。然后依托“三端”，手机端、PC端和自助终端，提高“三率”，上线率，线上率和满意率。我们跟腾讯共同打造了智慧服务平台，这个理念我们称“民有所想，云有所应”。也就是现在武汉所有车管业务90%以上的可以不用到车管所办理，直接在手机端和网上进行办理，另外专门开发了易行江城APP，可以信息查询、业务办理，包括违法处理、快赔、学习减分，驾照学习等都可以在手机端进行。还有警民互动的“随手拍”举报违法行为，以及一些事故的上报。

关于智慧出行，这也是大层面缓解城市交通拥堵首当其冲的一项任务。我们在智慧出行方面主要开展了这样一些功能：一是加强了行车诱导，我们利用视频热线来进行诱导，诱导到信息屏、网站，还有媒体实时直播的电视屏幕，以及把民众个人的手机屏幕来进行诱导，而且所有的数据都是打通使用的。我们做了一个测试，通过系统推出，随着民众的使用增加，数据准确率由原来的80%提升到95%，另外覆盖率也全面提高，由原来的2号线覆盖提升到全市3号线主干路全部的信息覆盖。更新的频率由原来的五分钟提升到两分钟，这样为缓解交通拥堵起到了促进作用。二是实时分析各个拥堵路段的情况，根据这些拥堵点，一方面要实行紧急调度，如果有事故的，实行快速事故处理，如果没有事故，那么有一些警力快速的支援进行疏解，这样可以保证快速通行。

关于智慧应急，宗旨是快速的响应一体化调度。

第一，看的见。首先能够在第一时间发现交通异常状况。

第二，调的动。在局里面建立了两级指挥中心，第一时间可以调动警力到现场进行处置，后面民警也可以通过手机实时了解责任路段的路段情况，及时发现拥堵原因。

第三，分析的准。我们后台还有决策分析系统，能够快速提出相应环节的方案。

最后，处置快。在基础上通过科学合理的方法来进行拥堵点的处置，同时对于有大面积的拥堵或者事故实行指挥调度的一键化。有专门的车载智能警务的平台，只要按一个键，所有的后台自动计算调度系统都会发出。武汉专门有一支应急保障的队伍“汉警快骑”，就是摩托车，因为他可以快速到现场。另外专门有应急救援车辆和警保联动的车，我们尝试的是警保联动的可以快速处理这样一些事故，同时还有抢险车、消防车、救护车、清障车和救援车都可以统一一键进行调度，实现快知，快到、快救、快分、快看、快撤、快赔来处理事故应急问题。

关于智慧监管，现在搭建了一个智慧监管平台，并且建立了交通安全的分控中心，同时完成了风险预知处理的机制。

在智慧监管里面，我们对重点的驾驶人，比如有精神病史的人、有酒驾历史的人、有毒驾历史的人，还有一些危险的犯罪分子等都有实时监控，另外是对重点车辆实时监控，同时根据往年事故的统计，对一些黑点道路实现重点监控，还有对重点企业进行监管，另外还对整个环境进行监测，这是监管的主要的内容。

在监管以后建立分控中心，会从理论和风险的预测监管源头管理，以及事故的深度调查来进行系统化研究。在监管这一块，交管局专门开发了车控网，我们把它称为“神眼搜车”，可以按车牌、车型、区域快速检测到相应的车辆，快速查出特定车辆的行驶轨迹。因为武汉市区所有的卡口基本上是全覆盖，所以它的轨迹可以全部检测出来。利用这样一个平台，可以查询假套牌车辆，2017年，我们查出5900多辆套牌车和假牌车，查获了毒驾436起，还协助其他警种公安机关查询违法犯罪3200余起。

关于智慧警营，我们所有的交易都有一个PDA，再加上智能执法终端，所有交警在什么样的位置，执法的过程都可以实时记录。一方面可以治庸，将警察综合管理。另一方面规范执法，交警所有的执法过程都可以进行实时记录，就是智慧警营。

大数据应用案例

利用大数据在执法过程中应用的一些案例。

比如碰瓷，以前碰瓷很难抓，现在可以通过数据自动找到碰瓷的车辆。我们调查所有出了事故的旧车辆，因为出了事故就要进行报警，报警以后系统里面都会保存，报警以后是哪个车的责任都会有认定，我们发现有些车辆经常出事故，但都是别人的责任。最高的一条记录，武汉市到现在为止一年之内某辆车出了58次事故，但是他的责任都是零。追踪进行调查以后回放他发生事故所在地的监控录像，再找到他的一些生活行为，发现这就是一个公司利用有些外地的车辆进行敲诈，而且通过这个，我们还可以结合车的驾驶信息查到相关的关键车。

第二，酒驾的精准查处。以前交警查酒驾都是凭经验，后来和滴滴合作以后，滴滴有代驾认定，每个代驾人有定位系统，利用这些数据，我们发现代驾去的比较多的地方就是喝酒的人比较多，这样警察去查酒驾就更有针对性，所以也是大数据的一个应用。

第三是危险人、车的自动识别。通过我们的系统一旦发现危险车辆出现异常，或者是在行驶路径轨迹不大正常的情况下，可以提前派警力来进行处置。

第四是套牌车。很多出租车为了多赚钱，将自己的车服务复制，然后一个车牌两个车在跑，这个警察很难查。但是用我们的测控网络系统，同样的车牌在很短的时间内分在不同的区域，可以自动筛查出来。包括一些买分卖分行为也可以通过后台系统自动进行筛查。

未来发展思考

武汉市智能交通系统已经具备了良好基础，数据量非常丰富，而且在智慧出行、应急、监管等方面开展了大量工作，但智慧永远是无极限的，未来还有很多工作值得去做。

第一，数据采集终端智能化，以前的卡口监控系统基本上是直接获取这些信息，除了车牌轨迹靠自动识别，很多还是靠人来识别，随着图像识别技术的快速发展，很多终端能够直接进行识别。这类事件包括对人的准确识别，还有对路口排队长度的准确识别，这一块应该是未来发展的一个趋势。

第二，数据资源还需要进一步整合。目前虽然有很多类数据，但是数据和数据之间有些并没有进行融合。比如互联网公司的大量数据，给出的是每几分钟以后某个路段大概的拥堵状态数据，跟每个城市传感器获取的一些数据并没有真正进行融合，数据如果一旦融合，我们的交通流检测会更加准确。

第三，智慧决策还有很大的空间。比如我们采取某项措施以后它究竟是什么样的效果，我认为实时仿真是关键，国内目前还没有真正适合国情的仿真软件平台系统，另外准确的短时流量预测是核心，只有把这两项做起来以后，智慧决策才能够真正的实现。

第四，中国式区域自适应控制方兴未艾。很多报道说明阿里建设的城市交通大脑或者滴滴的智慧信号灯都与信号灯结合起来了，但我从实际了解的情况看，其实并没有真正的用交通流的数据和信号灯融合起来。因为现在信号有很多的接口都是信号机厂商掌握，互联网公司并不能很容易结合。

另外互联网公司获取的一般是以导航数据、浮动车数据为基础获取的数据精度，没有与本地公车结合的数据，还很难实现真正的自适应控制。我认为现在已经具备了这样一个条件，未来如果在上面开展一些研究工作，真正的自适应控制很快就可以实现，实现以后，交通拥堵可能会得到大大缓解。