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  • 郭继孚:城市交通大脑与预约出行

    2018-11-14 09:24:08 来源:its114.com 评论:
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    11月9日,由科技部高新技术发展及产业化司、科技部高技术研究发展中心指导,中国智能交通协会主办的2018’第十三届中国智能交通年会“城市智能交通创新发展”论坛上,北京市交通发展研究院院长郭继孚发表《新形势下北京市智能交通的发展》的主旨演讲,本文为现场演讲录音整理,未经演讲者本人审核。

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    一、北京智能交通20年发展历程

    北京的智能交通规划在七五期间已经开始了,在这期间自主研发了第一个实时自适应城市交通控制系统,“九五”期间,研发了一系列交通信号控制系统,GPS警车定位、122交通事故快速处理诱导等系统。2008年奥运会期间,研发了奥运交通管理指挥控制系统、交通运行检测仿真系统和三级运营与调度系统等,北京城市交通智能化水平实现了跨越性的提高。

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    二、进行中重点智能交通建设

    1、大数据资源池

    经过前一轮的智能交通系统建设,我们建成了交通行业大数据中心,整合并实时接入了40余个交通运输业务系统,8000多项数据,数据存储量达到51TB,每天新增的数据量达到28GB,这么庞大的数据量,数据管理就成了一个问题,我们怎么把数据集中关联起来?

    我们把这些数据统一进行了分类。如下图:

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    主要包括了移动互联LBS数据,电子车牌数据,网约车数据,移动地图、POI、导航数据等几大类别。交通领域各个行业包括互联网企业的数据也在里面。有了这个分类,我们就可以针对性地对这些数据进行精细化治理,进行一个全过程出行综合评价体系。

    2、精细化治理

    数据治理,要求要像大气污染治理一样。大气污染指标有很多,其中PM2.5这个数值备受关注,我们要求某个区域的测量越来越精细,每立方厘米的力度有多少?在交通领域,就是要精确化到人们在城市空间内任意时刻一个点的交通状况。我们把它归纳成PM2.5一样,我们讲单位公里时间,时速60公里就是1,40公里就是1.5,以此类推,非常容易,放到全世界,都可以量化对比。

    交通出行综合评价体系从出行方式选择,包括公交、地铁、自行车、小汽车等等,还包含了各项出行指数,特征指数等。

    关于停车监管信息化也在推进,刚才王市长也讲了盐城的停车经验,去年人大期间,北京也通过了相关停车立法,将从内到外,每条街逐步进行治理,利用路边停车电子收费方式关联起来严格管理。

    3、出行服务

    出行服务从较为单一的服务内容及发布模式发展为多样化、多渠道的服务模式,互联网企业提供的社会化服务开始蓬勃兴起,为用户提供了更好的出行体验。

    第一,推出了北京交通官方微信,提供一站式的综合信息服务。与腾讯、阿里巴巴、新浪等互联网企业合作,推出城市服务平台。

    第二,市政交通一卡通开通手机服务功能,日均刷卡量1718万次,开通网上充值、手机支付等功能,扩展了在公共自行车、P+R和部分路侧占道停车电子收费应用。

    第三,交通成为移动互联网应用热点领域,基于互联网平台的交通运输服务已经延伸至出租、公交、货运、停车等领域。

    4、问题和差距

    相比于人民群众对美好交通出行的向往,智能交通系统目前还存在四个方面的差距:

    第一,智能感知能力不足:智能摄像头、人脸识别、电子车牌、车路协同等新型智能化感知设备还未大规模应用;

    第二,数据融合开放不够;数据整合利用不充分、标准不统一、对社会开放不够;

    第三,系统调度水平不强:公交智能调度、红绿灯智能配时、公交地铁协同调度、城市乘机交通配合、智慧执法等智能化、精细化水平仍需加强;

    第四,出行服务质量不高:电子诱导屏、公交电子站牌等出行服务设备未普及交通电子支付不方便,缺少集成多种交通方式的一体化出行服务。

    三、未来出行变化趋势

    1、出行从无序到有序

    从城市的大背景上来讲,北京已经进入到了一个新的发展阶段,就是一个简单化的阶段。

    在这个阶段当中,我们要再通过设施改造去解决交通问题,或者增加设施容量去解决问题,怎样通过科技手段来提高城市交通管理水平,提高交通通行效率,这是下一阶段城市交通主要治理的方向。

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    在新的发展理念下,我们面临一个新形势,就是新技术和新应用带来的新机遇。首先从出行总量来看,有一个整体判断,即在总量减量发展的情况下,仍然认为交通需求会是一个增量,出行距离和周转量也将会持续增加。另外,随着智能交通系统的建设,出行方式也在发生急剧地变化,出行时间也会变得更灵活,可控性大幅度提升。

    这个趋势其实带来的想象空间非常大,首先,实现了交通供给和需求的透明化。现有交通系统实际上并不透明,供需之间也不平衡。所谓不透明,实际上是一种无序盲目的交通。我们经常会把它和医院看病做对比,大家都知道,国际上大医院都是通过预约去看病,而在我们的医院大家都是凌晨去排队,这两者有什么区别呢?其实你排不排队,都要用这个时间去看病,但医院并不会因为你在这里排队而提高效率,反而因为就医环境下降,可能医院停车资源也变得紧张。怎么样才能改善这点呢?预约。从交通的角度来讲,未来的交通系统实际上也是个预约系统,即从系统优化角度,在保证系统总体服务能力的情况下,改变出行需求时空分布,实现出行需求与系统服务能力适配,从而提升交通系统的服务效率。换句话讲,出行预约系统就是一个需求响应的系统,基于出行需求可以对系统进行干预。让人们按照预约“时刻表”准时、可靠、高效出行,实现“出行即服务”的理念,交通系统由“低效无序”转为“优化有序”。

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    举个例子,北京回龙观地区是北京拥堵非常严重的地区,这个区域只有一个出口道路,这条路每天的拥堵队列达到一公里,每天早上拥堵平均通行时间达到20到30分钟。就这么一小段路,可想而知,延迟指数有多高。那有没有办法改变这种现状呢?我们针对性地推出了一个错峰出行实验用户端APP,通过记录大家出行的时间,通过一些激励措施鼓励大家错峰出行。这个给交通系统带来了很好的收益,比如,某个用户每天的出行时间是多少,通过错峰出行之后,拥堵延迟时间也会减少,可能对个体的拥堵减少并不明显,但是它可以对交通出行系统带来很大的收益。

    为什么我们能够为了建造一座桥花几个亿,就不能花一点钱,让大家改变一下出行习惯呢?这种方式是可行的,原来不可行是因为缺乏有效管理的职业手段,今天有了信息手段,我们的交通就可以做到更有序,更加组织化,这就能够显著地提高出行效率。

    2、城市交通大脑

    城市交通大脑这个概念,其实很早就有了,为什么之前没有提?为什么互联网公司现在提出来了?其实是因为之前他们不敢提。大脑不在“大”,巨头婴儿未必就聪明,关键在于什么?这个大脑一定要够聪明。其实在目前全方位的交通通行认知情况下,交通大脑确实可以做到比较聪明,为城市提供更好的服务。

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    它的核心特征主要包含六个方面:

    第一,大数据汇聚全景感知。强调全方位数据的运用,对细化到个体的数据进行融合分析,对交通要素全面感知。

    第二,云平台超级计算。瞬时完成计算的超级计算能力。

    第三,机器学习人工智慧。充分运用机器学习、人工智能技术,实现自我反馈和自我调节。

    第四,泛在互联系统协同。强调人、车、路、环境的泛在互联和协同运行。

    第五,全局视野系统最优。以全局最优为目的,运用全局视角进行系统工序平衡,资源调配。

    第六,实时反馈闭环控制。以“零延迟”完成系统反馈闭环,建立“数字平行交通系统”。

    城市交通大脑的建设主要分几个阶段:初级大脑,中级大脑,超级大脑。

    初级大脑阶段,首先要完善人、车、路、环境的信息采集系统,提升感知质量,建立标准化数据格式,同时搭建大数据计算平台,实现信息的分布式储存和在部门的互联互通。

    中级大脑阶段,实现人、车、路、中心子系统之间的互联互通,基于机器学习,系统初步具备自省、决策、自反馈与迭代优化能力,并在示范区域内实现非实时的综合交通体系的优化配置。

    超级大脑阶段,应该具备交通平行计算、实时调配资源能力,实现出行预约的大脑。所以,未来的交通系统,应该是路网能够有智慧,有思维,让人、车、路实现协同发展,达到综合交通体系的最优化。

    3、智慧的思维与工具

    这方面最核心的部件是基于大数据建立的交通诊断决策支持体系,即从技术上实现对城市交通演化过程的检测,及时发现问题,提出对策。首先是全方位采集数据,把握基本特征,其次是基于大数据的交通特征进行全方位“诊断”,然后分析宏观问题与行为主题活动关联性,明确“病理”定位病因,再者根据不同政策下进行城市建模、仿真,明确“药理”,最后定精细化政策,进行城市交通整体或局部“调理”。

    怎么才能让大脑有智慧,有思维,没有数据是不行的。比如,通过大数据的比对,我们发现北京亦庄,上海陆家嘴的出行范围是这个样子,再去比较北京的中关村,上海的徐家汇和陆家嘴的平均出行距离。北京平均通勤出行距离将近12公里,上海是9公里,为什么相差那么多?我们也看了一下职住平衡的状况,从数据来看,上海比北京的混合用地要好,但是其实不是这么回事,职住平衡可以显著降低出行距离。也就是说上海北京都是2000万人,出行距离比北京短1/3,交通负荷就要降低1/3。实际上造成这种差别跟土地利用有关系,从更深层次的角度解析,这其实和经济结构有关系。第三产业的比重很大程度上影响了一个城市的出行距离。

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    从PPT上也能看出来,第二产业占三大产业的比例决定了区域的对外通勤比例,三产越高通勤外出比例就一定越高。换句话说,就是当你的工作岗位同样配备这类居住环境时,实际上他也住在那里。我们在深圳和东莞做了对比,东莞有31个城镇,每个城镇都有自己的加工业,所以出行距离很短,深圳过去也是这样,但是深圳变成一个科技创新城市以后,它的出行距离比东莞多了1/3。

    换句话说,城市交通治理不是靠几个摄像头就可以解决的。所以,我们希望未来城市一定要有这样的交通工具,就是能够让城市供需建立在一个超级计算平台上。城市交通规划师,交通管理者,包括出行者都能够在这样的平台上,认识到自我的位置,为出行提供个性化服务,出行预约系统也必须建立在这样的支撑模型上。比如,如果在北京通州建立一个新的副中心,到底能不能解决城市问题?谁也不知道,但光靠画那些图纸是解决不了问题的,现有的软件也做不到,必须要有一个超级平台。我们能不能集中力量建造一个面向我国快速城市化发展趋势,并提供城市交通特征分析的超级计算平台,这是所有城市交通规划师的共同责任。

    我们的最终目标是什么?就是要为城市的每一位出行者设计一个精准的出行时刻,在资源得到有效利用的情况下,让他按照时间出行而不是盲目地无序地出行,把有效的时间用在有效的工作上,而不是无谓的消耗在道路上,这就是我们的梦想,这个梦想能不能实现,我们觉得是有可能的。

    我就介绍到这里,谢谢!



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