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  • 余志教授:高速大脑与创新服务

    2019-04-06 09:11:24 来源: ITS114 评论:
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    2018年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“智慧公路建设和发展”论坛上,中山大学余志教授发表了《高速大脑与创新服务》的主旨演讲,本文为录音整理,未经本人审核。

    余志教授:我的分享主要分为三部分内容:

    高速公路管理存在的难题

    过去高速管理的三个目标往往变成三个问题,三个目标分别是安全、畅通和环保,其对应的三个问题是事故、拥堵和污染。造成这样的现象的原因有很多,最根本的原因是我们对交通的理解还不够。过去我认为自己对交通挺理解的,直到我在七八年前的一次争论中清醒过来。当时一个电信系统的工程师对我说,“你们的交通不行,你看我们的电信系统,上亿的用户也是一个网,如果交换机就是交叉口,光纤就是道路,我们管理上亿的用户也不会堵。你们管理几十万辆车你们就堵了,主要是你们的模型不行”。我们的模型和电信系统的模型是不一样的,为什么?如果匝道是交换机,路是光纤,车相当于电话,但是一折腾就会发现它们是不一样的,电信系统打电话的时候,最关键的地方是电信系统有电话号码,拨完电话号码以后电信系统就知道是谁要打给谁,重要的是使用哪一个光纤是由系统指派的。光纤的传播速度是每秒30万公里,这个速度快到可以不计时间。可是车麻烦在什么地方?是不知道车从哪里来,到哪里去!

    未来实现自动驾驶就好办了,车从哪里来到哪里去,都先跟系统报告一下,由系统给车指路。如果是这样我们也能管好,最根本的差别在于电信系统全是动态线性规划问题,是可求解的,而且大部分都能解,而交通是非线性的,是不可控、不可测的。

    后来我们做了一些交通模型,并全都简化成静态模型,静态模型就是每天的车都不变,每天这么多人重复在哪里走同样的路,我们以此做规划。一万个人出行,抽样3%-5%,然后认为这3%-5%代表那一万个人,这就是现在的交通仿真模型的本质。我们现在很羡慕做自动驾驶的,什么都知道,而我们却三不知,不知道需求,不知道容量,不知道状态。要么知道一点点微观,要么知道一点点宏观,而不是准确地全部都知道,如果能做到精准感知,才能够讲智慧,才能够改变。我们对未来交通是无法知道的,这是最麻烦的一点。如果所有车辆都实现了自动驾驶,问题就简单了,知道它来去哪里,就可以协商。我想这是交通管理困难的根源,知道根源就可以找解决的办法。

    希望在哪里?跟这一场科技革命有关系,跟物联网,大数据,车路协同,人工智能有关系,所有的车都由系统来指挥,这很简单,这个算法不难,指定哪条路,路程中间你走快点,他走慢一点……我讲一句绝对的话,凡是模型能解决的问题都不是问题。没有谁发明的全新的数学方法是没有模型的,关键是要实现物理跟现实的对应,所以现在的科技革命带来了很大机会。首先是大数据,及时的通讯和人工智能是可控的,相互关联的。这使得我们有可能在交通管理实现三全:全元素、全要素、全时空。在这个基础上,可以在容量、需求、状态等方面进行完备的求解,在高速公路上最重要的要素是标志、标线、进出口匝道、收费站、服务区,这些要素上都要做到对于容量、状态、需求的精准可知。自动驾驶很重要的是道路智能化,是有逻辑关系的,从这个角度讲,我们可以全量检测,就是布设各种传感器。刚才讲的路测,从智能交通管理出发,我们希望在所有道路交通发生变化的信息,如地点和车辆身份状态能被检测,这种状况下,高速交通系统才这个方程才可以求解。这是我们所有工作的基础,在这基础上能不能弄一条高速公路示范路?

    交通领域里的精准感知

    先讲一下我们现在做的事情。宣城市大概有100多个路口,我们基本上做到了每一辆车可知,在交通领域里,这是第一次在一个城市里基本实现了从微观到宏观的精准可知。什么是精准可知?就是可以知道车辆的行驶路径,精准的时间。我放的这个动画不是一个仿真模拟,都是真实的车辆、真实的时间和真实的位置,这不是仿真,是实时重现,在全世界这是首次在城市级范围内里实现了交通流的实时重现。每一个小红点都代表了一辆带有车牌的真实车辆,这是我们最重要的工作。在这个工作基础上,可以做任何可以想象的事情,比如说我们可以知道任何一个统计单元里通过路口的车有多少和通过路口的车的身份,可以精准地知道任何一辆车的行驶轨迹。虽然GPS也能实现,但是GPS的渗透率只有3%-5%。

    实现三种完备的可能,基于卡口,每一个交叉口都有治安卡口或者违章卡口,如果所有的车辆都装上GPS并且回传也没有问题,你也可以精准感知。

    城市比高速更复杂,能不能在高速公路做精准感知?十多年前广深高速集成一体化时,在100多公里高速路上装了大量的传感器,因为容量不知,没有建路网,需求不知,很大的成本但成效不大。在高速公路主动安全防控方面,有很大进步,但由于路测检测不完备,虽然对于道路交通的“容量”估算有很大进步,但是对于需求仍然不知。我们在机场高速也做了很多工作,但都没有实现容量需求状态三可知,仍然停留在部分可知和业务平台集成的基础之上。高速公路如果按照“交通系统可以建模,交通系统可以求解”的道理,我们可以把匝道、服务区这些地方,车辆发生变化的地方,用完善的基础设施,支持完备的数据采集,然后再支持智慧平台,智慧平台真的不重要,但是完备的数据很重要。对高速公路来讲,分析数据在最低限度30秒之内,最好能够在10秒以内能够回传。在两条以及多条高速相接的立交、高架,通过精准的卡口,也同样按照可计算的路网,把高速公路每一个要素单元变成有逻辑语义的交通规则和可以理解的计算网络。基本上可以做到全量的可知,在这个基础上,再去支持一体化的智慧管理,而不是集成的智慧管理,集成是一个拼凑的东西,是没办法的办法,我们真正要做到的是全要素信息的一体化,核心业务的一体化和管控服务的一体化。由单项业务的能力支持,转变成一体化能力支持,我特别想强调,车路协同也有这个问题,单项的创新功能很难解决系统性的应用。交通大脑是一个赋能者,并不能直接地去解决业务,但是它能告诉你,整个交通系统是怎么回事,然后你再去创新。

    高速大脑要一步一步地做

    最后我想对大脑做一点简单地扩张,其实有很多人对大脑有很多种定义和很多种想法,当我说做高速大脑的时候,有人说那不可能,交通大脑包括海陆空。然后当我们要做一个管理大脑的时候,有人说那也不能算是大脑,大脑必须要负责规划设计和管理。但是我们有没有可能一开始就把所有东西覆盖,就像我们现在还有很多脑,其实就是一个脑壳,都不知道那个东西是什么,但是我们的饭得一口一口吃,包括现在做自动驾驶也一样,都在脚踏实地的工作,一步一步地分析。你只能先做好一个大脑,然后你才可能把它做成一个范围比较大的大脑。

    对于车路协同,我不太懂的,但我讲一个摩托罗拉的案例。摩托罗拉上世纪90年代投了几十个亿来做的卫星移动电话网络,当时做了一个测算,只要有300万人使用这个系统,就能回收成本,最后却失败了,为什么?不是因为它不好,是因为太好了,不只是300万人要用,而是3000万人要用,3亿人要用,甚至几十亿人要用,当有这么多人要使用电话,卫星电话(带宽)无法支持。什么是最好的支持?就是现在的蜂窝式移动电话。回到车路协同,我斗胆说一下,如果要满世界跑,最好是建造一个最智慧的车,这是最有效的,如果你很多车在一条路上跑,把路建好维护好就是最有效的,路贵车就便宜。如果一条路就两三辆车在跑,这条公路能有多少钱去维护?在城市里,可以把路搞好,让车“蠢”一点。但是问题是汽车是满世界跑的,怎么可以“蠢”呢?所以我挺羡慕做通讯工作的,做来做去都是容易的事,交通很多工作都是无解的,说了半天又是没解的事,所以我想车路协同,最大的挑战,是在它的系统均衡,就是什么东西必须是在路上的,什么东西在车上。

    谢谢大家!

  • 关键字: 高速大脑
  •    责任编辑:刘艳
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