落地为王——盘点“交通大脑”们的2019(上) - 观点 - 智能交通世界网_智慧交通网 ITS114.COM|中国智能交通领先的门户网站
  • 首页 > 本网动态 > 观点 > 正文

    落地为王——盘点“交通大脑”们的2019(上)

    2020-05-20 09:14:56 来源: ITS114 评论:
    分享到:


    暗度陈仓,从“交管大脑”到“交通大脑”

    2018年,公安部交通管理科学研究所王长君所长曾撰文谈“交管大脑的三个什么”:为什么说“大脑”的出现是必然的,为什么“大脑”的发展是渐进式的,为什么“大脑”不是万能的……

    时间过去一年半,“大脑”在城市管理中的落地,尤以交管领域最为深入,覆盖最为广泛,这里面固然有公安交管作为权力部门的先天优势,但更为重要的是,交管工作对于集成化、智能化的需求,要超过城市管理其他专业领域,也就是说有很强的现实需求。

    现实需求是什么?是公安部交管局推进的信号和标志标线的“两化”工作,是公安交通集成指挥管理平台以及“情指勤督”体系的建立和应用,是“放管服”工作……

    部标《公安交通集成指挥平台结构和功能》规定,公安交通指挥系统中,具有特定功能的子系统包括:交通信号控制、交通视频监视、交通流信息采集、交通违法监测记录、交通信息发布、警用车辆与单警定位、交通设施管理、交通事件采集、机动车缉查布控等系统。

    而汇集这些子系统搭建而成的公安交通集成指挥平台的主要功能包括:交通状况监测、交通组织与管控、交通安全态势评估、交通基础数据、机动车缉查布控、非现场违法取证、交警执法站管理、警力资源管理以及系统管理、数据传输交换、电子地图管理等。

    很显然,不论是什么“脑”,其前提都是基于各子系统汇集的数据,来服务于交管工作需求,如信号控制优化、交通状态监测、智能非现场执法、交通特勤等等,这是基础,也是“大脑”为什么会在交管领域发展迅速的现实原因。在某种程度上来说,任意一个公安交通集成指挥平台就可以被视为“交管大脑”的雏形,在这个基础上进行数据池、应用仓库的建设应用,引入大数据、云计算、人工智能,反过来支持交通流采集、非现场执法、警情处理等等。

    除了现实原因,“交管大脑”建设还有什么更为深远的诉求吗?ITS114认为,通过建设“交管大脑”甚至于“交通大脑”,相对隐性但同样有着强大需求动力的——就是通过“大脑”来影响城市规划、交通规划,为交管工作往“前”延伸提供机会,提供数据支持。

    交管工作近年来经常被各地交警自嘲为末端管理者,上游的城市规划、交通规划、道路及交叉口设计、建设、验收等,此前交警是无法参与的,有老师就曾吐槽“经常是一个畸形交叉口都建好要用了,叫交警来看怎么划线,这就像你们抬个死人来让人救活,这可能吗?”这种情况近两年有所好转,尤其是2018年发布的《城市道路交通文明畅通提升行动计划 (2017—2020)》明确表示,重大项目要做交通影响评价,规划、公安、交通三部门要参与新建道路的验收工作中,大型项目要建立部门联合验收制度,重点监督出入口设计、停车配建、交通组织以及配套设施的落实情况,督促整改交通隐患。

    但很显然,这还不够,只有参与到大型项目如枢纽、轨道、道路等前期规划、项目设计之中,交警这个最后的“守门员”才会更有主动权,更有应对之法。而“交通大脑”无疑提供了这样的一个可能性机会,有全域的流量采集,全局的态势感知,除去北上广深等一线城市,很多二三线城市,“交管大脑”们都应是最为全面、权威的交通数据库。

    治标与治本

    ITS114此前会抱不平,“交通大脑”最佳承载体应该是TOCC(交通综合运行监测与指挥调度平台),为什么是公安交通集成指挥平台全面占优了?实际上,TOCC所采集到的数据,多数是公共出行、运输数据,不论是航空、轨道、地铁、地面公交、城际客运、网约车,还是枢纽、场站、道路、码头,包括交通运载工具的实时监测和安全监管,出行流量的采集与预警,突发状态下的指挥与调度等等,都属于大公共交通的概念,在大型城市,是城市出行的主要部分,但在许多中小型城市,现在公交机动出行的比列很少超过30%,大部分是私家车、电动单车出行,即便是北上广深,公交出行所占城市居民出行的比重也不高,私家车出行占城市居民出行方式的比例高,这是公交都市、MaaS等致力于解决的问题,但对于要获得全域流量、全局态势感知的“大脑”而言,TOCC或许难以达到这样的高度。

    其次,交通运输部门缺乏对城市交通组织与控制的实时性手段,也就是缺乏支持“大脑”决策的执行手段,也就是“所谓的最快双腿、最灵活双手”。运输部门可以根据数据来规划设立公交线路、建设城市轨道线路,根据出行流量来加密地铁和公交车次,根据出行需求建设和加宽道路等,但对于常态性的交通组织与控制,如信号控制、流量管制、事故处理、交通诱导、拥堵疏解等等,基本就都是交警的工作,简而言之,就是及时性的处置并不是交通运输部门的工作,治本的道路、地铁、枢纽、公交网络等,又都不是实时性的工作。

    但需要关注的一点是,历年所发生的重特大交通事故、致人死伤的事故中,客运、重载货运、渣土、商砼等营运车辆,是常客。这些车辆,加上公交、出租、网约车,可能不足一个城市机动车保有量的20%,但可能提供了80%的城市交通流量。对这部分车辆,交通运输部门所建设的重点车辆联网联控平台、道路货运车辆公共监管与服务平台、道路运输第三方安全监测、监控平台,其目的都是要提高对它们的安全监管能力,这些平台所采集的数据,也是TOCC的重要组成部分。

    公安交通集成指挥平台和TOCC两者相结合应是“交通大脑”的终极发展目标,一个治本,一个治标,但从实时性出发,“交管大脑”的需求更为迫切,毕竟不论是道路、地铁、枢纽的规划建设,还是公交网络、城际客运网络的形成和调整,都不是几天几个星期的事情,需求的强度和调整的频率相对都要较低。

    有些城市,交警单位先入为主,所建设的“大脑”会在市政府的支持下,接入交通运输部门的部分数据,比如“济南交通大脑”打通了交通运输、公交、出租、长途客运、城管、气象等部门数据链路,实时接入互联网企业浮动车数据、共享单车运行数据,并与自有卡口、电警、视频、线圈、地磁等数据进行数据融合和交叉验证,实现各类交通数据的互联和共享。截至2019年7月,“济南交通大脑”已整合38万辆浮动车数据,全市2万多个停车泊位和8万辆共享单车,全市2800多路高清视频监控、50处鹰眼全景监控、1200多台信号机、560处地磁、108块诱导屏等交通设备设施等信息以及警用车辆、警力等实时定位信息,日均采集过车信息1800万辆次。

    此外,已有不少交警单位会向交通运输部重点车辆联网联控平台、货运公共服务平台购买两客一危、重载货运等车辆的运行轨迹、速度数据,对本辖区登记注册的两客一危、重载货运车辆,以及外省市进入本辖区的两客一危、重载货运车辆进行实时监测。

    渐进式发展

    再回到“交管大脑”本身。这一年多来的“交管大脑”的发展,不再停留在信号优化层面,而是在云大智移等技术加持下,支持着智能非现场执法、交通流溯源、情指勤督、解决方案优化、重点车辆和人员的管控等落地化应用,正如王长君所长所言,是渐进式的,不是一蹴而就的。

    “交管大脑”能否真正发挥作用,会有很多影响因素,包括管理上的,技术上的,团队建设等等,几方面的因素可能是相互影响,相互制约却也能相互提升。

    观察多数的“大脑”架构,“大脑”的形成和发挥作用,技术上都有几个通用前提,一是全域感知,主要指高质量、稳定的交通流数据采集;二是建立一个跨业务甚至跨部门的交通管理动静态数据池,多业务共享,这同时要求系统具备开放式架构;三是具备丰富的处置、指挥等解决方案,并能够自动研判、预警、生成解决方案等等。虽然每一步都很重要,也都考量着实施方的技术实力,但很显然,能够较容易分辨出系统是否真正具备智能化能力的,还是第三步。

    当然,第三步的成功很明显有赖于前两步扎实的基础,没有高质量的交通流数据,没有稳定的交通监测设备,后续的很多工作都没法开展,不论是基础的缉查布控,还是基于视频的智能非现场执法,还是信号优化和信号系统运维,以及警情处置的全流程监测等,更不用说基于长期而庞大的流量数据得来的交通流溯源以及出行规律分析、节假日拥堵研判等等。

    不得不说,最早提出“数据湖”概念并将其逐步落地的易华录,非常具有前瞻性视野,现在不论是智慧城市、智慧公安,还是城市大脑、交通大脑等应用,对数据湖都有较强的需求。不论数据怎么划分,动态还是静态,大颗粒还是小颗粒,结构还是非结构化,热还是冷,对不同来源的数据进行交叉比对碰撞,进行融合扩展分析,这是“大脑”们正在干的事情。

    基于此,也就需要未来的前端和平台,都需要充足的算力,也就是芯片处理能力要跟得上。如果一定要溯源,为什么“大脑”会发展迅速?算力的极大提升和算法的极大丰富,应该是最为基础的能力满足,不仅算力满足,还要成本大幅降低,不论前端还是云端,这里要感谢华为、地平线、寒武纪等等芯片企业。所以,包括电科智能、海信网络等也都在强调“云边端”的智能计算体系,不同节点的处理器满足不同的数据处理需求。

    夯实好前两步之后,还不能马上到第三步,还需要对交管业务进行梳理、重构,主要是对交通管理对象的精准认知,就类似于人工智能建模中,给对象进行参数标定。比如宣城的“交管大脑”,对车辆所占用道路资源的多寡、频率进行分类,宣城交警对2018年7月至2019年6月在市区范围内年出行车辆进行了统计,结果表明共有约116万辆行驶在宣城市,月均出行约30万辆,日均出行约8万辆,其中出行最多的前20%车辆,占总出行里程80%;前1%车辆共2945辆,占总出行里程的20%,包括968辆出租车、1106辆私人小汽车(疑似网约车)。少数车辆占用了大多数出行资源,这部分车辆也正是做好城市道路交通管理的关键。宣城也根据流量和车辆离散度对信控路口进行分类,分为枢纽型、生活型、过境型、边缘型四个类型,从而对不同功能类型的路口采用不同的信号控制策略。

    在青岛,海信携手中规院、四维图新等,为青岛交警开发了交通流溯源平台。用来干什么呢?解决交管领域的一个大难题——堵在路上的车辆从哪来?也就是要分析一条或多条道路车辆的来源和去向,实现拥堵致因分析,支撑缓堵策略制定。在青岛核心区,溯源平台使用了2000余路电警卡口、1500余个检测器、日均6000万条的过车数据和日均2亿条的路径还原数据,支撑交通流量全样溯源。

    此外,有些“交管大脑”对警情进行分级,包括对事故、拥堵、设施损坏、车辆布控等等,从而接到警情或者视频巡检系统识别警情之后,能够迅速的,针对不同警情进行不同的针对性处置。(本文原刊于《智慧交通》杂志2019年11-12月双月刊)


    因为文章篇幅原因,先为大家呈现上半篇,探讨“交通大脑”如何从学习到“智能”、未来发展等内容的下半篇将在近期推送给大家


  • 关键字: 交通大脑
  •    责任编辑:刘艳
  • 关于我们
  • 联系我们
  • 广告赞助