川观智库丨公园城市智慧交通需要升级款“交通大脑” 破解“数据多效果少”

川观智库研究员　李媛莉

成都建设践行新发展理念的公园城市示范区，发展定位之一是成为城市治理科学化、精细化、智能化的示范区。成都以“智慧蓉城”建设为抓手，正在加速推进城市智能化。

交通是城市建设和经济发展的主动脉，是“智慧蓉城”建设的重点领域，能够在城市各行业数字化、智慧化发展中起示范引领作用。成都的智慧交通如何担当“开路先锋”？接受川观智库采访的多位业界和学界专家表示，智慧交通的本质是以人为本，在超大特大城市建设中，智慧交通的终极目标是安全便捷、高效畅通、绿色经济。

朝向这一目标，受访者认为成都应当重点做好城市的智慧“交通大脑”，明确顶层统筹的行政牵头部门，以应用场景构建为纽带，以感知设备搭建为基础，同时深化政企合作，合力打造更加“智慧”的公园城市交通体系。

●从技术层面上说，“大脑”应该是一个技术升级的、强大的智慧交通顶层平台，是真正的大数据资源池和分析研判平台，可以实现数据共享、运行监测、应急协同和信息发布等；从行政层面而言，“大脑”是一个政府牵头部门，是顶层指挥。

基于数字技术而生的智慧交通，在成都有何“数字基础”？成都设计咨询集团下属成都市交通规划设计研究院有限公司副总工程师罗斌介绍，公安交管大数据中心和交通运输大数据中心的两大交通数据中心，组成了成都的智慧交通综合数据枢纽，两中心实现信息互通共享。智慧交通顶层平台包括公安交警智能交通指挥中心和成都市交通运行协调中心（TOCC）。公安交管、交通运输数据中心汇聚城市道路、高速公路、地铁公交等15类交通数据，日均新增数据6亿条以上，总数超过3151亿条。

然而，“数据多却效果少”。第三方研究机构提供给川观智库的内容指出，以城市摄像头采集的海量视频数据为例，绝大部分目前都在“沉睡”，能被监管者应用的场景不足。一方面，光看数据使用的占比情况较少，有数据显示用了不到10%。用罗斌的话说，成都智慧交通综合数据枢纽“还没有形成真正的满足超大特大城市实战需求的数据池”。并且，因为不同监管部门、业务部门的存量系统和现行执法流程的系列改变，导致碎片化数据继续产生，正在形成“数据孤岛”。

另一种“效果少”直接表现在城市交通的运行还没有非常“智慧”。根据成都市规划设计研究院副总工程师、交通研究室主任李星的观点，城市智慧交通的核心之一是提升通勤效率，成都TOCC一期项目实现了全市交通运行状况“看得清”（即运行监测），但不能对全市所有交通服务主体“喊得应”，不能对所有交通运输工具“唤得动”。他表示，超大特大城市的交通运行要实现缓堵保畅等效果好、根本性地提高城市通勤效率，需要对各种制式的交通工具、不同交通服务主体，都“快速指挥得动”。

以缓解高峰期地铁乘车为例，目前的成都TOCC在使用时，市交通运输局可以把监测到的地铁客流量情况，反馈给成都轨道集团，成都地铁再采取开行大站空车到客流积压严重的站点，疏散乘客。但现实情况是，市民的公共交通出行，往往需要地铁+公交/社区巴士，或者地铁+共享单车，公交+共享单车，甚至是城际高铁+市内公共交通工具。这表明，高效便捷的通勤，不光需要对客流量监测，更需要结合乘客的换乘需要，对多种制式的公共交通方式进行指挥调度。“光有看得清的数据，对缓堵保畅的效果是不明显的，如何把这些数据用起来，作为指挥公共交通的决策依据，才是关键。”李星认为，如果现阶段的成都TOCC可以视作初级款的“交通大脑”，那么超大特大的成都，亟需升级款的城市智慧“交通大脑”。

李星认为，成都的城市智慧“交通大脑”包含两层涵义：第一，从技术层面上说，“大脑”应该是一个技术升级的、强大的智慧交通顶层平台，是真正的大数据资源池和分析研判平台，可以实现数据共享、运行监测、应急协同和信息发布等。

受访专家指出，这个升级款的超级“大脑”需要打通数据边界，挖掘数据的深度、广度，将航空、轨道交通、公路客运、公交、出租车、共享单车等交通行业的多类数据接入后，关键还得对数据脱敏、筛选清除、整合、补缺、纠正，最后整理成为可以进一步加工、使用的数据，用以科学确定不同制式的公共交通工具投放数量，开行路线和时间等。比如，通过数据算得某一时段某个地铁站点换乘某路公交车的客流量，据此调度接驳的公交车或社区巴士的数量；根据航空、高铁乘客的数据融合分析，指引候客出租车增减，调度公路大巴车的数量等。简言之，这里所说的城市智慧“交通大脑”，是能够把大量“沉睡”的数据唤醒、用起来的智慧交通数字化顶层平台。

第二，从行政层面而言，“大脑”是一个政府牵头部门，是顶层指挥。“有了数字化的顶层平台后，谁来维护使用平台？做顶层的指挥调度？”李星直言，在智慧交通领域成都亟需牵头的行政部门。城市交通涉及的职能部门多，不同的行政单位各有职责和权限，如交管局接触城市交通最直接和深入，包括私家车、出租车、公交车、非机动车，以及其他各种运送车辆，但交管局更多只能从交规道法对不同交通工具进行规范管理，或者指引，但不能调度和调配车辆的使用、投放等。李星表示，要统筹城市不同制式的交通运输方式、交通工具，完成安全管理、乘车服务等多方面的智慧运行，迫切需要设立或指定一个顶层的牵头统领部门。他提到，如成都的智慧城市建设，由成都市政务服务管理和网络理政办公室作为牵头的统筹协调部门，统领“智慧蓉城”的建设。“智慧交通领域也亟需行政牵头部门做‘大脑’，而交管局、交通运输局等部门，是这个‘大脑’的左脑、右脑或者是脑垂体等。”

●确定智慧交通的应用场景时可以把握几个方向：载运工具、设施、环境往智能协同方向发展；交通运行往智能管控方向发展；综合运输往多式联运方向发展；区域综合运输服务与安全往主动防控方向发展。尤其要注重智能协同。

根据受访者的观点，城市的智慧“交通大脑”根本目的是把庞大的交通数据用起来，再服务城市交通，这意味着，只有明确了城市交通的需求有哪些，才能指导数据应该怎么监测、筛选、计算和使用。如李星所言，“如果只是采集各种数据，然后想当然按某种算法进行分析，比如对地铁客流量、路口私家车辆通行数量进行监测了，拿到结果之后呢？如果不明确上述监测的应用，那么算出的数据就没有实战用处。”

所谓“明确上述监测的应用”，换个角度理解，就是指哪些交通场景需要智慧的应用，即智慧交通的应用场景打造。李星表示，这决定着智慧交通的建设发展需要什么数据，需要怎样的算法、运算能力等。如果说，缓解交通拥堵、缩短通勤时间、提升乘车舒适度之类是发展智慧交通的终极目的，那么从细节的刷二维码或刷脸卡乘车，ETC（高速无感收费），到更大维度的多制式公共交通协同、车路协同、智慧高速、智慧停车、智能汽车和自动驾驶等，都是智慧交通的应用场景。

罗斌表示，成都当前的智慧交通应用场景没有完整构建，亟需深化拓展。他例举了一些成都需要的交通运输和管理的智慧场景，“聚焦枢纽场站、赛事场馆、会展周边等重要区域，构建突发事件精准捕捉、主动预警、敏捷处置、反馈评估的全链条闭环式流程。还有针对重型货车事故、渣土车多头管理，高污染、高风险车辆管控等，构建全链条业务闭环图。另外在疫情防控的形势下，依靠智慧交通实时运行监测数据，整合车辆及人员数据，追踪目标车辆行踪轨迹，合理协调对接区域间医疗资源，打造疫情防控交通协调联防联控应用场景。”

罗斌建议在确定智慧交通的应用场景时可以把握几个方向：载运工具、设施、环境往智能协同方向发展；交通运行往智能管控方向发展；综合运输往多式联运方向发展；区域综合运输服务与安全往主动防控方向发展。尤其是智能协同，是他强调的重点，“智慧交通治理的本质是网络协同”。

根据罗斌的阐释，当数据集成不能实现协同应用时，提供的公众服务体验便大打折扣，例如停车行业内部系统类型众多，难以整合和发挥停车场现有资源，导致资源信息屏障严重，共享停车等新模式、新业态发展规范化程度较低。与之类似的，提供公众出行服务的各类APP繁多，系统建设却较为单一，服务方式单一。“在新加坡推进的智慧一站式出行服务系统，可以实现所有交通方式的信息查询、出行规划、预约购票、在线支付等功能。”他认为成都可以明确这样的应用场景。

●通过恰当的数据监测与计算，让“单点”监测的内容也有连续性。可以率先通过试点，把“点状”或“线状”的示范，升级为“面状”，在热点区域或热门线路形成可供人们完整和连续体验的智慧交通服务场所。

在对标国内外先进城市后，有观点认为成都的智慧交通在能级方面存在较大差距，尤其区域发展不平衡不均衡。罗斌也注意到，目前成都的智慧交通建设主要集中在“5+1”中心城区，二、三圈层各区（市、县），尤其农村地区发展滞后。他提供的一份数据显示，成都“5+1”中心城区交通感知设备密度只有上海中心城区的11%，同时呈现由中心城区向外围递减态势。

“单点强全局弱”是成都智慧交通发展当前面对的挑战之一，受访专家指出，复杂多变的交通网络中，单点智能的摄像设备、智能红绿灯可能属于治标不治本。拥堵路口、治安事件会动态转移到附近路段，老问题产生新问题，怎么都管不完、治不好，市民全局出行效率并没有得到整体提升。解决问题的办法是不让“单点”变成“断点”，譬如通过恰当的数据监测与计算，让“单点”监测的内容也有纵横的连续性。

“未必每条道路每隔几米就得有感知设备，但如果能把每个路口的数据科学整合、分析，也可以掌握某一辆车的完整轨迹和行车特征等。”李星并不赞成现阶段简单地对感知设备的多与少下结论，他认为智慧交通的前端感知设施设备的建设，应当与终端数据平台的建设同步，“若终端的数据脱敏、清洗、整合能力不够，前端再多的基础设施也发挥不出最佳作用。”

在成都设计咨询集团下属成都市市政工程设计研究院有限公司设计三院主任工程师解国君看来，交通基础设施感知设备的覆盖连续性及完整性可以率先通过试点实现。他介绍，成都是“双智”试点城市（即住房和城乡建设部、工业和信息化部联合印发的《智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展第二批试点城市的通知》里入选的城市），正在全城范围内开展智慧城市基础设施建设专项示范，不同等级智能网联汽车在特定场景下的示范应用等。解国君建议把“点状”或“线状”的示范，升级为“面状”，在热点区域或热门线路形成可供人们完整和连续体验的智慧交通服务场所。

罗斌建议提升交通基础设施前端感知设施的连续性和密度，还可以加强与天网工程、雪亮工程、慧眼工程、智慧社区等智慧蓉城建设规划衔接。在此过程中要避免重复建设和开发。“尽管成都市智慧城市建设领导小组成立有智慧交通建设专项推进组，但区（市、县）大多未对应成立智慧交通建设领导协调机构。”罗斌还建议，在工作运行机制方面也应当“上下联动”“上下连续”，通过多级共建、共享、共治，优化提升市、区（市、县）、镇（街道）三级成网的全域智慧交通指挥体系。

●成都的智慧交通发展应该深化政企合作，获得数字底座关键技术支持和拓展智慧交通投融资及运营管理模式。

多位受访者都强调一个观点，成都的智慧交通发展应该深化政企合作。一方面是获得技术支撑，另一方面是拓展完善投融资及运营管理模式。

首先，城市的智慧“交通大脑”的技术基础，有赖于强大的运算能力和动态扩展能力，满足大流量、高并发、准实时的城市交通复杂数据处理需求，高效打通同一时空领域内各类交通信息，需要国际领先的视频智能AI分析和时空融合分析模型，实现对城市人流、车流、事件的态势研判。技术革新显然是企业的优势，罗斌认为可以依托重大项目政府购买服务，深化与第三方企业在重点领域合作。

以目前成都地铁使用的智慧乘客服务平台为例，做到了全线范围所有闸机一次性上线人脸识别功能，属全国规模最大。该功能不仅满足“一脸通行”“一秒响应”，还支持戴口罩刷脸。为此提供技术支撑的是本地一家国家级专精特新“小巨人”企业——成都智元汇信息技术股份有限公司。在公司高级合伙人、副总裁拜正斌看来，政府的需求缺口是很大的。以城市的智慧“交通大脑”为例，他认为不同行政主管部门或相应企业作为“大脑”的左右脑，各自需要提升自己的智能化、信息化水平，不同业务主体的智慧水平应该并驾齐驱，才能多网协同、互联互通。“各业务主体都要具备数据采集、共享，响应协作的能力，不能成为木桶的最短板。”他直言，政府亟需的城市级物联感知平台、数字资源体系、AI算法中心、大数据赋能平台、数字孪生等数字底座，正是“AI+大数据”应用企业擅长的。

武汉科技大学汽车与交通工程学院副教授杜胜品认为政企合作是双向互利的，互联网企业从管理、决策、运营等角度创新数据采集模式，再将更先进的技术和算法在公交市场中加以实践和应用，同时利用实践中得到的数据检验、提高互联网企业的技术方法。

在拓展完善智慧交通投融资及运营管理模式方面，罗斌、解国君等人也看好企业的优势。解国君指出了交通智慧化的两个关键点：一是市民的获得感，二是可持续，“任何一种智慧技术、智慧服务，不能越做越贵。”罗斌表示，公共交通服务的建设运营投资巨大，地方财政对持续投入和后续发展的承担，可以通过社会资本的参与得到分担，尤其当企业能提供创新的商业模式时。

拜正斌介绍，智元汇推出的一款线上生活服务平台正在进行尝试。该平台链接在郑州地铁·商易行APP、成都地铁·天府通APP、哈尔滨地铁·智惠行APP上。“平台的核心逻辑是通过转移消费让乘客可以‘免费出行’。”拜正斌说，“购物消费返还乘车金，抵扣车票，还有积分、碳积分等兑换模式。”在这个场景中，企业以商业模式推动“客流变现”，降低地铁运营方的成本，降低居民的出行成本，同时获得自身的盈利。在罗斌看来，与之类似的手段适用更多领域，如智慧停车。“通过引入线上消费服务场景，进一步拓展停车应用场景，打造‘停车+X’融合服务模式。”他认为这既能引导共享停车平台企业健康发展，也能为车主提供更优惠和友好的出行服务。

日本早在1973年开始了对智能交通系统（ITS）的研究，一直注重政府部门和学术机构、第三方企业的协同。发展到现在，日本的ITS研究在技术层面重点锁定路边设施通信技术、路车通信技术、车内通信技术和车对车通信等四个方面；在行政管理层面有健全的信息服务平台，是信息共享和协调的核心力量，致力于不同部门间的信息共享和利用。

在建设智能交通系统时，美国的汽车制造商、高科技公司、互联网公司和通信运营商等，重视合作开发车联网、无人驾驶等技术与相关标准，并且积极与政府合作，推动制定有利于道路测试、自动驾驶、信息安全等的政策法规。美国还成立了智能交通协会，专注于推进智能交通技术的研究和部署。

伦敦交通局基于对城市各种道路规划、交通工具数据的掌握与分析，设立开放数据门户，联合科技公司和研究机构共同开发运用，包括推出“伦敦城市地图”“可读的伦敦”等应用，用可视化的数据帮助用户感知实时道路状况、空气状况、湿度、温度等，提高市民和游客的出行体验。

新加坡打造智慧交通一个标志性内容是“拥堵收费”，也就是按照城市交通的拥堵程度来订立车辆行驶在不同路段的出行费。依托ERP2.0（电子道路收费系统）实现动静态的精准监测和调控，使得这个收费系统既具备按行驶里程数收费的模式，也可以按照实时的拥挤程度收取费用。新加坡在智慧交通领域所做的事情几乎都围绕一件事，就是公共交通发展。如发展自动驾驶的主要目的是为发展公共交通运输系统，因此在过去数年，新加坡的自动驾驶测试主要聚焦于Robotaxi、大巴等通勤、接驳领域。值得一提的是，新加坡允许自动驾驶汽车在公共道路进行测试。

（川观智库研究员 李媛莉 收集整理）

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