智能交通 前景廣闊

安全、高效、便捷、經濟、綠色的出行，一直是人們的追求。如今，人工智能、大數據等正與交通行業加快融合，智能交通建設提速，我們離這一目標更近了。

當前，智能交通有哪些應用場景，未來發展趨勢如何，又該怎樣推進建設？

新一代信息技術助推智能交通跨越式發展

“有了這趟公交車，我每天能多睡半個小時。”家住湖南省長沙市嶽麓區的邢先生高興地告訴記者。他提到的公交車來往於梅溪湖和高新區之間，是今年5月長沙首條試運營的智慧通勤公交。利用智能網聯技術，科技人員改造了沿線26個路口的紅綠燈，在保障安全的前提下，當該公交車行駛到路口時，紅燈會自動切換成綠燈，保證公共交通優先通行。

在北京，不久前由百度公司運營的我國首批“共享無人車”正式對外開放。用户通過手機應用一鍵呼叫，自動駕駛出租車就能接單。該出租車為完全無人駕駛，汽車屏幕上顯示着起點終點、道路限速等情況，還會根據環境合理決策，除非遇到緊急情況，一般不需人工干預，乘客得以安心享受乘車的樂趣。

危險品運輸是道路運輸安全監控的重點。按規定，運輸危險品的車輛只能在特定的時間內在固定的路線行駛，然而哪條路線人口少、道路通暢、保障條件好、不易出現安全隱患等，人們並不清楚。而今，藉助大數據、雲計算等技術，騰訊開發的重點車輛管控系統有望解決這一難題。騰訊智慧交通副總裁施雪松説：“通過分析道路沿線人口、擁堵狀況、應急處理資源等，我們能夠輔助交管部門規劃危險品運輸路線、時間，從而保障運輸安全。”

智能交通是將信息、通信、傳感等技術綜合運用於交通上的成果。長沙的智慧通勤公交、北京的無人駕駛、危險品運輸路線規劃，都是智能交通應用場景的有益探索。專家表示，發展智能交通，符合我國交通行業轉型的現實需求，也順應了技術發展大勢，既回應民生關切，也能牽引產業變革，是我國實現交通運輸現代化的必然選擇。

早在上世紀90年代，管理部門與科技專家未雨綢繆，在我國機動車總量只有幾千萬輛、交通基礎設施建設整體上相對薄弱的情況下，就開始了研究和探索，並制定了相關規劃，為我國智能交通起步打下了良好的基礎。

與傳統主要依靠設備集成提升交通智能化程度不同，人工智能、5G等新一代信息技術，有望助推智能交通實現跨越式發展。比如，傳統自動化技術也能實現一定程度的無人駕駛，但距離商用比較遠。融合了最新的人工智能、雷達、地理信息等技術，汽車“大腦”快速進化——不僅能“看”，沒了盲區；還有了“智商”，懂得決策，從而向無人駕駛邁出了一大步。

快速發展的5G技術具備低時延、廣連接等優勢，是推進智能交通的利器。比如，控制好自動駕駛狀態下運行的地鐵列車，需要精確可靠、極快速響應的傳輸信號。有了5G，這一技術不再是難題。今年4月，深圳開通的首條無人駕駛地鐵線，就融合了5G技術。

智能交通車路協同網絡有待進一步優化

小到交通信號燈的控制優化，大到搭建城市交通“智慧大腦”；從公交到地鐵，從公路到港口，交通各行業、各領域都在展開智能化嘗試，智能交通的圖景漸行漸近。百度智能駕駛事業羣組解決方案總經理聶育仁認為，當前，智能交通處於起步階段，即將迎來一個快速發展期。

但總體看，智能交通應用場景規模化落地還有一段距離。智能交通離不開一套相互支撐的系統，任何一個環節缺失，都可能造成“智”而不“能”。例如，高級別自動駕駛的真正落地，除了要有“聰明”的車，還得有“智慧”的路，這就需要可知可感的基礎設施、數據決策和管理系統等共同搭建起來的車路協同網絡。

“如果車路協同是路燈，單車智能就是車燈，兩者協同，自動駕駛規模商業化落地門檻才能降低。”聶育仁認為，只有實現了車路協同，自動駕駛行車才能更安全、行駛範圍更廣泛、落地更經濟。

專家表示，目前，智能交通發展仍不夠系統，發展不平衡，各個方向缺乏協調，系統性的智能化應用和集成還有待加強。比如，交通控制設備基本能夠滿足單一控制場景，但要適應於未來的車路協同場景，還應進一步優化。

針對短板，政府部門和產業界正在發力。今年5月有關部門表示，要着力推進“單車智能+網聯賦能”，加速推進智能網聯汽車產業化。

“我國新基建的提速，將為車路協同發展打下良好基礎。”清華大學講席教授、智能產業研究院院長張亞勤説，隨着技術解決方案的進步，車路協同網絡也將不斷完善。

展望未來，施雪松認為，未來交通是以人為中心、人車路智聯的“生命體”。“通過感知設備採集數據，人工智能算法處理數據，數據和算法雙輪驅動，交通行業有望實現從分析、預測、決策到反饋的全生命週期的智慧化升級。”

聶育仁判斷，智能交通發展會經歷“數字化升級、網聯化轉型、自動化變革”三個階段，三者同步推進，並非一個接着一個階段開啓。“未來城市可能會出現智能交通運營商，高效、綠色、共享的自動駕駛車輛，並與其他交通工具結合，形成全新的出行和運輸模式。”

科技界、產業界和管理部門協同營造良好產業生態

智能交通行業的持續健康發展，有賴於技術、市場、政策和法規的良性互動，需要科技界、產業界和管理部門協同發力，共同營造良好的產業生態。

專家提醒，智能交通不是空中樓閣，也不是將過去信息化工作簡單搬到網上，它的根基是人們交通出行的切實需求。產業界應當紮實挖掘痛點，找準應用場景，有了產業支撐，技術更新換代的動力才持久。

管理理念需齊頭並進。比如，採集交通數據是第一步，更重要的是挖掘分析價值。專家表示，建立健全跨部門、跨行業的開放共享機制，才有利於真正做到基於大數據的科學決策。

法律法規應適度包容。以無人駕駛為例，適應夜間、暴雨天氣行車等複雜路況，自動駕駛需要積累足夠的真實路況數據，支持感知、預測、規劃等模塊的升級。聶育仁舉例，北京設立了高級別自動駕駛示範區，從下午4點到夜間10點時間段，開放夜間測試，對企業研發很有幫助。

“發展智能交通，我國有較為豐富的應用場景，對新技術的接受程度也較高。”聶育仁分析，在自動駕駛、車聯網等領域，我國具備一定的優勢，有望在智能交通新賽道上跑出“加速度”。

業界專家提醒，保持智能交通發展勢頭，互聯網企業等新入行者，在發揮好信息技術應用優勢同時，還有必要加深對交通行業底層邏輯的理解，加強融合互通，協同推進智能交通。

專家認為，在交通信息採集、感知、分析等一些軟硬件上，我們與國際先進水平仍有差距，迎頭繼續追趕，智能交通發展才更平衡、協調。

“我國交通密度大、交通情況比較複雜，這對發展智能交通既是挑戰，也是機遇。”聶育仁認為，智能交通前景廣闊，用好技術手段解決人們交通出行的痛點，將成為牽引我國建設交通強國的重要力量。