當(dāng)下智能交通發(fā)展熱點(diǎn)方向之冷思考
當(dāng)下的智能交通熱點(diǎn)方向有哪些?交通大數(shù)據(jù)、交通擁堵評價(jià)、智慧高速、MAAS、交通大腦、車路協(xié)同、智慧停車、智能交通項(xiàng)目運(yùn)營……
交通數(shù)據(jù)要避免單打獨(dú)斗
現(xiàn)在交通數(shù)據(jù)進(jìn)入了一個(gè)新的爆發(fā)時(shí)期,由以往的車輛檢測器和視頻檢測器為主的交通數(shù)據(jù)獲取方式已經(jīng)被更多的微波檢測器、氣象檢測器、物聯(lián)網(wǎng)檢測器和互聯(lián)網(wǎng)+、移動網(wǎng)絡(luò)+等多種數(shù)據(jù)檢測方式所補(bǔ)充,由以往的小時(shí)計(jì)、分鐘級的數(shù)據(jù)采集周期進(jìn)入到了秒級、毫秒級的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)響應(yīng)速度。
交通行業(yè)迎來了數(shù)據(jù)多頭的時(shí)代,由此而來的大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等配套技術(shù)更助力了交通多源數(shù)據(jù)的質(zhì)量提升、威力大增。
筆者以北京市某道路的連續(xù)10天的車輛檢測器和浮動車檢測數(shù)據(jù)融合的結(jié)果對比表明,除去夜間出租車數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的情況外,以1分鐘為間隔的速度融合數(shù)據(jù),其精度比單純依賴浮動車采集的每1分鐘的數(shù)據(jù)精度提高124%。
同理,交通系統(tǒng)的其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域同樣存在數(shù)據(jù)互通、融合提升的需求和必要。
究其原因,交通出行者的隨機(jī)性和獨(dú)立性等內(nèi)在因素,交通環(huán)境的復(fù)雜性和多樣性等外在因素共同作用下,決定了交通數(shù)據(jù)的單一性來源并不能有效合理地解釋交通行為,因此交通數(shù)據(jù)難免要進(jìn)入多源互助、合源并流的時(shí)代。
評價(jià)指標(biāo)還需要去偽存真
交通評價(jià)是指對交通系統(tǒng)達(dá)到目標(biāo)程度的評估。由于交通評價(jià)的目的不同,評價(jià)對象不同,評價(jià)指標(biāo)和相應(yīng)的模型也有所不同。
例如,對城市交通系統(tǒng)的效果評價(jià),就可以圍繞道路通行能力、路段和交叉口負(fù)荷、交通安全、交通環(huán)境質(zhì)量等選擇評價(jià)指標(biāo),從而刻畫出達(dá)到系統(tǒng)目標(biāo)的程度。
由于交通系統(tǒng)主要是實(shí)現(xiàn)對貨物和人員進(jìn)行運(yùn)輸?shù)墓δ,因此交通評價(jià)指標(biāo)通常從安全和效率兩個(gè)方面來考量,以時(shí)間和空間兩個(gè)維度來創(chuàng)建和選取。
例如評價(jià)交通擁堵的指標(biāo)之:交通擁堵持續(xù)時(shí)間,定義為在統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi),路網(wǎng)處于嚴(yán)重?fù)矶碌某掷m(xù)時(shí)間;交通擁堵里程比例,定義為統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi),道路網(wǎng)處于不同擁堵水平的路段里程比例等。
一般而言,交通系統(tǒng)的評價(jià)宜選取概念容易理解、計(jì)算操作簡單、釋義正確明晰的指標(biāo),并不是評價(jià)指標(biāo)維度越多越好,創(chuàng)意越新越好。
因此,交通系統(tǒng)的評價(jià)指標(biāo)數(shù)量多,概念新,并不意味著對交通系統(tǒng)的評價(jià)合適,交通評價(jià)指標(biāo)需要尊重交通系統(tǒng)的專業(yè)性和知識性。
智慧高速尚未形成痛點(diǎn)合力
與城市智能交通的蓬勃發(fā)展、欣欣向榮的景象對比而言,高速公路行業(yè)的智能化、智慧化之路似乎顯得行動遲緩、熱點(diǎn)散亂。
從智慧高速的建設(shè)技術(shù)而言,移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、VR/AR等新興技術(shù)無一不缺。
從智慧高速的建設(shè)范圍而言,智慧監(jiān)控、智慧收費(fèi)、智慧養(yǎng)護(hù)、智慧信息服務(wù)、智慧通信、智慧設(shè)施、智慧服務(wù)區(qū)等領(lǐng)域無所不含。
但是從智慧高速的建設(shè)效果而言,無論是行業(yè)內(nèi)部還是公眾體會,卻乏善可陳,波瀾不驚。
據(jù)統(tǒng)計(jì),我國高速公路智能化市場規(guī)模到2022年將達(dá)到836億元左右,年均復(fù)合增長率15%,面對如此巨大的市場和增長需求,緣何智慧高速不能發(fā)出“行業(yè)好聲音”呢?
對比城市交通,首先,人們對高速公路的出行需求并沒有對城市道路的頻次高、數(shù)量級大。以滿足居民日常工作和生活需要的通勤需求是城市交通的主要特征,除了連接城市與市郊的聯(lián)絡(luò)線功能的高速公路外,連接城市間出行的高速公路只有在出臺免費(fèi)政策后的重大節(jié)假日才有大量集中出行的交通流。
其次,高速公路雖然也存在諸多的痛點(diǎn),但是從不同省市的高速公路管理部門提供的信息綜合顯示,高速公路行業(yè)的痛點(diǎn)散亂,安全、養(yǎng)護(hù)、運(yùn)營、收費(fèi)、服務(wù)區(qū)等。各個(gè)業(yè)務(wù)模塊似乎都存在有待完善的內(nèi)容。而城市交通以交警的業(yè)務(wù)管理為代表的痛點(diǎn)卻可以集中體現(xiàn)在事故安全和交通控制這兩個(gè)方面。
智慧高速的發(fā)展需要行業(yè)形成共識,凝練痛點(diǎn)合力,集中突破2-3個(gè)重點(diǎn)高頻熱點(diǎn)。
交通大腦仍處在胚胎發(fā)育期
2018年交通大腦、城市大腦頻繁出現(xiàn)在交通領(lǐng)域,甚至超腦、超人都不能滿足交通領(lǐng)域的業(yè)務(wù)需求。對比人類大腦的發(fā)育過程,筆者發(fā)現(xiàn),兩者的確可以相提并論,只是在交通大腦一頭熱的身后還需要冷靜地認(rèn)識到這是一個(gè)漫長的發(fā)展過程。
就人類大腦而言,在通常情況下,在懷孕第15周時(shí),人類大腦才明顯形成了6個(gè)區(qū):前腦2個(gè)區(qū),中腦1個(gè)區(qū),后腦3個(gè)區(qū),這些區(qū)域形成大腦的基本框架,幫助大腦正常分化成各種結(jié)構(gòu):腦膜、神經(jīng)、纖維、腦細(xì)胞和神經(jīng)節(jié)等。到第33周時(shí),人類大腦的神經(jīng)中樞基本形成,并和周身相連。
另外,美國科學(xué)家最新發(fā)現(xiàn),新生兒大腦的發(fā)育有先后之分,大腦中控制視覺和運(yùn)動的區(qū)域最先發(fā)育,而負(fù)責(zé)抽象思維的區(qū)域卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后。
掃描結(jié)果表明,新生兒出生后幾個(gè)月內(nèi)大腦后部控制視覺和其他感官信息的區(qū)域處于“瘋狂發(fā)育期”,而這一階段大腦中額葉前部負(fù)責(zé)抽象思維的區(qū)域則沒怎么發(fā)育。
反觀現(xiàn)在的交通大腦,前端的視頻檢測信息和其他檢測器信息倒是也接入了不少,并且信息量級也處于“瘋狂發(fā)育期”,而這一階段的交通大腦卻沒有發(fā)揮出思維的效果,決策的威力。
那么我們可以說2018年的交通大腦正如胚胎發(fā)育期的人類大腦,真正發(fā)揮交通決策、城市思維的能力還需要經(jīng)歷不斷地學(xué)習(xí)和成長。
動則宣揚(yáng)已建成交通大腦或城市大腦的說辭,目前只是熱點(diǎn)炒作,缺乏實(shí)質(zhì)之舉。
共享出行還做不到共享其成
說到共享出行,似乎2018年離不開MaaS。
MaaS最早出現(xiàn)在2014年于芬蘭赫爾辛基召開的歐盟ITS大會上,在2015年世界ITS(法國波爾多)大會上開始逐漸成為全球智能交通領(lǐng)域的熱門議題。
國內(nèi)外對MaaS的熱情和認(rèn)可似乎毫無懸念,普遍認(rèn)為:MaaS在概念設(shè)計(jì)上能夠整合不同交通出行方式和出行服務(wù)公司,能夠整合不同的移動應(yīng)用終端和應(yīng)用服務(wù),甚至能夠整合不同城市和國家的交通服務(wù),達(dá)到一鍵支付的效果。
就延伸效果而言,MaaS還能夠提供出行鏈中延伸端的餐飲、住宿、文化消費(fèi)等服務(wù)。
雖然目前國際上出現(xiàn)了一些MaaS的應(yīng)用案例,但是在國內(nèi),MaaS還沒有引發(fā)交通行業(yè)的普遍關(guān)注。
國內(nèi)已有的與共享出行相關(guān)的應(yīng)用服務(wù)都局限于零散的、碎片式模式,且不說由各個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司主導(dǎo)的多個(gè)單一出行模式的打通是核心利益的博弈,即便是政府不同管理部門主導(dǎo)的公共交通出行環(huán)節(jié)的互聯(lián)也存在業(yè)務(wù)壁壘、體制隔離的困境,短期內(nèi)做好一個(gè)能用的MaaS服務(wù)應(yīng)用談何容易?
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