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獨家 | 陸化普：大數據、AI解決交通管理難題的新思路
[導讀] 2017年8月24日，以助推“平安交通、和諧交通、便民交通”為導向的研討會在貴州省公安廳交通管理局成功舉辦。在會上，清華大學清華-青島數據科學研究院（以下簡稱：數據院）、交通研究所和貴州省公安廳交通管理局的達成合作共識，共同挖掘貴州省交通大數據的價值，產生一批落地的科研成果，並應用到交通管理局實際的交通管理工作中。
數據院一直秉承開放包容的理念，積極推進大數據與各領域的跨界交流。此前數據院在交通領域舉辦了以大數據與新能源為主題的論壇並邀請眾多專家出席，同時也支持了清華大學交通研究所在大數據技術與產業應用的充分對接。研討會後，廣西與內蒙等省份的交管部門也紛紛表示願意就大數據在交通領域的應用與數據院開展全方位合作。
陸化普：清華-青島數據科學研究院交通大數據研究中心主任，清華大學交通研究所所長，土木工程係教授。主要研究方向為交通規劃理論、交通管理與控製、智能交通係統規劃設計、可持續發展的交通運輸係統、交通安全、交通經濟學。公安部、建設部、全國暢通工程專家組副組長，四屆交通學術委員會的委員，入圍中國工程院2017年院士增選候選人名單。
陸教授的演講圍繞新形勢下公安交管部門如何利用大數據、雲計算、人工智能等科學技術不斷探索和創新道路交通管理新模式這一主題展開。
1. 交通擁堵日益加劇
交通擁堵已由城市中心向城市周邊、由大城市向中小城市、由一線城市向二三線城市迅速蔓延。如北京2011年統計一天中交通擁堵持續時間是3.5個小時，而2016年是6.5小時，按一天主體生產時間8小時算的話，持續6.5小時的擁堵將產生巨大影響。
2. 城市交通安全形勢嚴峻
以萬人死亡率為例，我國是2.25左右，英國是0.49，日本是0.5，美國是1.26，如果我們達到美國總體水平，死亡人數會由6.3萬人下降到3.5萬人，如果我們達到日本的水平，死亡人數將降到1.4萬人。要想成為交通強國，交通安全必須上去，交通安全形勢十分嚴峻。
3. 交通違法現象非常普遍
電動自行車違法現象尤其嚴重，闖紅燈、超速、逆行等對交通秩序、交通安全和整個路網交通能力都將產生很大影響，形勢嚴峻。
4. 交通管理麵臨的新挑戰層出不窮
比如，共享單車在帶給大家方便的同時，到處亂停亂放、使用不規範問題的影響也很嚴重；老年代步車的安全設施差、車速慢、駕駛人員沒有經過嚴格訓練；電動滑板，電動座椅等新的交通工具的出現等。諸如此類各種各樣新的問題，怎麼管理將是交通管理部門麵臨的新挑戰。
1. 需求分析
無論是交通基礎設施建設，還是交通組織管理、交通運營管理都需要交通需求分析，掌握交通需求特點。交通需求特點包括總量特性、強度特性、時間空間分布特性、距離特性、方式構成特性等。知道這些數據，可以更快捷高效地對交通狀況進行分析診斷。
比如北京有2173萬人口，人均出行次數是2.8次，數字相乘，北京人一天中居民出行次數是6084萬人次。其中地鐵一天1200萬人次，常規公交一天900萬人次，加在一起2100萬人次，因此北京的公交分擔率約為35%。
掌握了這些數據，我們就可以進行綜合分析判斷。比如，假設某個城市0到2公裏的出行比重是25%， 2到4公裏出行比重是15%，加在一起是40%。假如步行分擔率和自行車分擔率兩者之和是28%，那麼你就可以得出結論，這個城市的交通結構不合理。因為步行和自行車的合理出行距離是4公裏，剛才舉例說4公裏內的比重是40%，而實際上步行和自行車的分擔率才28%，我們就可以判斷這個城市的交通分擔率不合理。顯然該騎車的沒騎車，該走路的沒走路。所以，判斷交通結構合理性要依據交通需求特性數據。
還是以北京為例，需要掌握整個城市的出行距離特性、方式構成特性、時間、空間分布特性。比如，6084萬人次集中在什麼時間出行，集中在哪些地方出行，這些基本的數據反映了整個城市交通需求的全部特性，針對這些特性我們就能夠規劃好基礎設施，製定交通管理方案。
過去上述這些數據都是通過調查來獲得，不僅花費大量人力、資金，調查頻度也十分有限。現在大數據能在相當程度上為我們提供這些數據。比如滴滴打車平台，可以提供出發地目的地數據。公交智能化可以統計每個站點的上下車人數。手機數據可以提供時間、地點信息等。通過移動數據、浮動車數據、在線平台公司信息以及公安交通自己的卡口數據，可以進一步提取交通量信息和軌跡信息。這些來源於不同數據源的數據經過融合、分析、挖掘，能夠獲得交通需求的各種特性，包括總量特性、時空分布特性、交通方式構成特性等。
2、供給分析
通過大數據可以進行網絡分析，回答路網規劃是否合理，哪些地方應該改造，哪些道路應該新建等問題。網絡規劃方案能否承受預期的交通需求，確定道路基礎設施建設的優先順序以及優化的方法，是拓寬還是修建新的道路等問題的分析，均需要交通需求數據的支撐。
解決這樣的問題，就是要在計算機裏建立道路網絡體係，用需求數據來做網絡分析。我們可以采用VC比指標，V是道路上交通量，C是這條道路的通行能力， 比如，VC比是0.5、0.6，則說明交通處於暢通狀態。VC比0.9，甚至1，說明道路上的交通量已經分別接近和達到了通行能力，處於交通擁堵狀態。
3. 運營狀態分析
為實現精準管理，需了解實時交通狀態，如交通數量、延誤時間、兩點間距離、走行時間、占有率等基本指標。比如，清華大學交通研究所，在08年北京奧運會之前，承擔了科技奧運十大工程之一的智能交通管理係統研究開發，實現了道路交通流實時分析功能，可以實時給出所需要的道路交通流的所有指標。如某區域內的各條道路的交通量，給定任意兩點的走行時間，擁擠程度、占有率等一係列指標。道路交通狀況的實時分析對動態交通管理非常需要。
4. 運營態勢分析
實際工作既需要有宏觀分析也有微觀分析，包括交通擁堵態勢分析，交通安全態勢分析，交通安全隱患預測、交通組織優化評價等。
比如，安全態勢分析評價。
宏觀分析可以通過道路的流密速的變化狀態來判斷出現了什麼問題，哪兒出了問題。比如道路的交通量，車速，車輛密度，如果發現一條道路突然車速急速下降，就可以判斷有可能是發生了交通事故。
微觀分析事故預防、事故應急。國外在車內安裝傳感器，比如對眼球移動狀態，對心跳、脈搏等進行實時監測。通過眼球移動狀態判斷疲勞程度和身體狀態，通過脈搏和心髒狀態反應身體狀況，尤其是防止突然發病。
基於大數據，從宏觀微觀角度進行分析，交通安全預警、交通安全應急以及事故發生後的快速處理等都會進入一個全新階段。比如擁堵數據，大屏上可以顯示擁堵點數量，擁堵點曆史數據，是新出現的擁堵點還是長期以來一直有的擁堵點，擁堵的原因，針對這些數據可以形成解決交通擁堵點的對策方案。
對交通參與者進行態勢分析。分析交通違法哪些是主導現象以及變化態勢。分析采取措施後行為的改變，是否出現新的情況，解決了哪些原有問題。
深圳在智能化方麵在兩個方麵很有特色，一是執法的智能化水平，二是窗口服務的智能化水平。
執法智能化方麵他們建立了三個支撐平台，一是大數據分析研判平台，二是警務實時督導平台，三是融媒體交通信息服務平台。三個平台支撐前端可視的化交通指揮平台，提出建立最強大腦、最快雙腿。
在違法現象分析、違法案件處理方麵充分運用大數據的特點提高效率。比如利用比對法、衝突法等自動分析研判套牌車。如果說這個車五分鍾之前在海關出現，五分鍾之後在城市的北部出現，顯然從空間上是不可能實現的。這種辦法可以迅速發現套牌車。
深圳的智能服務大廳，刷臉服務可以知道人來的頻度，6次以上出入被判定為黃牛，係統自動報警，所以他們完全消滅了黃牛現象。自助窗口有6大類100多項服務都可以自助。換證自動化設備在輸入身分證號之後後台聯動，調動數據庫裏麵的健康情況信息，不再要求體檢，調出並核對綜合信息，符合條件，駕駛證就打印出來，整個過程20分鍾左右，效率非常高。
因此，無論是解決擁堵問題、提高安全水平、還是提高業務效率，大數據都帶來了一係列新變化。信息技術的發展直接衝擊了我們的傳統模式，帶來了更高效的流程變化，勤務體製變化，甚至體製機製變化。
5. 決策分析
我國現在高速公路已達13.1萬公裏，鐵路12.4萬公裏，港口擁有萬噸級以上的泊位2317個。從交通的總需求上看，現在到底處在一個什麼樣的階段，是基礎設施不足，還是基礎設施已經基本滿足要求，回答這些問題一定要分析供求關係。設施狀態，需求特點，供求關係水平的宏觀分析非常重要。
以擁堵為例，擁堵點段空間分布，擁堵原因，是基礎設施能力不夠，還是違法行為降低了使用效率，還是停車設施不足，違法停車占用了通行空間。知道這些才能夠科學精準地疏導交通，提高交通安全水平。所以決策分析要借助於大數據。
1. 供求關係不平衡
產生交通擁堵的根本原因是交通需求過大，交通供給不足，供求關係不平衡導致了交通擁堵。解決供求關係，要麼加大供給能力，要麼減少交通需求。所以緩解交通擁堵的思路可以用三個詞進行概括，減少需求、加大供給和提高效率。
理論上供給能力、設施的設計能力與實際的通行能力是有差距的。這其中原因很多，比如某個位置就是有人橫穿馬路，或者自行車擠占機動車道使得車就開不快，所以提高效率也是很重要的舉措。
改革開放以來，交通的供求關係在不斷演化著。城鎮化機動化初期我們以非機動車為主，路上車少，交通供求關係不緊張；隨著城鎮化機動化迅速發展，道路交通量急劇增加，需求超過了交通供給，而且缺口越來越大，從而形成嚴重的交通擁堵。改革開放之初，全國機動車總量才138萬輛，截止2017年6月底全國機動車總量達到了3.04億，汽車2.05億，私人小汽車1.56億。
2. 解決總體思路
提高通行能力，優化道路設施，包括優化道路網絡，消除瓶頸，提高利用率；
提高管理效率，提高設施的利用效率；
規範人的交通行為；
要調整城市結構和用地形態，減少城市的交通需求總量，縮短平均出行距離；
要調整交通結構，減輕道路上的交通負荷，實施交通需求管理。通過提高供給能力，減少交通需求，實現交通供求關係動態平衡。
3. 提高道路通行能力
提高交通的供給能力首先要提高整車道路的通行能力。要改造交叉口，消除畸形路口，打通斷頭路，提高道路交叉口的通行能力，做好路口的交通組織，優化信號控製，合理組織交通。盡可能的增加路口進口出道數，局部做一些拓寬，車道調窄，使得路段和路口的通行能力相協調。通過優化提高路口的利用率，通過有效的交通組織，明確路口的路權，提高路口的通行效率。
4. 路網結構合理
除了路網密度之外，路網結構合理有三個指標，一是道路的級配結構要合理，二是連通結構要合理，三是功能結構要合理。所謂級配結構，是城市道路有主幹路、次幹路、支路，它的比例關係要合適。大致上是1：2：4的關係，就是次幹路要多，支路更多。連通結構就是次幹路和主幹路的連接，支路和次幹路連接，要盡量避免支路和主路相連。功能結構，就是要分清它是交通功能為主，還是連通功能為主。這兩個功能是此消彼漲的關係，交通功能強，連通功能就弱。不同功能的道路，交通工程設施、管理方法、管理方案都不同。交通線主幹路要盡量隔離，杜絕路邊停車。生活型道路要給大家提供盡可能的方便，方便過馬路、停車、到商業街上購物，提高效率，滿足需求。
5. 調整交通結構
城市的交通方式，有地鐵輕軌、公共汽車、自行車、出租車、還有私家車，這些不同方式的比例關係，稱之為一個城市的交通結構。合理的交通結構是，長距離出行要盡量采用公共交通，近距離出行盡量走路騎車。小汽車的運輸能力有限，一小時能運輸三千人，公共汽車一小時能運輸六到八千人，輕軌交通一小時能運輸一到三萬人，地鐵一小時能運輸三到六萬人。投入同樣的通行空間，地鐵是小汽車運輸效率的10到20倍。我國城市人口密度大，需求強度大，個體交通工具是無法滿足通道交通需求的，隻有采用軌道交通作為骨幹，路麵上的交通負荷才能減輕，所以調整交通結構是解決交通擁堵的重要舉措。
6. 城市規劃
一個城市的結構不同，用地形態不同，產生的交通需求總量和交通需求其他特性均會有很大差異。眾所周知，北京有若幹個臥城，比如回龍觀、天通苑，還有通州，那些地方沒有太多就業崗位，大家都要到北京市內來上班。這麼大量的通勤交通，什麼樣的交通係統也難以支撐。回龍觀有八達嶺高速，還有13號線地鐵，交通係統很強大，但是每天擁擠不堪。所以城市結構導致的需求特性對我們交通的影響是根本性的。如果北京不是這樣的城市結構，是多中心的城市結構，每個城市組團裏既有居住條件，也有就業崗位，生活設施公共設施完善，就會大幅度減少交通需求的總量，減少大家的出行距離。所以，要解決交通擁堵問題，從城市規劃的角度，首先要調整城市結構和用地形態。
在這方麵，我概括了四個就近。就近上班，就近上學，就近購物，就近活動。四個就近，技術上的實現途徑，就是混合土地使用。比如，巴黎的南部新城，荷蘭阿姆斯特丹建的新城，北歐的所有新城建設完全是高度混合土地使用的。比如，我考察過的一座新樓，樓裏有遊泳設施，下了樓就有足球場地，附近就有商業社區，然後幼兒園、小學配備非常完善。日本大致都是300米半徑滿足你工作以外的全部出行需求。會議場所，學童保育所，綜合超市，24小時便利店，郵局，房水電氣的支付等所有金融活動和禮尚往來等均可在郵局完成，所以所有的生活活動大都可以在200米以內完成。
實現這種用地模式的一個重要技術手段叫TOD模式。TOD模式簡單說就是公交導向的開發模式，要以公交站點為中心，組織用地，靠近公交站點的開發強度大，離開公交站點的開發強度低一些。近距離出行走路騎車，遠距離出行乘坐公交。
1. 交通發生源對策
第一大對策體係就是交通發生源對策，目的是調整土地利用，改變交通需求特性。推進混合土地使用，推進TOD模式。
2. 綠色交通優先對策
綠色交通優先對策，包括地鐵、輕軌、公共汽車，鼓勵末端短距離出行走路騎車。道路係統綠色，完善道路結構，提高交通係統使用效率。交通需求管理，它的目的是改變交通需求特性，實現綠色交通主導。
從出行距離上看，出行距離越遠，越需要機動化的交通方式。從需求強度上看，強度越大，越需要集約化的交通方式，公共的方式。調整交通結構是改變交通供求關係的強有力的措施，也是緩解交通擁堵的重要舉措。
3. 停車對策
很多城市不是因為車多，而是因為停車設施不足導致交通擁堵。停車對策的目的是合理提供停車設施，適當引導交通需求。不是所有的停車需求都要滿足，因為停車設施供給過量會刺激小汽車的使用，要分區域供給，分區域收費。
4. 智能交通係統對策
智能交通係統對策，是提高設施的使用效率的關鍵舉措。智能交通可以使有限通行能力發揮最大的作用，規範人的交通行為。宣傳教育是長期對策，我們期待借助於大數據、借助智能的辦法能夠縮短人們走向成熟的進程，促進遵守交通法規，建立良好的交通秩序。
最後是保障體係。保障體係的目的是提高交通係統建設的協調性、權威性、科學性和實用性，包括做好規劃，製定好標準，建立好協調機製，增加交通的投入，以及加強交通的研究。
隨著大數據的進展，大數據分析研判成為核心，交通警察已經不是大量在路麵執法上麵，而是著重分析問題、研究問題，提出方案，然後再精準的進行執法管理，進行擁堵管理。
貴州大數據平台已經形成了一個非常好的局麵。所有的數據全部接入，以開放的心態讓大家充分的利用這些數據資源，來共同為解決交通問題出力。這樣的思路心態，解決方案的形成速度會迅速的加快，會更加有凝聚力，大家接入的數據也會更多。
1.交通問題的分析研判
如果各個城市能建立很好的分析研判係統，我們可以做到心中有數。首先是主要矛盾是城市擁堵、交通安全和交通秩序，可能有的城市交通擁堵非常嚴重，有的城市擁堵並不是主要的，秩序混亂才是最大的問題。如果交通擁堵是主要問題，擁堵具有什麼樣的特征，到底是通行能力不足，還是管理上有問題，還是交通工程設施不完善導致的擁堵？我們什麼時候需要控製機動車總量？小汽車管理政策需要采取什麼措施，什麼時候、什麼狀態下應該采取措施等等。在城市路網不變的前提下能承載多大規模的小汽車保有？如果改善城市路網狀態，改善之後能承受多大的機動車的規模？這裏麵有很多很多需要我們分析和回答的問題，建立綜合分析研判係統，基於大數據分析就應該能夠回答了。
2.智能交通控製
提高交通控製的水平，會在很大程度上提高整個路網的通行能力。在北京最常見的令人氣憤的例子就是，你開車從這口起車了，本來希望一路綠燈，確眼巴巴的看著下一個路口由綠燈變成了紅燈，好不容易有機會起車，剛走幾步看著下一個路口又由綠燈變成了紅燈。這些問題不但影響通行能力，而且增加了油耗，增大了排放。因此順暢的道路交通流不但是解決交通擁堵對策，也是節能環保的主要舉措。
首先對道路上交通流的整體狀態確定控製策略，然後考慮幹線如何提高它的整體協調，也就是綠波控製，幹線控製的能力。對幹線控製實現優化，會比較大的提高通行能力。
科學的交通組織。小到一個區域，大到整個城市都需要進行整體的交通組織優化調整和指揮，這是一個動態的交通組織過程，也需要實時的支持。當然過去我們沒有那麼多的數據，我們做交通調查的頻度小，可能做一次幾個月甚至一年都不改變，隨著數據的增多，隨著通訊的發達，我們完全可以根據當前的形勢進行實時的優化控製。
還有貨運，總體而言我們的貨運組織管理是比較薄弱的，也比較落後。比如說歐洲，全歐洲主要的貨物運輸基本都是實時可控的，整個歐洲設了若幹物流中心，物流中心從入庫、出庫、裝車、車輛在路上行駛運行，指揮中心基本了如指掌，貨物狀態是實時掌握的。我們這裏的危化物品運輸，運行中的實時跟蹤都可以做到了，那麼將來主要的物流體係都應該這樣，因為不僅僅是安全的需要，也是降低空駛率，提高物流效率，推動綠色物流，提高城市物流配送率的基本要求。有些城市說工程車、渣土車管理非常困難，經常夜間活動或者渣土拋灑或者損壞交通管理設施，有了智能交通係統這就不是問題了，所有的渣土車的運行時間、運行地點、行駛軌跡，甚至運行狀態我們都可以掌握，所以就不會出現渣土車夜間沒有人管，非常隨意，出了事情也不負責任，無法追究這些問題。
智能交通，安全預警，智能執法，目前看各個城市有自己的特點。深圳的執法、武漢的服務比較突出，貴州建立了良好的大數據平台，借著這樣的環境和條件加強這些方麵工作，就有可能實現交通管理水平的顯著提升和跨越式發展。基於大數據，不但提高了交通組織管理、提高交通基礎設施的使用效率、提高安全性，實際上也會大幅度的提高我們的工作效率。
我們正處在智能交通大發展的前夜。我們的城市，不但麵臨著傳統問題，還麵臨著一係列新問題，綠色交通主導，道路設施的路權向綠色交通傾斜，公交信號優先等都是新的挑戰。智能交通運行管理、交通控製與交通誘導的結合，也是當前需要努力的方向。比如路上的車輛，現在時速是60公裏，開到路口會遇到紅燈，如果你時速調整到50公裏的話，開到路口就會遇到綠燈，有了這些信息的及時提供，駕駛員可以調整車速，既又節省汽油又減少排放，另外還能使車輛一路暢通。
3.貴州大數據平台
大數據使我們有了越來越多的信息，越來越接近全感知。我們的環境條件發生了變化，多元的全感知手段，比如傳統的線圈，新的地磁檢測，微波紅外檢測，視頻檢測，浮動車數據、手機數據，公交統計數據等。4G網絡使得大量信息的傳輸障礙越來越小。大數據、雲計算，這樣就具備了深度分析的基本條件，在大數據的支撐下，我們完全可以讓係統更加智能，決策更加科學，管理更加精細。
希望我們大家共同參與，充分利用大數據平台，做出先進實用的係統，來大幅度提高交通管理的效率和安全水平、以及交通秩序水平，開創交通管理的新局麵。
原文發布時間為：2017-09-20
本文作者：陸化普
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最後更新：2017-10-10 15:03:39