每年因交通擁堵帶來的經濟損失占城市人口可支配收入的20%，相當于每年GDP損失5-8%。在近日舉行的2021年北京地區廣受關注學術成果報告會(自動化及人工智能領域)上，中國科學院自動化研究所副研究員呂宜生說，歐美日等發達國家在這方面的損失大約是1%-3%，我們還有很大的調整空間。
這個損失到底有多大?“2020年我國GDP總量突破100萬億，按5%算的話，相當于損失了大約5萬億人民幣。一架波音737飛機的價格按5億人民幣算，相當于每年損失一萬架波音737，也就是每天二、三十架。”呂宜生表示，智能交通被認為是緩解交通擁堵的有效技術手段。
智能交通建設應有的放矢
在全世界范圍來看，交通擁堵都是一個很嚴重的問題，為了解決交通擁堵矛盾，智能交通建設迫在眉睫，為此國內外投入了大量人力、物力、財力進行研究和部署。
那么，智能交通到底會帶來怎樣的體驗呢?打開地圖導航，可以預知發生交通事故的路線，從而避開相關擁堵路線，節省出行時間;交通管理控制人員提前知道交通事故事件所在的位置，進而可以通過調整紅綠燈，通知大家變換出行路線，很好地提高了交通系統的運行效率。
對于理想的交通場景，呂宜生心中早有設想：“未來的智能交通發展，應該是虛實互動的平行交通系統，通過萬物互聯感知，在數字世界中對物理世界進行重構，物理交通世界和人工交通世界深度耦合、虛實交融，形成兩大體系平行發展、相互作用，從而使得先進的控制理念和管控思想，都能更好地得以體現，得以應用。”
“在當前智能交通發展方面，我們的理念、技術不落后于國外發達國家。”與此同時，呂宜生也看到了智能交通建設過程中存在的一些問題。“目前在智能交通出行領域的投入主要是集中于系統信息化的建設上，沒能很好地發揮所建系統的作用。”
為此，呂宜生建議從以下幾點提升智能交通的效率：第一，交通系統牽扯到多個部門，彼此數據資源共享可以打通流通環節上不必要的數據計算;第二，要從理念和思維上進行突破，借助人工智能、區塊鏈、平行系統等新一代信息技術，在全面互聯感知的前提下，現實世界的狀態可以在虛擬的信息數字世界中呈現，這樣的話就可以對現實世界有一個很好的捕捉，進而利用我們數字世界當中所獲取的信息進行提前預判、管控、誘導，反過來作用于物理世界的人的出行和交通燈的管控，能夠很好地提升交通系統的效率，提升交通系統的智能化水平;第三，目前智能網聯和無人駕駛是交通發展的主流方向，需要做一些提前規劃和技術上的相關儲備。
交通管控融入時空流網絡
交通管控的難點在于，每天每人的出行路線不盡相同，每個時段的交通特征不一樣，工作日和非工作日、假期的特征也不一樣，也包括來自天氣的影響，等等。
那么，應該如何做好交通預測管控呢?“我們面臨的主要問題是交通數據的缺失，以及受到交通因素的繁雜性以及環境的開放性等多方面影響。”呂宜生介紹，目前我們在道路上部署了很多傳感器，以線圈檢測器為例，城市當中線圈能夠正常工作的可能并不多，導致數據嚴重缺失且質量不高。另外，交通管控不可能開展大規模的交通事故重復實驗，一是成本高，二是不現實。
如何借助時間網絡結合路網結構進行交通預測，成為當前一個主要的研究方向。”呂宜生建議，應該從交通流時空本身的特性去抽取一些路網的交通施工特征，然后把影響交通系統運行的外部要素嵌入到交通時空預測模型當中，進行相關分析。
目前，交通信號管控運行當中各城市里面有信號配時運營中心，有相關工作人員進行調控，但控制方案質量直接取決于該工作人員的工作經驗和水平。
那么，能不能借鑒優秀的交通信號配置師已取得的控制策略，構建一個完善的交通信號管控方案呢?“我們把有經驗的交通信號配置師對于地面交通處理的經驗進行經驗知識固化，這樣一個推薦系統應用在城市路口管理中，可大幅度提高交通信號運營工程師的工作能力，處理效率可提升大約2-3倍。”呂宜生說。(記者 朱麗)
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