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楊東援:交通管控,從智能走向智慧
2019-09-05 來源:智慧交通

  首先,我想強調的是“智能交通”、“智慧交通”,雖然只有一字之差,實際上背后有很大差異。“智能交通”更多的是從技術角度,在交通系統中引入信息技術所產生的解決方案;而“智慧交通”強調的是綜合技術、政策等多方面手段,解決交通領域社會問題的人機混合系統。為什么這么講?城市交通面對的是一個“社會-技術”系統,要解決的問題實際上是社會不同群體、不同行為主體之間的利益分配與調控。比如公交專用道,不堵車的地方不需要公交專道,用了公交專道反而有社會利益沖突。技術發展過程如果脫離社會背景來討論問題,有些美好的愿望不一定能夠實現。比如說信號燈的“最后一公里”,試圖用一個完全集中控制的云計算平臺來安排大家的行程,也就是所謂“從用戶最優到系統最優”。想法很好,但是放到現實條件下,一定會犧牲一部分用戶的利益,會讓少量用戶多繞路,讓其他人走得更疏通,這也就涉及到了社會關系、社會權利的調整。如果把現實社會很難處理的問題作為技術實現的前提,可能會出現很大的偏差

  技術的發展會帶來很多挑戰,怎么理解新技術?有各種各樣的技術發展,但需要總體把握這些技術所產生的影響。

  在智慧交通體系中重新審視任務定位

  ?人工智能

  比如說人工智能,人工智能現在處于換代階段,過去的機器翻譯、專家系統起到的是幫助工程師減少工作量的輔助角色,但現在逐漸把部分系統控制權轉向了機器。這就有一個問題,轉向機器的過程中,“人”是否完全得到了解脫?實際上人被賦予了更大的責任,他需要有一種大智慧,大智慧絕對不是工程智慧或者是技術智慧,而是社會智慧。

  一講到交通,都會說車和路的矛盾,實際根本上不是車和路的矛盾,而是個體化需求和人居環境的矛盾。好比說跟老百姓講不能在中心城搭建別墅,大家會認為這是天經地義,但跟老百姓講不能在中心城區里面自由開車上班,他們立刻會說“憑什么”,這兩者之間的差異是什么?擁有一套別墅需要真金白銀付出代價購買,而道路不花錢,誰搶不到這塊公共資源誰就會吃虧。所以這種無序爭奪公共資源的問題是造成公共交通擁堵的原因,如果從根本上解決不了這個問題,即使交給高效運行的云計算系統,交管工作人員也要考慮更高層次的問題。

  ?物聯網+區塊鏈

  交通領域對于物聯網+區塊鏈的發展前景不夠重視,區塊鏈并不是簡單的比特幣,而是逐漸建立的信用體系。這種客觀的信用體系對交通管理極為重要,怎樣把物聯網+區塊鏈建立的信用體系充分利用起來,這是解決問題的出路之一。第一代物聯網強調的是信息互聯,第二代互聯網強調的是價值互聯,價值互聯對社會的進步有很大的幫助,社會不進步,交通管理將永遠被動。

  ?大數據

  大數據實際上很“熱”,但是“熱”的過程中把它本質性的東西忘掉了,“大數據”并非局限于“數據”,它首先是一種資源,其次是一個認識研究對象的方法,同時也是一種去偽存真、撥云見日的技術處理過程。

  

  有人開玩笑說大數據只講關聯,過去交通分析模型技術講因果。這兩者之間的關系差別是什么?我開一個玩笑,有一個東北人養了一只雞和豬,有一天雞問豬,說主人干什么去了?豬說主人去買蘑菇了,雞聽了之后撒腿就跑,豬很奇怪說你為什么跑?雞說如果主人買粉條我看你跑不跑?

  大數據得到的信息往往是這些,如果不做情報角色、情報分析,直接將數據拿過來,往往很難用。面對快速且復雜的變化,傳統交通調查無論從觀察頻度還是觀察廣度上,均顯示出極大的不適應,這是瓶頸出現的重要原因。在信息時代,信息環境變化必然要求工作模式的變革。

  ?自動駕駛

  好比說自動駕駛技術徹底突破城市資源的制約,車開得也快,停的時間也越長,需要的停車資源反而增加。行業內很清楚,地面停車泊位需要30平米,地下需要35平米,城市是否能提供這么多的停車空間,同時還能保證居住環境的質量,這是巨大的矛盾。自動泊車也涉及到很多問題。

  此外,城市大腦在推進過程中,也要考量這是一個高度集中式還是分布式的系統。當一個城市對某套系統依賴性越來越大,就產生了一個問題,城市、政府有可能被“綁架”了。

  交通需求管理永遠是雙刃劍,帶來正面效應的時間,同時會帶來負面的影響,在這個背景之下就要強調精準管控,考慮技術先進性的同時也考慮運行可靠性。

  在智慧交通體系中重新審視任務定位

  ?智慧交通并非計算機控制一切

  智慧交通跟智能交通的差異就是走向智慧治理,治理和管理一字之差,但是會帶來巨大的理念變化和操作變化。治理強調的是社會各方面的合作,而不是簡單依靠權力的指揮,所以系統強調溝通、理解、透明,所以交通管理模式和治理體系建設捆綁在一起,而不是單獨的信息系統建設。

  ?從物理系統的控制走向社會系統的治理

  對于社會系統管控的最大問題是管控者實際會受到自己的立場、信息、經驗的局限,所以道路交通控制系統,不僅要完成物理系統的控制,而且要幫助相關的管理者和技術人員不斷地深化認識,及時發現新問題。而且要逐步建立“退饋控制”,退后一步重新認識問題的重要性,這是信息系統最重要的任務。

  

  ?不僅是系統運行控制,而且關注交通演化模式引導

  城市交通不能只吃“止疼片”,“守門員”也不能僅限于“被動防守”。道路控制系統要與交通需求管理有機融合,從單純的流量被動控制,到幫助區分車輛對象的精細化管控,從簡單化“一刀切”到精細差別化調控。只有實現精準調控、適時響應,才能夠對城市交通模式演化發揮積極的引導作用,道路交通管理也才能擺脫被動和被孤立的局面。交警掌握大量的一手數據,怎樣通過信息共享,減輕交通管理最后一道防線的壓力,是一個重要的課題。

  ?智慧交通是一個分布式體系

  跟軍隊的作戰系統一樣,絕對不可能集中在一個單點的控制,否則整個體系就要垮臺,智慧交通系統也是這樣的,因此未來的智慧系統是一個分布式體系。智慧交通要采用新思維方式,將管理主體、運營主體、使用主體等,之間的有效連接和信息耦合,使得城市交通網絡中心模式的運作成為現實。同時,大數據如果依靠單一數據,實際上是盲人摸象,要注意將各種渠道的數據整合,實現數據共享。

  千里之行始于足下:精準管控

  前面講了一些大的概念,千里之行始于足下,很多當前必須要做的事情是值得高度重視的。

  ?標志標線精細化設計

  如果交通沒有標線,自動駕駛車輛怎么上路?實際上自動駕駛最困難的階段就是有人駕駛和無人駕駛車同時行駛在道路上。美國做過仿真分析,結果是否成立我不知道,可能需要同行驗證,他們得出一個結論,道路上60%左右是自動駕駛汽車的時候,道路通行效率不升反降。因為自動駕駛汽車太強勢,反應太敏感了,不斷壓迫有人駕駛汽車,有人駕駛的車輛在不斷避讓,反而把交通流的運行效率降低了。所以需要從現在開始道路逐漸精細化。這個圖是從德國一些交叉口的設計規范標準里面摘出來的,在交叉口里面的劃線是有內在道理的。

  

  ?對于車輛使用類型的精細劃分

  過去是對交通流進行控制,但如果和需求管理結合在一起,就需要對車輛進行控制。車輛有幾大類,有三大類的數據有意思的:一大類是主要用于交通通行的車,主要出現在早晚高峰期,平常不太活動;第二大類是“打醬油”的車,在整個系統里面只是偶爾出現,不經常開,但是占的交通量比重并不小,數量非常大;第三類是滿世界亂跑的車,這部分車有很強的業務需求,一般的需求管理控制手段對它作用不大。劃分不同類型車輛的時候會發現真正需要限制的是哪些車,更能思考怎么樣通過精準的作用加以控制?

  ?外牌限行政策對車輛使用和交通流結構的影響分析

  這是上海外牌車限行的時間調整之后,車流量的變化,交通結構的變化,就不展開講了。

  

  ?圍繞公交運行可靠性的系統分析

  常規公交的客運總量連續幾年大幅度下降,像上海的公交客運日出行總量已經在短短幾年從800萬跌到600多萬。老百姓不坐公交的一個重要原因是系統有時不能準時運行。這種情況下,針對公交專用系統的運行可以分解成路段、交叉口、站點等。通過研究運行阻滯概率分布,發現影響公交運行可靠性的瓶頸。在系統建設的基礎之上,要做的是既要解決當前的問題,又要為迎接未來的挑戰積累經驗,這極為重要。

  最后簡單一句話,我們一定要清楚不管是智能管控,還是智慧管控,都絕對不是單純做技術系統、信息系統。交通的麻煩就在于綜合性,要放在社會背景之下考慮,從物理-信息-社會三個維度理解目標與任務。我經常開玩笑講交通像中醫而不像西醫,西醫是哪里壞了治哪里,中醫把脈,分析是哪些小問題綜合在一起變成大問題。所以從細微末節著手看準遠期方向很重要,不要被各種技術概念忽悠糊涂了,認清該堅持、該解決的問題是什么?是技術管理里面非常重要的問題。

  

  同濟大學 楊東援

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