□ 文/沙志仁

目前，100%的副省级城市、89%的地级以上城市、49%的县级城市已经开展智慧城市建设，累计参与的地市级城市数量达到300余个。其中，智慧交通已被认为是解决城市交通拥堵，进而建设综合交通运输体系，实现交通运输基础设施智能化和促进交通运输业可持续发展的重要途径。交通“大脑”作为智慧交通的核心部分，也是下一代智能交通系统。本文将从交通系统复杂性、传统交通指挥平台与交通“大脑”差异、交通“大脑”对公共安全的作用等方面进行介绍。

城市交通系统复杂性

城市交通系统中，城市交通基础设施、城市交通结构起着交通供给的作用，个体出行者在使用城市道路时，出行的起始地、目的地、出行时间、出行路径均自主选择完成，管理者无法预知出行者的行为，当出行人数达到一定数量后，必然导致交通拥堵的发生。交通系统非线性、不连续、时变、不可测、不可控等特征，使得管理者无法对交通进行有效的管理，无法准确获取交通的容量、需求、状态。

纯粹的新增道路设施并不会对上述问题有显著帮助，在政府对城市交通不进行有效管制和控制的情况下，新建的道路设施会诱发新的交通量，而交通需求总是倾向于超过交通供给。目前我国汽车量巨增，这就引发交通需求与交通基础设施供给之间的竞争，如果政府不进行管制，必然导致交通拥挤，使得交通系统的服务水平增加，也导致了交通事故频繁、能源浪费巨大、汽车废气、噪声污染严重等诸多问题。

随着大数据、物联网、及时通讯等技术的诞生，路面交通设施设备的逐渐完善，引领交通管理模式的动静态，宏微观，出行者、管理者行业的一体化变革。

动静态一体化变革：静态交通基础设施设备支撑、服务动态交通运行状态成为现实。

宏微观一体化变革：可以由车辆个体出行需求集计路网出行需求，以路口路段数据演算区域路网交通特征。

出行者、管理者、行业的一体化变革：管理者有数据定制交通政策，对出行者可个性化进行车辆诱导，行业推动智能化交通指挥系统。

传统交通管理系统建设模式

根据以往交通管理要求，交通管理部门陆续建立了电子警察系统、视频监控系统、信号控制系统、信息发布系统、勤务系统等。但由于建设时间和系统数据之前没有互通，导致各个系统之间的关联性不高，后期建设的集成指挥平台也没有将各个系统数据打通，只是简单的将数据汇总，各个系统均仍是“烟囱式”的建设布局，传统业务驱动下“烟囱式”的见识模式严重制约交通管理的发展。

▲传统交通管理系统烟囱式建设模式示意图

新一代一体化智慧交通管理系统——交通大脑

新一代一体化智慧交通管理系统，“交通大脑”需要对交通信号控制、交通视频监视、交通违法行为监测记录及交通信息发布等基础应用系统前端点位进行补充建设，同时基于交通地理信息系统，建立计算机可识别的精细化地图，并将各平台之间的数据打通，实现彻底的智慧交通资源整合。城市交通大脑同事对城市交通基础设施、城市交通结构起着设计反馈的作用。通过提高城市交通基础设施的通行能力、完善路网结构（主干道、次干道、支路有机连结）、调整城市交通结构（各种交通方式占总交通方式的比例）可以有效地提高城市交通系统效率。在出行服务方面全面建设互联网+便民服务体系，以交警为统一的信息服务、业务服务出口，助推潍坊市交通指挥体系的建设和实现，最终打造安全、畅通、有序、经济、环保、文明的道路交通环境。

新一代一体化智能交通系统的诞生成为必然趋势，目前市面上命名为交通大脑的产品众多，产品质量参差不齐，大部分厂家打着“交通大脑”的名号，本质上做的还是传统集成指挥平台的事情，以下介绍交通大脑的成功案例。

成功案例：宣城交通大脑

“宣城交通大脑”是宣城市公安局交警支队正在使用的新一代智能交通管理系统，于2017年11月正式上线。目前，“宣城交通大脑”管控区覆盖市区约300平方公里，依托6万多个标志、标线等道路基本元素及284个停车场构建了可计算路网，利用1200余路高清卡口设备及700路高清视频监控，感知日均8万辆车的完备出行信息，结合个性化交通系统模型，实现交通系统的一体化全要素精准认知，从而进行个性化智慧管理与服务。

车辆精准认知

精准掌握宣城市区范围出行车辆数量：近一年来月均出行约30万辆，峰值月出行约33万辆，日均出行约8万辆，峰值日出行约9.6万辆，本地车与外地车的比例为1：1；市区道路通行资源占用情况：出行最多的前1%车辆，占总出行里程20%，前20%车辆，占总出行里程80%，前25%车辆的出行量在平均水平以上；车辆构成情况，个体车辆出行情况等。完整重构车辆每日、每次“从停车场到停车场”的精细化出行轨迹，知道车辆从哪里来，到哪里去，什么时刻在什么位置。研判每一车辆的居住地、工作地、惯用路径等特征。

▲个体车辆出行还原图

警力资源可视化指挥调度

交警指挥中心可以通过“交通大脑”显示界面直观获取警员、警车实时位置，合理将警情派送给附近的警员，实现警力资源合理调配。

▲警员警情示意图

信号灯等控制资源自动匹配

2017年至今，宣城已经建设了37条、覆盖了99个信号灯控制路口，可根据时间、车辆需求、路段速度等调整绿波带，根据车群的常驶路径及时段设置绿波带，目标车群可能会少遇红灯，其它车辆基本不受影响。在出行量提升了18.9%的情况下，中心城区路段平均速度仍提升了5.5%。

设置多套相邻路口在不同时段下的绿波带控制方案，自动根据当前时段情况匹配对应方案，使得绿波带持续发生作用。

针对出行连接相对紧密的路段，合理设计绿波带方向，使得更多车辆能在不改变自己行驶习惯的同时更多地享受到绿波带服务。

停车场、虚拟停车场落脚点布控

交通动静态一体化认知是交通管理的关键，出行的车辆永远是少数，动态出行的车辆需要进行认知，静态驻停的车辆亦不能忽视。

在宣城管控区内，交通大脑接入65座停车场数据，并创新构建219座“虚拟停车场”（表示可停车区域）。通过掌握停车场实时状态，实时监控每一真实停车场、“虚拟停车场”的停车数量以及在场车辆清单。

结束语

目前，“交通大脑”的应用更多是在提高交通管理效率方面，在优化交通信号控制和优化交通组织上发挥作用。将来，“交通大脑”应可以支撑城市交通规划，在抑制交通需求和增加交通供给方面提供更多的支撑。从这个角度来讲，“交通大脑”不是万能的，将来“交通大脑”完善了，或许可以发挥更大的作用，但也不是万能的。

“交通大脑”是我国道路交通智能化和信息化融合发展的必然产物，同时也是核心组件之一。“交通大脑”是技术手段和概念的完美结合，“交通大脑”需要在多元数据采集、带宽、算例，以及存储、算法研发上打下良好基础，这一投入巨大，资源耗费巨大，因此，“交通大脑”的建设是渐进的。