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　　交通信号优化服务是近两年新兴的业务，发展迅速。一方面是来自于公安部、省、市等管理部门的政策推动；另一方面城市交通管控业务也确实存在这一需求，尤其是一线城市，如何让已建设的信号系统和设备发挥大的效能，通过信号手段更好地优化城市交通的运行、提高城市整体的交通服务能力，已成交管部门越来越重视的问题。
 

　　下文将主要从理念、技术、产品、应用和展望这五个方面介绍，这些工作是依托杭州交警支队和银江成立的信号优化警企实验室完成的。
 

　　01理念
 

　　业内的朋友经常问我，尤其是国外的朋友，听说我们正在做交通信号优化的工作感觉到难以理解。他们说，大城市不都有交通信号控制系统吗?明星SCATS不是也在杭州落户了吗？那你们还搞什么呢？
 

　　我说，现在有机器翻译，为什么还有翻译这个职业，而且越是复杂、要求高的场景，对翻译人员的要求越高呢？
 

　　如今的交通信号控制系统，就恰似机器翻译系统，在简单和低要求场景下，管理者和出行者都能容忍的情况下，现行系统已够用。但是，在复杂和高要求场景下，现行系统的表现让人难以忍受，管理者头痛、出行者烦闷。
 

　　那接下来我们可能会想到的问题是，究竟是场景复杂度超越了现行系统的能力？还是现行系统先天性缺陷难以完成稍复杂的场景需求？答案是两方面都有。
 

　　一方面，我们现行信号控制系统，即便是先进的国外以及国内的信号系统，里面的模型算法几十年并没有实质上的改进，设计之初并没有考虑当下这种几乎全天候的饱和交通状态，尤其是到目前为止，没有一个系统真正能做到基于路网全局出发去考虑控制策略、控制目标和控制方案，这样就导致现行控制系统在单点以及局部线控层面还能够应付，但是从更大的视角去考虑交通控制问题就力不从心
 

　　还有关键的一点是，现行所谓的自适应控制系统依赖的是特定传感器数据，一旦数据本身出现问题，自适应功能也就形同虚设。
 

　　另一方面，国内大城市的交通复杂程度也的确超过了现行系统的掌控能力，夸张点说，也许路上某个出行者的随机行为就会毁掉算法的预期执行。因此，就出现了我们当前的局面，看似建设了先进的交通信号控制系统，但实际运行时主要还是依赖我们交警对所管辖区域交通运行的把握情况，凭借经验来对信号配时进行调控，也就是所说的交通信号优化。
 

　　那么，很多人自然地认为现有的信号控制系统厂家应该适合做信号优化这个事情。
 

　　其实未必。我举个例子，微软开发了Word，但是微软能帮用户用Word写出他们想要的作品吗？显然，微软不会提供这样的服务，要提供这样的服务，微软需要招聘许多各领域的职业写手。

 

　　同理，信号配时优化也是一项专业性的服务工作，需要对特定城市、特定道路和路口的交通运行有很好的认识和理解，我们调查过，一个民警大概要花3年的时间才能对他所管辖范围内的交通运行情况有较深的认识和理解，然后才能做出相对优化的配时方案。
 

　　所以，回归到前面的问题：信号控制系统和信号配时优化是两个概念，不能混淆；信号控制软件和信号配时人员又是两个概念，的信号配时人员才能让信号控制软件发挥大的价值。
 

　　可能大家会有疑问，配时人员所从事的信号优化工作难道不能通过软件系统的升级换代来替换？这个问题，下文技术环节会有我的观点。
 

　　现在业界、媒体都热衷于讨论和宣传信号配时优化怎么样改善了本地交通，提高了多大效率。其实大家都知道，信号配时也就是红绿灯，是整个交通管控的末端，就好像餐厅中的服务员。
 

　　表面上看，我们进入餐厅后得到的服务体验主要取决于服务员的响应速度和职业态度，但如果一个餐厅经理只把管理的视角关注在服务员本身，不断研发提高服务员响应速度的技术，即便是给每个服务员的双脚配上风火轮，餐厅服务水平和效率的提高也是极其有限的。顾客到达餐厅，能获得什么样的体验，不仅取决于服务员的直接响应，还取决于同时到达餐厅的顾客数量，以及餐厅整体服务总顾客的能力。
 

　　信号配时也是如此，出行者抵达交叉口，能获得路口怎么样的服务水平，不仅仅取决于本地路口的信号服务能力，还取决于同时抵达本路口的车辆数以及整个路网当前的交通需求情况，考验的是与信号有关工作的整体运转能力和服务能力。
 

　　如果我们仅仅盯牢一个路口的配时情况，再怎么样优化，都有极限。
 

　　而且，同一个路口，不同需求情况下，获得的服务水平会差异很大。同样的配时方案，今天可能很好，但明天可能很差，那么，这个方案究竟是好，还是不好，很难判断。
 

　　所以，我想再和大家分享一下我对服务水平和服务能力的理解。服务水平是显性的，顾客到餐厅就餐，车辆抵达路口，服务水平好与坏，人人都能直接感受到。而服务能力是隐形的，换句话说，终端用户不清楚餐厅的服务能力有多大，以及路口甚至路网的服务能力有多大。但是，作为餐厅经营者和路口管理者，如果也不清楚服务能力有多大，那么势必会对服务水平产生直接的影响。

 

　　因此，我们的重点应该是尽快知道重要路口、路段以及重点区域在现行条件下的服务能力究竟有多大，然后我们思考的方向应该是怎么样对现有的系统进行的梳理，努力改善系统整体的服务能力。
 

　　优化的目标应该是如何缩小当前服务能力和理想服务能力之间的差距。
 

　　如果各个环节我们都做到了精细化，整体服务能力也已达到极限，显然，这种过量的需求要获得某种服务水平是无论如何也得不到满足的，此时，只能以牺牲服务水平来缓解服务能力的不足。所以，我们要努力去梳理清楚，在什么样的服务能力前提下，提供什么样的服务水平。
 

　　这件事情，我们正在做，不容易，但我们已尝试找到了办法。
 

　　在梳理如何提升系统服务能力时，我们对与信号有关的工作进行了系统性的梳理，发现在交通管控过程中和信号控制相关的工作比我们想象的要多很多，而且都碎片化的被分割在其他环节中，且没有统一的标准、规范供参考，实施过程主要靠人的经验即时性处理。
 

　　所以，我们在进行信号优化工作时，并没有急于对路口本身的信号配时进行优化，而是从管理流程、标准、规范等着手进行梳理，先对这部分内容进行了优化工作。
 

　　进而，我们对交通信号优化服务工作形成了自己的一套体系，认为在理念、制度、产品、服务和评价等方面都应该进行系统性地优化，而不是仅仅对路口信号配时本身进行优化。提升交通信号控制工作的认知理念；优化碎片化工作机制；研发集制度、管理、技术和考核为一体的平台产品；实行以服务为导向的全新工作运营方式；引入多方的评价机制，建立实时反馈响应机制。
 

　　02 技术
 

　　理念需要技术和产品依托才能落地。
 

　　王坚博士曾说：数据将超过土地，成为城市治理重要的资源。我也非常认同王坚博士的说法，但我想补充一点的是，如果有好的、可用的数据，那么这些数据将成为未来治理城市重要的资源。
 

　　为什么这样说？我们不要忘记，一个城市能够有效运转不仅仅是因为基础设施完善，同时还有污水处理厂、垃圾处理厂等在默默地工作。
 

　　同样，想在未来通过数据来治理城市，也需要有清洗数据的工厂和加工数据的工厂。我们都知道当下这个时代有大量的数据可获取，但是我们往往忽视了在获取的数据中究竟有多少数据是真的可用的。
 

 

　　(如上图)这是从实际检测器获取的数据，无论是同一方向不同车道，还是同一车道不同日期，数据均有问题。
 

　　前面说过，现行的交通自适应信号控制系统为什么不好用，其中一个原因是自适应算法依赖的检测器数据经常出问题，理论上可行，但现实中算法的容错能力和系统的鲁棒能力没有那么强。
 

　　但是，从工程成本角度，又不可能布设多种检测器用于信号控制系统。而系统一旦建设完毕，想接入其他系统的数据源来弥补信号系统数据的缺陷几乎不可能。
 

　　所以，终导致所谓先进的信号控制系统在实际运行中，仅仅起到了能够联通信号机本身，远程下发信号配时参数这样的基本功能，更先进的控制理念和算法很难真正实现。
 

　　在技术方面，我们首先在数据层面做了大量的工作，开发了数据质量自动检测和修复的算法，以及对多源数据进行融合的算法，构建了统一的数据模型，目的只有一个，希望能够把不同来源的数据汇聚在一起，修复并还原出一个能相对全面刻画杭州市交通运行情况的数据仓库。
 

　　这是一项又脏又累又看不出成效的工作，很少有人愿意真正花精力去做。
 

　　可能有人觉得从学术角度这是老生常谈的话题了，都有人研究过了。我想说的是，实验室研究就好像是用一滴清洁剂清洗一碗水，试验后出个报告说这个清洁方法可用来清洗污水。但工程应用面对的却是一湖水或一江水，虽然几KB，几MB的数据已验证可用，但当面临GB、TB级的数据，如何批量自动化地去处理，无论是计算量还是复杂度都不在一个量级，需要投入精力做许多研发工作。
 

　　目前，我们已在这方面取得了一些成果。数据是对客观事物的素描，有了可用的数据，我们才可以进一步去发现事物的一般规律。传统意义上，我们通过流量来认知交通的运行状态，但现实是，即便检测器都好用，系统也仅能捕获服务能力范围内的流量，超出服务能力之外还有多少交通流量或交通需求此时是不知道的。

 

　　表面看，路口处于饱和状态在运行，所以，我们关注饱和状态持续的时长可能更有意义，再进一步，我们统计不同状态的时间分布，然后根据分布规律来制定相应的配时方案，从精度角度看，可能达不到所谓的依据实时流量调整配时方案，但从系统整体稳定的角度更有效，尤其是不用纠结于具体的流量数值是多少，因为这个流量数值，以目前的检测手段，即便是把互联网数据也整合进来，也还是难以获取到真值。
 

　　所以，我们把这种刻画方式称为是注重交通模式，而不是交通状态本身。
 

　　切分好每一个路口、协调的路线，以及更大范围的区域甚至是路网的交通运行模式，我们再结合不同情况下城市交通的管控目标，辅以配时技术，终形成配时方案。
 

　　这样，我们就能够相对清晰地从点、线、面的角度掌握当前交通的运行模式，以管控目标为导向，做到主动管控，而不是被动调整。
 

　　具体配时技术，目前都已比较成熟，我们可有更多的时间通过离线的方式进行优化，做好交通模式库以及与之对应的配时方案库，然后根据管控目标的变化，动态组合优选模式与方案。
 

　　03产品
 

　　理清了理念、技术，我们着手对产品进行了研发。
 

　　对于信号优化的产品，本质是服务，也就是说整个服务的模式一起打包才能构成产品，包括运营方式、流程、规范、软件以及配时团队，而不是单独指软件本身。
 

　　在软件设计上，我们一直和杭州交警以及我们自己的一线配时人员一起讨论，尊重用户价值，追求简约设计，只开发简单实用的功能。
 

　　终，我们在信号优化这个小领域实现了从0到1的突破，信号优化服务平台1.0版本基本开发完成，后续会在实践中根据需求的变迁进行不断迭代，希望能做出一款真正有利于交警部门对信号工作进行管理和优化的平台型软件。
 

　　04应用
 

　　在具体应用方面，杭州信号优化实践工作总结是杭州经验和杭州模式，完成了5个成果，撰写了一个交通信号控制工作指导意见，创新了一个警企合作模式，研发了一套系统软件，完成了一个试点应用，形成了一个评估体系。
 

 

　　(如上图)是在杭州江干区的试点应用，总计99个信号路口，到目前为止，优化了42个路口配时，12条绿波带，8条一键灯控线路，这个一键灯控算是一个小创新，通过对一些热点的路口和线路进行模式分析，找出规律，然后设计好离线方案，当重复性模式出现时，可以做到一键启动预置方案，快速疏导交通流。同时还完成了2个区域性的优化工作。
 

　　在工作绩效评估方面，采用了多维度考核评价方式，包括内部评估、公众评估、第三方评估以及专项评估，形成了一套系统性的评估体系。根据这个评估体系，对所做的工作可以实现定性+定量的一个评判。
 

　　05 展望
 

　　单纯的靠配时人员进行信号优化服务，我把它称为是改良派，目前很多地方在践行，本质是代替了民警；工作机制革新+软件平台+配时人员，我把它称为是改革，像我们现在做的事情；

 

　　另外，是以互联网+信号灯的方式，如果终能经得起实践检验的话，我把它称为是颠覆；再发展，那就是我们整个信号工作的理念、制度和技术完全的被更新换代，我把它称为是真正的革命。也许这一天路上已没有了红绿灯，路口的控制技术也已升级为另一种形态。
 

　　(原标题 郭海锋：交通信号优化服务思考与实践 作者简介：郭海锋，银江股份智慧交通集团CTO，信控中国俱乐部会员 )