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　　【中国安防展览网 视点跟踪】5月28日，由中国智能交通协会主办、公安部道路交通安全研究中心支持、中国人民公安大学交通管理学院协办的2018’中国(北京)道路交通安全论坛在中国展览中心隆重举行。公安部道路交通安全研究中心特约专家、3M中国安全系统部交通安全与政策联络官官阳作题为《关于交通管理智能化与基本控制措施的思辨》的主旨演讲。本文由演讲录音整理，未经演讲者本人审核。
 

　　官阳：很感谢中心给我这个机会和大家交流分享我对于交通管理智能化的一些认识。
 

　　促成我来做这个报告一个很重要的原因是近年我国交通智能化发展，随着我国经济快速发展，以及信息化介入和推动，在短短十几年的时间里走完了西方国家走了一百多年的交通管理道路，但我国还有不少人在对交通管理的基础认知上，还有缺失，就是我们跨过了太多的东西，而把一些基础的东西遗失了。
 

　　我今天的话题主要包括几个方面：一是道路交通的目的与主要特点，我们说不忘初心，牢记使命，交通的目的到底是什么？二是交通管理技术路径的形成脉络。三是智能交通的价值基础和任务所在。四是我国交通智能管理领域需要有一些基本功，第五，自动驾驶和车路协同到底是个什么状态。
 

　　一道路交通的目的与主要特点
 

　　人和货物安全运送：任何时间、任何政策、任何方案都不应该忘记和脱离的核心。我们说不忘初心，道路交通的目的就是人和货物安全的运送，如果你现在做的一些创新和改善不是为安全服务、不是为人服务，那就是有问题的。
 

　　道路使用者是多元的，强弱是可以转换的。没有永远的强者，也没有永远的弱者，任何措施都要辩证评价。为什么会说这个话题？我们现在存在一些执法困境，也就是现在出现的一些新技术，老百姓感觉是变着法折腾他。实际上如果没有规则，强弱是很难转化的。路不好，坦克都开不了多久，让一辆40吨的重卡翻车很可能就是突然一只狗冲出来。所以说强弱是一个相对概念，因此，我觉得搞交通管理首先要有一些基本概念。
 

　　道路空间是公共空间，服务的是所有使用者，在这里，规则和秩序是健康运转的前提，如果没有规则和秩序，没法建立起一个安全运转的状态。现在经常有一些特别有情怀的口号，但情怀不能替代现实，更不能替代技术，交通工程不到位，情怀只能是情怀。举一个简单的例子，大家看这个短视频，关于鸣笛抓拍系统，很时髦。但从交通功能的角度看，这个视频中的每一次鸣笛都是在提醒预警可能的危险，驾驶员获得路况信息90%靠视觉，10%是靠听觉，像刚才这样的路口，管理者真正要去研究的是：为什么会有司机在那儿鸣笛，如果那个地方老鸣笛就表示那地方的交通设施、渠化是存在问题的，也很可能是视距的问题，并不是说司机有毛病到这个地方一定要鸣笛，大家到那儿都鸣笛。我为什么说会迷失，就是有些技术出现以后，我们迷失了方向。
 

　　二交通安全管理基础技术路径的形成脉络
 

　　道路交通是为人服务的，人们说交通管理很复杂，但其实它形成基础的共识只有两个：一个是人因、一个是控制，人因是什么样？人因指的是人天然的一些特性，在操作机械的时候，因为人的本能造成了一种错觉。比如酒驾不是人因，忽视信号灯是，闯红灯不是等等，要分得非常清楚，否则交通控制没法做，执法定位会存在有困境。
 

　　在交通言究社有一个公开课，我就讲，道路是危险的，没有安全的，但是可以越来越安全。人不可能不犯错误，但是可以少犯错误。还有，道路交通管理的要务是交通控制，交通执法不能替代交通控制，交通执法与交通控制混为一谈，是造成目前交通执法困境的主要原因。
 

　　为什么安上汽车轮子以后我们现在的城市变得这么乱？很重要的原因，，人的天性，人往往会高估自身的能力，为什么会冒险穿越高速公路？为什么冒险会闯红灯？会认为司机撞不上他。还是就是图省事，第二，人的共性，人在两点之间一定走直线，只要不给他划道就走直线。第三，喜欢自由，到处翻越栏杆等等，因为人喜欢自由，我们想控制他的行为。第四是生命脆弱。这些是立足交通安全的基本认识。
 

　　如何减少人们犯错误的机会呢？，约束。我们现在制定了越来越多的规则，驾驶员考试要考两千多道题，为什么？约束是希望通过人们的记忆力完成。因为中国的传统文化里认为人定胜天，认为人之初性本善，这是做社会管理遇到问题的原因之一，我们认为人是的，其实在交通上，人很多时候会判断错误，会出现各种问题。第二，惩罚。为了完成更好的管理，我们用震慑的手段去惩罚人们。但这些年有些惩罚措施出台后，却适得其反，我们需要积极引导。
 

　　积极引导非常重要。明确提出积极引导的是70年代初美国联邦道路交通管理局局长，因为当时他们的交通事故死亡人数太多了，他提出如果我们不能在危险中保护驾驶者，我们就必须向他们提供足够的信息让他们自己保护自己。这是交通管理里非常重要的安全控制，现在的交通数据都跟这个有关系，我们要设法想办法引导人们的行为、控制人们的行为。
 

　　人的主观行为特点是什么呢？一个是提供参照标准才能做到无形，身体力行才会懂得避让。为什么大家说有*，人们喜欢用楷模来规范群体的行为，希望人的行为有参照标准。那在交通管理上，人的行为参照标准是什么呢？这个是典型的交通管理(图)。从广场的西北角到东南角是一条直线，人们会图省事，你会绕远走路吗？不会。什么会改变人的行为，地上的标线。把这个图看懂了，对交通控制、交通管理就有了一个基本的概念，人的行为是要有参照物，没有参照物很多事情做不成。比如北京一到下雨天晚上交通就瘫痪了，什么原因？就是因为标线看不到，这种情况非常多。另外城市的路网太宽，前面一个走错了，后面所有照着走错，我们的交通问题就这么出现的。
 

　　我们都知道日本人太守规矩，中国学不了日本。这是日本在中国开设的工厂，上下楼梯都标示方向，车停在哪儿，人走多宽的路，都有标示，为了在工厂里不让两个人并排聊天提高警惕，把人行的步道画得很窄。走廊分出三条道，慢的走两边，快的走中间。这是交通管理的一种基本模式。所以，如果我们的路口标线是断的，看不清的，车辆经过那里就会开得很快。
 

　　发达国家在交通管理走了一百多年，走了大量的弯路，现在早就形成了规范和技术经验。因此，道路交通管理的基本对策实际上要从考虑人的能力出发，人脑是如何想道路使用者传递控制信息，交通功能的基本价值点如何产生，这个行当到现在已经一百多年了，今天已经非常成熟了，我们不应该忽视它。
 

　　说到现在的交管，控制跟执法合起来形成了交警的主要功能。为什么全中国的交警现在这么拼？我们老期望用执法去替代控制，这是不可能的，这是为什么在我国交警会成为交通很重要的一环，要想节约警力，要靠积极引导去控制和约束人们的行为。执法跟控制不一样，控制，针对的是通情达理和审慎的道路使用者的客观行为，是因为人本身的自然弱点导致的错误行为，措施手段是警告、指示和引导。而执法，针对的是主观行为，有刻意的违法和危险行为，措施手段是禁令和惩罚，让违法者付出代价不是主要目的，而是通过震慑以保护更大的公众利益。
 

　　在人的外部处理信息能力上，其实有三大公理，一个是六秒公理、视区公理、逻辑公理，这三项其实都是在考虑人要多长时间处理信息，处理信息的质量怎么样。如果你给他的信息量太大，是错误的，怎么办？所以道路使用者和道路之间构成了信息处理系统，路况信息处理的质量越好，使用道路的行为质量就越高。
 

　　我们常说的智能交通，包括现在自动驾驶都建立在这样的基础上，我们想办法用机器来改善人们处理信息的能力，*而已。所以，高科技、智能交通的特点不能被偏离，就是这个原因，它还是围绕人的能力，为人服务。
 

　　三智能交通价值基础与任务所在
 

　　实智能交通的价值是什么？它有一个价值空间的边际就是人和货物的安全运送，也等同于安全与效率之间的成本博弈。所以，在安全与效率之间的成本、利益是智能交通行业存在的基础。这个行业过去没有智能交通，都是靠传统方法进行管理，提率，降低成本。有了智能交通的手段后，过去想都不敢想的事情，现在可能一分钟就可以做到，但这一点它是有成本边际的。这是为什么在发达国家智能交通建设并不像国内这么普遍，因为它要建立比传统方法上更省钱的基础上。
 

　　现在的任务。现在智能交通应用基本上都是立足于传统的交通管理领域，没有新的突破，比如说执法、指挥以及交管措施的绩效评价，过去我们是靠采样。信号灯合理不合理，过去是采样，现在大数据和手机信令系统能够做这些事情，但这些事情没有一件是不该做的，不能说现在有大数据、云计算，那些基本功就不做了，这是不行的。我们可以确立一个核心立足点，所有人工智能技术基本的是识别技术，就是如果你识别不了事件，采集不了信息的时候，是做不了智能交通的。
 

　　举个例子，这是北京的一个路口，详细的分车道的过车数据。现在哪个城市的智能交通系统可以划出分车道的流量数据？这是交通工程必须做的事情，你说交通城市大脑、智慧路口，连车道数据都没有，你去画什么？左转弯车道流量有多少，(图)为什么要在这里画个圆圈？其实左转车道是没有用的，车流量很少。这些功课不是技术就能解决的，要跟基本的交通管理知识结合起来，数据只能是数据，我们现在看不到车道数据了，因为车道没法画圆圈了，后还要靠人力去疏堵。
 

　　这个是国外做的个性化车牌，肉眼看上去是同样的车牌号，但机器视觉知道是不同的，肉眼靠的视力识别，机器是靠一种特殊码来识别，所以这些就是基本功，再做成高科技这些基本功就没了。而且，我们国家城市摄像头普遍用的白光拍摄，白光受气候干扰非常严重，所以晚上需要补光，*很少国家用的是白光进行拍摄，所以我们的车牌识别率很低。
 

　　四城市交通管理智能化需要尽快补的课
 

　　我们日常工作中想要的数据或解决的问题。
 

　　，车辆动态识别能力和科学运用能力(车牌的显示与识别技术)；第二，流量数据的采集能力，要分车道、人、机非车辆。我们前段时间看行人数据，有一个堵了快二十年的大路口，每天15万人从那儿经过，行人数据没有，非机动车数据没有，单车道数据没有，为改这个路口，开了无数次会，现在做了几个亿造价的预算，但还是解决不了问题。
 

　　第三，是全网信号灯配时标注，以明确所有走廊和节点的延误情况和总量，并实施全区域联网以实现路网资源可协调。北京很多路口在数单信号灯，一个交通走廊，一个路口信号灯没有联网，整个交通走廊就废掉了。基本的基本功要做好。
 

　　第四，科学和持续的出行时间采集与评价(点、线、面)。不能光看点，要看线跟面，其实抽样是不是够用，如果你有大数据那就更好，但是基本的一些功夫，数据分析模型、模式要做好。
 

　　第五，强规律出行数据的持续采集和专案对策。很多城市的寒暑假出行，中小学上学期间那么稳定的交通需求，还做不好。如果连人的需求都管理不好，何谈管理整个城市的交通需求。
 

　　第六，拥有并优待一支具备交通工程知识的技术队伍，来服务本地的交通管理。现在城市交警单位经常请外来的和尚，外来的和尚可以念念经，但是解决不了问题，必须熟悉这个城市的人，这个城市才能搞好。所以纽约专门把这个提出来，要拥有一支自己的的交通工程师队伍。
 

　　第七、 积极的财政政策。我们现在经常去数一整个路口的流量，前段日子跟一个交通单位去搞一个项目，他们接到任务派了十几个工程师，先上了前线，连合作协议都没有，就是先做。你算算这个工作量，像这些钱，我觉得现在几乎没有城市能出这个钱，数流量的钱拿不出来，怎么做信号灯配置？配置你要有流量支撑、要有渠化概念，这些东西都没有，你的城市交通能搞好？
 

　　五自动驾驶和车路协同的技术展望
 

　　自动驾驶现在很多人在提，这个图大家应该都看过，用DSRC专用短程通信系统，这个系统经历了二三十年的研究，其实非常成功。但是，这个东西能解决什么问题？很简单，这个路上只要还存在人用肉眼开车，就无法忽视视觉质量。
 

　　这是在美国加州做的一个实验，目的是为人眼视觉优化和机器视觉打造的行车道诱导系统，为自动驾驶和提高驾驶安全性做准备。这种改造后的标志标线，人的肉眼和机器看到的数据是一样的。我们老说人工智能，很多人说到阿尔法狗下围棋，觉得人工智能很厉害。其实它之所以能够下围棋，就因为它所看到的是两种颜色一个黑、一个白组成的361个点，所以它可以规避一些问题。但是，你要想在道路上去做人工智能驾驶，基础设施的数字化也要做很久。这是真实的情况，机器视觉看到的和人眼识别看到的东西，包括特斯拉、谷歌和斯坦福大学等在做改善机器视觉的识别研究。
 

　　总而言之，我们要做的是什么，是基本功，我们不能考虑五十年以后的事情，我们要考虑是今天怎么走到五十年，每一步都要很扎实，这个是我的演讲。不忘初心，牢记使命。