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张晓春:城市人口和交通大变化背景下 数据驱动城市交通治理

来源:亿欧
2018/12/19 11:47:3940240
  【中国安防展览网 视点跟踪】12月17日上午,由鹏城实验室、新一代人工智能产业技术创新战略联盟共同举办的“新一代人工智能院士高峰论坛”在深圳拉开帷幕。本次论坛以“「头雁」穿云,云脑启智”为主题。汇聚了国内人工智能领域专家,共同探讨行业变革与技术创新、探寻AI边界。
 
  深圳市城市交通规划设计研究中心主任、中国城市交通学委会专家咨询委员会专家、中国智能交通协会城市同委员会副主任张晓春带来了关于数据驱动城市交通治理的讲话。
 
  以下为演讲内容整理,经亿欧在不改变原意的基础上进行编辑。
 
  城市人口和交通大变化的背景
 
  很荣幸能跟大家分享一些交通方面的事情,我今天讲的主要是从城市治理的角度来看我们到底需要什么样的数据,甚至需要什么样的人工智能,同时也结合我们在深圳这几年做的一些案例,来谈一下我们在整个交通治理体系里面的治理方案以及这一过程中遇到的一些问题。
 
  深圳市这几年花很大的力气做市政交通的投入,我们的任务是希望构建一个非常完整的,基于智慧城市或者整个交通体系的大框架,对未来的交通做支持。中国的城市化进程从过去的20%到2017年的58.5%,我们的城市化进程到这个阶段已经是稳定了,过去的10年每年大概有1%的人进入城市,到近几年大概是0.5%,这个趋势是放缓的,城市已经到了一个稳定发展的阶段,这意味着未来它可能比较稳定,不会有太大的变化。
 
  大家知道,交通核心数据模型其实是要靠数据来驱动整个交通治理的,过去这么多年因为城市变化太快,所以交通数据变化频度非常快,导致建立的数据模型今年建完明年就没办法用了,结果是花了大量的力气后却徒劳无功。但是如果城市相对稳定了,我们就有很多的投入或者很多的精力把城市稳定模型建立起来,作为城市长期治理的依据。
 
  通过研究我们发现我们主要的一线城市是基本稳定的。首先是所有的人口进入了平缓增长期,人口是相对稳定的,其次是城市里面的交通基础设施也基本上稳定了,轨道也到了一个相对稳定的时期。一个地区所有主要城市的人口稳定了,它所需要的交通基础设施也稳定了,说明我们可以在它的运行规律上多去找些规律,开展更理想的城市治理。
 
  当然,虽然城市的人口稳定了,城市的基础设施也稳定了,但是还有一些不稳定的,还有些在变化的。比方说中等收入的人群在迅速的扩展,因为中等收入人群的变化,所以交通规划当中规律出行里面的非通勤出行也有变化,除了上班、上学这些规律出行之外,还有很多其它的活动。深圳、北京、上海在过去10年这一类的出行分别增长了40%、20%和13%。虽然说城市稳定了,人口稳定了,基础设施稳定了,但是人的出行内涵在变化,这是城市人口和交通大变化的背景。
 
  新一轮城市建设当中遇到的问题
 
  在城市人口和交通大变化的背景之下,我们这一轮的城市建设,包括交通的建设,我们面临什么问题呢?有以下几个主要的问题:
 
  、这一阶段国家重点在提大湾区、都市圈的建设,这是我们国家下一轮的重点。前段时间刚参加了大湾区轨道的实验室,也是希望在大湾区的范围内能不能实现更快的城际轨道。大家知道我们的城际轨道只有120公里每小时,但是我们这个湾区有5.6万平方公里,是东京湾、纽约湾、旧金山湾的3倍,我们这个湾区是不是需要更快的城际轨道,所以也需要有这样的考虑。
 
  在这个阶段里面,湾区是我们国家下一轮城市发展的重点,基于湾区这么大的城市空间范围内,它的交通该怎么解决,它的交通是怎么流动的,特别是它的大的区域基建,大湾区是多机场的,我们有大量的高铁、大量的城际,这些人的活动是怎么样的,基础设施该怎么构建,满足这些人的出行,需要我们大量的智慧化的数据的手段,来解决我们这个阶段的问题。
 
  第二、我们在这些主要的稳定的城市里面还有一些不稳定的建设。比如说在深圳,我们在罗湖中心区、福田中心区、南山中心区建的相对稳定的时候,其实我们还剩了很多小的地块还要再开发。其实这些地块说小也不小,像现在深圳湾公园边上的1.4平方公里的超总基地,这个地区有500万平米的开发量,是一个高密度开发,这个城市已经很拥挤了,已经是高度集聚了,如果再开发500万方的建筑,整个城市的基础设施的建设、交通的出行该怎么解决,这都需要大量的数据的支持。500万的体量是什么概念?福田中心区是800万平米,是福田中心去的5/6,是王府井的一半,在很小的区域内做半个CBD,我们该怎么做它的交通的治理,怎么做供应,这是需要考虑的。
 
  第三、除了城市的协同,还有大的一些改造。我们在出行的模式上面,比方说公交,大家知道北京、上海、广州、深圳每年都花大量的资金来补贴公交的出行,北京一年要花200亿来补贴所有的公交乘客的出行,深圳、广州、上海每年的补贴都在100亿左右,北京十三五期间大概要花1000亿,这么多公交出行补贴给谁了?是不是该补贴,补贴给哪一类人群,我们有没有数据支持?这可以看出来,我们在过去这么多年中,公交的车辆政府花了大量的钱,增加了很多的公交车辆,也增加了大量的公交线路,但是使用公交的人在下降。深圳每天使用公交的人次从600万下降到了400万,我们的车辆规模增加了一倍,补贴从60亿到了80亿,我们的补贴是不是没有发挥它的作用?这其实也是一个我们面临的非常重要的对城市规律的了解的课题。
 
  深圳原来的交通政策的核心是希望通过收费的价格杠杆来调节车辆的使用,而不是强制性的限购汽车,但是我们的价格要调整到什么程度,大家才会不开车,而选择坐地铁、坐公交,像这样的数据跟人的关系,跟家庭收入的关系,跟家庭组成的关系,没有做更多更好的分析。其实有很多数据烟囱,但是关联度、分析度是有问题的。
 
  从深圳的角度来看智慧化和数据的考虑
 
  交通大家都很关注,互联网+交通带来交通的变革,未来不管是自动驾驶还是网联化,都会产生更多的数据,这些数据为我们未来能够了解大湾区的出行规律、城市的出行规律,各类交通基础设施的出行规律,包括各类人群的社会属性,提供了可能性。所以我们觉得未来在智能交通行业里面,在面向国家下一轮大的智慧城市、智慧交通的投入方面,这个行业是可为的,并且有很多可以探索和研究的空间。
 
  下面我就讲讲我们在深圳的统计角度来看的智慧化和数据的考虑。
 
  早些年交通的模型体系是静态模拟城市的,我们拿所有的数据,从人口岗位以及出行规律出发,建立了一个模拟交通出行的大模型体系,这个模型体系是静态的。深圳交通研究中心从1998年就开始做动态数据,我们在深圳立项做城市交通仿真系统,就是面向城市级的实时交通仿真系统,那时候我们核心就是想把所有车辆的GPS数据接入到我们的网络中,能够实时地反映所有城市的交通运行状态。那个实时的交通在线系统我们从2002年实现全网的交通拥挤地图,我们是早做这个事的,并且我们早实现了,我们2002年就实现了交通拥挤地图。在这个基础上,近5年我们重点是增加更多的数据采集的手段,让整个交通的信息能够非常准确地采集回来,能够了解每辆车和每个人的出行规律,作为下一段城市的大的治理,不管是空间的治理还是补贴的投入,还是基础设施的建设,作为它一个主要的依据,这是我们数据这个角度考虑的事情。
 
  这个治理包括几块,个是采集的变化。这一轮我们核心的采集手段是智慧道路,智慧道路的采集手段是包括路上所有的采集的杆件,主要是路灯杆,希望通过路灯杆的多功能的整合,让它具有采集、包括未来可能的车路协同的功能加进去。然后就是信号灯。其次还有路上有可能智慧化的栏杆、标志标线,我们路上所有的设施都把它智慧化。这件事情深圳市政府是下了决心的,我们今年已经在11条新建道路,大概1万多根灯杆上推新的采集设备,我们希望能够逐步推成全网、全市的数据采集系统,近还在跟市里面讨论,如果这样跟随我们的新路的改造来推,是不是它没有迅速形成一个网络,它的整个的数据效果会非常差,我们希望能够尽快形成一个整体,这是采集方面。
 
  第二就是基于我们的数据采集,用知识图谱,包括人、车、路,包括人的社会属性的关联关系,形成背后大的数据支持。
 
  第三就是实时仿真系统。它主要面向实时的运行和决策,大家可以看到我们在新洲路上的实验,这是实时场景,左边是我们模拟的情况,右边是实时的视频,准确率非常高,这是基本吻合的,我们说它不叫仿真,它其实就是真的,这是我们这一轮面向动态管理的实时的速度、运算量大幅增加的系统。
 
  当然长期我们是面向大的城市的决策,就是刚才我讲的,包括人的属性,包括人的各种各样的出行规律的了解,能够作为城市未来大的建设,包括大的政策,包括补贴政策、用车政策、基建政策。这其实就是一个复杂的辅助的专家决策系统,只不过这个非常复杂,因为城市运行的各种因素非常多,整个规模也非常庞大,这就非常复杂。所以这个可能会用一些初级的人工智能手段来做分析,我们还在讨论,可能不像我们前面讨论的那些技术,它很专注于某一点,它容易突破。这个框架是非常难以突破的。近我们跟BAT、华为、平安在智慧城市方面有合作,大家商量的角度还是找一些小的具体的应用场景去突破,而不是做这种规模大的城市级的复杂因素的模拟,这个太长久了,大家觉得可能一时半会儿对日常的场景的改善不见得会有直接明显的效果,大家都很着急,所以我们也在做一些近期和中长期的考虑。
 
  透过福田中心区看城市治理中智慧化交通所发挥的作用
 
  另外讲讲我们在福田中心区4平方公里做的一些基于数据的人的出行的空间上的改善,作为一个案例,让大家了解一下我们在这个阶段城市治理中智慧化交通能发挥什么样的作用。
 
  福田中心区是深圳市的几何中心,这个中心区规划4平方公里,后面是莲花山,中间是一个大的中轴,两边是商业、金融,它是一个大中轴带两边的高层建筑,我们这个城市设计叫双龙飞舞,中间希望有一个大的空间形成城市活动的空间,这个面积非常大,预计有60多万平方米。中心区CBD建设从1996年开始建设,到2004年市民中心建好,到2015年高铁站建好,到现在平安大厦建成,基本上这个中心区就建成了,花了大概20年的时间,把这4平方公里的CBD建成。
 
  大家看到我们有一个非常强的中轴,我们希望大家有非常多的活动在这个中轴上,我们花了20年,用了几千亿建设,就希望达到这样的效果。但是大家看到我们这个广场上没有人活动。我们花了这么多钱的建设,为什么没有达到这个效果呢?你看别人的CBD,这是我们福田CBD每天的人的活动的地图,他其实是活动在南边和北边,没有沿着中轴活动,我们做了60万平米这么大的中轴,没有人沿着这个中轴活动。所以这就是我们对这个城市建的想法、规划的想法和事实上使用的想法不一样,这个巨大的信息不对称就是我们的智慧化未来要做的事,这就是我们能够发挥几千亿投资在这个地区起到作用的重要的该做的工作。
 
  后面有一些分析,我们的分析有几个角度,一个角度是这个地区因为它供应了大量的新的轨道和公交,这个区域进入的小汽车是减少的,在早期我们这个地区是按照小汽车的模式建了大量的小汽车通道,因为有小汽车通道,这个空间被小汽车占用了,然后小汽车在中间活动的频度又非常高,人就没有可以到达这个广场的这样一些途径,他也觉得不安全,所以广场就少人用、少人活动,这是它核心的原因之一。
 
  这个地区核心就是小汽车占用人的空间,我们对这个地区首先要研究人,我们现在做的多的手段就是视频识别,看这些人到底在这个区域是怎么活动的。研究发现这个地区的人活动有几个特征,首先是空间上小汽车给多了,行人给少了,另外就是这里面缺大量的设施,人不愿意活动。从这里可以看出来,这个地区里面大量的人是非常难以走平缓的通道来活动的,因为这个地区有各种各样的坎,有大量的渠化岛,还有大量的高差,很多推婴儿车的人都很难在这里活动。为什么有大量的小汽车活动?因为这个地区广场边上是音乐厅、少年宫、图书馆,但是我们的竖向空间上没有提供很好的让人家活动的地方。我们在调查过程中看到有一个坐轮椅的老人,家人陪他过渠化岛的坎,他过这个坎来回花了将近5分钟,先把轮椅推上去,然后边上帮他的家人再回来拿他们带的这些行李,然后再往前,一个坎一个坎的过,一个坎一个坎的推,这是我们调查的时候看到大的问题。第二是这个地区的人,大量的人都是打伞出门的,因为这个区域很晒,因为很晒,他们也不愿意活动,说明这个地区少了遮荫,少了风雨连廊,少了各种各样的东西,再就是这下面没地方坐,大家席地而坐,找各种各样的地方坐,我们识别出多人坐的地方就是要做座椅的,这都是大家驻留比较多的地方。
 
  这是我们的两个地铁站,这都是很重要的地铁站,都在福田中心区,但是少年宫就非常多的人聚集,因为这边出来有开敞的广场,他走出来会更舒适一点。大家也知道我们高新园区的几个地铁站,早高峰都是我们的灾难,光出一个地铁站就要15分钟,因为人流量非常大,没办法挤出去。
 
  我们基于这些问题,来做了这一轮的福田中心区的空间和大的交通方式的改造。大的交通方式上面,我们减少小汽车的通道,我们在这个地区里面大概压缩了10万平米的小汽车的机动车通道换做步行,这是我们干的件事,相当于增加了1/4个天安门广场的面积,把它压缩给步行。第二是我们把这里所有的高差抹平,所有的骑化岛都把它取消。同时我们对这里的车速进行10公里的时速限制,确保行人的安全。这是我们做的基于空间的改造。
 
  后面基于智慧化的改造,我们在这个地区里面做了所有的人车冲突点的智慧化的改造。这个里面包括两类,一类是所有的信号灯的左转和行人的冲突,我们识别出许多问题多发点并提醒行人。比如说边上有机动车,机动车要知道边上有行人,这些都是出现问题的密布的点,我们把这个地区做得更安全。另外就是所有的停车场的出入口,如果车直接冲上来就会冲撞到路人,所以就需要内外信息的互通,我们选择了100多个停车场的出入口,做人和车的信息的互通。这是我们按照空间活动的分析给这个地区做的空间智慧化、车速的管控,这是我们的案例的分享。
 
  当然我们的研究里面也提了一个建议,建议主要是关于数据的。我们希望未来所有的数据都要对政府做开放,然后要做统一的数据管理,这是个。第二个是所有的数据的连接要做统一的标准。第三个是像上一些大的城市和国家,他们固定做数据的采集、分享和发布,形成了专门的法律法规,我们也希望有明确的法律法规把整个数据的采集标准、规律,形成专门的管理体系,对整个城市未来的研究做支持。
 
  后总结一下,我们觉得在这个发展阶段,整个国家在提城市治理、交通治理,也提要像绣花一样来管理城市,所谓的要像绣花一样管理城市,就是我们必须得像绣花针一样能够了解这个城市的每一个具体的出行的数据、出行的规律,来作为未来我们城市的交通治理、运营治理、空间治理或者政策治理的支持。互联网+交通给我们带来了可能性,未来的自动驾驶、车联网会带来更多的数据,带来更多的可能性,希望各位IT界的朋友们更加关注交通,利用这一轮的机会对我们的城市出行的治理做更多的演绎,能够做到出行让城市更美好。

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