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　　【中国安防展览网 市场分析】当下的智能交通热点方向有哪些？交通大数据、交通拥堵评价、智慧高速、MAAS、交通大脑、车路协同、智慧停车、智能交通项目运营……
 

　　交通数据要避免单打独斗
 

　　现在交通数据进入了一个新的爆发时期，由以往的车辆检测器和视频检测器为主的交通数据获取方式已经被更多的微波检测器、气象检测器、物联网检测器和互联网+、移动网络+等多种数据检测方式所补充，由以往的小时计、分钟级的数据采集周期进入到了秒级、毫秒级的实时数据响应速度。
 

　　交通行业迎来了数据多头的时代，由此而来的大数据、云计算等配套技术更助力了交通多源数据的质量提升、威力大增。
 

　　笔者以北京市某道路的连续10天的车辆检测器和浮动车检测数据融合的结果对比表明，除去夜间出租车数据缺失严重的情况外，以1分钟为间隔的速度融合数据，其精度比单纯依赖浮动车采集的每1分钟的数据精度提高124%。
 

　　同理，交通系统的其他业务领域同样存在数据互通、融合提升的需求和必要。
 

　　究其原因，交通出行者的随机性和独立性等内在因素，交通环境的复杂性和多样性等外在因素共同作用下，决定了交通数据的单一性来源并不能有效合理地解释交通行为，因此交通数据难免要进入多源互助、合源并流的时代。
 

　　评价指标还需要去伪存真
 

　　交通评价是指对交通系统达到目标程度的评估。由于交通评价的目的不同，评价对象不同，评价指标和相应的模型也有所不同。
 

　　例如，对城市交通系统的效果评价，就可以围绕道路通行能力、路段和交叉口负荷、交通安全、交通环境质量等选择评价指标，从而刻画出达到系统目标的程度。
 

　　由于交通系统主要是实现对货物和人员进行运输的功能，因此交通评价指标通常从安全和效率两个方面来考量，以时间和空间两个维度来创建和选取。
 

　　例如评价交通拥堵的指标之：交通拥堵持续时间，定义为在统计时间内，路网处于严重拥堵的持续时间；交通拥堵里程比例，定义为统计时间内，道路网处于不同拥堵水平的路段里程比例等。
 

　　一般而言，交通系统的评价宜选取概念容易理解、计算操作简单、释义正确明晰的指标，并不是评价指标维度越多越好，创意越新越好。
 

　　因此，交通系统的评价指标数量多，概念新，并不意味着对交通系统的评价合适，交通评价指标需要尊重交通系统的专业性和知识性。
 

　　智慧高速尚未形成痛点合力
 

　　与城市智能交通的蓬勃发展、欣欣向荣的景象对比而言，高速公路行业的智能化、智慧化之路似乎显得行动迟缓、热点散乱。
 

　　从智慧高速的建设技术而言，移动互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能、VR/AR等新兴技术无一不缺。
 

　　从智慧高速的建设范围而言，智慧监控、智慧收费、智慧养护、智慧信息服务、智慧通信、智慧设施、智慧服务区等领域无所不含。
 

　　但是从智慧高速的建设效果而言，无论是行业内部还是公众体会，却乏善可陈，波澜不惊。
 

　　据统计，我国高速公路智能化市场规模到2022年将达到836亿元左右，年均复合增长率15%，面对如此巨大的市场和增长需求，缘何智慧高速不能发出“行业好声音”呢？
 

　　对比城市交通，首先，人们对高速公路的出行需求并没有对城市道路的频次高、数量级大。以满足居民日常工作和生活需要的通勤需求是城市交通的主要特征，除了连接城市与市郊的联络线功能的高速公路外，连接城市间出行的高速公路只有在出台免费政策后的重大节假日才有大量集中出行的交通流。
 

　　其次，高速公路虽然也存在诸多的痛点，但是从不同省市的高速公路管理部门提供的信息综合显示，高速公路行业的痛点散乱，安全、养护、运营、收费、服务区等---各个业务模块似乎都存在有待完善的内容。而城市交通以交警的业务管理为代表的痛点却可以集中体现在事故安全和交通控制这两个方面。
 

　　智慧高速的发展需要行业形成共识，凝练痛点合力，集中突破2-3个重点高频热点。
 

　　交通大脑仍处在胚胎发育期
 

　　2018年交通大脑、城市大脑频繁出现在交通领域，甚至超脑、超人都不能满足交通领域的业务需求。对比人类大脑的发育过程，笔者发现，两者的确可以相提并论，只是在交通大脑一头热的身后还需要冷静地认识到这是一个漫长的发展过程。
 

　　就人类大脑而言，在通常情况下，在怀孕第15周时，人类大脑才明显形成了6个区：前脑2个区，中脑1个区，后脑3个区，这些区域形成大脑的基本框架，帮助大脑正常分化成各种结构：脑膜、神经、纤维、脑细胞和神经节等。到第33周时，人类大脑的神经中枢基本形成，并和周身相连。
 

　　另外，美国科学家新发现，新生儿大脑的发育有先后之分，大脑中控制视觉和运动的区域先发育，而负责抽象思维的区域却远远落后。
 

　　扫描结果表明，新生儿出生后几个月内大脑后部控制视觉和其他感官信息的区域处于“*发育期”，而这一阶段大脑中额叶前部负责抽象思维的区域则没怎么发育。
 

　　反观现在的交通大脑，前端的视频检测信息和其他检测器信息倒是也接入了不少，并且信息量级也处于“*发育期”，而这一阶段的交通大脑却没有发挥出思维的效果，决策的威力。
 

　　那么我们可以说2018年的交通大脑正如胚胎发育期的人类大脑，真正发挥交通决策、城市思维的能力还需要经历不断地学习和成长。
 

　　动则宣扬已建成交通大脑或城市大脑的说辞，目前只是热点炒作，缺乏实质之举。
 

　　共享出行还做不到共享其成
 

　　说到共享出行，似乎2018年离不开MaaS。
 

　　MaaS早出现在2014年于芬兰赫尔辛基召开的欧盟ITS大会上，在2015年世界ITS(法国波尔多)大会上开始逐渐成为智能交通领域的热门议题。
 

　　国内外对MaaS的热情和认可似乎毫无悬念，普遍认为：MaaS在概念设计上能够整合不同交通出行方式和出行服务公司，能够整合不同的移动应用终端和应用服务，甚至能够整合不同城市和国家的交通服务，达到一键支付的效果。
 

　　就延伸效果而言，MaaS还能够提供出行链中延伸端的餐饮、住宿、文化消费等服务。
 

　　虽然目前上出现了一些MaaS的应用案例，但是在国内，MaaS还没有引发交通行业的普遍关注。
 

　　国内已有的与共享出行相关的应用服务都局限于零散的、碎片式模式，且不说由各个互联网公司主导的多个单一出行模式的打通是核心利益的博弈，即便是政府不同管理部门主导的公共交通出行环节的互联也存在业务壁垒、体制隔离的困境，短期内做好一个能用的MaaS服务应用谈何容易？（原标题：智能交通发展热点的冷思考）