杨东援教授:交通管控 从智能走向智慧
- 来源:智能交通世界网 作者:ITS114
- 2019/9/2 9:06:3137294
【安防展览网 视点跟踪】8月22日,由湖南省交警总队指导,湖南省智能交通行业协会、智慧交通(ITS114)主办,上海智能交通系统产业联盟、深圳市智慧交通产业促进会协办2019 中国智慧交管论坛在长沙圆满落幕。同济大学杨东援教授在会上发表《交通管控:从智能走向智慧》的主题演讲,本文为演讲速记整理,未经本人审核,如有错漏,敬请原谅。
杨东援:
各位领导,各位朋友,大家好!很荣幸有机会受论坛邀请,跟大家交流、探讨。
今天我想从技术管理和技术需求的角度来探讨交通管理问题。为什么想从这个角度来讨论问题?因为这几年技术发展带来的新概念非常多,百花齐放。百花齐放是非常好的事情,但是也很容易把人“熏晕”。这些概念之间到底有什么样的差别?很多人往往被一些表面概念迷惑,所以我来谈谈自己的想法。
首先,我想强调的是“智能交通”、“智慧交通”,虽然只有一字之差,实际上背后有很大差异。“智能交通”更多的是从技术角度,在交通系统中引入信息技术所产生的解决方案;而“智慧交通”强调的是综合技术、政策等多方面手段,解决交通领域社会问题的人机混合系统。
为什么这么讲?城市交通面对的是一个“社会-技术”系统,要解决的问题实际上是社会不同群体、不同行为主体之间的利益分配与调控。比如公交专用道,不堵车的地方不需要公交专道,用了公交专道反而有社会利益冲突。技术发展过程如果脱离社会背景来讨论问题,有些美好的愿望不一定能够实现。比如说信号灯的“后一公里”,试图用一个完全集中控制的云计算平台来安排大家的行程,也就是所谓“从用户优到系统优”。想法很好,但是放到现实条件下,一定会牺牲一部分用户的利益,会让少量用户多绕路,让其他人走得更疏通,这也就涉及到了社会关系、社会权利的调整。如果把现实社会很难处理的问题作为技术实现的前提,可能会出现很大的偏差。
技术变革带来的新挑战
技术的发展会带来很多挑战,怎么理解新技术?有各种各样的技术发展,但需要总体把握这些技术所产生的影响。
1、人工智能
比如说人工智能,人工智能现在处于换代阶段,过去的机器翻译、专家系统起到的是帮助工程师减少工作量的辅助角色,但现在逐渐把部分系统控制权转向了机器。这就有一个问题,转向机器的过程中,“人”是否完全得到了解脱?实际上人被赋予了更大的责任,他需要有一种大智慧,大智慧不是工程智慧或者是技术智慧,而是社会智慧。
一讲到交通,都会说车和路的矛盾,实际根本上不是车和路的矛盾,而是个体化需求和人居环境的矛盾。好比说跟老百姓讲不能在中心城搭建别墅,大家会认为这是天经地义,但跟老百姓讲不能在中心城区里面自由开车上班,他们立刻会说“凭什么”,这两者之间的差异是什么?拥有一套别墅需要真金白银付出代价购买,而道路不花钱,谁抢不到这块公共资源谁就会吃亏。所以这种无序争夺公共资源的问题是造成公共交通拥堵的原因,如果从根本上解决不了这个问题,即使交给运行的云计算系统,交管工作人员也要考虑更高层次的问题。
2、物联网+区块链
交通领域对于物联网+区块链的发展前景不够重视,区块链并不是简单的比特币,而是逐渐建立的信用体系。这种客观的信用体系对交通管理极为重要,怎样把物联网+区块链建立的信用体系充分利用起来,这是解决问题的出路之一。代物联网强调的是信息互联,第二代互联网强调的是价值互联,价值互联对社会的进步有很大的帮助,社会不进步,交通管理将永远被动。
3、大数据
大数据实际上很“热”,但是“热”的过程中把它本质性的东西忘掉了,“大数据”并非局限于“数据”,它首先是一种资源,其次是一个认识研究对象的方法,同时也是一种去伪存真、拨云见日的技术处理过程。
有人开玩笑说大数据只讲关联,过去交通分析模型技术讲因果。这两者之间的关系差别是什么?我开一个玩笑,有一个东北人养了一只鸡和猪,有一天鸡问猪,说主人干什么去了?猪说主人去买蘑菇了,鸡听了之后撒腿就跑,猪很奇怪说你为什么跑?鸡说如果主人买粉条我看你跑不跑?
大数据得到的信息往往是这些,如果不做情报角色、情报分析,直接将数据拿过来,往往很难用。面对快速且复杂的变化,传统交通调查无论从观察频度还是观察广度上,均显示出极大的不适应,这是瓶颈出现的重要原因。在信息时代,信息环境变化必然要求工作模式的变革。
4、自动驾驶
好比说自动驾驶技术彻底突破城市资源的制约,车开得也快,停的时间也越长,需要的停车资源反而增加。行业内很清楚,地面停车泊位需要30平米,地下需要35平米,城市是否能提供这么多的停车空间,同时还能保证居住环境的质量,这是巨大的矛盾。自动泊车也涉及到很多问题。
此外,城市大脑在推进过程中,也要考量这是一个高度集中式还是分布式的系统。当一个城市对某套系统依赖性越来越大,就产生了一个问题,城市、政府有可能被“绑架”了。
交通需求管理永远是双刃剑,带来正面效应的时间,同时会带来负面的影响,在这个背景之下就要强调管控,考虑技术先进性的同时也考虑运行可靠性。
在智慧交通体系中重新审视任务定位
1、智慧交通并非计算机控制一切
智慧交通跟智能交通的差异就是走向智慧治理,治理和管理一字之差,但是会带来巨大的理念变化和操作变化。治理强调的是社会各方面的合作,而不是简单依靠权力的指挥,所以系统强调沟通、理解、透明,所以交通管理模式和治理体系建设捆绑在一起,而不是单独的信息系统建设。
2、从物理系统的控制走向社会系统的治理
对于社会系统管控的大问题是管控者实际会受到自己的立场、信息、经验的局限,所以道路交通控制系统,不仅要完成物理系统的控制,而且要帮助相关的管理者和技术人员不断地深化认识,及时发现新问题。而且要逐步建立“退馈控制”,退后一步重新认识问题的重要性,这是信息系统重要的任务。
3、不仅是系统运行控制,而且关注交通演化模式引导
城市交通不能只吃“止疼片”,“守门员”也不能于“被动防守”。道路控制系统要与交通需求管理有机融合,从单纯的流量被动控制,到帮助区分车辆对象的精细化管控,从简单化“一刀切”到精细差别化调控。只有实现调控、适时响应,才能够对城市交通模式演化发挥积极的引导作用,道路交通管理也才能摆脱被动和被孤立的局面。交警掌握大量的一手数据,怎样通过信息共享,减轻交通管理后一道防线的压力,是一个重要的课题。
4、智慧交通是一个分布式体系
跟军队的作战系统一样,不可能集中在一个单点的控制,否则整个体系就要垮台,智慧交通系统也是这样的,因此未来的智慧系统是一个分布式体系。智慧交通要采用新思维方式,将管理主体、运营主体、使用主体等,之间的有效连接和信息耦合,使得城市交通网络中心模式的运作成为现实。同时,大数据如果依靠单一数据,实际上是盲人摸象,要注意将各种渠道的数据整合,实现数据共享。
千里之行始于足下:管控
前面讲了一些大的概念,千里之行始于足下,很多当前必须要做的事情是值得高度重视的。
1、标志标线精细化设计
如果交通没有标线,自动驾驶车辆怎么上路?实际上自动驾驶困难的阶段就是有人驾驶和无人驾驶车同时行驶在道路上。美国做过仿真分析,结果是否成立我不知道,可能需要同行验证,他们得出一个结论,道路上60%左右是自动驾驶汽车的时候,道路通行效率不升反降。因为自动驾驶汽车太强势,反应太敏感了,不断压迫有人驾驶汽车,有人驾驶的车辆在不断避让,反而把交通流的运行效率降低了。所以需要从现在开始道路逐渐精细化。这个图是从德国一些交叉口的设计规范标准里面摘出来的,在交叉口里面的划线是有内在道理的。
2、对于车辆使用类型的精细划分
过去是对交通流进行控制,但如果和需求管理结合在一起,就需要对车辆进行控制。车辆有几大类,有三大类的数据有意思的:一大类是主要用于交通通行的车,主要出现在早晚高峰期,平常不太活动;第二大类是“打酱油”的车,在整个系统里面只是偶尔出现,不经常开,但是占的交通量比重并不小,数量非常大;第三类是满世界乱跑的车,这部分车有很强的业务需求,一般的需求管理控制手段对它作用不大。划分不同类型车辆的时候会发现真正需要限制的是哪些车,更能思考怎么样通过的作用加以控制?
3、外牌限行政策对车辆使用和交通流结构的影响分析
这是上海外牌车限行的时间调整之后,车流量的变化,交通结构的变化,就不展开讲了。
4、围绕公交运行可靠性的系统分析
常规公交的客运总量连续几年大幅度下降,像上海的公交客运日出行总量已经在短短几年从800万跌到600多万。老百姓不坐公交的一个重要原因是系统有时不能准时运行。这种情况下,针对公交专用系统的运行可以分解成路段、交叉口、站点等。通过研究运行阻滞概率分布,发现影响公交运行可靠性的瓶颈。在系统建设的基础之上,要做的是既要解决当前的问题,又要为迎接未来的挑战积累经验,这极为重要。
小结:
后简单一句话,我们一定要清楚不管是智能管控,还是智慧管控,都不是单纯做技术系统、信息系统。交通的麻烦就在于综合性,要放在社会背景之下考虑,从物理-信息-社会三个维度理解目标与任务。我经常开玩笑讲交通像中医而不像西医,西医是哪里坏了治哪里,中医把脉,分析是哪些小问题综合在一起变成大问题。所以从细微末节着手看准远期方向很重要,不要被各种技术概念忽悠糊涂了,认清该坚持、该解决的问题是什么?是技术管理里面非常重要的问题。
上面的想法不一定正确,仅供大家参考,谢谢各位!