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　　【智慧城市网 企业关注】 十四五周期启动前后，智能交通行业一个比较显著的变化，是用户核心需求发生了变化——从管理、安全为重点，转向以效率提升为重点，这应也是信息化行业发展到一定阶段之后，必然会面临的一个方向，就像之前诟病各领域的“烟囱式”信息化系统，到现在有了各种各样的“大脑”想要解决这个问题一样。
 

　　二十多年来，我国智能交通行业建设了大量的外场感知、车辆监测设备和系统，可以说，智能交通行业“基础设施”已经逐步完成，数据采集、数据分析的基础工作已经基本完成，不论是交管，还是运输，还是路网，还是停车，每一个领域每一天都在产生庞大的数据，服务于各自领域的管理和服务，而且新的技术设备也在逐步替换传统的非智能化设备。
 

　　近几年行业的发展趋势，则是试图基于大数据分析、数据共享、数据融合实现应用融合，从而提升数据价值，以及进一步的深化应用和价值挖掘，进一步提升管理和服务水平，同时更多往效率倾斜，更为重要的是，实现跨领域数据交叉融合，支持包括自动驾驶、一站式出行、多式联运等更广阔的应用场景。
 

　　这是现阶段，相信也是未来很长一段时间，我国智能交通行业发展的重点，即优化现有设备和系统，深化数据应用和跨界数据融合，从而提升系统、生产运营乃至整个运输生产的效率。
 

　　尽管包括交通运输、智慧交通行业在内的很多行业，目前都受到了疫情反复影响，很多企业面临发展的瓶颈，甚至生存危机，但身在泥泞或许也可仰望星空，岁末年初，我们一起来回顾、思量行业正在发生的变化，以及这些变化对未来发展的影响。
 

　　一家之言，难免错漏，敬请批评。
 

　　变化一、“拨乱反正”，“创新”要以解决问题为导向
 

　　实践是检验真理的唯一标准。天下苦“高大上概念”久已，尤其是在一线、基层的甲方，对各种新技术、新概念的观感，从懵懂到希望到崇拜再到厌恶，也不过六七年时间，大抵是走多了夜路，神仙鬼怪都不觉得新鲜了。再高大上的技术、概念，包装再好看好听，也得看能否解决问题，是否值得真金白银的投入。
 

　　智慧交通需要解决什么问题？
 

　　出行更快速、便捷、通行能力提升、安全监管、调度和管理更高效、违法识别和执法、基础设施的信息化、生产效率和收益提升……
 

　　哪些已经做的不错？哪些是下一步重点提升的方向？
 

　　前文说过，用户核心需求发生了变化——从秩序管理、安全监测、执法为重点，转向以效率提升为重点，那么效率提升体现在哪里？
 

　　城市道路路口和路段的通行能力，包括事故预防和快速处置；
 

　　路网承载能力的提升，尤其是快速路、高速公路；
 

　　公路水路以及航空运输企业、交通资产运营单位的降本增效；
 

　　不管是智能交通、智慧交通，还是数字交通，不管是智慧高速、智慧交管、交通大脑、智慧公路，还是智慧枢纽、智慧民航、智能铁路、多式联运，其主要发展目标都可以归结到以上三个的某一个。
 

　　以智慧路口、全息路网为例，其应用目的应该是路口、路网的通行能力提升，包括交通事件快速检测，信号控制水平提升，而不是多种交通违法的识别；以智慧高速为例，其直接目标应该是路网承载能力的提升，包括全天候通行、事件快速识别，根本目标就是通行能力的提升带来通行收入、出行体验的提升，而不只是为了自动驾驶，自动驾驶只是智慧高速、智慧公路发展的其中一个远期目标。
 

　　那么各种“脑”的目标，数据归集、信息打通只是初步工作，最重要的是赋能各业务系统，提升子系统以及多个子系统协作解决问题的能力。
 

　　也就是说，不论何种概念和技术，都要以解决问题为导向来落地，如果解决不了问题，那就应继续在实验、测试、示范场地实验、测试。
 

　　变化二、效率和效益，将是未来智能交通市场最重要的市场机会之一
 

　　前二十多年，智能交通以管理、执法、秩序、规范为主要发展目标，以硬件设备(感知设备)建设安装为主要市场需求，随着这一阶段逐步收尾，效率和效益就是新的发展目标。
 

　　十三五以来，尤其是疫情发生之后，运输企业、公路运营企业甚至于个体户主，都在面临运输和经济结构调整所带来的增量市场不足的竞争压力，已有技术系统自觉不自觉的，都在为“降本增效”提供服务。
 

　　实际上，以效率为导向的需求已经衍生已久，信号优化/绿波带、配时中心、高速公路联网收费、公交智能调度/公交云脑、公交一卡通、交通移动互联网支付、定制公交、网约化出行等等，都是以效率提升为主要目标，这一趋势仍将延续。
 

　　总结来说，未来的智能交通技术和系统上马，业主方会越来越多的考虑成本效益比，技术和系统不仅要为管理服务，更要为生产服务。
 

　　效率提升，基本上都会带来效益，社会效益和经济效益，社会效益是指出行、运输总成本下降，对于交通领域的生产者、资源运营者来，追求利润是天性，将经济效益和社会效益结合是皆大欢喜。2B服务对象包括各类运输企业，包括场站、枢纽、港口、航空、轨道、公路等资产运营企业，以及停车、充电桩、智慧多功能杆件等资源运营企业，也包括未来可能出现数据运营型企业。技术、信息化智能化系统，要为这些企业的生产经营效率提升、效益提升负责，甲方才会乐意为此买单，投资。
 

　　就以公路运营单位为例，尤其是民营、混合投资的高速公路运营公司而言，2019年的省界收费站取消工作投资巨大，随后又推进了公路视频云联网工作，这些都是政策驱动，那么没有强制要求，这些企业会推动智慧高速、车路协同的发展吗？显然，没有看到明显的预期收益时，智慧高速就只会是试点、示范，如果要强制推广，想必会有反弹，“薅资本主义羊毛”可以，但也不能总逮一只羊薅吧？智慧高速如何能给公路运营单位带来效益？最直接的一个指标，就是提高公路通行能力，包括全天候通行、降低事故率和缓解拥堵、道路病害实时监测和养护等，以及提升日均断面交通流量。相信如果智慧高速能够解决全天候通行，那么很多超大运输通道，都会上马智慧高速，尤其是都市圈之间的大流量高速，因为提升通行能力就等于提升了“钞能力”。
 

　　也就是说，让所服务的对象“赚钱”，技术会更有价值，而这需要技术服务企业更多的理解服务对象的经营需求和痛点，以及产业链上下游的特点。比服务对象还懂他们所在的行业发展趋势和需求，可能会是未来评判一个技术服务、数据服务企业的重要指标。
 

　　实际上，这也是ITS114所理解的“数字交通”所包含的内涵，或者说规划者、概念的提出者，所要赋予“数字交通”的内涵，在保障有力、人民满意的同时，“赚钱”，实现可持续发展。
 

　　那么，智能交通行业的服务对象，不仅是2G，还要2B了。2G市场可能已经摸到天花板了，而2B，还有很大空间，当然，两者最终都是要为2C服务。
 

　　变化三、多部门协作、跨领域综合治理
 

　　两个方向，一是重点区域的交通综合治理，一是重点车辆的联合执法，包括治超、非法营运、危险驾驶行为等。
 

　　一线城市实施的重点区域交通综合治理项目，这类往往是跨部门项目，包含公交、停车、渠化、路网等各环节优化以及加强非现场执法。交通综合治理所面临的挑战是巨大的，但所获得的社会效益是巨大的。面临的挑战实际上很多是非技术原因，部门协同往往是最大的挑战，因此综合治理往往需要在更高决策层面获得支持，成立专项小组，甚至是一把手亲自挂帅。
 

　　交通综合治理的收益巨大，对于交通人而言，要有功成不必在我的心胸，治理后，给重点区域所带来的社会效益，会远远超过所投入的初期成本。比如千方科技在杭州滨江区落地的全域交通综合治理项目，通过精准施治实现滨江区高峰拥堵指数同比下降5%，区域内两所儿童医院月均挂号量从12万增长到20万单，等于再建了一所三甲医院，而一所医院的投资是非常巨大的。
 

　　重点车辆的联合执法，重点车辆包括两客一危一重货车辆以及渣土、商砼等工程车辆。已经比较成熟的是联合治超，有专门的文件来规范如何联合执法；正在推进的是非法营运车辆联合执法，利用缉查布控以及大数据技术来分析疑似非法营运车辆后(高频出现火车站、客运站、机场等地的蓝牌小汽车以及高频往返于特定一两条高速、城际道路的蓝牌小汽车)，三部门最近也联合发布了通知；利用交通运输部门强制要求营运车辆安装的车载定位设备采集到的数据，交警据此对重点车辆的超速、疲劳驾驶行为进行处罚，推进程度不一，像湖南省委省政府批复、湖南省交警总队牵头的道安监管云、陕西省的“三客两危一隧道”(班线客车、旅游包车、校车,危化品运输车、危险路段,超长隧道)智能管理平台、广东省重点车辆智能监控预警融合平台属于省级政府牵头，公安、交通两部门按需获得数据，而在不少省市，公安交警需要采购营运车辆行驶轨迹相关数据或者新建重点车辆管控平台，才能用于执法。
 

　　还有哪些需要部门联合才能做的？城市交通中，最需要部门协力的，可能就是停车管理和服务，当然好的停车管理模式并没有标准答案，但评判标准应该可以大致统一，停车便捷，信息对称，执法严格，服务人性。
 

　　变化四、智能运维将是常态
 

　　这是因为不少大数据系统对数据的质量有要求，包括缉查布控、信号优化、重点车辆动态监控和智能视频监控报警等，因此会对设备的联网率、数据的精准度、传输的实时性等有更高的要求，需要长期的设备、系统运维以及专家经验支持，从而提升已有系统的运行效率。
 

　　行业长期对智能运维的重视程度不够，不仅是因为国人向来重硬轻软，也或许和此前外场设备的迭代过快有关，与设备和系统应用水平较低有关，但是当高清智能监控设备以及软件定义摄像机等感知设备逐步普及后，当用户不愿意当“牵线木偶”，有了自己的理解和需求之后，已有设备和系统的智能化运维，也就有了更广阔的需求。
 

　　实际上可以简单归结为，没有的时候，首要是解决有的问题，有了之后，水到渠成的，就想着怎么用，怎么用好。
 

　　智能运维的任务，不仅是维持设备的正常运行，更重要是采集到的数据、信息是准确的，可支持数据分析、指挥调度和决策的。在道路运输安全监管领域，运输企业、第三方社会化动态监管服务平台企业、政府监管平台，已经形成了部省市三级常态化的考核机制，考核维度包括在线率、数据规范率、数据上传间隔合格率、轨迹完整率、数据合格率等等，排名定期公示。考核的严格，从而倒逼这一领域的异地安装、设备运维的需求旺盛，因为营运车辆尤其是重货车不像电警、卡口、公交出租车载设备一样，固定或者在一定范围内移动，动辄跨市跨省。
 

　　对于电警、卡口、信号控制机以及全息路口/智慧路口、雷视一体机而言，智能运维只是初级需求，更高层级的需求应该是傻瓜式、免调试、免维护，模块化设计，哪里出问题，无需专业技术人员到场，普通民警或者初级技术人员就可更换。未来的智能交通产品设计应该遵循这一需求，技术再多元、再复杂，也应讲究用户友好、运维方便两个要点。
 

　　变化五、系统可以上新，设备需要利旧，数据更需挖掘
 

　　除了用户友好、运维方便两个要点之外，智能交通产品尤其是智能外场设备，还应该具备一个要点，可远程在线升级，就像有企业在提的“软件定义摄像机、信号机”。当外场设备承担的功能越来越多，所包含的技术越来越复杂，而且成本越来越高时，用户对设备的期望自然也会更高，包括数据传输质量，以及生命周期。
 

　　比如公路视频云联网、全息路网、交通特勤线路视频自动跟随、智慧路口等，包括交管大脑、交通大脑等，都需要全面利旧。就像上海城运系统公安交管子系统IDPS，很多功能都是基于已有设备所采集到的数据，来赋能新的执法、服务，当然也有部分新增设备，但多是为了补缺、完善。
 

　　总的来说，大规模上外场感知设备的阶段已经过去了，未来很难再看到类似电子警察、卡口、ETC、车载动态监管设备这样标准化的产品，因为政策的驱动，而在短时间内爆发出天量需求的市场机会。曾经有这个可能的是机动车电子标识，但很显然，即便是写入修订后的《道路交通安全法》，也不可能有爆发性的市场需求。
 

　　智能交通市场，尤其是管理属性比较强的2G市场，未来解决方案、算法的机会，应该会要大于硬件设备的机会。以前是硬件设备建设应用附赠软件、平台，未来应该是算法、软件、平台等应用为先，带动硬件设备的应用落地，也就是服务为导向。做信号优化、信号配时以及大数据算法企业，现在走的比较艰难，但不代表以后也还会这么艰难。
 

　　2B市场呢？还是那句话，只要你能帮助他赚钱，再大投入，他们也会愿意付钱。
 

　　变化六、项目建设模式多元化
 

　　比如停车领域大量特许经营权项目出现，以及资源特许经营权与新旧基建打包建设的项目出现。今年昆明市东川区智慧基础设施建设项目、忻州市城区2020年城东片区新建道路、管网工程及城区道路智慧停车位建设PPP项目社会资本方采购项目、济源市城市智能公共停车场建设项目(一期)及城区31条超期服役道路提升改造项目(一期)项目、贵港市平南县智慧停车特许经营权项目(打包交通标线整治工程)等，是用十年以上城市停车特许经营权来换取中标方对城市基础设施建设的投资。尤其是东川区智慧基础设施建设项目，停车特许经营权换取的新基建主要内容为智慧杆件，这是交通新基建的重要承载设备，也是跨部门、跨领域的典型设备。
 

　　随着新的需求不断增多，类似停车、充电桩、多功能杆件等可运营的资源，将会有更多非政府投资模式出现，包括数据。比如今年广东省推动30万重卡货车安装智能视频监控报警设备，就是由政府发文，要求保险机构出资，设备所采集到的数据不仅服务于运输车辆生产安全管理，更服务于保险机构的数据分析服务，比如费率的制定。
 

　　若是将目光放更远一些，智慧交通、智能驾驶、智慧城市三者之间，未来将会有更多交叉、联合，这也是住建部等在全国16个城市推进“双智”城市试点的原因所在。就外场设备来看，车路协同、智慧杆件是主要的交叉点，系统方面则是云控平台。“双智”新基建的建设运营模式，也需要有新模式，理想的模式，应是政府牵头，并向社会资本开放，同时公开招募技术支持和运营企业，向政府、车企、运输企业甚至于个人用户等，采用使用者付费模式，来推动项目的可持续运营。
 

　　变化七、数据的跨部门和跨领域综合使用
 

　　数据的跨部门使用已经很多了，前文提到的CBD、医院等重点区域交通综合治理，重点车辆管控，非法营运车辆查处等，已经比较成熟，而诸如静态交通(停车)卡口用于缉查布控、ETC门架用于区间测速、TOCC和道安监管云平台接入交通、交管之外的数据用于宏观感知和应急指挥等，则还在推进之中。
 

　　随着应用的深入，这种趋势会更加明显，数据共享、复用，减少感知设备的重复建设，尤其是视频感知设备的建设应用，这种趋势会体现得更加明显。
 

　　数据的跨领域综合使用呢？
 

　　数据在出行、物流运输方面的价值挖掘还刚刚开始，尤其是公路物流，一个近万亿的市场，对数据、信息的需求，逐步成为行业共识。
 

　　重点车辆的驾驶行为监测数据，可以为交通、交管、车险、车厂等多方所用，尤其车辆保险，驾驶行为的规范必然会导致重大事故数量的下降，一定程度上带来理赔规模的下降；重点车辆轨迹数据与网络货运平台数据结合，可以分析一个区域或者一个行业的运行发展情况，可为政策制定者所用。
 

　　此外，2021年交通运输部发布通知，推进高速公路差异化收费，对于一些超大运输通道而言，差异化收费并没有什么吸引力，但对于一些交通流不到设计流量的公路而言，差异化收费或许是一个提供通行车辆数量的机会。如调整通行费率，再通过车载视频监控设备、导航APP、车路协同设备等，发布调整后的信息，吸引原本计划走国省道的重卡车辆改道高速，这就可能提高公路运营方的通行费收入。
 

　　如果有一个第三方，能够将几百万重卡车辆动态监管数据、路网监测数据(事故、拥堵)以及网络货运平台、电子运单等数据放到一个综合平台上，是否可以为运输企业、公路运营方、交通管理者、其他出行者都能带来效率提升和获得感？