交通网络优化（交通网络优化问题建模与求解）

本文目录一览：

• 1、如何实现城市交通的可持续发展
• 2、怎样解决大城市交通拥挤问题？
• 3、基于大数据的轨道交通网络化运营管理
• 4、如何解决国庆十一长假交通拥堵问题
• 5、链接交通优化 是拆迁扩宽还是新建呢
• 6、当出行平台遇到人工智能，将如何改善人类交通系统

如何实现城市交通的可持续发展

浅论构建绿色交通，实现城市交通可持续发展

摘要：随着信息时代的到来，人口的膨胀和不断恶化的环境使现代交通系统面临着严峻的挑战。如何在这样的形势下有效地解决交通问题从而获得科学发展、和谐发展、可持续的发展是交通运输管理者们所必须研究的课题。

关键词：快捷高效；城市交通；持续发展

交通运输系统作为现代国民经济中的一个重要组成部分，对于维持宏观经济的健康发展，保证人民的生活质量，以及合理控制生态环境污染都起着举足轻重的作用。建立有效的交通系统不是一件容易的事情，它需要综合考虑土地使用、城市规划和其他许多社会经济因素。随着信息时代的到来，人口的膨胀和不断恶化的环境使现代交通系统面临着严峻的挑战。如何在这样的形势下有效地解决交通问题从而获得科学发展、和谐发展、可持续的发展是交通运输管理者们所必须研究的课题。

学习党的十七大精神，深刻领会高举中国特色社会主义的伟大旗帜和“加强基础产业，基础设施建设，加快发展现代产业和综合运输体系”的战略意图，自觉把思想和行动统一到党的十七大精神上来，把城市交通系统建设落实到党的十七大提出的战略意图上来。目前，相当一部分发展中国家由于城市规划、土地使用和交通规划的脱节，使得这些国家的大城市交通状况拥挤不堪、管理混乱、污染严重，很大程度上桎梏了经济的成长，并陷入恶性循环的怪圈。我国一些城市也出现了类似现象，许多大城市正进入高速扩展的阶段，亟待寻求适当的战略以避免重蹈其他发展中国家城市建设的覆辙。构建绿色交通不失为解决以上问题的良策。

一、制定交通发展策略，为城市交通提供必要的管制和调控

交通系统的发展目标与挑战交通系统的规划是城市规划的有机组成部分，在国家主体规划的框架之下，交通系统发展的基本目标应以建立整合、高效、经济的道路交通网络，并使之持续满足国家、人民的需要。在确保环境质量的前提下，优化利用现有交通资源和保证公共交通的通畅。如今中国的大中城市，随着人流量、车辆的骤增，交通堵塞、拥挤现象愈来愈严重，而城市的的地理条件也决定了不可能通过扩充面积来适应不断增长的交通需求。那就只有通过充分发挥现有土地与交通资源的潜力，合理控制交通需求的增长，才有可能用有限的资源保证道路交通战略基本目标的实现。基于这种思考，交通发展策略应主要考虑以下两点：

1.整合土地使用和交通规划以充分提高土地利用的效率，减少路网建设的盲目性，建立完整有效的道路交通网络，包括普通道路、城市快速路、地铁系统、轻轨系统等。

2.发展以公共交通为导向的交通系统。与使用私人汽车相比，公共交通系统节约道路资源，减少环境污染，调节都市发展，因此，成为现代都市实现可持续发展的自然选择。通过交通需求管理限制私人汽车和中心商业区道路资源的使用，促使出行人选择公共交通系统，从而达到节约资源、提高效率的目的。

二、实现土地使用与交通规划的有效整合

城市交通系统的主要任务是服务于人和货物商品在城市不同地区之间的运输，这就使得交通规划必然是城市规划、土地使用与交通技术相结合的产物。因此，在城市发展的初期就利用土地使用规定城市地区功能从而有计划地引导未来的运输是保证交通系统持续发展和快捷高效的基本措施。土地按照宏观功能应划分为以下五类：工业用地、空白用地、居住用地、交通用地、中心商业区。除了利用土地使用政策，还要通过整合交通规划和城市规划来管理交通需求。从研究角度看，使用统一的数学模型整合交通规划和城市规划是更值得探究的方向。近年来，这些整合模型的数学建构、求解算法乃至仿真计算都在美国和欧洲的学术界进行了广泛深入的探讨，取得了相当的进展。中国由于有数量众多的城市正在高速发展，在研究这一课题方面具备天然的试验方面的优势。

三、建立快捷高效的城市公共交通运输体系

所谓可持续发展，即在满足当前需要的同时，不损害后代子孙在未来追求自身需要的能力。因此，建立一个快捷高效的城市公共交通运输体系是实现可持续发展的内在要求。

从现代城市看，公共交通运输体系应包括城市捷运系统、城市轻轨系统、公共汽车系统、出租汽车系统四部分。城市捷运系统主要承担连接主要地区间频繁交通干线上的大部分客流，保证整个交通系统宏观运行的效率和稳定；城市轻轨系统主要用于连接捷运站与主要居住区和商业区，从而实现真正的门对门交通；公共汽车系统主要承担区域内部和相邻区域间的近距离交通；出租汽车系统主要填补公共交通与私人交通间的空白。通过采取一系列的措施限制私人汽车的使用，公共交通系统的运行效率将会得到显著提高。虽然公共汽车系统的运行不如轻轨系统稳定可靠，但数量庞大的公共汽车运具和星罗棋布的车站仍然可以保障系统的整体效率。

四、控制交通需求，促进城市可持续发展

经济发展必然刺激人们对私人汽车的消费愿望，利用一系列的政府行为和政策手段调控交通需求和实现平衡发展，是十分必要的。我们可以通过静态的车辆配额系统与动态的电子道路收费系统两种主要方式对交通需求进行管制。车辆配额系统是通过限制车辆年增率和增加机车拥有人的负担，有效控制长期范围内车辆数量的增加，促使人们选择公交系统。电子道路收费系统是通过对用户实施电子收费来降低高峰时段交通拥挤。通过额外的收费，它使用户在不必要的时候避免进入控制区域以降低交通成本，从而达到减缓阻塞的目的。总而言之，车辆配额系统增加用户购车的固定成本，道路收费系统则增加使用车辆和道路的动态成本。通过两者的结合，有效地进行了对交通需求长期和短期、静态和动态的调控，有力保证了以公交系统为导向的交通发展战略的实施。

五、广泛开发应用智能交通系统

高服务水平的交通系统不仅依赖于合理的规划方案和适当的交通需求控制，同时也离不开动态的交通组织、管理技术和策略。智能交通系统正是一个利用现代计算机和通讯技术对城市交通网络实施系统性、整体性管理和监控的有效途径。智能交通系统主要通过实施动态的组织管理策略并提供及时、全面的交通信息来引导交通流的合理分布，最终优化系统的运行效率，提高交通服务水平。因此，智能交通系统已经成为现代城市交通管理的发展方向。如可利用城市快速路监控信息系统在高速路边用电子公告板的形式为用户提供及时的交通状况信息以避免用户进入过分繁忙或有事故发生的路段；利用车速信息系统使安装在出租汽车上的全球定位系统接受器获取不同道路上的平均行驶速度，以此了解区域内的整体交通状况；利用路口监测系统监控路口的运行状况，一旦有事故发生，交通控制中心可以及时采取措施调整交通流量。最后通过整合交通管理系统把从以上系统中收集和处理的交通信息进行数据采集，提供给出行者，从而实现对都市交通系统的智能管理和调控，确保良好的交通服务水平。

怎样解决大城市交通拥挤问题？

（1）增加道路承载量 通过增加道路供给增加一个城市的交通容量，减少交通堵塞，降低拥挤程度。但是，不管是国内还是国外经验告诉我们，单纯依靠增加道路交通设施并不能从根本上解决交通拥挤问题。同时美国的交通问题研究学者当斯指出，新的道路设施的建设可以减少出行的时耗，但与此同时又会吸引其他道路上的以及其他方式的交通量向新道路的转移，经过一段时间之后，新建道路上的交通拥挤将恢复到原来的状况。一般而言，新的道路建设不会改变原来的拥挤水平，诱发的交通量将很快占据新增的道路设施。被诱发的交通量，是由于以前受道路供给水平限制而没有实现的潜在交通量。所以,单纯依靠增加道路交通设施并不能从根本上解决交通拥挤问题。 （2）征收拥堵费 “当出现外部性问题时，依靠市场是不能解决这种损害的，自由的竞争不可能达到福利最大化”，在这种情况下，政府需要干预市场，采取适当的鼓励和限制的经济政策来克服边际个人成本和边际社会成本的偏离。具体应用到交通拥挤的问题上来说，就是直接向实施交通拥挤的出行者征税，通过征税把负外部性所造成的外部边际成本MC×加到出行者的边际个人成本MCP上，征税后出行者的出行成本MCP’=MCP+MCX=MCS(边际社会成本)，因此在个人效用最大化MCS=MRS=MRP的作用下，出行者从个人利益出发，交通量会自动从Q2减少到Q1，达到最佳交通量，从而通过征税限制了外部性问题的产生。同理，另一方面，政府根据外部性的消除数量02一Q1，对不出行者即拥挤的受害者给予相当于外部性的补贴，鼓励他们的数量由Q1增加到Q2 目前，许多国家如英国、新加坡等通过在重点路段向驾车者收取高额的拥挤费或停车费来限制人们对车辆的需求，从而减少道路中车辆数量来改善交通。伦敦为解决首都街道的交通拥挤 ,决定把周日行驶的车辆减少15 % ,并计划从 2003 年 1 月开始 ,向那些驾车进入伦敦市中心的人士收取 5 英镑费用。新加坡是世界上第一个在城市区建立电子道路收费系统( Electronic Road Pricing System)的国家 ,该系统于 1998 年 9 月正式投入使用。目前 ERP系统已经取代了 1975 年开始使用的区域通行券系统(ALS) ,和20世纪90年代初在三条主要的高速公路上使用的道路收费系统(RPS) 。在美国佛罗里达的奥兰多 ,1994 年以前 ,在 408 州道的荷兰东收费广场 ,每天高峰时间的交通阻塞经常延伸 1 英里长或更长。然而 ,自 1994 年采用电子收费以后 ,旅客可以在不停止行程的情况下付费 ,通过量从 3400 辆车/小时增加到7800辆车/小时。 （3）其它措施 1、错开上下班时间。通过时间上分散通需求也能缓解交通压力 ,提高交通效率。错开上下班时间比较理想 ,但由于生活工作习惯，操作有很大的难度，对大多数行业不太合适 ,因而其对缓解交通压力的作用有限 ,也不一定达到最大的经济效率。 2、优先发展公共交通。推行公共交通最符合城市交通作为公共产品的本意 ,也是一项切实可行的措施 ,能在减少交通拥挤、 减少环境污染、 节省资源多方面发挥作用 ,但它不利于一国汽车产业的发展。并且对于个人来说 ,小汽车总是比公交车要舒适、 方便、 更能体现个人的身份和地位 ,因而随着收入水平的提高 ,人们有欲望拥有自己的小车。 3、智能交通系统是一种理想的交通需求管理模式 ,它既能缓解和消除交通堵塞 ,又能最大限度地利用现有道路 ,从而能够实现最大的经济效率;但在实际中，大多数国家的大多数城市尚不具备如此的高新技术。因而 ,对于目前的大多数城市 ,只能停留在传统的线路和停车需求控制上。 四、结论 通过对交通拥挤的经济分析和对策研究表明,增加道路供给是必要的 ,但一味增加道路供给并不能解决全部问题 ,更何况增加道路供给既受到土地的限制 ,又要花费大量的修路成本。因此 ,解决交通拥挤更为有效的办法是交通的需求管理。在交通的需求管理中 ,各种办法都有其优缺点，单一采取某种方法无法解决拥挤问题。我们应该看到，造成交通拥堵的原因是多方面的，建设合格的道路、提高道路的使用效率是排堵的关键，但拥堵的主要原因还在于城市规划上的不足。城市规划的不足造成人多车少，车多路少，交通干道不能形成一个合理的网络，使得道路不能充分发挥作用。 实行拥挤道路收费将是缓解交通拥堵的一大重要措施，但还需仔细研究。事实上，自从提出“交通拥挤费”这个概念到现在，在各个城市乃至全国一直存在无数争议。一组数据的分析表明，伦敦之所以实施此措施并取得了成功，有它的客观原因：在增加道路容量的同时，伦敦不但大力发展公共交通，包括公交线路3730公里，地铁329公里，轻轨28公里，铁路788公里；约有公交车8500辆，运营线路700条，不少线路24小时运营，还着力提高交通管理水平，信息化、智能化管理水平很高。正是在这些工作都做完，而交通状况仍然不理想的情况下，才决定开征“交通拥挤费”来改善交通。 我国是世界上人口最多的国家 ,一旦城市居民的收入提高到普遍能够购买汽车的水平 ,我国的交通拥挤问题必将更加严重。以北京为例，北京汽车保有量以每天1000辆的速度迅速增加，北京环境和交通仍然面临很大困难。 因此，政府加快建设和完善以轨道交通为骨架的公共交通网络、优化公交线网布局、做好公共交通的换乘衔接、鼓励自行车租赁服务发展以构建以人为本的公共交通体系。在此基础上，再通过制定包括停车费、牌照费在内的经济政策缓解交通压力。而如单双号限行、错开上下班等行政政策限制了人们的出行选择，长期执行起来难度大，而经济政策通过经济杠杆使道路、交通设施、停车位等有限的资源得到合理的配臵和调节，从而达到管理交通需求的效果。

基于大数据的轨道交通网络化运营管理

摘　要：我国作为一个领土辽阔、海陆兼备的大国，幅员辽阔的最大特点就是在进行人员流动经济交流的过程中，对 交通运输力量有着巨大的考验，在改革开放初期，徐启斌先生就提出了“要致富，先修路”的口号，只有完善全面交通 网络运营，才能真正支持我国庞大的交通运力需求，而轨道交通作为陆地交通上最主要也是性价比最高的交通方式，是 我国经济建设的运输的主要运力。因此，如何将轨道进行网络化运营，成为提高当前轨道交通未来发展的主要方向。

关键词：大数据；轨道交通；网络化运营

在轨道交通网络化中，构建大数据的关键点之一是利 用全面的全球战略为轨道交通构建大数据管理平台。轨道 交通数据管理平台的基本内容是重组和优化现有轨道交通 服务的各种工作流程。如果轨道交通服务成功建立了大数 据管理平台，则可以确保系统信息清晰可靠，并使不同业 务之间的系统通信变得方便，有利于决策信息的形成，提 高轨道交通服务信息管理效率，降低运营成本，增加利润。

1 大数据在轨道交通网络化运营管理方面的不 足之处

1.1 轨道交通统计信息收集系统存在的问题 在大多数发达的西方国家，随着大数据领域计算机技 术的发展，轨道交通已逐渐实现可操纵和自动化的模型。 新模式给轨道交通带来的变化非常重要，这主要归功于轨 道交通的建设。集成的管理系统以及每个子系统到原始生 产系统的集成，形成了一个具有统计和分析功能的信息管 理平台。近年来，中国的轨道交通部门在计算机化建设方 面也取得了进展，但是大数据系统无法满足所有业务功能 的需求。随着轨道交通部门的长期发展，数据系统也拥有 大量数据，但所使用的数据仍然不足以容纳数据存储容量。 随着中国轨道交通服务计算机化需求的增长，数据的发展 也发生了革命性的变化。随着电子信息技术的飞速发展， 轨道交通的运输统计部门在全球范围内发挥着越来越重要 的作用，而轨道交通的统计信息系统在道路上不足以满足 需求。

1.2 轨道交通数据处理中的问题

大型轨道交通统计服务的数据收集过程分为三个层 次，即基站、各个运输办公室和总部。根据不同的统计系 统，如旅客运输的堆场系统、货运票务系统、车站行李系 统和其他主要业务系统的收集方法、每日数据量和总交易 量非常大，日均业务处理任务重。说明轨道交通统计数据 规模巨大，随着轨道交通计算机化的发展，可能涉及轨道 交通统计服务的数据不限于该系统，并且更经常涉及外部 系统，例如铁路客运系统当中 12306 客户服务中心的开放 运营以及轨道交通信息资源的不断扩展，给轨道交通统计 系统带来了巨大压力。 多样化的数据类型在轨道交通计算机化过程中不仅有 结构化的数据（例如报告），还有半结构化和非结构化数 据（如语音、视频和图像）。这些不同类型的数据特征显 示了交通统计特性的变化。不同业务系统之间几乎不可能 有相同的内存、存储方法和数据管理模式，特别是对于非 机构数据。如何从不同的结构化数据中提取有价值的业务 信息，并详细分析不同数据的相关程度是现阶段轨道交通 统计服务面临的问题。

1.3 轨道交通数据索引系统中的问题

轨道交通数据指标体系的现状轨道交通的统计指标可 以反映轨道交通服务生产过程的直接绩效、财政收支、资 源管理等方面，各项活动的指标密切相关、相互补充，并 汇总到一个统计数据指标体系中。轨道交通数据统计指标 的最基本要求是能够反映轨道交通服务的当前运行状况。 总结从初步工作中获得的结果可以发现当前系统中的各种 问题，以便为下一步的部署提供可靠的计划。轨道交通统 计指标体系基于不同类型的专业人员，并在各种基准报告 的基础上，已经形成了 12 个专业，涵盖客运、货运、行李、 机车、乘用车、卡车、设备、人工、材料、节能、环保和 投资。从数据指标来看，这些数据指标之间的关系比较复 杂，数据的口径很难统一，这使得轨道交通系统中大数据 的统一管理更加复杂。

1.4无法满足轨道交通统计的新需求

随着轨道交通商业化进程的不断加快，在现代货运 组织变革、高铁运输方式变革等一系列转型发展形势下， 传统的以报代报的统计模式越来越不合适。随着现代轨 道交通的发展和管理，轨道交通统计的功能正通过大数 据技术的发展模式逐渐发生变化。由于大数据技术的应 用，轨道交通统计的功能越来越丰富。以大数据为框架， 对统计活动的需求和发展进行深入科学分析，开发现代 化、综合化的轨道交通统计数据，通过高级数据处理架 构获得信息。管理平台最大化基准统计数据，打破传统 的统计业务流程，轨道交通统计信息系统的运行过程发 生了根本性的变化。传统的数据集成处理方式取代传统 车站和轨道交通局的基础部分，再移交给铁路公司，报 告方法浪费了很多时间。

2 大数据在轨道交通网络化运营管理中的问题 和策略

2.1 轨道交通统计信息系统建设策略 轨道交通服务具有关联的大数据系统和构建大数据的 一般设计缺陷，需要不断尝试以实现管理平台统一管理的 目标。从轨道交通公司的角度来看，应将业务和统计信息 有机地集成在一起，使其可以成为有效的信息管理平台， 重塑统计工作流程并最大限度地保证原始数据的准确性和 及时性，为轨道交通业的未来改革和创新提供坚实的决策 基础。

2.2 轨道交通业务系统数据分析策略 尽管在建设轨道交通统计服务信息方面已经取得了一 些进展，但尚未建立系统的整体数据中心，也没有统一的 统计管理方法，因此统计系统可以提供的决策内容相对薄 弱，现有的统计数据没有得到充分利用。该信息主要存在 以下问题：

（1）数据质量差。地方轨道交通单位的计算机化水 平不高，监督管理工作水平不高。通常由于手工填写表格、 输入数据和操作错误而导致统计数据错误。在高精度和错 误的情况下，没有明确的统计积分方法，这大大降低了输 入数据的质量。 （2）数据收集的粒度极好。当前，生成轨道交通统 计数据统计分析最终内容的过程是使用现有指标进行收 集，并通过不同级别之间的几次汇总获得最终结果。但是， 在轨道交通部门实施细化工作之后，很难满足某些原始数 据和信息的细化要求。只有借助更多完善的数据，才能顺 利完成统计工作内容的完善。

（3）数据利用率低。通常，轨道交通的统计方法包 括处理原始数据。实际的信息使用率不高，可能无法提供 最佳的信息价值。轨道交通服务已经满足了使用大数据技 术的客观条件，下一步是通过创建信息管理平台并寻找尽 可能多的信息背后的机会和价值，从而进行深度数据挖 掘、分析和决策，以激活统计服务，生产报告将成为强大 的目标。

2.3 轨道交通统计指标体系问题分析策略 目前轨道交通统计指标的范围能够满足现阶段的基本 统计要求，但统计指标体系存在的问题不容小觑。新时期， 轨道交通统计信息化建设的关键步骤之一就是如何创新重 构统计指标体系，使之能够全面、科学地反映轨道交通企 业的综合实力。

2.4 大数据驱动业务策略 建立完整的统计数据管理平台，以通过统计数据仓库 以统一，标准化和兼容的方式集成不同业务系统之间的数 据。逐步将原始数据信息整合到信息平台中，根据数据格 式、存储要求、数据共享等方式保存有价值的信息。建立 规则库以指定类别、解释、量表、计算方法等，提高数据 管理质量，统计数据质量是核心，统计数据管理水平需要 不断提高。由于掌握了数据处理过程，为了验证每个源点 的信息，必须根据统计规则对数据进行随时间的修改，以 保证统计数据的质量。在数据校正方面，坚持避免人工干 预，尽量使用计算机化的自动处理和校正功能，尽可能地 辅助特殊问题的手工处理。

3 结束语 轨道交通系统的发展需要强大的统计信息服务集成平 台。通过功能集成以及数据和活动的功能开发，可以提高 统计信息的处理水平，提高统计人员的效率，并提高管理 和决策水平和领导者的指挥能力。由于时间和容量的限 制，笔者只能从概念上讨论大数据在轨道交通网络化运营 中的优势，而未在应用程序级别进行广泛的分析和研究。 大数据的好处虽然显而易见，但仍处于初步研究阶段，其 实施需要高层科学的设计和合理的发展。相信大数据信息 管理系统可以促进轨道交通统计的发展，具有良好的发展 前景。

参考文献：

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[2]张静萱, 刘兵, 李晓璐, 等. 城市轨道交通网络运营安全的综合评估[J]. 科学技术与工程,2021,21(17):7340-7347.

[3] [3] 何跃齐, 王路萍, 徐文, 等. 城市轨道交通网络运营信息一体化模型研究[J]. 都市快轨交通,2015,28(2):53-56+60.

如何解决国庆十一长假交通拥堵问题

目前，城镇化和汽车普及进程的加快，不断加剧各大城市的交通供需矛盾，交通安全、交通堵塞及环境污染成为困扰我国交通领域的三大难题。统计显示，我国城市人均道路面积仅为10.6平方米，远低于国外城市人均道路面积15-20平方米的水平；同时，城市的机动车保有量正以15%的高速率增长，而城市道路的增长率仅为3%左右。而“十一”长假历来是群众旅游出行的高峰时期，2013年继续实施节假日小型客车免收通行费政策，自驾车旅游进一步成为新的出行方式。据有关部门预测，今年“十一”期间，旅游接待人数将超过4.3亿人次，同比上升18%；公路客运总量将同比上升6%，日均8500万人次。据公安交通管理部门统计，今年前8个月，全国小型汽车新增1100多万辆，全国合计现有小型汽车9400万辆，预计“十一”期间自驾车出行群体将明显高于往年。

交通流量的激增，加大了道路交通安全出行的压力。公安部交通管理局统计分析，从近5年“十一”长假事故情况看，造成财产损失的道路交通事故逐年上升，涉及人员伤亡的事故较平常日多发。从近5年“十一”长假事故特点看，一是假期首尾两日潮夕式交通流导致事故多发，占节日期间事故总量的近40％。二是六成左右的事故是由私用车肇事导致，且比例呈逐年上升趋势。三是重点旅游地区和环京周边、长三角、珠三角省区事故高发。四是夜间18-20时事故死亡人数占总数的16.1%，较日常同一时段高出1倍。中午11-13时发生事故导致的死亡人数所占比例近3年逐年上升。五是高速公路和农村道路事故比重逐年上升，造成群死群伤的事故主要集中发生在高速公路和农村道路。六是超速、未按规定让行、无证驾驶是节日期间导致事故主要原因，而在农村地区，面包车超员、客货混装、拖拉机违法载人、酒后驾驶、无证驾驶肇事问题突出。面对着如此严峻的形势，如何减轻交通拥堵压力及给社会带来的影响成为我们必须面对的问题。

智能交通是当今世界交通运输发展的热点和前沿，它依托既有交通基础设施和运载工具，通过对现代信息、通信、控制等技术的集成应用，以构建安全、便捷、高效、绿色的交通运输体系为目标，充分满足公众出行和货物运输多样化需求，是现代交通运输业的重要标志。面对以上提出的问题，智能交通也许可以给我们很好的答复。

在国外，日本的智慧道路系统、欧洲绿色智能交通、美国智能驾驶战略都是智能交通发展的有效实践。我国一二线城市都开始使用智能交通系统来缓解因为拥堵而带来的交通压力，到底智能交通如何发挥作用呢？

智能交通系统（ITS）把先进的计算机数据处理、自动控制、信息、数据通讯传输及电子传感等方面的技术，整合并运用在交通运输管理体系中，从而建立起一种全方位、大规模发挥作用的，实时、准确、高效的综合运输及管理系统。

智能交通系统应用主要体现在，不停车电子收费（ETC）系统可减少传统收费模式带来的时间延误和人工消耗，提高车道的通行能力；路面交通感应器，能够对道路承受压力及应力状况进行实时监控，同时将监测数据传输至管理中心，实时了解道路情况为养护部门提供完备的资料；可变限速标志及可变信息标志牌，实时显示沿途的路面状况及事故情况，及时发布限速信息，对交通流实施动态管理；高速公路入口匝道的交通流控制，利用和监控中心的通信及入口匝道处的信号灯，对入口匝道交通流实施智能化监管；闭路电视监控，利用闭路电视摄像机，对违章车辆进行实时监控，发现问题可以及时启动应急机制进行处理。电子警察系统，利用视频监控、测速、自动控制等技术实现线下交通违章处罚。

在道路交通管理中道路交通视频监控、机动车交通违法监测抓拍、智能卡口三个系统是其主力军，是道路监控智能网络系统的重要组成部分，在道路交通疏导管理中发挥着重要作用。一是指挥调度。一旦发生交通拥堵或事故后，指挥中心通过视频监控系统可以快速调取现场信息，及时展开救援或采取相应措施。因此，视频监控在应对突发事件时，可以成为相关部门做出快速响应的有力助手。二是车辆行驶监督。通过视频监控系统，随时监控路面车辆行驶状况，发现违章行为，可以拍照取证，通过车牌识别对违章行为车辆进行车牌信息捕捉，加大处罚力度，可以有效制止违章行为。视频监控很好的发挥对违法行驶车辆的监督和威慑作用。三是流量监测。监测道路车辆交通流量变化，指挥中心可以快速做出应对措施，分散车辆，减少拥堵现象。其中利用视频监控可以有效监控到城市中道路的车流情况，便于指挥中心做出快速部署，同时也为城市交通网络优化提供大量的有效信息。

目前，视频监控产品在城市道路交通领域比较成熟的应用主要有：用于城市主要道路及交叉路口的视频监控系统、用于城市与城市之间的高速公路视频监控系统、用于车辆内部监控的车载视频监控系统。

其中在高速公路监控系统中，一般分为道路监控和服务区监控、收费口监控等。其中道路监控系统主要是对重点路段进行监视，把握高速公路交通状况，及时发现交通阻塞路段、违章车辆，及时给予引导，保证高速公路的安全通畅。另外，城际高速公路监控系统还要具备公路沿线行驶车辆测速抓拍功能、卡口车辆识别功能、交通事件检测和分析功能、以及车辆多路径识别等功能。

在高速公路视频监控系统中视频监控智能管理平台集成了管理视频监控、卡口车牌识别、交通事件智能分析等子系统，具有多种信息发布手段和大量数据统计功能，同时为交通诱导、流量检测等系统预留接口。其中高速公路交通事件智能分析系统则是根据图像处理算法产生事件告警，及时检测出交通异常事件，对进一步提高系统的管理效率和高速公路的管理水平具有重要意义。

智能交通系统被公认为是解决城市交通问题的有效方法之一，智能交通系统以达到提高交通运行效率，减少交通事故大发生的目的，发展智能交通的思路使人们从传统的单靠修路限车的模式中脱离出来，尝试用高新技术强化人、车、路之间的联系，以提高交通系统的效益。

长沙市正在规划智能交通行车诱导系统建设。智能交通行车诱导系统由动态交通信息采集子系统、数据融合与处理平台子系统和交通诱导信息发布子系统三个部分组成。主要工作原理是通过路面动态交通信息采集子系统收集动态交通信息，汇聚到交通管理指挥中心进行综合处理，再将处理后的诱导信息通过交通诱导信息发布子系统发布到交通诱导终端上，提前告知机动车驾驶人前方道路交通情况。基本思路是拟综合采用视频监控、出租车、公交车GPS定位以及线圈检测相结合模式采集交通诱导信息。拟采用光条嵌入式图形显示屏、光条嵌入式图形+LED文字板组合显示屏发布交通诱导信息。拟在城区主要路口、路段建设50个行车诱导显示屏。

2013年，北京市交管局正在研究试行安装电子车牌，统一的电子车牌标准有可能在2014年年底出台。电子车牌可对车辆实现米秒水平的精确实时定位，可以对每一条道路的每一个时段进行精细化管理。同时对纪检监察部门监管公车、公安部门追查盗抢车辆、交管部门查超速和闯红灯等违章行为、管理部门对停车收费等都能提供便捷的技术手段。

电子车牌和我们平时用的信用卡大小差不多，它可以把车牌号、车型、颜色等车辆的基础信息存储在里面。把它安装在汽车的挡风玻璃上，车辆在通过路口设置的由微波读写器、天线与计算机组成的基站时，不用停车，在几米远的范围内就可以自动报出电子车牌上的信息。

智能交通系统固然可以为交通拥堵问题带来曙光，但是建设也需合理规划，高速公路智能交通系统是一个跨部门、跨领域的行政管理和技术管理相结合的、庞大的综合系统工程，只有认真做好发展规划，在明确今后一段期间的发展方向、工作目标和实施步骤的前提下开展工作，才能节约成本，不至于走弯路，达到预期效果。高速公路智能交通系统是信息、通信、网络、自动控制、交通工程等技术的综合应用系统，只有相关部门有远见地提前做好通信线路、流量传感器、车辆传感器、交通安全设施等基础设施建设工作，才能为今后系统的发展和完善提供良好的基础。

随着智能交通的发展以及各项配套系统的不断完善，城市道路拥挤，高速公路不高速等等一系列问题将得到彻底解决，我们也能真正享受到国家优惠政策带来的福祉。

链接交通优化 是拆迁扩宽还是新建呢

根据相关资料查询显示：拆迁扩宽。

1、链接交通优化采用拆迁扩宽的方式有利于解决交通拥堵问题，有利于城市综合发展和科学规划，树立国家中心城市形象，还有利于节能环保。

2、链接交通优化采新建的方式，前期准备工作较复杂，并且成本较高，花费时间较长。

当出行平台遇到人工智能，将如何改善人类交通系统

我相信，哪怕“下半场”概念的持续走俏，当整个社会的技术基础设施向人工智能的底座切换，它被写入政府工作报告也只是时间问题。要知道，在过去数十年，当科技学术界在向公众描述未来时，对于“确定趋势”凝成共识的次数其实屈指可数——且远未达到今天学界对深度学习这条技术脉络高度认可的坚定态度。

这种共识当然会向政府等决策层传递。就像互联网时代，不少科技企业完成了对资源配置的重新释放，在即将大规模落地的人工智能时代，在对待更复杂的社会问题时，他们也有能力，通过AI为政府和其他社会组织赋能，通过数据的交融，合力将城市向更具智慧的方向演进。

其实谁都知道，世界的复杂度正如“沙堆实验”一般集聚，传统人力基于过往经验，早已显得疲惫不堪——譬如交通问题，早有人预言，隐匿于城市毛细血管的交通网络，有可能是第一个被搁置在人工智能底座的社会系统。

在迅猛的城市化发展中，交通是所有人的切肤之痛：在中国，有大约超过50个城市面临不同程度的拥堵，城市越大拥堵越严重，不只中国，交通问题是世界大型城市的共同顽疾，我看到的数据显示，欧盟境内每年因交通拥堵造成的经济损失达到了1000亿欧元——而也正因如此，在全世界的资本市场，出行领域的点滴创新，从来都会招致他们的敏锐嗅觉。

巨大的公共福祉背后，是颇为坚信的路径实现。众所周知，城市交通网络由人，交通工具和管理三个维度构成，且随时都在变化。

而这也意味着，当数据成为新经济的底层驱动力，解决交通这样的复杂社会问题，政府也势必对人工智能敞开怀抱。在我看来，通过“人工智能+社会治理”，用数据为城市“画像”，才是每天诞生的海量城市数据的最佳归宿。

具体到交通领域，无论约租车，移动地图，还是共享单车，实时公交，都将成为智慧城市升级路上的重要一环。

解决人口问题的智能方式

说到城市化，不妨先说一个我今天看到的案例：人口问题。

必须承认，将巨大人口卷入到整个世界经济的分工体系，是过去三十年中国增长奇迹的最大因素（事实上，愈到未来，中国人口红利优势就愈显著，全世界最发达的高铁系统就是最好佐证）。而在中国人口问题的另一端，如今社会学家的普遍达成的共识是：自由迁徙实则是解决城市化发展“不公”的最佳方案。

如你所知，在城市化历史进程的奔流中，你一定经历过那种看起来就充满不确定性的人口普查方法，面对频繁的流动，传统普查方式人力成本高企且往往并不精确。

其实政府完全可以仰仗更睿智的方式，譬如通过移动地图，要知道，百度地图每天响应450亿次定位请求，位置服务超720亿次，完全可以基于这些累计的定位数据，计算出每个用户的工作地和居住地（譬如在百度的算法中，当两个月在某个位置出现上百次；时间集中在9:00-19:00；连接的wifi固定，基本可以判断是在工作地），然后通过划分区域位置边界，测算出某个区域的人口绝对值。

事实上，如今百度地图慧眼数据的预测准确率已达85%以上，这意味着，它完全可以为政府机构提供重要的辅助性数据资料。比如百度地图就依靠人口数据优势，以城市新流入常驻人口与全国所有城市新流入常驻人口均值比值为指标，发布了城市吸引力报告，2017年第一季度的报告显示：在人口吸引力排名Top10城市中，长三角、珠三角各占三席，人口吸引力突出，此外还包含北京、重庆、成都及郑州。

值得一提的是，百度还以城市拥堵指数和公交站点覆盖率为指标，同时发布了城市交通运行情况报告。城市拥堵方面，从主要城市拥堵排名Top10数据看，直辖市重庆、北京、上海三大城市入榜，天津是唯一未入榜的直辖市；其他入榜城市均为省会城市，其中哈尔滨以2.138的工作日高峰拥堵指数居榜首。而公交站点方面，在公共交通站点500米人口覆盖率排名前十的城市中，广东有深圳、东莞、佛山、广州四个城市上榜，北京作为北方唯一入选Top10的城市，排名为第七。

可以预见，这种基于真实流动状态的数据分析势必将影响决策。

人工智能+交通的路径实现

事实上，判别智慧城市的一大标准，即是各个领域决策层——尤其政府决策部门对于数据的驾驭程度。而欣喜的是，作为一次算法革命，深度学习以一种简练的网络模型得以解决过往极为复杂的社会难题，譬如交通。下面不妨从打车，公交，单车和地图等不同维度来拼接成“智慧交通”的全貌。

先说以滴滴为代表的出行平台。从几年前的“互联网+打车”到“用积累下来的数据提供更多价值”，滴滴算是移动互联网时代向人工智能时代跃迁的极佳样本。要知道，如今滴滴每日峰值订单超过2000万单，每日处理数据超过2000TB，相当于200万部电影，海量数据包含路况，叫车信息，驾驶行为和车辆数据等多个维度。而无论是供需预测，路径规划还是平台派单，都是算法在起决定作用，毕竟在实时性的要求之下，其中变量已非人力调控可以满足，就像滴滴研究院院长何晓飞所言：“如果我们能搜集到更多的数据，未来有一天我们甚至能够知道每一位乘客，每一位司机的意愿。如果我们能够更加准确的甚至预测人的心理，那么我们可以把整个城市的交通管理的更加有秩序。”

再来看智能出行的基础：移动地图。事实上，少有人知的是，人工智能已渗透进百度地图的每一项基础业务，将其变成了一个基于大数据的人工智能出行平台。

官方数据显示，如今百度地图每日提供的位置服务超过720亿次，每日导航服务超过2亿公里，其自身也从单纯解决陌生地认路，演化到如今的智能导航。从出行前的时间预测和不同需求的个性化路线选择，到出行中精准的实时避堵路线推荐，它都以一种模拟“老司机”思维方式的思路：通过建立交通大脑，记忆数百亿次不同用户的出行旅程，将智慧“反哺”到每一次用户的具体出行之中。

其实不难发现，所谓新司机和老司机的差别，即是掌握的交通信息渠道和本地驾驶经验。而基于高性能流式计算，现在的百度地图可以做到分钟级别的路况更新，某个地方发生拥堵，不到一分钟就会被识别。此外，百度还可以精确推算全国路网的动态车流关系，实现未来一小时的路况预测，这种路况预测模型，包括了日期，时间，天气，路段路况和区域路况等多个维度，并辅之以棋局态势感知和区域路况态势感知的神经网络算法。

颇值一提的是，百度地图还通过聚合群体智慧，通过数据积累对本地经验路线了如指掌：通过人工智能对比用户路线和规划路线，找出差异，统计用户最多走法，如老司机一般得到局部经验路线，提供更优方案。而“老司机经验+个性化偏好”的智能化设定，无疑可以充分满足不同用户的差异化出行需求。总之，百度交通大脑的智慧源自每一位用户，而它又以更高智慧回馈给他们。

与政府打造智慧交通网

当然，在移动地图之外，人工智能同样可以用于如今炙手可热的共享单车身上。

我个人看来，更好地优化车辆配置，是需要共享单车平台共同面对，也是让交管部门较为疑虑的问题，诚如大数据专家涂子沛所言，共享单车首先要回答一个问题：一座城市究竟需要多少辆公共自行车？“要得到这个答案，必须结合城市人口、公交系统、私家车、道路等各项数据，进行计算。其中最重要的估算手段，是把城市里每一个人的家庭住址和其工作地点在数据库层面打通，从而掌握每一个人在城市中最日常的流动，即上班族的‘潮汐’特性。”

其实在人工智能处理交通数据这件事上，相比于共享单车，目前较为成熟的也许是并不惹眼的实时公交领域——要知道，每日至少两次的高频应用，让各种实时公交应用的累积数据并不亚于打车类软件：就像滴滴让人们习惯了“掐点”坐车，通过大数据与深度学习，实时公交应用也可以实现公交数据的实时整合，让用户能清晰获取每日赖以出行的公交车信息，如现在走到哪了，是否正在堵车，什么时候到站，甚至整条线路的实时通行状况，以此决定什么时候离开办公室或者家前去等车比较合适。毫无疑问，这种基于人工智能的资源匹配，对于城市公共交通出行效率，出行选择率以及城市承载率都意义深远，也势必得到决策部门的重视。

嗯，在人工智能的加持之下，科技企业与政府数据的共享，无疑是能否促进智慧交通网络的关键——要知道，中国各级政府掌握着全社会信息资源的80%，拥有海量且高质量的数据，当它们与科技企业的数据和人工智能相结合，产生的正向社会效应将难以估量。

就拿交通来说，一座城市每天产生数千万交通数据，其实交通部门也在寻求与百度这种人工智能技术完备的企业合作，百度地图交通云已与深圳市，成都市，三亚市等13家交警部门，以及江苏省，辽宁省，四川省和河南省等共10家省市级交通部门开展交通大数据共享及信息联合发布合作，在道路拥堵分析，出行通勤分析，人群热力和人口迁徙分析等内容上，通过人工智能将数据价值最大化。

在我看来，除了前文所述的实时资源匹配，提升日常交通疏导效率，“人工智能+交通”的更大福祉，是这些数据能够回馈到城市建设之中，利用数据进行城市线管规划，交通拥堵成因进行分析，对异常道路进行数据挖掘，并将数据用于交通管理调度及相关决策，辅助宏观交通规划。

毕竟，说到底，所谓“智慧城市”的全部秘密，不外乎搭建数据平台，再通过人工智能的赋能，向公众提供更好的服务平台——这需要科技企业与政府的充分联姻，而可以预见的是，当整个社会的公共决策变得越来越复杂，这种联姻也就越来越重要。

李北辰/文（知名科技自媒体，致力于用文字优雅的文章，为您提供谈资与见识）

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