這張圖大家可能在網上能看到過，因為現在各種“腦”比較多，包括城市大腦，交通小腦，路口大腦等等，各式各樣的有很多，很復雜。我個人比較喜歡這張圖，因為這張圖一是便于理解，二是把前沿的互聯網技術都體現出來了。Internet是智能交通領域里面最早應用的，然后是物聯網。我個人理解，智能交通實際上是一個物聯網，它的物聯網價值和應用更強于互聯網。

中間這一塊是人工智能、大數據和云計算，是現階段智能交通發展的核心，也是所謂的RAM大腦。云反射弧是一個概念，就是說未來交通是可預測的。比如城市交通擁堵，不是說堵得一塌糊涂后再去治理，而是類似于前端感知將路面信息傳到后臺系統后，系統如何作出決策建議，線下如何配合決策系統，預測和緩解擁堵等，從而提前解決問題。我個人認為未來交通部門可能最后一個應用場景的實現可能就是云反射弧。

從這張圖可以看出，目前比較火的互聯網新技術包括人工智能，區塊鏈，云計算，大數據和物聯網。我認為，在交通行業里物聯網是最重要的，所有交通管控的外場設備，從交通信號機到電子警察，再到監控攝像頭，流量傳感器等，我認為都是基于IOT的。互聯網提供的只是一個通道，而智能交通其實是一個典型的IOT。

大數據的定義在不同部門也不一樣，維基百科定義的大數據指一個超大的、難以用現有常規的數據管理技術和工具處理的數據集，IDC報告則是：大數據技術描述了一種新一代技術和構架，用于以很經濟的方式、以高速的捕獲、發現和分析技術，從各種超大規模的數據中提取價值 。

也就是說，這么多數據里，我們需要提取有效的數據，而有效的數據，個人認為就是信息。其實人的耳朵在每一個時刻能夠聽到的是15種以上的聲音，而現在在座的各位聽到的，可能只有我現在的聲音，為什么？因為它是有效的數據，這個數據對我們有用，所以才會聽到。那么有效的信息再提煉會產生什么？就是知識，或者稱之為做情報。在公安系統里用得比較多的就是情報系統，有效的數據提煉成信息，再從有效的信息提煉到知識，那么有效的知識再提煉以后，我們會看到是出現什么？智慧，所以才會有智慧交通，準確來說，應該叫智能交通，因為我們現在離智慧還很遠。

我們認為大數據有4個特征，又叫4V特征。

第一，規模。大數據的特征首先就體現為“數量大”，存儲單位從GB到TB，直至PB、EB。隨著信息技術的高速發展，數據開始爆發性增長。社交網絡（微博、推特、臉書）、移動網絡、各種智能終端等，都成為數據的來源。迫切需要智能的算法、強大的數據處理平臺和新的數據處理技術，來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據。

第二，速率。與以往的檔案、廣播、報紙等傳統數據載體不同，大數據的交換和傳播是通過互聯網、云計算等方式實現的，遠比傳統媒介的信息交換和傳播速度要快捷。

第三，多樣。廣泛的數據來源，決定了大數據形式的多樣性。大數據大體可分為三類：一是結構化數據，如財務系統數據、信息管理系統數據、醫療系統數據等，其特點是數據間因果關系強；二是非結構化的數據，如視頻、圖片、音頻等，其特點是數據間沒有因果關系；三是半結構化數據，如HTML文檔、郵件、網頁等，其特點是數據問的因果關系弱。

第四，價值。現實世界所產生的數據中，有價值的數據所占比例很小。相比于傳統的小數據，大數據最大的價值在于通過從大量不相關的各種類型數據中，挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據，并通過機器學習方法、人工智能方法或數據挖掘方法深度分析，發現新規律和新知識。

簡單來說，就是雜而不細，有果無因，大而不全。

雜而不細就是指不是精確性而是混雜性，在大數據環境中，更重要的是發現事物變化的趨勢，在一定程度上，不追求數據的精度。

有果無因指不是因果關系而是相關關系，大數據的核心是預測，相關數據之間的關系是大數據預測的關鍵，揭示“是什么”，而不是“為什么”。在前幾次會議上，包括廣州深圳等很多地方都在談信號優化，我們發現在某個路口，1到8月份信號系統調控效果非常好，但9月份卻沒有動，10月份又恢復正常了，大數據怎么算都算不出來這是為什么，最后發現其實很簡單，因為9月份那個路口旁邊的學校開學了，很簡單的原因，但是大數據算不出來。

大而不全，不是隨機樣本也不是全數據，而是大量數據，技術發展，讓我們處理所有更多的數據成為可能。

大數據交通管理涵蓋了城市道路交通管理各個層面，從城市交通到軌道交通，地面交通，這是大交通的概念，從出租車到停車、公路客運、航運等，是一個跨部門、跨區域、跨行業的數據采集應用綜合記錄。怎么應用這些數據？從交通交管部門來講，以機動車、駕駛人為核心的信息化平臺，全國主干公路網的交通集成指揮平臺，互聯網交通管理服務體系平臺等建設及應用為基礎，目前已經建立了全國交管數據備份中心，匯聚了交通管理大數據資源，這里面包括170億駕駛員的基礎數據、2000億的路面動態數據。未來大數據可以做些什么，按照公安部的理解和引導，包括五個方面，業務監管，路面管控，公眾出行，信用評價和信息安全。

云計算是一種通過網絡提供計算資源服務的模式，在該模式下，客戶按需動態自助實現供給、管理由云服務商提供的計算資源。云計算不僅是新技術的結合，更是一種業務模式的創新。分為兩種類型，一是公用模式，二是私用模式。

道安云是湖南省交警總隊和交通運輸廳前年聯合出臺的道路交通安全三年行動計劃之后，開始搭建的道路交通安全云。這個云由基礎設施云，平臺云和應用云組成，道安云其實也是交通云其中一種應用，我覺得這也是可以通用并進行標準化的，因為不管怎么建智能交通系統，我們發現其實還是基礎設施平臺+應用的架構。

從去年到現在，國家出臺了一系列關于人工智能相關政策。我認為，人工智能其實就是想把人類智能和機器能力結合起來。人類智能的核心包括六大能力：學習能力、語言能力、感知能力、推理能力、記憶能力和規劃能力，其實前面三個能力光靠計算機其實可以完全搞定了，關鍵是后面三個是目前人工智能還很難去做到的。

因為人是擁有高等智慧的動物，大腦足夠復雜，我認為在漫長一段時間里，機器是代替不了人腦的。在智能交通里面，AI主要應用在那些地方？我覺得從最簡單的開始，第一，為交通管理提速增效的引擎，人工智能允許機器復制人類的行為和判斷，讓人們從手工作業中解放出來，以便完成需要人類獨力才能完成的工作；第二，分解任務的利器，把工作分解成步驟或碎片化處理，盡可能多地將其自動化，解放勞動力的方法使交通管理部門把重點放在減少積壓或將警力轉移到價值更高的工作中；第三，增強交通管理獲知和預測能力的工具，認知洞察：更好的預測能力，認知應用，如使用神經網絡的異常檢測系統，可以深入了解識別數據中的相關推斷。在某些情況下，根據其要求可以向決策者預測事件的未來。交通管理部門正在尋求和發現應用來改善服務；事實上人工智能技術最終會徹底改變交通管理的方方面面。

除了從路面解放警力之外，還要從內部業務口上解放警力。長沙市的12345熱線去年在全國政府服務熱線里排在頭名，對話端啟用了智能語音，如果遇到復雜情況會直接對接人工處理。現在很多老百姓交通參與的意識越來越強，經常跟交警打電話，說哪個信號燈設置不合理，哪個路段怎么怎么樣，交警部門其實沒有這么多的人力處理這么多意見建議，這時候就需要AI語音自動應答來提高交管的服務能力。

人工智能率先應用領域，其實都與交通有所關聯。包括語音識別、語義識別、圖像識別、精準預測、數據服務等等。AI+ITS主要投射在三個方向：一是城市治堵，比方說，卡耐基梅隆大學的史蒂芬教授在彼茲堡進行AI+智能信號系統的試點，試點效果很明顯，整個交通通行效率提高了25%。二是安全防控，現在公安部、交通部和發改委等部門今年已經開始搭建全國公共安全防控體系，這是交管特別重視的內容之一，還有“兩客一危”車輛主動安全防控系統的安裝，疲勞駕駛監測等等。三是網聯汽車，機器人交警。網聯汽車的項目很多城市已經在推進，同時，交警機器人代替原有的非現場執法體系已經逐漸在各個城市亮相，這是一個方向。

人工智能核心技術包括機器學習，深度學習等。我認為深度學習神經網絡技術可以好好利用一下。舉個例子，這是我們在長沙做的課題（如圖）。我們用神經網絡體系，搭建神經網絡算法來進行速度預測，通過算法可以得到將近20分鐘的預測結果，跟國外的數據對比，這個效果還是比較理想的。你看紅色，藍色分別代表真實數據和預測出來的數據（如圖），這個匹配度還是OK的。

二、智能交通建設項目建設特征

現在交通現在越來越火，實際上離不開一個大環境，我從來不把智能交通孤立出來。我現在也在做關于智慧城市，甚至是智慧農村的一些頂層設計，我們發現很多交通內容已經融入到城市治理和管理的過程，你不能完全把它切割出來，不像以前交通就是交通，信號燈、電子警察、監控一裝就OK了，現在越來越多的時候至少要跟公安交警數據進行匹配，包括停車系統、卡口系統、二次識別號牌、涉毒人員等數據都要給到交警。

2017年全球信息社會發展報告。看看城市的信息化水平如何，這里有個指數叫做信息社會指數（ISI），國際上用來評價某個城市信息化能力或者水平的數據，2017年省份信息社會指數報告里湖南排在了中間的位置，省會城市得分排名，長沙排在第九名。通過這個指數分析得出，2017年整個中國智能交通投資額度比例，大概是一千多億左右，通過這些數據我們可以看出，這個行業增長速度很快。

從上圖數據來看，2007-2017年中國智能交通產業投資額以年均 20%以上的速度快速增長，智能交通行業整體發展態勢良好。2017年，全國城市智能交通市場中標過億項目18個，中標過億項目市場規模總計約為36.7億。

我總結了一下，這些項目增長存在六個特征，第一，中速到高速，城市智能交通項目建設依舊會以較快的速度發展，產業鏈各方都已回歸理性。第二，數量到質量，發展方式由模仿速度型增長向質量效率型增長轉變。第三，產品到服務，產業鏈上的制造商由產品銷售向解決方案，復雜業務分析等服務銷售轉變。第四，技術到業務，由技術主導系統建設向由業務管理理念方式和城市發展綜合管理為主導轉變。第五，兩極到均衡，城市智能交通建設由快速領先和技術滯后的兩極分化向均衡發展轉變。第六，綜合到細分，由單一的強調綜合智能交通信息化建設向以交通工程為基礎的多元子項精細分類轉變。簡單來說，就是從最前端的采集感知傳感危機分析管控預警評估，運維到最后的管理。

城市智能交通系統項目建設應當進行模式轉型，不應當還局限于信號燈控制、電子警察、道路監控傳統的三樣基礎建設內容，應當賦予它基于交通基礎設施建設之上的采集、感知、傳輸、歸集、分析、控管、預警、評估、運維、管理、服務等更為豐富的應用內涵。

由被動到主動，原有的要素將輪換位置進行轉變，可控范圍內由中高速向高速發展，滿足覆蓋面數量的前提下快速提升質量，由純粹產品的銷售轉向專業定向服務的有償享有，由技術主導管理轉向業務引領技術，由狹義智能交通系統向廣義的交通管理系統轉變，協調技術人才、資金平臺、信息技術的有序協調輪轉。

簡單介紹一下長沙智能交通三期項目建設的內容，由海信網絡科技公司負責承建。

這是系統架構，最下面是六大系統，包括電子警察、視頻監控、信號控制等等。中間是網絡系統，然后到城市交通大數據中心，再到運行管理系統，最后到應用平臺。數據中心在智能交通三期建設里相對其他系統來說，只是先搭個架子，因為前期的基礎建設還沒有那么完善。在物聯網前端感知這塊做得比較多，后面再逐漸把體系架構搭起來。簡要介紹一下幾個大數據應用系統。

業務部門依托指揮調度平臺實現扁平化、可視化、精準化調度，路面交通警情主動發現處置率由48%提升到76%，路面平均處警時間由8.9分鐘降低到5.6分鐘。

平臺統一整合4368路視頻資源，包括四縣市、一二期、橋隧園區、繞城高速等區域；平臺嚴格按照國標要求進行建設且具有開源特征，可持續接入其他視頻資源；與市局（天網）實現互聯互通，形成面向公安、交警的共享視頻資源平臺；不同部門之間實現視頻資源共享，提高視頻資源利用率，方便指揮調度。

長沙一、二期已建點位為117個路口。本期新建高清電子警察系統440個路口，覆蓋4781個車道，使用大華、科達相機共2090套，實現二環內全覆蓋，三環內主干道覆蓋。目前支隊中心過車數據已達50.6億次，以日均1900萬的數據量快速增加。通過對過車大數據的分析并加以應用，支隊由大海撈針式的執法形式變為了精準打擊式，執法更加精準高效，系統上線以來，已成功完成438次黑名單車輛攔截，效果顯著。

本期新建279套高清視頻監控，其中低位監控178處，高點監控73處（魚眼10處），違法停車抓拍點位28處，實現對三環以內重點路段、重點區域、重點場所監控的覆蓋，加強道路交通信息的采集。系統布點建設原則是在長沙天網的基礎進行有效延伸，與天網監控形成有力互補，并與市局視頻資源平臺對接，減少監控死角。

本期新建交通信號點位330處，其中河東新建海信信號機201處，河西遷建scats信號機129處，完成了城南路-梓園路、湘江路-晴嵐路、林大路-友誼路等9個自適應控制；根據實時流量自動調整配時方案，各相位的綠燈損失時間幾乎為零，平均通行效率提升20%以上。以城南路-梓園路為例，每小時可減少19分鐘的無效等待時間，效率大幅提高。具體優化措施如下：

（1）通過方案優化，完成了湘江路、芙蓉路、韶山路、三一大道、八一路、五一大道、解放路、人民路、城南路等12條道路擁堵控制；

（2）調試湘江路南北雙向綠波、八一路東西雙向綠波、五一路西向東單向綠波等河東區多條道路的早晚高峰、平峰期的綠波控制效果，平均車速提高5km/小時；

（3）自適應控制，減少綠燈損失時間，提高通行效率

本期新建交通流點位208處，其中微波67處、視頻檢測34處、事件檢測14處、地磁46處、瓶頸47處。設備可對過往車輛的流量、車速、占有率等進行分析，并把產生的大量數據供道路交通運行指數系統分析，以便疏導交通，緩解城市交通壓力。

接入浮動車7600輛、一二期和外單位已建電警218處、一期微波20處，萬家麗高架線圈30處，三期電警2100余路和交通流161處等數據。經分析后，可預警路段占比，城區三一大道-岳麓大道以南為90.3%，以北為69.5%，二環內整體占比達到82.4%。路段分析評估可顯示行程時間比，區域分析評估在行程時間比基礎上，增加了城市交通運行指數分析。

該系統基于微波檢測、視頻檢測、地磁檢測等外場采集數據，結合GIS地圖數據等外部數據源，進行數據計算、分析、統計和預測，已實現車輛OD來源和出去分析、區域流向分析、外地車出入城監控等應用。

建立了立體交通數據處理分析系統，以大數據格式整合一二三期電警資源，為道路交通運行指數系統提供數據，為指揮調度平臺秒億級查詢提供數據支撐。

本期停車信息管理系統用來采集記錄長沙市轄區內所有公共停車場位置信息，通過與長沙市交投對接獲取各公共停車場的空余車位數量、進出場車輛照片及號牌等信息，并將數據推送市局數據中心。

通過運維管理平臺，實現了設施基礎數據的數據庫、臺賬維護界面，完成了城市主要干道路口交通設施及其相關道路的設施信息采集及平臺錄入，實現了交通設施的臺帳信息統一管理。系統自動巡檢，可對硬件、網絡傳輸及數據等智能報障，維護人員可通過手機APP每天簽到上崗、上報設施故障、查看設施詳細信息及自己的維修任務、記錄維修過程并反饋進度等。

從1993年開始，我們實現了計算機作業，車輛上牌、駕證管理由電腦登記管理；2000年的時候，實現全省交警系統大聯網，交警主要業務系統全省統一，車管、駕管、違法處理、事故統計基本實現信息化；2004年，實施《道交法》，推廣應用全國統一版車管、駕管、違法處理、事故統計等系統，實現全國交警系統大聯網，交警主要業務系統全省統一；2014年是整合換代的過程，交警將車管、駕管、違法處理、事故統計等六大業務系統進行整合，啟用公安交通管理綜合應用平臺，實現核心業務系統和業務數據的省級集中管理；2016年，我們開始推廣應用互聯網交通安全綜合服務平臺，將交管業務延伸到互聯網和手機客戶端，實現幾十類交管業務網上自助辦理；2018年基于道安云，打造大數據應用，大交管指揮，最終實現智能管控。

五、未來展望