中國城市道路交通系統規模日漸擴大，機動化程度不斷提升，對城市交通管理工作持續提出新的要求。通過集成利用多類信息通信技術(Information and Communications echnology, ICT)，城市交通智能管控實現對道路交通流的實時檢測，信息的集成、處理、應用以及動態交通控制、調度、指揮等，從而實現提高城市交通運行效率和道路安全性的目標[1]。

      20世紀70年代，北京開始研發城市交通信號控制技術；80年代起，部分大城市開始引進國外的交通信號控制系統；80年代后期，國家組織科研團隊研發具有自主知識產權的交通信號控制系統，由此拉開了中國城市交通管控技術和系統發展大幕。但在2000年以前，受制于經濟水平、技術能力、人才儲備、管控需求以及信息限制等諸多因素，交通管控技術和系統的研發、推廣、應用總體上處于模仿、探索、蓄勢階段[1]。進入21世紀，隨著經濟社會的快速發展，中國智能交通系統(Intelligent Transportation Systems, TS)體系框架完成并發布[2]，在由公安部、原交通部、原建設部聯合啟動城市“暢通工程”的大力推進下，中國城市交通管控技術和系統進入快速發展時期。隨著圖像處理、互聯網和移動互聯網、大數據、云計算、人工智能等大量先進技術被不斷嘗試并逐步大規模應用，交通管控技術和系統進入快速智能化的發展階段，并逐步形成具有中國特色的智能交通管理系統(Intelligent TrafficManagement Systems, ITMS)[3]。城市交通智能管控是中國智能交通管理系統的核心，也一直是過去20 年來中國智能交通系統的發展重點。

      在城市交通智能管控快速發展的同時，也必須認識到現階段城市交通系統運行狀況仍然不容樂觀[4]，在暢通、安全、效率等方面依然面臨嚴峻的問題和挑戰，亟須在城市交通智能管控的范疇內進行總結、反思和展望。

      過去20年，中國的城鎮化率從36%提升至超過60%，汽車保有量從1600萬輛增加至2.6億輛，而城市交通智能管控在國家相關部委的頂層設計和積極推進下，充分利用信息化、智能化技術等快速發展的契機，很好地應對了城鎮化、機動化飛速發展產生的一系列交通問題，有力地支撐了城市各級政府以及公安交通管理部門對城市交通系統的良好管理，確保城市居民的出行需求得到滿足。

      2001年，科技部聯合公安部、原交通部等組織專家完成“九五”國家科技攻關重點項目“中國智能交通系統體系框架研究”[5]，其中明確了先進的交通管理系統領域。2002年4月，科技部正式批復“十五”國家科技攻關重大項目“智能交通系統關鍵技術開發和示范工程”，北京、上海、天津、重慶、廣州、深圳、中山、濟南、青島、杭州等10個城市成為首批智能交通應用示范工程的試點城市，城市交通智能管控均是各試點城市建設的核心和重點。以試點城市的發展為引領，尤其是2008年北京奧運交通智能管控體系的建設和成功應用，推動中國城市交通智能管控進入快速發展期。此后，國家“863”、“973”、科技支撐計劃及之后的重點研發項目都先后設立了面向不同類型城市和不同研發重點的交通智能管控領域重大科研示范項目，為推動中國城市交通智能管控的研究開發和示范應用提供了強有力的支撐。

      全國各地公安交通管理部門是城市交通智能管控技術和系統推進、實施的主體。2000年開始的“暢通工程”建設和2017年開始實施的“城市道路交通文明暢通提升行動計劃”中，城市智能交通管控都是最為重要的內容之一。與此同時，公安部交通管理局在對中國城市交通智能管控進行全面、系統的頂層設計基礎上，分步驟、分階段組織全國公安交管部門推進實施。2009年，已基本建成覆蓋全國道路交通管理所有核心業務的公安交通管理綜合應用平臺(“六合一”)；2016年，初步建成依托互聯網和移動互聯網的全國互聯網交通安全綜合服務管理平臺(“交管12123”)；2018年，建成涵蓋路面主要執法管控的公安交通管理集成指揮平臺；2020年，即將建成全國交通管理大數據分析研判(部級)平臺。由此構成全球規模最大、集成度最高，橫向覆蓋全國、縱向深入現場，相互協同的交通管理“四大平臺”，全面提升、支撐交通智能管控的技術水平和應用能力。

      在強勁的需求驅動和有力的開發投入支撐下，結合各種高新技術的快速發展，各城市基于各自的發展需求通過大量的工程技術項目實施，大大推動了城市交通智能管控的落地應用和深化發展。上海世博會、廣州亞運會、深圳大運會等活動也為相應城市交通智能管控的發展提供了良好的契機。

       從技術發展角度看，城市交通智能管控大致經歷從分散到集成、人工到智能、系統到大腦的發展過程。

     城市交通智能管控發展初期，各地主要是按具體應用分系統推進建設，例如逐步發展的交通信號控制系統、違法抓拍系統、信息服務系統、視頻監控系統、指揮調度系統等。這些城市交通管控中的各個子系統獨立運行，數據、功能等缺乏整合、共享，管控的智能化程度很低。此后，隨著國家科技攻關項目支持的城市交通集成指揮系統的研發成功和推廣應用，城市交通管控開始從分散走向集成，各地開始在城市交通指揮中心建設交通集成指揮平臺，在一個單位內部打通各子系統實現數據共享、功能集成。到2010年左右，城市交通智能管控逐步成型，交通集成指揮平臺逐漸成為城市交通智能管控的核心。

      此后，快速發展的信息通信技術推動城市交通智能管控進入發展快車道。例如，依托人工智能和大數據技術，可以對交通視頻監控和卡口視頻監控的圖像、圖片進行準確、快速、自動的目標抓取，依托分布式計算進行快速的抽取、確認、比對、預警和推送，從而實現交通事件或違法行為發現更及時、警情處置更迅速、監管調度更科學，助力交通管控從人工邁向智能。

     近幾年，隨著越來越多的國內IT、互聯網、AI龍頭企業致力于城市交通擁堵治理，“互聯網+”、大數據、人工智能等技術更進一步融合應用到城市交通智能管控中，出現了“城市交通大腦”的概念和初步成果[6]?！俺鞘薪煌ù竽X”在基于視頻分析的異常事件發現、交通流多場景信息檢測、多源數據驅動的信號控制優化等方面開始體現出人工智能的一些潛力，交通智能管控顯現出從系統到大腦的趨勢。

      如前所述，20年來城市交通智能管控取得了很大進步和成效。但是，也應該冷靜地思考一個基本問題：面對現階段仍然十分嚴峻的城市道路交通狀況，在該領域內大量的技術應用、持續的資金投入是否取得了預期的效果？城市交通發展中暴露出來的一些基礎性問題與智能管控中大量使用的高新技術之間的較大反差，也在提醒我們亟須在技術發展的思路、理念甚至科學性方面進行必要的反思、調整和完善。

      一方面，應該準確認識、分析當前城市交通面臨的客觀環境。中國城市已經并仍將經歷人類歷史上從未有過的快速機動化、城鎮化進程，在出行者的交通安全意識尚在緩慢提升的過程中，機動車交通量迅速達到飽和乃至過飽和狀態，導致交通秩序混亂、高峰期交通擁堵等在所難免，這也使城市交通管理的壓力更大、交通智能管控的要求更高。

      另一方面，必須清醒地意識到，以高新技術應用所驅動的城市交通智能管控快速發展到今天，也明顯暴露出對技術應用所依賴的基礎、條件等重視不夠，基本交通規律掌握和分析的深度不夠甚至非常欠缺等一些重要問題。

      在道路設施的基本通行能力和交通管理設施的保障能力得到良好發揮的基礎上，智能交通系統的基本發展思路是充分利用信息通信、智能控制等技術進一步提升道路網絡的運行效率和安全水平[7]。而基本通行能力和保障能力的良好發揮需要應用傳統、經典的交通工程技術來實現。例如交通組織優化技術，包括科學的交通標志、標線設置，利用合理的交叉口渠化、配時優化技術等實現交通流時空協調，適合交叉口交通流特征的定周期、感應、實時控制策略的設計和選擇等。這些是決定城市路網基本通行能力發揮程度的基礎技術(從整個城市的角度來看則是管理工作)，如不能得到應有的重視和合理使用，則會使基于高新技術的交通智能管控的作用、功能大打折扣。此時，如果再疊加城市路網規劃、道路橫斷面設計、交叉口幾何設計等方面存在的一些先天性缺陷，則更會使得道路基本通行能力的發揮大打折扣，再先進的技術、再好的設備、再大的投入也將事倍功半、效率無法發揮。

      同時，高新技術在交通管控領域的有效應用也首先需要對交通問題本身有深刻的理解和對交通運行基本規律的準確掌握。癡迷高新技術而忽視傳統交通工程技術、過于強調機器的“人工智能”而忽略專業人士的“人類智能”，也影響建設投資效益的發揮。應該清楚，人工智能實現的基礎是對客觀規律的精準和深度把握。例如在交通信號控制領域，各類IT巨頭紛紛涌入、各類智能技術不斷應用、各種資源持續投入，然而時至今日，仍然比較普遍地缺乏對交通流規律的分析、缺乏科學合理的交通控制策略、缺乏有效精準的模型支持等，大量的軟硬件投入并未使交通信號控制的實質水平有效提高。

      無論是傳統的交通工程技術，還是交通智能管控技術甚或城市交通大腦，都取決于對實時交通流信息精準且全面的采集、對實時交通狀況的準確了解和掌握。

      在固定式的交通流信息采集技術方面，傳統的環形線圈檢測在國外城市有著廣泛的應用，超聲波和紅外線檢測在中國也有過積極的探索嘗試。由于對環形線圈的材料、尺寸、結構、接口處理以及路面切割、敷設等技術及工程方面的考慮不足、要求不細、標準不嚴，加上城市道路施工質量、車輛嚴重超載等一系列問題，具有最高性價比的環形線圈已經逐步淡出中國城市道路交叉口實時流量檢測領域。同時，約20年前開始，技術上看似更為先進、時髦、方便的視頻檢測開始出現，近年來AI技術的快速發展及其在視頻圖像處理方面的技術升級，又進一步提升了視頻檢測技術在道路交叉口交通流檢測方面的能力。毫無疑問，視頻圖像處理技術，特別是輔之以AI技術之后，在視頻目標抓取、識別、確認等眾多方面確實非常有效、實用，例如交通事件、違法行為的精準識別及自動報警，車輛身份特征的準確提取、識讀、關聯應用等。但是，對于城市道路交叉口交通流信息采集而言，能夠在風雨晴雪霧霾全天候、晝夜黎明黃昏全時段、365天每天24h都能實現全交叉口分流向精準流量采集，至少到目前為止這樣的道路交叉口視頻交通流檢測器的性價比還遠低于傳統檢測手段。而從視頻檢測技術的基本原理來看，能滿足這種道路交叉口交通流檢測基本需求的單套視頻檢測器，其技術難度仍然較大、成本也仍較高。環形線圈檢測器和視頻檢測器的一退一進，致使現階段中國城市道路交叉口實時流量采集很不到位、非常缺乏。雖然目前有地磁、多目標雷達等類型檢測器在一定范圍內得到使用，但似乎都尚未成為主流配置，可靠性、有效性等還需長期的檢驗。

      在移動數據采集方面，“互聯網+”、物聯網等技術的發展使得可以采集的交通流相關信息越來越多。以浮動車技術為例，目前已經能夠支撐各家導航平臺(如百度、高德等)提供實時路況信息，一定限度上滿足了出行者對于出行信息的需求。然而，與城市交通智能管控所需要的精細化數據相比，目前的浮動車數據所能提供的信息較為有限，如抽樣率不足導致的部分參數準確性不足、無法獲取渠化配時所需的詳細轉向交通量、部分交通流參數難以估計等，導致其在精細化的交通管控方面支撐不足。

      目前有一種存在偏差的認識，認為不管是基礎的道路交叉口渠化配時、交通組織優化，還是智能的信號控制、交通管控，管理、控制優化的對象或是道路交叉口、路段等基礎設施，或是交通標志標線、信號燈、誘導標志等管理設施，或是行駛、停放的車輛。但是，城市交通智能管控的目標更應該是人——駕車(或步行、騎車)按交通標志標線和信號燈等規定在路面行駛(出行)的道路使用者。正是人的交通行為的不確定性導致了交通的不完全可控性，而交通智能管控的本質基礎正是要解析各類交通流的基本規律和人所導致的交通的不可控性，而不是車、路和設施。

       1）交通智能管控需要一個基于良好的交通規則意識的出行環境。智能管控充分發揮作用的必要條件之一就是交通流運行需要有規則、有秩序，一些在純物理系統中應用良好的算法或技術進入交通管控領域后往往勞而無功，這與交通系統是由一個個具有不同社會經濟屬性的出行者所組成不無關系。21世紀短短20年，中國城市交通從非機動車為主轉變為機動化為主，眾多道路使用者特別是駕駛人的出行意識還處于非機動化出行時代。對于以速度為主要特征的機動化出行而言，任何沒有嚴格遵守交通規則的不當駕駛行為都會加大其交通行為的不確定性，從而增加交通的不可控性，影響、干擾或削減交通智能管控的應有效果。

      現階段中國在培育規則意識方面的具體舉措，不管是駕駛培訓、考試，還是交通宣傳、教育，都還未能很好地將嚴格按基本交通規則出行作為剛性要求?？v觀路面的交通行為，不靠右行駛、隨意變換車道、長期占用超車道等不當駕駛行為或輕微違法行為比比皆是。雖有日漸增多的各類交通違法抓拍設備星羅棋布，但目前的交通違法抓拍更多聚焦在嚴重交通違法行為方面，對于違反基本交通規則的不當駕駛行為重視不足。其必然結果就是交通行為的不確定性降低了交通的可控性和可靠性，智能管控的難度因此大大增加。

      2）交通智能管控需要從服務機動車出行轉向服務人的出行。機動化的快速發展使得交通管控在過去多年中更多秉承“車本位”的理念，城市交通越來越重視對機動車的管理，越來越多的資源向機動車傾斜，例如眾多的道路資源被用來服務于機動車的行駛和停放，而極大地擠壓了非機動車、步行等的出行空間。同樣，交通智能管控也是圍繞著機動車管理來開發的，而在眾多方面忽視了人(出行者)才是出行服務的根本對象。數十年的發展歷史證明，這種“以車為本”的城市交通發展和管理理念永遠無法滿足機動化的需求，而以此為指導理念的城市交通智能管控也難以充分發揮作用。

      當然，影響交通智能管控效果發揮的因素眾多，不僅限于前述部分?？傮w而言，雖然交通智能管控的發展需要強有力的高新技術支撐，但當交通智能管控的主要興趣點和目標過于集中在新技術的應用，或是一味地追求高新技術時，解決問題的過程本身就成了問題。

      21世紀進入第三個10年，中國城鎮化、機動化都達到了較高的水平并將繼續快速提升，而社會經濟發展水平的不斷提升也使得出行者對于交通服務提出更高的要求。城市交通智能管控的發展需要積極應對城市交通發展理念和出行模式的變化，更加注重新技術應用所必需的基礎要求、必要條件和客觀環境。

      未來中國城市交通發展理念將會從“以車為本”逐步向“以人為本”過渡。在交通結構上，需要適度控制小汽車的保有量和使用量，增大公共交通、非機動車、步行等可持續交通方式的比例；在基礎設施建設上，更多的交通用地資源、財政資源等向可持續交通方式傾斜；在交通智能管控方面，需要充分重視各類可持續交通方式的需求，在實際工作中恰當地運用各類交通管理設施等，體現公共交通優先、以人為本的可持續發展理念。

      其次，隨著信息通信技術的快速發展，城市居民出行將逐步向協同、共享、預約的多模式出行演變。城市交通智能管控整體技術也將更趨于一體化、協同融合和主動誘導，這在近兩年的世界ITS大會和全球ITS的發展變化中可見端倪[8]。例如，美國智能交通系統體系框架的名稱已經擴展為協同與智能交通(或合作式智能交通系統)[9]。同時，中國正逐漸起步的預約式出行和不斷完善拓展的共享交通，與近年在全球交通界漸成共識的“出行即服務”(MobilityasaService,MaaS)[10]的交通發展模式，在5G、車聯網、自動駕駛等技術的驅動和支撐下，將會日漸成熟，成為城市交通主體，亦將推動交通智能管控更快發展。

      城市交通智能管控效果的發揮離不開交通工程技術應用、交通信息全面精準采集、交通行為規則有序等重要基礎，這些方面也反映出城市交通管理乃至整個經濟社會發展的科學化、現代化實際程度。就這個角度而言，即使在中國城市交通智能管控快速發展20年后的今天，仍然需要打好這些基礎、補齊這些短板。同時，未來的交通智能管控應充分整合交通管理部門內部秩序、科技、事故、宣傳、勤務等各機構需求，在打牢前述多方面基礎的前提下，以業務需求為驅動，推動高新技術的實戰應用。未來的發展中，必須充分應用交通工程專業的理論方法，加強對交通問題的理解，以交通工程領域知識為基礎整合高新技術，滿足解決交通問題的需求，即夯實基礎與應用技術應當并重發展。

      科學、高效地依托各類高新技術，城市交通智能管控需要從夯實基礎、系統優化、規則出行、融合發展等方面入手開展工作。

      實時、準確、全面、精細的交通信息是支撐城市交通智能管控充分發揮作用的基礎。目前雖有“互聯網+”數據的不斷豐富、視頻采集數據的大量使用，但是能支撐道路交叉口交通信號配時方案設計、路網交通組織優化等方面的精準、實時、特定的基礎交通信息依然非常缺乏。

      未來一方面要繼續挖掘現有各類交通檢測信息的充分應用，例如利用浮動車數據對信號控制優化的輔助、在信號控制中探索應用卡口數據、車聯網數據等新數據源的技術和方法等。另一方面，必須重新重視和研發應用可靠、有效、高性價比的交叉口交通信息采集技術，完善必要的道路交叉口交通流信息采集技術和設備。在技術選型上，需充分考慮技術可靠性、全天候工作、檢測精度、維護方便等特征，而非過于注重前沿技術、出于商業目的等卻忽視技術的實效性與成本。線圈、地磁、紅外、超聲波、多目標雷達、視頻等檢測手段各有優勢和適應的應用場景與檢測環境。應細化每一種檢測手段的技術規范、安裝使用要求、調試維護規定，而不應一味崇拜技術先進而不計經濟成本和社會效益，落得華而不實的結局。

      鑒于當前道路交通基礎設施快速建設等帶來的交通工程設施及安全設施設置不完善、不科學等問題，在繼續推進交通智能管控的同時，必須同時從宏觀和微觀兩個層面入手，以科學的交通工程技術為支撐，實現交通組織的系統優化。在宏觀層面通過系統性的交通組織優化，結合城市交通系統可持續發展等總體目標，科學合理地分配交通用途的土地資源，以“完整街道”“道路瘦身”等理念為指導，從宏觀上增加公共汽車、非機動車、步行等綠色交通方式的出行空間，引導城市交通結構的轉變。從微觀上科學梳理車輛、行人等的通行空間，精細優化道路交叉口、路段交通渠化，首先從空間維度充分優化道路交通基礎設施的資源分配，以充分發揮其基本的通行能力，再融合動態交通信號控制等智能管控手段，實現時空資源的整合優化與管控水平的提升。

      過去20年，中國眾多大中城市以極快的速度完成了從傳統的以人力為主的出行方式到機動化出行為主的轉變。然而，不僅出行者在獲取相應駕駛技能的同時，受困于駕駛培訓教育等方面的不足，而且全體交通參與者交通行為的規范化、機動化社會下的交通文明出行意識，特別是嚴格按交通規則出行的規則意識并未相應地形成。在當前全社會文明程度不斷提升的時期，以規則意識為核心的交通文明也需要相應地加強和提升。

      未來需要通過多種途徑、多種方式的終身交通文明教育方式等，來不斷提升出行者的交通安全意識、秩序意識、守法意識。例如，系統性的駕駛人培訓考試、全教育體系下的有效教育，以及嚴格的路面交通執法和有效的道路交通工程技術設施的約束與引導等。意識提升有助于提高出行者對標志、標線、信號燈等的守法率，減少全體出行者交通行為的不確定性(例如隨意變道、加塞、不按規定行駛、隨意過街等)，進而降低交通系統運行的不可控性以形成良好的交通運行秩序，以便在一個擁有高度交通文明程度的環境中充分發揮城市交通智能管控的作用。

      目前來看，大數據、云計算、人工智能等技術還沒有給城市交通智能管控帶來質的變化，整體的實際效果與龐大的投入、熱切的期待之間明顯不相匹配，一如城市交通大腦在多個城市的初步實踐，智能含量還在非常初期的水平上。要想加快這一進程，除了前面三點建議工作外，城市交通智能管控還需逐步調整關注重心，從支撐執法管控為主向支撐管控與服務并重轉變。這里“服務”的內涵既包括面向廣大出行者的出行全過程服務，也包括現有交通智能管控與更大范圍的智能交通系統、車聯網、智慧城市等共享、融合、協同和集成。具體而言，眾多技術應用需要在現狀基礎上提升，例如交通信號控制和城市交通大腦。

      1）交通信號控制作為城市交通智能管控的核心，下一階段應該做好三方面工作。

      首先，下決心由真正的交通工程專業團隊(而不宜是只擅長系統集成或所謂的大數據應用等團隊)做好所有道路交叉口(包括主城區和郊區)的交通渠化、配時和相位設計及協調策略設計等工作。當然，這又首先需要在道路交叉口交通信息采集方面有觀念及技術產品的轉變及突破，此為基礎。

      其次，考慮到數據技術的快速發展，交通信號控制的優化需要交通工程師、交通科學家和數據工程師、數據科學家緊密合作以及共同努力方能取得明顯成效。由于交通系統的時變性、強非線性、不連續性及不確定性等，現在的控制技術和單純的數據技術都沒有辦法很好地求解。信號控制的有效運行需要系統性的頂層設計與科學性的控制策略，而不僅是各類不同顆粒度、規模、精度的交通數據加上各種功能服務器的簡單堆砌。即使有人工智能等技術的加持，也離不開交通專業人士的知識和經驗，只有充分實現“人-機”智能的結合，才能發揮人工智能的優勢，此為核心。

      未來，應當從城市整體出行規律、路網結構特性等層面入手，充分運用專家知識從確定交通信號控制總體策略開始，分區域、分道路、分交叉口制定因地制宜、因時制宜的控制策略；結合控制策略及控制算法的需求，充分整合已有的數據并合理設置必需的檢測器，從而支撐感應控制、自適應控制等智能控制的真正實現，此為關鍵。

      2）城市交通大腦目前仍處在對業務應用的初級理解、側重各類服務器購置的物理大腦建設階段，距離能精準及全面地理解、識讀、判斷、應對等認知能力層的智力大腦尚有很大的差距。

      城市交通大腦是中國科研學術機構和科學家將“互聯網+”、大數據、云計算、人工智能等技術與城市交通的發展需求緊密結合、順應城市交通管控技術發展趨勢和方向的一個通俗概念，可視為交通智能管控發展到更高階段的產物，也可以說是對全球城市交通科技發展的一個貢獻。城市交通大腦遠不應僅僅是通過設計來解決交通信號優化、緩解交通擁堵問題(雖然實際上現有的城市交通大腦在這一點上能力也非常有限)，而應是可以實現城市交通事件快速發現、精準路面執法、及時預防事故、有效緩解擁堵、全面交通信息服務等交通管控服務的中樞機構。城市交通大腦的下一步發展建設除了要不斷加強問題發現、方案優化、輔助決策等方面的功能外，還要注重管理者、運營者、出行者協同一體的交通智能管控，更多地通過良好的信息服務、出行服務改變出行需求的特性，從而推動城市道路交通實現有序、安全、高效、綠色的目標。

      數據時代的到來、人工智能的發展給傳統的城市交通智能管控帶來了新的更大的發展機遇。同其他一些智能系統相比，以出行者為管理和服務對象的城市交通智能管控不是一個純粹的技術系統，而應當以復雜視角的社會—技術系統來看待，是一個復雜的社會信息物理系統(Social Cyber-Physical Systems)。在此背景下，將城市交通智能管控過多寄希望于高新技術的應用能夠自動帶來革命性的成果是不現實的，未來的城市交通智能管控還需要繼續在夯實基礎、系統優化、規則出行、融合發展等方面下功夫，既要重視自身科技水平的提升，也要注意外部環境的優化及基礎運行環境的優化，以期發揮出更好的作用。