9月13日上午，由深圳市智能交通行業協會主辦的第十七屆中國（國際）城市智能交通論壇成功舉行，科大訊飛股份有限公司智慧城市事業群副總裁譚昶發表題為《訊飛智慧交通的實踐之路》的主題演講，以下為演講實錄，經ITS智能交通小編整理（略有刪減）：

科大訊飛股份有限公司智慧城市事業群副總裁譚昶

          非常開心能夠跟眾多專家、領導一起討論一下關于訊飛作為一家人工智能公司在交通領域的一些做法。我們更多的是從一個交通行業的新進入者，一家技術公司的角度來思考或者探索，人工智能怎么樣在智慧交通、智能交通建設中起到它相應的作用。

          中國的交通發展到今天有3.6億輛機動車，對應著486萬公里的公路通行里程，一個很重要的特點就是車多路少，擁堵和交通事故的發生也是日益增長，我們國家對交通管理的核心訴求，無外乎圍繞著安全、有序、暢通和服務這四個點，來為出行者、為公共交通的參與者，也為行人、管理者提供更加優質或者更加高效的管理手段和出行手段。

          我把這個大的背景總結為四多四少。第一是車多路少，雖然說中國的基礎設施建設非常強大，但是我們的公共交通，尤其是道路資源的供需不平衡，城市中心、一二線城市和三四線城市，以及城市郊區的供需不平衡，出行高峰時間和平峰時間的供需不平衡一定是長期存在的。

          第二是事多人少，事多是指交通管理過程中有事故、有擁堵、有日常的交通秩序的整頓，堵點、亂點的治理，人少一方面是管理者本身的編制、數量少，另外一方面是交通領域的專業人士少。

          第三是數多智少，基礎設施的投入規模很大，外場設備的安裝數量很大，交通基礎數據的采集規模也已經很大了，但是解決實際問題的專家少、算法少、方法少。最近幾年，公安部交管局一直在提倡做相應的交通數據的技戰法的比賽，為什么要做這種比賽？因為現有的能解決問題的數據多、方法少。  

          第四是新多實少，創新的概念多，符合實戰要求和管理要求的創新實踐少。深圳交警提出的借道左轉講了三四年了，但是在全國有多少地方能用得起來呢？為什么不敢用？這個方法太復雜，專業要求高，以至于沒有那么多專業人士用。創新的需求多，今天搞個大腦，明天搞個眼睛，后天搞個心臟，是不是真的把交通擁堵的問題解決了？解決問題的深度思考少。我們的規劃、管理、建設又在不同的部門，導致深度的思考、深度的聯通做得很少。

          現在很多城市建大腦，沒有大腦大家都是盲人瞎馬，但是只有大腦，你沒有外場的攝像頭服務器是沒有用的，把大腦和外場的設備割裂起來，對立起來，外場設備太少了，那就看不清，你不裝設備，永遠不知道路面上發生了什么。不懂業務，光去設計算法，最后業務上把你批得一無是處，算法還是要進入業務里面。最后發現建了很多的大腦，最后發現都是單獨的大腦，誰也不能連到誰。所以現在不僅是要自己的頭腦靈活，還要外場設施耳聰目明，還要管理控制身手矯健，既能看，又能算，還能管，才能解決真正的問題。

          訊飛在智能交通這個領域算是一個新兵，我們從2015年開始在安徽省做智能交通的工程建設，當時亳州城鄉一體化的智能交通建設，合肥的一些試點區域的項目，在這個過程里面，我們測試了很多當時我們想象中的優秀的算法，包括當時很多交通工程論文里面提到的算法，最后的結果慘不忍睹，大部分算法都是理想化的，或者說只能解決具體的單一的路口的問題。后來說要做聯動、協調，要通過大腦把業務系統、控制系統做起來。我們在2017年到2019年用了兩年時間，在合肥市15平方公里67個路口試點，就把這67個路口管好，之后總結出一些心得和經驗。

          這個理念就是智行合一，讓交通更簡單。為誰簡單？為人更簡單。怎么樣更簡單？一定是人工智能+交通服務，一定是人工智能服務于交通實際需求，這個人工智能我們換成任何的新想法、新思路，你這些東西到實踐里面檢驗以后再說行不行，行的目的、行的保證標準是什么，是簡化人的工作。

          我們去年講了四個能力，后來發現這四個能力都是數據能力和軟件能力，我們今年又調整了一下，第一個是基礎設施的建設能力，這是任何一個智能交通企業有信心向業主、向城市直接承諾效果，你的外場設施設備裝多高，裝在什么地方，一個路口裝幾臺，你要拿出標準化的施工邏輯。感知、數據，這是大家老生常談的，你要能感知、分析數據、加工數據，分析、加工的目的是為了研判整個城市的交通態勢，研判的目的是為了治理擁堵，治理擁堵要有管控的措施。所有的這一切，如何健康地、常態化地運行，離不開服務和運維。很多地方運維做得好，10年前的設備現在照常運行，這也是提高投資效率的事情，從基礎設施的建設，到運行維護的常態化，形成良好的閉環。

          在這個理念之下，就是我們的交通超腦的解決方案，既要有堅強的底座，又要有真正意義上的中樞神經，還要有管理和服務的手段。這里我不展開講，大家都很熟悉，底下是物聯網、互聯網，所有的感知、控制設備，中間是中臺，中臺這個概念可以把它抽象成幾個，一個是數據中臺，是所有數據的共性問題，第二是算法中臺，人工智能中臺，我們的數據和算法如果是強耦合的，它一定會落到應用里面去，必須把我們的數據和算法都解耦，把業務邏輯、業務流程解耦，這樣上面的貫穿就是自然的事情。有了超腦，能夠實現智慧感知、智慧服務，最后在上面的服務門戶里面就可以預管理服務，把管控和服務的體系建立起來。

          我們現在形成的一整套解決方案的產品體系，下面給大家介紹一下我們的思路。

          第一是全息感知，有路口級、路段級，還有區域級。路口、路段、區域的指標，我們有國標、地標，還有企業標準、行業標準。大家怎么算都知道，怎么算得準，還是看你的數據接得全不全與是否實時。現在我們把合肥市的1010條道路和50個網格區域全面感知起來，管理起來。

          在全息感知的基礎上是算法，我們從前幾年的實踐里面總結出來100多種算法，這100多種是最常用的，和我們前面的數據結合起來。比如對道路的擁堵和通行狀態進行評估，有相應的互聯網路況的數據，還有車流量的統計和路口的卡口電警，基于設備的視頻流量分析算法，這里很多算法都是為了一件事情，就是我們的道路通行能力，實時運算分析去服務。這些不同的數據來源還要依賴一個算法，就是多元車流量數據的規劃統計算法，最后展示出來無論哪個數據來源，到了我們這張地圖以后，都是道路擁堵情況與通行能力是多少，所有的算法都是為了解決具體的問題。

          有了基礎的底座之后就可以構建比較豐富的應用，實戰就是指揮調度，現在大家已經在無意識地用訊飛的技術。我去年來的時候就在底下的展位走了一圈，很多廠商現在設備都帶語音功能，用的都是訊飛的技術支持。交警當中流行一句話，說指揮調度靠喊，能不能喊得更輕松、更便捷一點，就是把語音技術和指揮調度打通貫穿起來。

           交通擁堵的治理，要考慮的是堵點的定位，全息感知可以對堵因進行的分析，我們可以找到基本的通行情況，治堵的方案、效果的評估。這幾年訊飛幫助合肥市找到了100多個擁堵的路口，治理的方案也很簡單，通過我們的信號優化，道路設施的再組織，甚至是道路的基本情況再改善，基本上解決了合肥大部分道路的問題。

          通信號優化，這一點也不展開，其實是一樣的，我們做數據、做人工智能，最主要是一個閉環的過程，而且在這個閉環過程里面能夠閉環地提升效果。

          合肥市大概有3萬臺外場設備，內場服務器超過1000臺，這么多設備和服務器怎么管？我們可以對于聯網帶電設備的數據傳輸質量進行評估，設備是否正常在網，對于數據總是斷斷續續的設備故障也可以做一些狀態性的維修。最近也在研究如何把視頻所采集到的設施設備的狀態，比如護欄有沒有被車碰歪，紅綠燈是不是亮的，從視頻攝像頭里面很好地分析出來，把AI算法和設備、設施的運維過程結合起來。

          除了管控以外，還有一個服務的問題。一個是公共出行服務，把所有的交通出行的信息發布，和交警的微信公眾號、百度高德地圖和交通誘導屏，以及交通應急廣播全面打通，讓出行者的獲得感非常好。未來我們還希望跟公交、出租的出行即時信息發布到每一個終端設備上。

          第二個便民服務就是互聯網辦事，老百姓還可以把它當做一個警民溝通、警民反饋的渠道，我們在合肥較早地做了群眾舉報的設計，舉報完成之后，能夠通過紅包等各種形式進行返現，極大地激發了大家參與交通管理過程里面的積極感。

          最后向大家簡單匯報一下合肥交通超腦的建設成效。目前合肥的機動車增長大概是每年20%到30%的增長，在這個快速增長的過程里，市區的擁堵道路是全面緩解的，擁堵道路的占比是全面下降的，在百度、高德這樣的第三方的分析里面，合肥的高峰擁堵的延時指數連續三年是在下降的，而且在分析報告里面大家也可以看到，合肥市的擁堵排名一直是處于下降的趨勢，這是我們非常好的一點，因為我們知道合肥現在的擁堵的工地從2018年的30多處到現在的70多處，因為修地鐵的原因，但是這樣的情況下我們的擁堵率還在下降，這離不開我們的智慧交通做的一些工作。

          簡單展望一下未來，剛才李院士（李德紘）講了一個很好的點，現在的交通往往忽略的是規劃和頂層設計，以及堅持這個頂層設計的過程。如果在頂層規劃做不到系統性和融合性，基礎設施建設和布局一定是有問題的，只有頂層規劃做好了，我們的基礎設施建設才能是統籌兼顧的均衡建設?；A設施健壯了以后，我們才能擁有更加全面的感知體系，更加全面翔實的控制和通訊體系，在這個基礎上，才是做智慧化的過程。要做人工智能輔助人類專家智能的管控服務，這樣一個管控服務才能從實戰中創新，實戰中改進，改進之后形成新的積累和智慧應用到什么地方去？還是要回到我們的頂層規劃的過程里面，形成一個不斷迭代的過程，我們做人工智能，特別喜歡講不斷地迭代、不斷地優化，我們也希望人工智能能夠幫助我們的城市，幫助我們的世界，不斷地進步，不斷地變得更加美好、更加暢通。

          以上就是我今天的演講，謝謝各位。