一文詳解城市交通大腦

本文來自機械工業(yè)出版社出版的《智慧城市與智能網聯(lián)汽車，融合創(chuàng)新發(fā)展之路》一書。

（一）城市交通大腦概述

伴隨著“智慧城市”從概念到實際建設，道路交通管理科技信息化也逐步從“智能”走向“智慧”。特別是近年來，在大數據和人工智能技術快速發(fā)展的大背景下，通過對城市交通相關信息的獲取、解析、判斷、決策、應用，城市交通正在向人類大腦高度相似的方向進化，交通將具備自己的視覺和聽覺，擁有自己獨立思考的能力，構建出類似于人類大腦的感知、認知、決策過程的核心部分，這個核心被形象地稱為“交通大腦”。

在宏觀層面，交通大腦是以“交通大數據”為核心，利用大數據、云計算、5G、北斗、人工智能等新一代信息技術，在“交通大數據”基礎上，提供集成控制、數據服務和輸出多種AI能力的平臺。從問題導向上看，交通大腦必須能夠助力破解交通難題，緩解擁堵、提高服務品質和交通安全水平、保證良好交通秩序、實現動態(tài)交通管理、規(guī)范出行者交通行為等。從目標導向上看，交通大腦要具有不斷自我進化能力，逐步走向完全的自動化和智能化，包括基于多源異構信息的深度態(tài)勢分析、問題癥結及其機理研判、對策方案自動生成和實施、車路協(xié)同控制指揮服務一體化、交通組織和誘導智能化等。交通大腦能夠利用交通各種相關的信息，實現“眼疾手快”、“有的放矢”地優(yōu)化交通控制和交通組織，在一定程度上能緩解交通擁擠，特別是當路口的交通控制很不合理，路網的交通組織很不科學時，在短時間內能起到一定作用。但是，道路交通系統(tǒng)因其多樣化、突變性、強非線性規(guī)律的復雜特性，注定維護交通秩序、緩解城市交通擁堵的對策也必須是多方面的、靈活的、綜合的，不能指望單個措施或技術手段能徹底解決問題。交通大腦概念給我們最大的啟示是，當前社會已經進入到“數據時代”，我們需要更充分地采集、匯聚、分析、應用好數據，需要將數據與需求、業(yè)務更緊密地對接，需要構建數據驅動下的交通管理新模式。分析交通大腦的類人功能，從生物學角度看，中樞神經系統(tǒng)是人體神經系統(tǒng)的最主體部分，其負責接受全身各處傳入的信息，輸送、儲存到中樞神經系統(tǒng)內成為學習、記憶的神經基礎，并經其整合加工后成為協(xié)調的運動性傳出指令以控制人類活動。中樞神經系統(tǒng)中，人的大腦是最高級部分，是實現高級功能的核心。人腦成為中樞神經系統(tǒng)的核心，其根本原因在于其可實現“環(huán)境感知、行動控制、情感表達、學習記憶、推理判斷、理解創(chuàng)造”六大功能，因此交通大腦要擔任交通治理中樞系統(tǒng)的核心，亦需具備以上六大類人功能。交通大腦類人功能演化機制如圖1所示。

圖1 交通大腦類人功能演化機制

具體而言，交通大腦的類人大腦六大功能分析如下：

（1）實現類人腦“環(huán)境感知”——信息匯聚全景感知強調全方位數據信息的運用，對不同來源、不同行業(yè)、不同交通方式所產生的細化到出行個體的海量時空軌跡數據進行融合分析，實現對交通運輸體系中各種要素（包括人、車、路、環(huán)境）的全面感知。

（2）實現類人腦“行動控制”——泛在互聯(lián)系統(tǒng)協(xié)同強調人、車、路、環(huán)境的泛在互聯(lián)、信息在交通要素間有序交互、流動與反饋，各個應用系統(tǒng)能夠協(xié)同運行，支持交通協(xié)同指揮控制的實現。

（3）實現類人腦“情感表達”——實時反饋閉環(huán)控制交通大腦表達類人“情感”，即實現數據信息的實時傳遞、反饋與預警，以“零延遲”完成交通系統(tǒng)接收與反饋閉環(huán)，建立“數字孿生交通系統(tǒng)”，最終實現交通系統(tǒng)智慧、高效服務。

（4）實現類人腦“學習記憶”——人工智能機器學習充分運用機器學習、人工智能大模型等先進技術，通過自學習、自組織的方式推理交通運行狀態(tài)并產生相應的應對機制，從而完成對交通系統(tǒng)的自我反饋和自我調節(jié)，實現交通系統(tǒng)智慧化運行。

（5）實現類人腦“推理判斷”——數據分析算力支持依托數據中心提供大數據高性能計算并完善數據匯集與儲存機制，對匯聚數據開展高水平的存儲、計算與分析，實現數據推理判斷。

（6）實現類人腦“理解創(chuàng)造”——全局視野系統(tǒng)最優(yōu)借助機器學習、人工智能大模型等先進技術，以全局視角對交通供給、需求和狀態(tài)進行綜合“分析判斷”和“預測應對”，以系統(tǒng)整體供需平衡為原則，替代人腦創(chuàng)造全局最優(yōu)的交通設施、運力資源配置。

（二）城市交通大腦架構

隨著智能交通產業(yè)技術的進步，新技術研究開發(fā)和商業(yè)應用將會推動交通運輸產業(yè)業(yè)務模式創(chuàng)新和產業(yè)效率提升，提高產品和服務質量。

交通大腦就是在大數據、云計算、人工智能等新一代信息和智能技術快速發(fā)展的大背景下，通過類人大腦的感知、認知、協(xié)調、學習、控制、決策、反饋、創(chuàng)新創(chuàng)造等綜合智能，對城市及城市交通相關信息進行全面獲取、深度分析、綜合研判、智能生成對策方案、精準決策、系統(tǒng)應用、循環(huán)優(yōu)化來更好地實現對城市交通的治理和服務，破解城市交通問題并提供系統(tǒng)的、綜合服務的智能交通系統(tǒng)的核心中樞，推動交通運輸產業(yè)發(fā)生顛覆性變化，提升交通運輸產業(yè)效率，豐富產品和服務形態(tài)。

交通大腦全景圖如圖2所示，交通大腦是傳統(tǒng)智能交通體系的衍生與進化，通過搭建人、車、路、環(huán)境、全量數據資源池，實現對全量個體用戶畫像式需求細分、數據集成與融合處理，形成“個體觸覺”與“需求全景”。

以全局最優(yōu)、系統(tǒng)協(xié)同、個體智能為目標，基于深度學習與反饋的迭代更新，對交通網絡進行實時智能化運算與模擬，并對未來趨勢進行前瞻性預判，依托“交通數字孿生系統(tǒng)”進行交通系統(tǒng)時空資源調配，實時提出精準、個性化的系統(tǒng)解決方案，實現供需適配、系統(tǒng)最優(yōu)的智慧、高效交通系統(tǒng)。以一體化需求響應、出行預約的全新交通服務模式，建設零擁堵、零延誤、零等待的有序交通系統(tǒng)，實現平等多樣、體驗最佳的人性化交通系統(tǒng)。

圖2 城市交通大腦全景圖交通大腦應具有不斷自我進化能力，逐步走向完全的自動化和智能化，綜合考慮每個場景不同的應用環(huán)境、技術特點、運維要求、項目成本等因素。交通大腦應采取“統(tǒng)一規(guī)劃、分步實施、逐步深化”的形式進行演進。

從搭建硬件基礎設施、建立規(guī)范標準、建設數據中心、建設企業(yè)中臺、不斷豐富交通大腦的能力、升級模型，到深化落地應用場景。另外，在交通大腦不斷完善的過程中考慮系統(tǒng)的升級迭代和集成需求，應充分考慮系統(tǒng)的橫向擴展和縱向深入，在系統(tǒng)的演進發(fā)展中解決問題，如圖3所示。

圖3 城市交通大腦建設技術路線

其中，交通大腦提供的集成控制、數據服務、AI能力等將隨著業(yè)務范圍和應用場景的需求變化靈活建設，通過不斷優(yōu)化算法和模型，“子能力”融合以支撐應用場景的落地，最終實現交通大腦的自我演化目標。

（三）城市交通大腦建設標準規(guī)范

（1）標準規(guī)范建設原則

交通大腦應該以國內外成功的標準化工作經驗為參考，以體系為框架，為交通信息化提供支持與服務；建立系統(tǒng)標準規(guī)范貫徹實施機制，為標準規(guī)范的實施提供有效服務。落實工作任務規(guī)范化、標準化是保障交通大腦建設和系統(tǒng)正常運行的科學管理手段。因此，為有效支撐交通大腦信息化建設，在調研國內外標準化現狀的基礎上，從現實需要出發(fā)，應以采標為主，制定為輔的原則，在滿足交通大腦項目建設需求的基礎上，首先考慮采用國家及交通運輸部、交通行業(yè)已有的相關標準規(guī)范，其次是修訂或制定適合城市特點的、專用的、不與國家或行業(yè)標準沖突的前瞻性標準規(guī)范，實現各部門、各業(yè)務板塊之間互聯(lián)互通、信息共享、業(yè)務協(xié)同和信息安全。

（2）標準規(guī)范建設內容

標準規(guī)范體系包含數據、技術、管理規(guī)范三大部分，見表1。

表1 交通大腦標準規(guī)范建設內容

（四）城市交通大腦建設內容

（1）城市交通大腦大數據中心

2019年12月12日，交通運輸部印發(fā)《推進綜合交通運輸大數據發(fā)展行動綱要（2020—2025年）》，指出到2025年，力爭實現以下目標：綜合交通運輸大數據標準體系更加完善，基礎設施、運載工具等成規(guī)模、成體系的大數據集基本建成。政務大數據有效支撐綜合交通運輸體系建設，交通運輸行業(yè)數字化水平顯著提升。綜合交通運輸信息資源深入共享開放。大數據在綜合交通運輸各業(yè)務領域應用更加廣泛。大數據安全得到有力保障。符合新時代信息化發(fā)展規(guī)律的大數據體制機制取得突破。綜合交通大數據中心體系基本構建，為加快建設交通強國，助力數字經濟發(fā)展提供堅強支撐。如同綜合交通大數據中心體系于綜合交通的戰(zhàn)略地位一樣，交通大腦的核心是交通大腦大數據中心體系，它是構建交通大腦的數據支撐、數據服務和數據運轉（包括數據計算加工能力、數據傳輸存儲能力、數據容災備份能力等）三大數據核心能力的提供體系。交通大腦大數據中心體系以數據資源賦能交通發(fā)展為切入點，按照統(tǒng)籌協(xié)調、應用驅動、安全可控、多方參與的原則，聚焦基礎支撐、共享開放、創(chuàng)新應用、安全保障、管理改革等重點環(huán)節(jié)，推動大數據與智慧公路運輸深度融合，有效構建交通大腦大數據中心體系，為加快建設交通強國提供有力支撐。交通大腦大數據中心體系通過對完善標準規(guī)范、強化數據采集、加強數據同步、集中數據處理、深度數據開發(fā)、加強技術研發(fā)應用等過程，最終將如同金山銀山的數據資源進行深度挖掘，并最終轉化為價值密度高的交通大腦數據資產。

a）建立統(tǒng)一的數據模型梳理基礎設備、基礎設施及基礎業(yè)務，創(chuàng)建基于本體對象的數據模型，將多源的數據格式轉化成統(tǒng)一的數據模型對象。一是建立基礎設備、基礎設施數據模型。為基礎設備與基礎設施建立統(tǒng)一的數據模型，定義模型和相關聯(lián)屬性。這主要涉及道路、立交橋、收費站、路段、服務區(qū)、可變信息標志、攝像機及車輛等。二是建立基礎業(yè)務數據模型。為交通大腦建立基礎業(yè)務數據統(tǒng)一的數據模型，定義模型和相關聯(lián)屬性。這主要涉及交通態(tài)勢、交通流量、收費數據、監(jiān)控數據、養(yǎng)護施工、交通事件、車路協(xié)同及氣象信息等業(yè)務。

b）建設統(tǒng)一的數據資源倉庫根據交通業(yè)務系統(tǒng)中多源異構的數據特點，將基礎設備、基礎設施、業(yè)務系統(tǒng)、第三方產生的實時數據和歷史數據，根據結構化數據、半結構化及非結構化數據的區(qū)分，匯集、處理、融合到統(tǒng)一數據模型中，得到統(tǒng)一的數據資源，從而建設綜合性的數據資源倉庫。根據功能結構和匯聚數據特點的不同，數據中心的數據庫分為原始庫、基礎庫、業(yè)務庫、主題庫、標簽庫、模型庫、知識庫等類型數據庫。

原始庫：從分散的各業(yè)務系統(tǒng)、設備或手工錄入方式采集到的原始數據。此數據沒有經過任何加工處理，保留了數據的原貌。原始庫的數據保留了數據匯集前的原始定義，在數據匯集時記錄元數據信息。

基礎庫：是支撐各類應用系統(tǒng)的主數據，此數據具有一致性和權威性。是以原始庫數據資源為起始，通過匹配去重、評分選取等策略整合形成主數據。主數據整合的策略制定需要考慮到數據的采集生成時間、來源業(yè)務、數據的質量以及多個來源數據的差異等因素，需要專門的整合軟件進行處理。主數據的治理主要實現并確保了主數據的整體數據質量與可靠性，形成切實可行的“一數一源”權威數據基礎庫。

業(yè)務庫：根據業(yè)務實際需求建設業(yè)務庫。從基礎庫中抽取需要的業(yè)務數據組裝成業(yè)務庫的內容，業(yè)務數據需要貼切業(yè)務應用實際，設計的業(yè)務數據模型貼近實際業(yè)務需求。通過使用業(yè)務數據模型，屏蔽了底層的數據存儲和訪問方式，使數據應用者不再受制于原始數據庫管理系統(tǒng)的專業(yè)性、復雜性和使用上的困難，并實現跨數據庫的業(yè)務應用。

主題庫：對業(yè)務數據和基礎數據進行抽取形成的歷史斷面數據，用于支撐綜合運行分析的統(tǒng)計數據。

標簽庫：針對各類業(yè)務場景和主題、設立不用維度的標簽、用于數據的匯總、統(tǒng)計分析和輔助決策支撐。模型庫：建立數據匯總、分析、決策、運算的模型，為實現多種應用場景提供模型支撐。

知識庫：依據數據、算法、模型的沉淀，形成能夠指導業(yè)務開展和為決策提供輔助支持的數據庫。

c）推進數據融合交通大腦大數據中心將各類數據經過數據提取、數據轉換、數據篩選、數據融合四個步驟，通過統(tǒng)一的數據評估、標準化和轉換處理，利用數據融合算法得到新的高精度數據，并對數據融合后的結果進行準確性驗證。

d）提供數據交換服務交通大腦大數據中心能夠實現各業(yè)務系統(tǒng)之間的數據級集成和非耦合式的互聯(lián)互通。業(yè)務系統(tǒng)間的數據傳輸與交換，通過“抓取”與“分發(fā)”兩種方式來實現。

一是“抓取”方式。對于專題數據庫中的數據，業(yè)務系統(tǒng)通過交通大腦大數據中心提供的接口與服務抓取數據。

二是“分發(fā)”方式。對于需要實時交換的數據，通過分發(fā)的方式由交通大腦大數據中心分發(fā)給業(yè)務系統(tǒng)。在數據交換過程中，交通大腦大數據中心實時分流正在交換的實時數據，并進行數據分析與存儲，處理與平滑各業(yè)務系統(tǒng)數據之間的差異。當其他業(yè)務系統(tǒng)查詢該數據時，交通大腦大數據中心直接返回查詢結果，降低原有業(yè)務系統(tǒng)的壓力。

（2）構建交通大腦三種能力（集成控制、數據服務和AI服務能力）

交通大腦通過構建應用中臺、數據中臺、AI中臺，從而提供集成控制、數據服務和AI服務的能力，支撐業(yè)務層各類應用場景的應用。交通大腦的三種能力各有所長，集成控制能力整合各類計算與存儲資源，通過圖形化交互界面對資源進行管理與分配，整合內部資源，打破數據孤島。數據服務能力使能從海量數據中提取加工出具有服務價值的數據集與信息，提供給不同群體的用戶。AI服務能力面向未來，高效快速地完成各類任務，克服由于人性導致的各類失誤與懈怠，體現出項目的自動化與智能化。基于這三種能力，生成可快速化部署，彈性分配資源的云業(yè)務板塊，每種業(yè)務板塊由不同的能力賦能。

a）集成控制能力建設應用中臺，利用應用中臺提供標準化組件、引擎、服務和功能，實現業(yè)務應用系統(tǒng)快速集成和控制。利用應用中臺提供的集成控制能力，整合現有應用系統(tǒng)的統(tǒng)一入口，建設統(tǒng)一應用門戶，實現“人員注冊、應用授權、數據權限、上線登陸應用、操作日志審計”等環(huán)節(jié)的規(guī)范統(tǒng)一，方便應用和統(tǒng)一管理，快速集成。根據計算與存儲資源包括云資源的相繼上線情況，對各業(yè)務板塊下的系統(tǒng)進行資源重新分配整合。為各業(yè)務模塊提供資源配置與調用服務，便于后續(xù)擴展與升級。

b）數據服務能力以數據中心為基礎，搭建數據中臺系統(tǒng)，利用數據中心和數據中臺，構建“數據超市”。為各類對象（政府部門、交通管理者、車輛、乘客、企業(yè)、物聯(lián)網設備等）提供數據服務。數據中心實時匯總和分析來自各業(yè)務的數據，并隨著時間推移不斷沉淀形成不同的業(yè)務數據倉庫資源，為交通大腦提供數據支撐。數據中臺實現數據抽取、轉換、加載、加工、共享等功能，提供動態(tài)顆粒度集成的API接口，根據對不同用戶群體開放的權限為各類用戶提供數據服務。管理層可根據需求，設計以獲得訂閱式BI報表等服務。

c）AI服務能力基于數字服務能力，通過AI技術的導入并根據業(yè)務靈活、切合實際地加入創(chuàng)新，提供AI服務能力。AI服務能力可以將確定的事情自動化，不確定的事情輔助化。AI遵循“以用促建”的建設模式，將海量計算與高復雜度的算法及研究成果落地，形成具有數據流控制的閉環(huán)。AI服務能力可人為主觀性地介入，依托技術與業(yè)務的雙向支持，隨時能根據需求修改其工作邏輯產出結果。

AI服務能力是交通大腦的核心能力，具備以下功能：

①信息感知。通過布設在道路上的各類傳感器以及交通共享數據，將離散的時變信息流實時匯總提取成為作用于特定業(yè)務或功能的服務與告知信息。

②計算分析。AI服務不僅能生成基礎的統(tǒng)計類報表，還能透過深層邏輯算法，提供具有價值的參考建議或者直接采取行動，比如通過圖像處理檢測出視頻中的異常事件，及時發(fā)出警報。

③自行動力。如提前預判擁堵發(fā)生，及時發(fā)送相應指令，自動發(fā)布信息。④多方交互。能夠與交通出行者進行交互，信息發(fā)布及時觸達，從而使業(yè)務面向更廣闊的群體，形成規(guī)模效應，交通出行者能夠獲得更多的路乘交互感和出行科技感。根據業(yè)務應用場景與用戶的不同，交通大腦的應用主要包括面向交通安全管控的“公安交通集成指揮平臺”、面向交通運輸管理的“交通運行監(jiān)測調度中心”、面向智慧高速的“智慧高速公路大腦”等。

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吳冬升 博士