阿里2年前拋出“城市大腦”進(jìn)軍智能交通行業(yè)以來，有的力挺如火如荼的招投標(biāo)上項(xiàng)目，有的覺得大腦夸大其詞了，而絕大多數(shù)是會(huì)引用＂大腦＂這個(gè)詞，但依然腳踏實(shí)地的進(jìn)行著各個(gè)城市各個(gè)小腦的建設(shè)。

大腦優(yōu)選交委業(yè)務(wù)效果可能更好

記得第一次參加杭州蕭山城市大腦示范的會(huì)議，對(duì)各家的視頻信息如何統(tǒng)一，對(duì)夜間、曝光情況下牌照的識(shí)別率，對(duì)OD的估算用于信號(hào)配時(shí)等大家展開了激烈的討論。

第二次與阿里接觸，聆聽了他們首席科學(xué)家對(duì)已經(jīng)開展的信號(hào)配時(shí)優(yōu)化、救護(hù)車路線優(yōu)先等成果匯報(bào)，當(dāng)時(shí)的反應(yīng)是阿里怎么會(huì)選擇這樣的案例來作為大腦推廣呢？

在真實(shí)的交通環(huán)境中，執(zhí)行任務(wù)的救護(hù)車有在安全的前提下不按照信號(hào)燈行駛的權(quán)利，也就對(duì)信號(hào)優(yōu)先不是那么嚴(yán)苛。

我記得當(dāng)時(shí)跟他們說，阿里的大腦提法是可以的，但是理念太大，案例太簡(jiǎn)單，且選擇了交通業(yè)內(nèi)很難說的清楚的信號(hào)配時(shí)優(yōu)化到底提升了什么效率指標(biāo)，怎么考量的難題。

如果他選擇交通委業(yè)務(wù)內(nèi)一些客流監(jiān)測(cè)、OD分析、公交調(diào)度、路網(wǎng)優(yōu)化、城市規(guī)劃等議題，或許會(huì)更好點(diǎn)。

阿里還有一個(gè)計(jì)劃就是做城市的數(shù)據(jù)平臺(tái)，像ios或者andriod一樣，匯聚了城市數(shù)據(jù)，讓其他舞者各自做自己的應(yīng)用。

阿里帶著美好的夢(mèng)想和軒昂的雄心進(jìn)場(chǎng)，掀起了一場(chǎng)對(duì)于城市大腦的爭(zhēng)議，也帶來了其他各種小腦、左腦、右腦、醫(yī)生等平臺(tái)發(fā)布熱潮。

城市交通大腦應(yīng)建在哪里

回首2年來，我覺得城市大腦是一個(gè)智慧城市必須的，這個(gè)理念提的非常好，但實(shí)施起來，需要分專項(xiàng)，要分若干個(gè)專業(yè)大腦。

就像這個(gè)社會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn)一樣，每個(gè)人有自己的專業(yè)，每個(gè)專業(yè)又有自己的團(tuán)體，而我們行業(yè)關(guān)注的應(yīng)該是城市交通大腦。

城市交通大腦要建在哪里？

我認(rèn)為應(yīng)建設(shè)在每個(gè)城市的交通信息中心，信息中心曾經(jīng)風(fēng)靡了一段時(shí)期，但是在匯聚信息時(shí)遇到障礙重重，要么拿不到數(shù)據(jù)，要么是拿到本管轄范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)卻面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量層次不齊、可工程應(yīng)用的模型無(wú)法建立，大腦根本就看不懂?dāng)?shù)據(jù)，不知道是哪個(gè)檢測(cè)器是哪個(gè)點(diǎn)位哪個(gè)斷面，不知道應(yīng)該怎么歸集，不知道應(yīng)該怎么計(jì)算得出什么指標(biāo)（除了紅黃綠狀態(tài)和指數(shù)外），所以前幾年大腦的顯著性效果沒有看到。

最近對(duì)智能交通這個(gè)詞也一直在反思，到底涵蓋了哪些東西，ISO的ITS框架，感覺只是一個(gè)框，智能交通沒出現(xiàn)前，交通信號(hào)控制也發(fā)展了很多年，出現(xiàn)了經(jīng)典的幾大控制系統(tǒng)，到目前突破甚小。

對(duì)于交通委的業(yè)務(wù)，我覺得還是智能運(yùn)輸更合適些，因?yàn)榻晃�更關(guān)注從一個(gè)點(diǎn)到另一點(diǎn)的人貨安全高效運(yùn)輸。

有的地方以為交警的業(yè)務(wù)才叫智能交通，有的認(rèn)為自動(dòng)駕駛也是智能交通，單車智能傳感器成本太大，需要搞智能交通的把道路基礎(chǔ)設(shè)施搞得智能起來，滿足全路網(wǎng)自動(dòng)駕駛，搞得我也壓力很大。

再談智能交通的理論與實(shí)踐

2018年12月去拜訪楊兆升老師，老師說2000年左右他提出了智能交通理論，智能交通不僅僅是信息技術(shù)、控制技術(shù)，是有理論支撐的。

我就一直在想，智能交通理論包括哪些，信號(hào)配時(shí)模型算嗎？動(dòng)態(tài)交通流分配理論，現(xiàn)在用的好嗎？為什么那么多學(xué)者研究了那么多理論，我落到圖紙上怎么就見攝像頭、信號(hào)燈組、信號(hào)機(jī)以及那些通信線路呢？我們的理論模型算法在設(shè)備里，在信息平臺(tái)上又體現(xiàn)了多少？

在經(jīng)過10多年的智能交通行業(yè)工作后，對(duì)這些學(xué)科基礎(chǔ)問題的困惑仿佛又讓我回到了讀書時(shí)候的起點(diǎn)。

2019年1月去參加了“深圳市交通運(yùn)輸一體化智慧管控平臺(tái)設(shè)計(jì)”的述標(biāo)，11億的項(xiàng)目，目前全國(guó)最大的設(shè)計(jì)標(biāo)3000萬(wàn)，主要建設(shè)內(nèi)容有綜合交通執(zhí)法、交通運(yùn)輸行業(yè)監(jiān)管、智慧公共交通、精細(xì)化城市交通治理、交通基礎(chǔ)設(shè)施全壽命周期管理與決策支持系統(tǒng)。其實(shí)就是一個(gè)面向交委業(yè)務(wù)的城市大腦。

深圳的TOCC建設(shè)一直是全國(guó)的典范，此次升級(jí)的原因其實(shí)也是很多城市所面臨的新的挑戰(zhàn)。

深圳綜合交通運(yùn)行指揮中心已匯聚29大類81項(xiàng)交通運(yùn)輸行業(yè)靜態(tài)信息和動(dòng)態(tài)運(yùn)營(yíng)信息數(shù)據(jù)、行業(yè)信息化系統(tǒng)85個(gè)。

我們分析面臨以下問題：

1．交委業(yè)務(wù)的管控服務(wù)全覆蓋，更加精細(xì)化、智慧化；

2．如何應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量、設(shè)定適宜的數(shù)據(jù)粒度；

3．復(fù)雜的模型如何在工程中簡(jiǎn)化應(yīng)用；

4．輔助決策如何做到從數(shù)據(jù)—判斷—業(yè)務(wù)流的全過程銜接。

因此，需要建立一套從數(shù)據(jù)到模型、預(yù)警、決策、業(yè)務(wù)流控制的可操作流程，解決如何用數(shù)據(jù)去做綜合治理，如何從標(biāo)治本（通過多個(gè)現(xiàn)象去挖掘交通本質(zhì)，根除城市交通建設(shè)缺陷）。

這也就是說智能交通，已不僅僅是一種管控手段，它需要跟交通規(guī)劃、交通治理、交通業(yè)務(wù)等結(jié)合一起，它可以為城市獲取更多更全面的數(shù)據(jù)，與規(guī)劃、建設(shè)、管養(yǎng)等一起提供城市交通大腦的服務(wù)。

上面只是交委業(yè)務(wù)城市交通大腦的1個(gè)案例，城市交通大腦是由若干個(gè)大腦組成，每個(gè)業(yè)務(wù)，都應(yīng)該有自己的數(shù)據(jù)、模型構(gòu)建大腦。

比如交警的交通監(jiān)控指揮中心，交通局（交通委）的交通運(yùn)輸指揮中心TOCC，規(guī)劃局的城市規(guī)劃信息中心，建委的交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃建設(shè)信息中心，路政局的設(shè)施健康監(jiān)測(cè)及管養(yǎng)中心、城管局的停車管理信息中心......

這么劃分的理由是，智能交通的落地建設(shè)，還是離不開一個(gè)城市交通管理的體制和機(jī)制的。

分析下來，我們也就會(huì)看到，大腦本質(zhì)是數(shù)據(jù)匯聚、處理和應(yīng)用中心。眼睛、手，腳、舌頭等都是我們常說的傳感器，獲取城市的信息后，交給信息中心的大腦去處理，反饋在我們的再行動(dòng)、再提升上。

強(qiáng)調(diào)軟實(shí)力投入再造交通大腦

我們是必須要重視城市交通大腦了，也就是要重視交通信息中心的數(shù)據(jù)挖掘。

有的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)或一體機(jī)自帶了很多通用的大數(shù)據(jù)分析模型，但不是采購(gòu)了就能用在交通上的，有的城市建設(shè)了成百上千上萬(wàn)的攝像頭，提取的有價(jià)值的數(shù)據(jù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，我們需要一批數(shù)據(jù)分析師、交通建模師、軟件開發(fā)師從業(yè)務(wù)需求著手，協(xié)同再造有智慧的城市交通大腦。