交通大腦”的產生是必然的

　　1、我國交通管理科技經歷了智能化、信息化的發展過程

　　我國公安交通管理科技發展歷程，是一個智能化發展的過程，先后經歷了以下階段：

　　上世紀80年代后期，交通工程理論和技術進入我國，上海、北京引進了國外交通信號控制系統;

　　上世紀90年代，基于CCTV的交通電視監控系統及卡口闖紅燈抓拍系統在國內逐步出現;

　　本世紀初，以城市交通集成指揮系統、城市交通誘導系統以及緝查布控系統等為核心的城市交通指揮中心在各個城市得到不斷的建設、應用和發展;

　　2010年以來，隨著公安部“兩化”工作的推進(編者注：城市道路交通信號燈配時智能化和標志標線標準化，簡稱“兩化”工作)，交通信號控制的智能化和互聯網+、視頻圖像處理技術的結合又有了很大的發展。

　　同時，公安交通管理科技的發展也是一個信息化的發展歷程，具體發展階段為：

　　上世紀90年代后期，公安部開發了全國進口汽車計算機核查系統;

　　2003年，開發了全國機動車和駕駛人信息管理系統;

　　2007年，開發了全國交通事故和交通違法系統;

　　2010年，在原有系統基礎上結合各地交警隊信息系統，開發了“六合一”平臺;

　　2013和2014年，全國互聯網綜合服務平臺、全國公安交通集成指揮平臺得到了開發、應用和完善。

　　今天，以大數據分析研判支撐交通執法、業務監管以及交通信號控制等，包括以圖搜車、基于AI和機器學習的集成指揮平臺的一些技術應用也得到了很大的發展。

　　2、交通管理科技智能化與信息化的融合

　　隨著大數據、云計算、人工智能等技術的快速發展，智能化系統和信息化系統兩個原本獨立的系統，從相互聯系發展為不斷融合，信息化支撐著智能化的有效應用，智能化又拓展了信息化作用的發揮。全國公安交通集成指揮平臺就印證了這一融合趨勢。從某種程度而言，我們現在已經很難區分公安交通集成指揮平臺究竟是信息化平臺還是智能化平臺，兩者已經合二為一。其中更為重要的融合是以往兩個系統中大量信息、多元數據的匯聚、融合計算，以及在計算基礎上的決策。此外，新興的基于RFID技術車輛識別應用、車聯網系統、自動駕駛測試等技術的發展，使智能化和信息化的融合趨勢和進程更為迅速。

　　3“交通大腦”是智能化和信息化融合發展的必然產物

　　有效的多源數據基礎上產生的狀態數據、身份數據，如何來支撐公安交通管理、交通控制、路面交通執法、業務監管及面向社會、大眾的服務呢?這就需要我們在業務需求分析基礎上，結合交通工程傳統的經典理論，基于智能化算法，從精準描述交通運行和管理狀態的底層數據中發現復雜、隱藏的規律，以及解決問題的優化路徑，再到行動層面上采取解決問題對策的最佳措施。我們形象地將這一從感知到認知再到行動的過程，稱為“交通大腦”。

　　我認為，“交通大腦”的產生，不僅是交通管理智能化、信息化融合發展的一個趨勢，更是經濟社會發展到今天，新一代信息化技術和傳統的智能化技術相互融合的情況下，在道路交通領域的必然產物，因此說“交通大腦”的產生是必然的。

　　為什么說“交通大腦”的發展是漸進的

　　1、“交通大腦”的建設面臨諸多挑戰

　　“交通大腦”的建設究竟難在哪?從數據的匯聚、融合、計算，再到“交通大腦”最終發揮作用的頂層架構，面臨的困難和挑戰主要有以下幾個方面：

　　數據質量：80年代后期，我國引進了國外信號控制系統，目前我國也有至少五六十家交通信號控制系統。雖然擁有大量的交通信息采集系統和采集手段，但現有信號控制系統在交通流量采集上，仍有很大的欠缺和不足。同樣，雖然集成指揮平臺在全國已有廣泛應用，但路面交通監控系統的安裝、調試到維護以及圖像傳輸質量仍然存在很多問題。

　　傳輸帶寬：采集的圖像和數據能否順利傳回來也是需要解決的問題。

　　存儲與算力：對公安交通管理部門來說，需要多大的投入來完成這些結構化的、非結構化的數據圖像的存儲?又需要多大的投入才能對這些數據進行有效的計算?

　　算法研發：對數據進行挖掘和應用需要有數據工程師，但對于公安交管部門來說，這方面的資源非常稀缺。而對具有數據計算能力的企業來講，對交通管理業務需求缺乏足夠的了解，在交通工程基礎理論和應用方面缺乏有效積累，這三者間的融合合作，又在什么時候能夠很好地完成?數據的算法研發也好，“交通大腦”的建設也好，如果不能很好地和交通管理的業務需求結合起來，不能和傳統的經典的交通工程理論模型結合起來，即便再好的算法，再強的算力，也不足以支撐公安交管部門來緩解交通擁堵、預防交通事故等問題，“交通大腦”也注定會成為水中月、鏡中花。

　　2、“交通大腦”的架構需要時間研究、探討

　　上世紀90年代，公安交通指揮系統的架構是“煙囪式”的;2000年發展為“集成式”的，實現了不同應用子系統之間的數據在物理層面的共同存儲，相互調用。經過20多年發展，從公安網到專網再到互聯網有著大量的應用系統，這些系統需要以一種什么樣的架構才能夠滿足我們對“交通大腦”的期望?這需要有一個研究、開發、建立，乃至最終形成標準的過程，需要花費比較長的時間去研究和探討。所以說“交通大腦”的建設是漸進的。

　　3“交通大腦”在功能上的發展也必須是漸進的

　　從功能角度來講，我們可以來看看當前“交通大腦”在做什么?還需要做什么?還需要做哪幾個方面?到目前為止，全國大多數“交通大腦”的開發應用主要在緩解城市交通擁堵方面。“交通大腦”主要通過車載導航數據和交通信號、交通流量采集系統的數據，包括從視頻圖像所獲得的車輛狀態數據、身份數據來做城市路面交通狀況的實時診斷，對某一路口、某一小區域進行交通信號的優化控制，包括交通組織誘導。這是現在絕大部分“交通大腦”正在做的事情。但要想滿足公安交通管理部門整個管理需求，這還遠遠不夠。

　　我們需要通過“交通大腦”快速發現路面的突發事件、交通事故，并提出應急救援的措施;更需要“交通大腦”能夠從安全的角度告訴路面執法者、交警決策部門，什么樣的人有什么樣的交通違法行為，什么樣的車存在交通違法行為，例如駕駛人有沒有系安全帶，有沒有酒后駕駛等等。我們需要“交通大腦”通過分析給出這些數據、資料和信息。同時，我們還需要“交通大腦”能夠對交通運行狀況、交通事故、交通安全做出預警和預測;需要對車駕管、違法處理窗口進行有效的業務監管以及便民服務方面等。

　　為什么說“交通大腦”不是萬能的?

　　在過去的若干年里，在交通管理領域有過許多“萬能”的描述，從智能交通到后來的大數據等等，每一項新技術進入應用領域時，往往被描繪成無所不能的。但是，今天當我們在做符合發展趨勢的“交通大腦”時，也必須清醒地認識到“交通大腦”不是萬能的。正如前文所說，“交通大腦”目前只是在某一個方面發揮了作用。

　　舉例來說，交通擁堵產生的原因是出行量遠遠大于路面和公交的供給量。要緩解交通擁堵，就要減少需求、加大供給，取得交通需求和供給之間的動態平衡。在交通供需缺口越來越大的情況下，要想實現交通需求和供給之間的動態平衡，可以通過這幾種方式來實現：

　　優化道路設施來提升交通供給，比如優化路網結構，打通斷頭路等;

　　提高管理效率，比如優化信號燈和交通組織;

　　通過執法宣傳教育和工程技術規范交通行為;

　　抑制交通需求，如進行以公交優先的城市規劃、城市開發，鼓勵公交綠色出行，包括實施限行限號措施等;

　　只有抑制交通需求和增加交通供給，才有可能在交通快速增長的情況下，實現兩者間的動態平衡。

　　目前，“交通大腦”的應用更多是在提高交通管理效率方面，在優化交通信號控制和優化交通組織上發揮作用。將來，“交通大腦”應可以支撐城市交通規劃，在抑制交通需求和增加交通供給方面提供更多的支撐。從這個角度來講，“交通大腦”不是萬能的，將來“交通大腦”完善了，或許可以發揮更大的作用，但也不是萬能的。

　　“交通大腦”是我國道路交通智能化和信息化融合發展的必然產物，同時也是核心組件之一。“交通大腦”是技術手段和概念的完美的結合，“交通大腦”需要在多元數據采集、帶寬、算例，以及存儲、算法研發上打下良好基礎，這一投入巨大，資源耗費巨大，因此，“交通大腦”的建設是漸進的。“交通大腦”本身不應該成為我們建設的唯一的目標，如果一定堅持用“交通大腦”的概念，我更愿意把“交通大腦”稱作交通管理的“數據大腦”。