1.3　智能交通的發展與進步

隨著物聯網、大數據、云計算、人工智能等信息技術的快速發展，智能交通與信息、傳感器、電子控制等先進技術相融合，進一步拓寬和深化了智能交通系統的內涵，有望對人類未來智能生活的理念和模式產生重大影響。

1.3.1　智能交通發展概況

（1）智能交通國際發展概況

隨著新興技術的發展，國際上越來越重視通過信息化、智能化技術支撐建立高效、安全、便捷、綠色的智能交通運輸體系。《美國2050年遠景：國家綜合運輸系統》提出，21世紀將建設成具有整體化、國際化、聯合化、包容化、智能化、創新化的“6I”型交通運輸系統，并以此為導向在2050年建成安全、經濟、環保、高效、暢通的國家綜合交通運輸系統。美國交通部出臺了《智能交通系統戰略規劃2015～2019》，并制定了2個戰略重點，即實現汽車互聯技術和推進車輛自動化。同時制定了5個戰略主題：通過發展更優的風險管理、駕駛監控系統，打造更加安全的車輛及道路；通過探索管理辦法和戰略，提高系統效率，緩解交通壓力，增強交通流動性；交通運輸與環境息息相關，通過對交通流量的優化管理以及運用車聯網技術解決實際車輛、道路問題，達到保護環境的目的；為了更好地迎合未來交通運輸的需求，全面促進技術發展，推動創新；通過建立起系統構架和標準，應用先進的無線通信技術實現汽車與各種基礎設施、便攜式設備的通信交互，促進信息共享。

《歐盟未來交通政策白皮書》提出通過全面綜合的政策促進技術的開發、集成與融合，建設高效協同、綠色環保的交通運輸系統，重點關注道路網、公交網、鐵路網、水運網的合理配置與相互銜接，建設便捷舒適的綜合交通樞紐。《德國聯邦交通網發展規劃》提出將建設低排放、低成本、高效率、高協同的環境友好型交通運輸網絡，綜合考慮自然環境、區域發展與城市建設的整體利益，重點關注與發展面向未來的區域分配型交通運輸網絡。《日本綜合交通政策體系》提出要注重交通總體規劃和交通方式的集約化，將內陸、海岸、航空的交通方式緊密結合，重視交通資源配置的有效性和環境影響，建立安全、舒適、便捷、綠色的綜合交通運輸網絡。

在發達國家，智能交通的服務已廣泛應用于公眾的出行和日常生活服務中，如車流監控、自動信號燈、可變限速標志、自動亮燈人行道、可變車道、浮動收費、電子繳費系統、空閑車位自動顯示、停車場自助繳費、輔助駕駛以及貨運追蹤等。

智能交通的發展趨勢：①多方式交通運輸的一體化設計和協同運行逐漸引起重視；②高效便捷的客貨運輸系統逐漸形成；③移動互聯網和大數據技術成為精準、個性化的交通運輸服務的基礎；④無人駕駛交通系統、空地一體立體交通等新型交通系統概念不斷涌現。

在無人駕駛技術方面，各國研發水平參差不齊，其中美、德兩國無人駕駛汽車技術最為先進。美國是研究這項技術最早，也是目前為止水平最高的國家。這項技術不僅已經在美國軍方進入了裝備階段，而且在民用方面也已進入了產品階段。谷歌無人駕駛汽車目前已測試駕駛了48萬千米。谷歌估計無人駕駛汽車可以將交通事故的數量每年減少50%。無人駕駛汽車是否能被這個社會所接受，目前還有待觀察，但它肯定會作為一種選擇。除了谷歌，其他像豐田、奧迪等大型汽車生產商也正在開發他們自己的無人駕駛汽車。

（2）智能交通中國的發展概況

中國智能交通發展的建設，總體上取得了積極的成果，在許多城市和交通運輸的各個行業都得到了成功的應用。高速公路電子不停車收費ETC已經在全國應用，按照國家標準建設的ETC已經覆蓋了全國29個省（市、區），開通了7000多條ETC的車道，用戶已經超過了1300多萬，并且已經實現了東部14個省市跨省聯網運行。中國的ETC已經成為國際上用戶規模超過1000萬的三大ETC技術體系之一，至2015年年底，實現全國29個省（市、區）聯網。

近年來，中國通過國家科技計劃對智能交通發展持續給予了支持，針對車路協同、交通狀態的感知和交互、車聯網、環境友好型的智能交通、多模式的交通協同、道路安全的智能化管控等智能交通的核心關鍵技術，進行了持續的深入研究和應用推動，促進了智能交通與信息技術最新成果的融合與集成應用。

基于移動互聯網的出行服務模式和產業在不斷地創新發展。借助移動互聯網、云計算、大數據、物聯網等先進技術和理念，國內移動互聯企業在近些年取得了長足進步，智能交通與互聯網＋相融合，形成未來社會智能交通的新業態和新模式，以滿足公眾便捷、舒適出行的現實需求。以滴滴打車、快的打車為代表，自2015年2月滴滴和快的合并以來，公司進入新一輪快速發展時期。出行叫車服務已經覆蓋全國360多個城市，注冊用戶達到2億以上，全平臺每天服務的訂單接近1000萬。

“十二五”期間，國家“863計劃”對智能車路協同關鍵技術進行了研發，具有自主知識產權的短程通信等國家標準已經在2014年正式發布。與此同時，中國在自動駕駛領域的研究也在不斷深入，國內汽車廠商已經開始研發和試驗，多個研究團隊的智能汽車在實際道路上進行了自動駕駛的試驗。另外，中國互聯網企業通過與汽車廠商的合作也開始涉足智能汽車及無人駕駛的領域，為中國智能汽車和智能交通帶來更多的產業發展前景。

1.3.2　智能交通的關鍵技術

（1）交通大數據挖掘技術

隨著移動互聯網及城市交通信息多元化采集技術的產生，交通行業已然進入大數據時代。數據挖掘是從大量數據中尋找規律的技術，是目前最強有力的計算機數據分析技術之一。交通大數據挖掘技術（圖1-3）是推動智能交通系統領域發展的最為關鍵的技術之一，也是互聯網＋交通應用領域中的核心技術。

交通大數據分析，尋找交通數據中的規律，使交通參與者能快速、全面、準確地完成交通評估和決策，實現交通智能化管理。通過尋找交通數據中的規律，為智能交通系統的設計提供技術支持，有利于緩解交通擁擠、優化交通路網運行，向出行者提供精確交通信息、向管理者提供科學化政策決策，從而促進交通安全、高效發展。

基于交通大數據挖掘技術，可改變傳統交通管理行政區域的限制，建立綜合性、立體性的智能交通體系，綜合多種公共交通信息系統，實現實時交通預測，由此提升交通事故監測與處理、交通信息誘導、駕駛員行為檢測等交通預測水平，從而為交通監管、安全預警、高效管控等提供新技術、新手段。

（2）無人駕駛車輛技術

無人駕駛車輛技術是集人工智能、計算機視覺、組合導航、信息融合、自動控制和機械電子等眾多高技術于一體的車輛自動駕駛技術。它利用車載激光、視覺、超聲波、紅外線等傳感器感知周圍環境，并與全球導航系統相結合，基于感知所處的位置、車輛信息、障礙物信息，并通過車載計算機的高性能計算，得出車輛的啟停、速度、轉向等控制指令，從而自主控制車輛實現自動的安全、可靠行駛。基于以上特點，無人駕駛車輛在減輕駕駛人員勞動強度、改善車輛安全駕駛性能、降低交通事故發生率，在惡劣條件和極限條件下作業等方面具有普通車輛無可比擬的優點。

無人駕駛技術從應用的角度可分為無人駕駛汽車、無人駕駛飛機、無人艇和無人潛航器。無人駕駛技術是衡量一個國家交通領域的科技水平與工業制造水平的重要標志之一，同時在國防和未來智能社會發展與建設中具有廣闊前景。基于無人駕駛技術，可實現對位置、視覺環境感知、自主避障與導航、智能規劃、自動控制、網絡云計算等技術的融合發展，從而將環境信息與車身信息融合成為一個系統性的整體，實現全新方式的信息融合，使無人駕駛設備清楚地“知道”自己的速度、方向、路徑等信息，并進一步提升和改善交通運行環境，降低成本，提高安全性和運行的效率。

（3）車聯網技術

車聯網技術是以車內網、車際網和車載移動互聯網為基礎，按照約定的通信協議和數據交互標準，在車＋×（車、路、行人及互聯網等）之間，進行無線通信和信息交換的大系統網絡。汽車互聯網以人為本，同時依靠云計算平臺，連接保險行業、4S或車行行業、政府企業車隊，構建智能交通與智慧城市，通過云計算大數據提供的詳細信息進行分析，為客戶制訂合理的服務和應用。其中包括UBI保費計算、查勤理賠、增值服務、咨詢發布、智能交通管理、車管業務、環保監測管理等。

車聯網技術是物聯網與智能化汽車兩大領域的重要交集，是物聯網技術在交通系統領域的典型應用。車聯網實現了智能化交通管理、智能動態信息服務和車輛智能化控制的一體化。

未來的車聯網發展是打造一個智慧交通，并對傳統交通進行顛覆式的創新，開創區別于傳統的不同性能緯度的新模式，建立技術標準，打造開放平臺；互聯網服務于產品捆綁銷售：聲控互聯、無人駕駛技術、車聯網保險、車聯網電商等都有無數顛覆式創新，跨界打造車聯網生態圈（圖1-4），最終回歸車的本質，安全駕駛。

（4）智能交通信息智能感知與服務技術

實時、準確地獲取交通信息是實現智能交通的依據和基礎。智能交通物聯網感知互動層通過多種傳感器、RFID、二維碼、定位、地理信息系統等數據采集技術，實現車輛、道路和出行者等多方面交通信息的感知（圖1-5）。

在數據挖掘的基礎上，可解決跨越行政區域的限制，實現數據信息的共享，在信息集成優勢和組合效率上，有助于建立綜合性立體的交通信息體系；同時，在車輛安全、交通資源配置方面，通過交通信息的智能感知采集到的交通大數據的計算、挖掘與分析，提升車輛安全性、交通資源配置的效率，并利用交通大數據的快速性和可預測性，提高交通預測的水平。

1.3.3　智能交通發展重點任務

智能交通技術集成應用了以信息技術為主體的多個領域的高新技術成果，具有很強的跨領域、多技術特征，集成創新是智能交通科技發展的重要模式。智能交通又具有極強的國情相關特征、地域相關特征和行業相關特征。

智能交通系統具有一定的共性技術，但作為實用化程度很高的技術領域，任何國家和地區在智能交通技術的發展中，必須在借鑒先進技術經驗的同時，強調和立足自主開發。

中國智能交通科技的基礎條件還比較薄弱，智能交通科技的發展要注意和加強條件平臺的建設。突出強調產學研結合、基礎研究與應用研究和示范結合，發揮政府、管理部門、研發單位和企業的不同作用，重視產業技術聯盟和企業創新主題作用的發揮。

與信息技術最新成果相結合，加快智能交通系統的發展是中國交通領域實現跨越式、節能減排、可持續發展的有效途徑，是實現中國交通運輸轉型升級的關鍵。交通大數據挖掘技術及移動互聯環境下的智能交通信息服務技術應用范圍相對廣泛、技術交叉性較強，是智能交通的共性技術，具有廣泛的行業帶動性；人車路智能協同系統及無人駕駛作為關鍵技術，是衡量國家交通領域總體科技水平與工業能力的重要標志之一，是智能交通工程科技發展的核心；交通運輸組織的優化相關技術及綜合運輸服務體系與國計民生緊密聯系，對經濟和社會發展具有重要意義。

（1）加強交通大數據挖掘及智能交通信息服務

車路協同是近年來智能交通科技的前沿技術領域，中國智能交通科技研究應積極介入、盡早布局，以占領智能交通科技領域的戰略制高點。交通信號控制、交通仿真技術等一直是中國交通控制領域缺乏的核心技術，主要產品長期依賴進口，應組織力量協同攻關，結合中國實際交通特點，創新提高，取得本質性的突破。

由于通過對數據進行專業性分析所帶來的價值是無限的，所以大數據成為世界各國政策層面鼎力推動的戰略計劃。汽車作為未來最大的一個移動終端，具有比手機還要強大的衍生功能，而且車聯網的產業鏈夠長夠深，使得車聯網成為大數據的集中體現，可謂是大數據的一個縮影。

智能公交根據GPS定位技術、通信技術、GIS地理信息系統技術等，結合對車輛的監控，實施公交車智能調度策略。預測群體出行行為，對其可能出行的時間、路線、方式等進行預測，從而為城市車輛調度提供決策幫助。駕駛員評估，交通部與百度地圖的實時路況與導航規劃技術結合后，將通過駕駛員的出行習慣，從路線到行為，為該駕駛員提供一套評估。利用大數據輔助交通規劃和決策，如通過對擁堵路段的大數據分析后，可針對個體出行路線進行調整。

（2）深入開展無人駕駛汽車技術攻關

無人駕駛技術的未來發展方向可分為高速公路環境、城市環境和特殊環境下的無人駕駛系統。在高速公路環境下，使用環境定為具有良好標志的結構化高速公路，主要完成道路標志線跟蹤、車輛識別等功能；城市環境中的無人自動駕駛將成為下一階段研究重點，在城市環境下，無人駕駛速度較慢，更安全可靠，應用前景更好，但城市環境更為復雜，對感知和控制算法提出了更高的要求；在特殊環境下，在軍事和其他一些特殊條件下的應用，對性能要求的側重點不一樣，如車輛的可靠性、對惡劣環境的適應性成為特殊環境下的首要問題。

（3）超前謀劃車路智能協同系統及車聯網

在大數據時代的背景下，車輛作為車聯網的一個小分支，如開辟自己的新藍海而成功突圍，需要建立自己的數據壁壘。一個方向是開發具有中國特色的硬件，采用軟硬件相結合的方式，并輔以互聯網思維進行運行和推廣，最終建立龐大而完備的交通數據體系架構，該體系包含海量、異構、持續更新的智能交通用戶級數據；另一個方向是打通跨行業數據，國內互聯網公司對于跨行業跨領域的數據重視程度相對較低，而數據是具有“外部價值”的，就像汽車廠商的自動制動數據結合LBS數據能夠揭示公共交通路段的安全性一樣。

車聯網產業如此大規模的行業發展，需要制定車聯網標準與規范的相關建設，比如車載OBD終端技術要求及測試規范標準，車載網關技術要求及測試規范標準，等等。同時開放平臺建立在行業公開標準之上，發布編程接口，從而為第三方程序及應用提供數據信息。開放式SDK接入開放平臺，通過云端技術獲得相關的車輛信息，為第三方引用方便接入海量的車主用戶，建立良好的社區關系，同時提供用戶合理的應用內容和優質的服務體驗，提高用戶活躍度。

（4）全面推廣智能交通信息感知與服務

交通信息智能化感知與服務的重點任務主要包括ETC系統和交通流信息采集。ETC系統基于車載電子標簽，實現與微波天線之間的短程通信，不需要經過車輛停車刷卡及向收費人員進行繳納現金等操作，自動讀取完成收費處理的過程，具有無須停車、不需值守人員、不需現金等便捷特點。交通流信息采集利用安裝在道路上和車輛上的交通信息收集系統，進行交通流量、行車速度、管制信息、道路狀況、停車場、天氣等動態信息收集、處理和發布，成為智能交通系統中的一個重要組成部分。

（5）提高智能交通關鍵技術創新能力

關鍵核心技術的創新能力直接影響我國智能交通競爭力。而目前我國關鍵核心技術對國外進口依賴嚴重，市場上的高端智能交通產品大部分來自國外或者對國外芯片進行二次開發，核心技術的缺乏會使智能交通被動地受國外扼制，同時發展過程中也需要付出昂貴的技術成本。因此，為了促進我國智能交通發展，提高我國智能交通在國際的競爭力，無疑需要提高智能交通關鍵技術的創新能力。

提高我國智能交通關鍵技術創新能力，需要結合已有技術和基礎，同時在智能交通領域引入物聯網、云計算、數據挖掘等技術及應用，發展新一代的智能交通系統。智能交通領域是物聯網重要的應用領域，在智能交通中引入物聯網，有助于智能交通突破發展瓶頸，取得快速而實質性的進步。比如物聯網強大的數據采集功能可以為智能交通提供全面的底層交通數據；物聯網可為交通數據的傳輸提供良好的渠道，為交通信息的發布提供寬闊的平臺。另外，智能交通由各個分系統組成，在物聯網應用的基礎上引入云計算，可以幫助智能交通整合現有數據資源，通過云計算平臺數據的融合、挖掘和分析，建立交通動態信息處理和管理控制平臺，使海量交通數據得到更加高效及時的處理和發布，幫助交通管理部門更加宏觀地調控包括陸路、水路、航空等系統在內的整個交通體系。目前我國智能交通尚處于各系統單一發展的階段，比如還沒有做到對地鐵、公交等公共交通的總體統籌，進行交通流誘導，因此可以引入數據挖掘、人工智能等技術解決這一需求，實現更高水平的智能交通系統，提供更完善的交通服務。

目前存在多項關鍵技術需要攻克，如物聯網感知層拓展、物聯網中間件技術、云計算綜合應用與研究、復雜環境交通融合分析技術、地理地圖信息匹配技術等。其次，需要銜接智能交通、物聯網產業鏈的中間環節，以帶動上下游產業共同發展，通過建立基于物聯網的城市智能交通平臺，提升設備制造商在移動終端載體上的研發、制造水平。