交通管理伴随交通发展的始终。
在经历以感知类、控制类设备为主的“基建期”之后，交管进入了以精细化、智能化管控为核心的“智慧交管”阶段。
所谓智慧交管，就是利用新技术（如AI、5G等）对传统的感知、控制类设备及管理系统进行改造，实现对交通的精细化、智能化管理。当前，我国建设智慧交管已有数年，不过仍然处于起步阶段。
“整体来看，新的交通问题不断涌现，智慧交管的发展也随之面临更多新挑战。”海康威视交警行业总监王启东告诉 AI 掘金志。
一方面，此前大量的交通管理设备智能化程度较低，难以满足现在精细化管理的需求，亟需改造升级；一方面是汽车保有量与日俱增，带来更多、更复杂的问题，对交通管理能力提出了新要求。
“未来，智慧交管的发展尤其需要解决一些系统性问题。”王启东表示，这些系统性问题主要有两个：一是交通拥堵，二是交通事故。
拥堵是各大城市的心病，各城市为了疏解拥堵使出浑身解数，如限号限行、优化信号控制、建设交通大脑等等。
交通事故则是另一个痛点，根据国家统计局数据，我国事故发生数量从2015年的18.7万起增加至2019年的24.7万起，年均增长近1.2万起。
如果要解决这两个问题，就要追本溯源，从问题产生的根源出手，进而寻找解决办法。那么，交通拥堵及事故频发的原因是什么？
“交通拥堵是一个综合性问题。”
王启东表示，汽车保有量的增加与交通拥堵之间并不存在线性的正相关性。也就是说，车的数量，在客观上具备造成拥堵的条件，但不一定会造成拥堵。交通拥堵，实际上是多个因素导致的。
这些因素主要包括：城市路网结构、交通组织以及各类诱导因素等。
受地理条件限制或城市规划影响，城市路网结构一般来讲分三种：团簇状，组团状，条带状。
以组团状及条带状为例，许多城市在发展过程中，形成以区为单位的组团式或者条带状结构，如（杭州、兰州），这种结构在城区的内部，其道路通行率较高，而要跨区，则依赖于两区之间的主干道，如果两区之间的主干道较少或设计不合理，就容易在高峰期造成拥堵。
比如，在国庆期间，跨省出行比省内出行更容易拥堵，其原因就是两个省区之间就类似于组团式结构，道路交通依赖于高速公路，而高速公路又是有限的，当出行车辆过多，路面过载，拥堵就不可避免。
交通组织，即对于某一区域内的交通情况，进行渠化、通行策略实施等组织规划，进一步对路口、路段的各类感知类设备、等资源进行管控设计。比如根据车流量、时间段，对某一路段（路口）的红绿灯进行调整优化，以达到通行最优。
“就像医院治病，需要做全身检查，才能发现问题，进而对症下药，避免并发症的可能。交通也要从整体出发做管理设计，才能保证某个区域内的交通能够平稳运行。”
诱导性因素则是指交通诱导屏、电子地图等数据发布平台存在“时延”现象，造成线上数据与线下数据存在“偏差”，这种偏差会诱导一些局部问题，在短时间内因车流量过多而被放大。
例如，互联网地图依靠GPS定位来识别拥堵，只有数据量达到一定标准时，电子地图才会判断为拥堵，从而在地图上予以显示。某业内专家表示，地图软件发现拥堵会滞后5到10分钟，这样的时延往往会导致在高峰期云集更多车辆，从而加重拥挤程度。
此外，一些控制类设备损坏，比如信号灯坏掉，道路施工、路面临时管控、人的因素等等也会导致拥堵，因而，交通拥堵是一个系统性问题。
事故频发则更多与人相关，不规范驾驶、超速驾驶、违规违停等行为是造成事故多发的原因，但也有一些道路因素，比如弯道容易形成事故多发地，道路作业不标准造成事故等。
在梳理完造成交通拥堵及事故频发的因素之后，如何解决这两大问题，是智慧交管的核心，也是现在诸多厂商、交通管理者面临的难点。
“系统性问题，需要从多方面分析导致问题的原因，从而针对性地提供全域的解决方案。”
在王启东看来，单一设备或单个应用并不能解决系统性问题。比如单靠优化交通信号灯无法解决交通拥堵，要解决拥堵，需要从信控、道路规划、分流等多个方面共同努力。
举个例子：当某一路口出现事故，其上游路口检测不到，但下游路口能检测到异常拥堵，那么就可以与历史数据做比对，与互联网数据连接，从而更精准地感知到拥堵，为梳理拥堵提供数据参考。
“运用视频感知技术、互联网数据以及其他感知类设备做融合，从多维角度感知拥堵或事故，进而疏解拥堵、处理事故，是其中一种可行的办法。”王启东表示。
而针对一些交通设施，包括红绿灯、路面标志牌、诱导屏等异常造成的拥堵，则可以结合全网运维系统及路面感知系统辅助做整体的数据诊断，提升交通异常的主动发现率。
除了感知，另一个方法是针对交通组织不合理导致的拥堵进行更加复杂、精准的协调控制。
“单个路口的通行效率、排队长队、通行次数需要设立优先级，不同车道之间的通行情况、单个项目周期对于路口的滞留车辆等，都可以做优化。”
例如在重要路口设立可变车道、在多个路口做协调控制以构建“绿波带”、主路和支路相交时综合考虑和分配各条道路的通行能力和诉求权，根据不同的路段、流量，综合各类数据，制定不同的控制策略。
对于交通事故，则主要以预防为主，在事故多发路段设立诱导屏，发布警示消息；在发生交通事故之后，各类感知设备能及时将事故情况反馈到系统中心，一方面方便交警快速到达现场进行管理，另一方面能及时疏导交通。
总的来说，解决拥堵和交通事故，都有一个前提：依赖前端感知设备发现问题，用精准的策略来分析和定位问题，用控制类设备来解决问题。
实际上，智慧交管与大数据、互联网、人工智能等技术的发展密切相关，现在的感知类、控制类设备几乎都会用到这类技术，而交通也是这些技术的重要落地场景。
那么如何推动这类新技术与交通行业深度融合，来解决交通问题呢？
王启东认为，具备以下几种能力，是企业做好智慧交管的必要条件。
一是软硬融合。
一方面，通过软件算法能力，不断提高感知设备、控制设备等硬件产品的性能，是打造完备智慧交管感知网络的前提；另一方面，能够围绕智慧交管的多元场景，依托软件开发能力，打造场景智能方案，包括路口控制系统，交通态势感知和分析系统等。软硬一体是技术落地的重要途径，只有软硬一体，相互补充，才能有效解决交通问题。
二是云边融合。
交管从感知到控制，既需要前端感知设备，又要拥有边缘计算能力的相关设备，而相关的数据存储、计算也要用到云端设备。这就需要企业拥有云边端一体解决方案的能力。
三是数智融合。
各种感知设备集采到的数据，需要运用人工智能技术进行分析处理。比如对于一些交通违法车辆，可以从车辆入手，通过对车的数据，如车检、常用路线、车的位置等，进行分析，从而进行追踪和排查，提前消除隐患。
四是物信融合。
交管领域有许多信息网数据，这些数据本身没有被进一步挖掘，但实际能够反馈给驾驶员。比如海康威视目前推出的交通事故隐患点排查和主动治理系统整体方案，事故多发点的提前预警、事故原因总结、如何避免事故等等，其中所应用的数据不仅来自于信息网，也来自感知网。
五是产品实际落地的能力。
“一定要结合田间地头的情况，才能让产品真正落地，解决实际场景的痛点。”王启东表示。
系统性问题需要系统性的方案来解决，单靠某一技术或者产品并不能完全解决交管问题，需依赖于多方协同合作，从多方面、多维度，来提升智慧交管水平。
目前，智慧交管仍处于起步阶段，也是业内共识，但不同的阶段，智慧交管发展也有着不同的目标和重心。在王启东看来，未来一段时间，智慧交管还需要在两个方向补齐能力：交通安全和城市交通精细化治理。
“对于交通安全的主动感知和预防的能力亟需补齐”王启东表示，这些能力包括对动态的实时风险的感知、问题车辆的驾驶隐患、建立交通信用体系等等。
而城市之间存在的结构差异，也决定了不同的城市要结合当地特征及其交通实际情况做精细化管控。比如组团式结构，就需要在团与团之间的主干道上做优化，才能解决问题。雷锋网雷锋网雷锋网
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余快