邓志东：“聪明车”+“智慧路”破解城市交通难题

邓志东 清华大学人工智能研究院视觉智能研究中心主任

　　当前，得益于政策的扶持，科技的赋能，交通行业迎来了前所未有的发展机遇，朝着数字化、网络化、智能化方向加速发展。无论是城市管理者还是市民，都深切地感受到了人工智能带来的美好——交通智慧升级，服务更有温度。

　　人工智能技术如何更好地赋能交通发展，乃至城市治理？日前，清华大学人工智能研究院视觉智能研究中心主任邓志东教授在接受科技日报记者采访时表示，以“聪明车”+“智慧路”，建设城市智能路网是解决交通难题的有效手段。

　　人工智能治理城市交通初见成效

　　如今，以人工智能为代表的新一代信息技术与交通行业加速融合，为城市管理者应对停车难、停车乱、管理难、交通拥堵等“大城市病”，提供了很多新的解决思路与操作模式。

　　人工智能带来了“聪明车”+“智慧路”。

　　“聪明的车，就是利用人工智能技术，实现汽车的智能网联，甚至无人驾驶。智慧的路，就是建设智慧道路、智慧路网，以此推动智慧城市的建设。”邓志东说。

　　如何运用人工智能技术为北京这座城市交通的智慧升级、城市的智慧治理注入新的动能？

　　北京道路停车改革于2019年启动，到2021年已满3年，改革已在市民中树立了“停车入位，停车付费，违停受罚”的观念，规范停车、堵点治理等工作取得积极成效。根据北京市交通委公开数据，截至2022年1月，北京市共在1000多条道路上施划了9万多个车位，全部实施了电子收费，停车入位率达到90%以上。3年来，道路车位累计服务车次2.44亿次。

　　推广电子停车服务的背后，既是北京市道路停车制度的改革，也是一场技术的革新——以国内AI高位视频技术智慧互通“AIPARK SUPER EYE”高位视频，完成路侧停车信息的智能采集以及电子收费，实现路侧停车统一标准、统一技术、统一平台，最终使路侧停车秩序、道路通行条件得到极大改善。截至目前，高位视频覆盖全市16区及北京经济开发区。

　　大数据分析发现交通运行规律

　　“我们可以通过人工智能去做全息的或者多模态的融合感知。通过数据积累与数据驱动方法，首先去构建城区级或城市级的宏观交通态势。从微观上看，有些堵点路口的交通流是比较混乱的，甚至可能出现不可预测的交通事故。但是如果从宏观或者说从大的时间尺度和空间尺度来看，比如看整个海淀区一天之内的交通历史数据，其实是有很多规律的。我们可以通过人工智能技术去挖掘这些规律，通过建模大数据，结合大数据挖掘、大数据分析等技术，发现宏观层面与细节层次间的交通运行规律。”邓志东表示。

　　邓志东指出，从微观到宏观，通过人工智能赋能，就可以掌握更大时空尺度的交通态势。通过宏观交通态势感知，也可以自上而下地指导对微观交通的治理，比如指导学校、医院、商圈、景区、社区等重点区域的综合交通治理等。

　　在智慧交通领域，人工智能大有可为。“从技术上来说，在智慧交通新基建的支撑下，通过人工智能技术可以自下而上、自上而下地赋能智慧路网，构建城区级的、城市级的智慧交通大系统。通过发展智慧路网，特别是积极推动智能网联汽车的大规模商业化落地，来协同解决‘大城市病’，以及一些城市治理中的难题。我们既要关注整体，也要关注细节，使微观的交通细节和宏观的交通态势相辅相成，从而为现代交通出行赋予智慧的灵魂。总之，要实现‘聪明车’+‘智慧路’，关键就在于用数字化、网络化、智能化技术实现人—车—路之间的互联互通与标准化体系建设，通过发力城市交通新基建与人工智能技术的广泛应用，以科技手段最终解决交通治理难题。”邓志东强调。

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