关于城市交通治堵的一些招数

随着社会经济的快速发展，土地资源的不可再生，以及人口的上涨、汽车保有量的逐年增长之间的供需矛盾问题日益突出。各地也出台了多项“治堵”政策，目前上海、北京、天津、广州、深圳等城市均采取了限行限购。实际效果来看，的确短期内给交通环境带来改善，但长期来说依然是治标不治本。

最近，江西南昌宣布成为全国首个从“限行”到“不限行”交通拥堵指数不降反升的城市。2020年南昌市在国内探索取消尾号限行，取而代之是在交通治堵上实现精细化管理，此举值得其他城市借鉴。毕竟，限行给人们带来不便，且对消费促进带来不利影响，不能把临时的“缓兵之计”拖成长期举措。

业内专家认为，推出限行政策的合理性前提，在于能够提供被优先发展的公交系统作为出行替代，否则一面不允许有车族开车，一面又无法提供足够的公交资源，缺乏合理性。当然，各地情况不一，也要因地制宜，因城施策。

人工智能和大数据治堵

若要解决交通问题，就要提升城市交通的整体通行能力。在交通需求不变的前提下，低效的交通信号控制被认为是城市拥堵的主要原因之一。

信号灯控制也是道路交叉口最普遍的交通管理形式。实践证明，任何交通信号控制系统只有与当地、当时的实际交通状况结合起来，不断优化信号配时，并运用新技术，不断创新信号控制模式，才能发挥系统的控制效率，达到预定的控制目标。

英国阿斯顿大学近日发布的一项研究显示，由该校研发的人工智能系统在汽车通过交通信号之前就能“看到”拥堵的路况并做出调整交通信号的决定，构建了一种先进的交通模拟器来训练他们的人工智能系统，该系统使用深度强化学习技术，它可以“查看”任何真实或模拟的交通路口路况，并开始进行自主学习。在当前系统表现欠佳时，它能够“理解”并尝试使用不同的行动方案或者改进方案，研究团队希望今年年内将该系统投入真实道路测试。

而在国内，人工智能技术和大数据结合，能够全方位赋能智慧交通。以闪马智能为例，他家的视频算法，支持各类清晰度、各类视角下的摄像头画面识别。为了实现对各类交通信息的准确识别，闪马智能自主研发了“ATOM深度学习平台”，目前已经累计训练了1300余个算法模型，并覆盖了智慧交通、岗位规范管理、大客流管理、城市环境治理、互联网内容安全等多个领域。丰富的算法支持，让闪马智能的前端产品可以应对现代城市复杂的交通问题和挑战。

数据是人工智能算法的“饲料”，算法是人工智能技术发展的“推手”。收集足够全面的道路交通车辆信息，通过AI算法预测道路交通拥堵情况，能够帮助人们规划出行路线。

那么数据是如何收集的？据了解，中国的人工智能企业通常采用自行采集、业务积累、爬虫抓取、数据购买、生态共享、算法生成、公开数据集这七种典型方式中的一种或几种获取自身所需的数据。

多维的、全面的交通大数据赋能剖析城市拥堵的原因，是城市治堵的有力支撑。充分的大数据可详细把控城市交通运行状态及城市拥堵形态，宏观、微观的交通数据蓝图，能够从根源上精准施策，高效治理城市拥堵。

当前大热的智慧公路和车联网，其中目的之一也是试图增加车与车、车与路之间的互联互通，收集更多的数据 ，以便对驾驶人进行协调，辅助未来的道路规划。

百度李彦宏提到了一个真实的案例，在河北保定的七一路，市民出行高峰期通常要堵五六个红绿灯。而当地交警采用了百度的AI智能控制系统后，交通信号灯可以根据实时通行情况智能调节红绿灯的控制时间，这样一来通行效率提高了足足两成。比如有的车辆实现了连续12个路口遇到绿灯，这在以前是难以想象的。

百度的这个案例属于非常典型的大数据治堵，随着计算模型的不断完善，以及采用同样技术的道路不断增多，相信拥堵问题会大大改善。

由此可见，人们寄望于技术的进步能够真正解决交通拥堵问题。人工智能技术的进步，数据和算法的经济价值被进一步挖掘和释放。人工智能已经成为合理匹配资源与需求的技术支撑。

智慧停车缓解停车难问题

一般认为，停车难也是造成城市道路拥堵的重要原因之一。每逢节假日，停车场会压力倍增，也会导致车场附近交通水泄不通，造成拥堵。

停车问题得到国家的特别重视，国务院发布的《关于推动城市停车设施发展意见》中提到，到2025年，全国将基本建成配建停车设施为主、路外公共停车设施为辅、路内停车为补充的城市停车系统。

有痛点就有需求，加之政策推动添火加薪，智慧停车作为支付入口和大数据价值集大成者，很多企业都在抢占这份蛋糕，以夺取智慧城市建设的高地。企查查数据显示，我国经营范围含“停车”的企业大概63.2万家，市场玩家之多超乎想象，竞争进入白热化程度。

由于停车资源的供给、管理和服务与城市交通发展息息相关，在包括5G基站建设、大数据中心、人工智能、新能源汽车充电桩等新基建的大背景下，智慧停车也必将成为智慧交通乃至智慧城市的一个重要方面。

不可否认，在智慧停车项目乃至智慧交通项目中，不应只站在车主的角度去考虑问题。

究其停车难本质到底是啥，是车多路少？车多车位少？是，但也不是。事实表明，停车问题是一个综合性的城市规划问题，并不仅仅是配建不足，如果无限制建设停车位解决停车供给，那路网基础设施不能满足机动车的出行需求，将引发更严重的城市矛盾。因此，提高车位利用率才是关键核心。

更重要的是，智慧停车也将积极促进智能汽车朝着精深化方向发展，行业聚焦于泊车场景下的技术整合，其涉及大数据、云计算、人工智能、移动支付、IoT、5G等技术，而并非单一维度的技术落地。

未来，智慧停车将朝着有利于实现车位资源利用率的最大化、停车场利润的最大化和车主停车服务最优化的方向发展，也必将促进智能汽车在动态与静态交通的有机结合，为交通强国提供有力支撑。