1+1+N | 杰瑞平行交通自适应优化探索与实践

杰瑞平行交通系统的裨益之处

编者按：3月20日，在赛文交通网主办、中船杰瑞科技(上海)有限公司协办的“（第八届）交通信号控制发展年会-交通组织与信号优化”论坛上，中船杰瑞科技副总经理高桃桃作了《虚实交互，打造可视、可感、可控的自适应优化应用成效》的主题报告。

该报告首先介绍了杰瑞基于全息感知和数字孪生打造的平行交通技术——平行交通的概念、1+1+N架构体系及四大引擎，并从应用成效角度阐述了杰瑞平行交通系统的裨益之处，最后分享了杰瑞在城市交通治理领域开展的工作及经验体会。

今年年会的主题是寻找确定性。从古希腊哲学起源上来讲，整个宇宙的演化经历了非生命的粒子阶段、前人类的生物阶段、最后是人类阶段。在人类出现之前，都是不自觉的拥有确定性。人类从动物系列脱离后，最大的区别就是必须要找到某种“确定性”，才能实现稳定存续。

现在交通行业又进入了一个新的局面，我们作为其中一员，也必须找到“确定性”，才能一往无前、无所畏惧，最为简约高效地作出判断去应对未来繁杂的行业生存环境。

平行交通

杰瑞在27年的发展过程中，对于产品性能的稳定、技术创新的追求从未停止。我们审视行业诸多不确定性的因素，通过不确定问题来思考产业发展、技术路线变革的确定性。

去年，在上海的赛文交通年会中，我们正式对外提出了杰瑞的新架构——平行交通技术架构。今天我将从应用成效角度来展开讲讲杰瑞平行交通系统的裨益之处。

从第一次工业革命直至20世纪80年代，在信息技术支撑下的智能交通系统逐渐成为交通发展的重要推动力。公认的对智能交通系统的发展演进就是我们熟知的1.0-4.0发展阶段。

从技术发展和业务融合应用上，智慧交通体系从智慧交通2.0向智慧交通3.0（数字孪生式平行交通）迈进。杰瑞认为，目前已经发展到了3.0阶段，也就是协同管控阶段，行业对于数字孪生、全息感知、业务协同的敏感度显而易见，热度居高不下。这几年，可以看到各种概念横飞，新名词层出不穷，当然为了创新而“创新”的形式主义依然常见。

杰瑞在稳扎稳打的几十年里找到了新的突破口，我们通过基于全息感知和数字孪生的平行交通技术，打造了杰瑞平行交通系统，可以激活城市的神经末梢、唤醒每一个交叉口的控制主体、使能中心的所有算力设备，形成智能交通的新业态。

我们采用基于数字孪生和全息感知驱动的平行交通技术，可实现物理世界和数字世界同步的交通协同管控以及自适应优化。所谓平行交通系统，指的是实际交通系统与人工交通系统平行运行、虚实交互、学习、执行产生的智能。

我们在应用平行交通技术的时候，以全景的人、车、路、环数据为基础，通过时间切片和空间切片构建了一个时空一致及场景真实的平行空间，将城市的交通运转状况实时投射到数字空间中，在数字空间中对交通进行建模分析、预测、评估，并将合理的管控指令传达到真实世界。

让数字交通与现实交通可以平行执行，并根据执行效果进行模型迭代优化，进而可以更加精准、更加灵活地进行分析研判与指挥控制。

平行交通区别于数字孪生、人工智能，它在二者的基础之上，可进一步实现现实场景精细投射、数字交通与现实交通闭环联通，自适应优化。

这些特点非常契合开放式车路协同场景下的交通管理，我们需要云端可以实时同步，需要分析计算模型可以根据参与者变化、场景变化进行学习迭代。正好满足对有/无人驾驶混合交通场景的监测、事件处置、网联车辆全局监管、设备监管、网联车辆协同控制等需求。

基于这样的理念，杰瑞构建了“1+1+N架构体系”，即1个全息立体感知网，1个数字孪生底座，N个平行业务应用，1个全息立体感知网，融汇了物理空间中的全量交通要素，全方位感知利于后续的超强计算、可靠通信、实时指挥控制。

1个数字孪生底座并不是一个纯粹的概念，是整个交通业务运转的有效支撑，这个数字底座是可持续、可迭代的，我们将所有的基础设施融汇到数字底座当中，让数据互联互通，以数据为媒介，搭建整个数字化交通生命载体。

该底座包含了四大引擎，从数据治理到深度学习，到地图虚实交互以及时空一致性数据接入。N个平行业务应用模块主要基于平行交通技术，实现身临其境的交通管控成效，提升实时动态指挥调度的能力。

下图展示的是杰瑞平行交通软件组成，可以看到类目很丰富，我们将交通要素、交管业务进行梳理，更贴合实际用户需求。

下图是杰瑞智慧平行交通系统软件的功能图谱，我们可以清晰完整地看到整个软件的各个功能模块和结构，面向人车路环的各个功能切片。

此外，我们面向智能网联汽车赋能应用、交通管理与控制类应用以及交通数据赋能应用，绘制了完整的功能图谱。并按照性能特点融于实际业务系统当中。

其中，交通管理与控制类功能应用38个，主要为交通规划、交通秩序管理、公交与客货运输管理部门等提供弱实时性或非实时性的监管、决策业务。

交通数据赋能类功能应用22个，主要为交通决策部门、相关企业及科研单位等提供中观与宏观交通数据赋能与基础数据增值服务。网联车赋能类应用功能33个，主要为增强行驶安全与提升能效等赋能服务；图谱是对功能层面的规划，也可以根据后续发展需求进行扩展和定制化开发。

下面重点介绍一下数字孪生底座中覆盖的四大引擎，首先是地理信息服务引擎，也是基础服务引擎。

平行交通系统里面的核心是同步可视，实现实时路况映射和全时空推演离不开地图引擎。我们在数据采集的基础上，在地图层面上基于三维建模综合渲染、数字孪生等技术实现数据呈现，构建出与现实映射、同步可视的数字孪生模型，并达到交通数据可调用和互操作。

我们以车辆、道路、环境等实时动态数据为核心，结合相关支撑系统、辅助设施的数据，在各种交通场景中提供动态、实时的地图服务。将专网地图、车道级高精度地图和数字孪生地图嵌合到一起，实现云端映射、时空数据校核、轨迹数据管理等。

第二个引擎是大数据挖掘引擎，我们也称之为数据湖。数据引擎通过数据基础模块、数据分析模块、数据应用模块三大模块，实现数据的全流程分析和治理，让数据更有用，让决策更科学，既助力AI引擎完成对人、车辆、道路、设备画像的建档，也可直接赋能业务应用。

通过提供强大的数据探索和发现功能，使得用户能够灵活地查询、分析和挖掘数据，无需预定的模式和预定义的架构，强大的机器学习和分析计算能力，能够为用户搭建预测模型。

第三个是AI引擎。一方面通过AI开放平台构建人、车辆、道路、设备等数据画像，一物建一档，对人车路环全要素实时动态管理；另一方面在AI算法仓内构建各类数据画像分析模型，经过深度学习和优化迭代，识别出更多交通事件，分析出城市交通状态特征、拥堵指数分布、出行热力图、安全隐患分布等等，绘制生成符合具有城市特色的交通特征图谱，进而为各类业务应用提供强有力的支撑。

第四个引擎是时空一致性接入引擎，也是数据接入引擎。简而言之，城市的交通建设进程不一致，设施归口部门不一致、厂商品牌差异化高等因素导致海量数据没有深度应用起来。我们的数据接入引擎通过创建多个数据接口，对多源异构数据进行接入，保证数据的时空一致性，实现交通信息交互、共享、协同与应用。

应用成效

下面重点介绍一下基于“1+1+N架构体系”的技术架构，杰瑞平行交通系统打造了哪些可视可感的自适应优化成效。

一是平行空间中的信号控制。系统支持电警卡口、雷视、监控、标志牌等交通设备的编号、类型、状态、坐标等结构化数据信息的监测、可视化管理和设备详细信息查询，加强了管理者对设备状态的监测与感知，提升了交通基础设施的运维管理效率。

基于城市级宏观、区域级中观、路口级的微观的全量数据，通过交通需求预测模型推演，实现对城市交通需求的合理评估，基于交通拥堵分析、交通流量分析、行驶速度分析等，量化反映路网通行程度，实现道路拥堵实时预警。

深度学习人流、车流、道路等特征，对车辆到达下一个路口的时间实现秒级精准预测。迭代优化交通信号灯时长，通过交通仿真和评价反馈，自动生成信控方案，实现交通信号自适应优化。

二是平行空间中的重点车辆管控。在平行空间当中，我们主要实现重点车辆的数字化、精准化和闭环化管理，推动道路交通安全风险由“不可预知”向“可预知”进行转变。

系统基于人、车、路、企四个维度，对重点车辆、驾驶人、路段及企业进行风险画像的建立，向重点对象即时推送禁停区域、禁行路线、疏导信息、绕行路线、异常停车等预警信息，对超速行驶、疲劳驾驶、违规停车等危险行为实时报警。这个应用成效的自适应优化，更多强调的是全域全息风险管控的优化。

三是平行空间中的全方位非现场执法。该应用主要基于当前城市已建或待见的外场感知设备的过车数据，挖掘各种涉牌涉证及动态违法上路车辆特征，实现违法数据的汇聚接入、统计，与公安交通集成指挥平台对接上传违法数据，为精准打击涉牌涉证违法行为提供数据支撑，提高交管部门的执法效率。

四是平行空间中的交通指挥数字沙盘。通过平台界面的路网数据模块化的输入和交通流数据的实时输入，并且通过耦合三维电子沙盘实现路网交通在电子沙盘上的多层次动静态展示，直观反映交通事件的区域交通影响，为交通指挥决策提供辅助作用。

五是边界防控圈。我们在平行空间当中，针对便捷的防控开展了优化控制工作，边界防控圈以“先进性、实战性、可持续性”为建设目标，构建“块圈严密无缝化、重点区域无遗漏、人车管控线可追踪、智能视频监控无死角”的“围圈、切块、分格、连线、定点”的安防布建模型，依靠“圈线面点”模型建设边界防控圈系统，实现多角度、多层次、立体化的综合安防体系。