其面临的潜在风险和挑战也必须引起高度重视

随着科技的发展进步，人工智能（ArtificialIntelligence, AI）作为一项新兴技术，被各行业领域逐渐接受并广泛应用，交通管理领域自然也不例外。

那么，智能运输系统（Intelligent Transportation System）有的又称智能交通系统（Intelligent Traffic System），在交通管理领域的实践效果究竟如何呢？

就这个较为争议的话题，近期笔者与一些交通管理业界同仁进行了讨论：

1. 智能交通在缓堵与安全上面现在国内水平究竟如何？

2. 是否已经发挥了较高水平？

3. 各城市前期投入效果是否明显，是否实现了高费效比？

4. 随着算力和算法提升，如果AI全面介入交通行业，自动提供解决方案，是不是就能抑制现有“城市交通病”？

5. 如果运用“智慧的车+聪明的路+智能机器人”来感应、协同、管理交通，交通管理行业领域的人员是否会面临失业风险？

讨论的共识是：

智能交通系统的应用，对提升交通效率、减少交通拥堵、增强道路交通安全、提升出行体验、优化资源配置和促进可持续发展等方面确实起到了积极作用。

同时，其面临的潜在风险和挑战也必须引起高度重视，比如，系统的建设与运维、系统集成与管理、数据安全与隐私保护、技术依赖与系统稳定可靠性等等，都还有待长期实践检验。

现在国内外一些城市在解决诸如缓堵保畅、事故预防、停车管理等城市交通问题上，不同程度出现了把“智能运输系统”（ITS）作用与光芒过度放大，甚至把ITS奉为解决交通问题的“灵丹妙药”，导致传统道路交通系统工程先期基础性工作的重要性被忽略。

从长期来看，这将可能对交通系统的健康发展埋下深层问题和隐忧。

笔者认为，在交通行业的实践中，既不宜过分夸大智能技术的作用，陷入“重软轻硬”“重术轻道”的思维偏误而一拥而上；也不宜盲目排斥，陷入“故步自封”的思维定式而弃之不用。交通管理行业的健康发展需坚持以交通工程为基础，防止智能技术“喧宾夺主”，方能释放交通运输系统（ITS）的真正价值。

 一、对ITS几个方面的理解 

（一）对基本概念的理解。

不同时期和各国的定义有所差异，比较有共识的理解是，智能运输系统（Intelligent Transportation System，ITS）是将先进的电子、通信、电脑、控制及感测等技术综合运用于各种运输系统 （尤指陆上运输），通过即时信息（资讯）传输，以增进安全、效率与服务，解决交通问题。

（二）对产生作用的理解。

ITS是利用现代科技力量与方便性，来促进交通安全、增进能源使用效率、减少拥堵、提高机动性、减少对环境的冲击、增进经济生产力，总体来讲就是提升道路交通安全与交通流运行效率。可以将其视为传统道路交通运输领域的补强作为或者优化理念，运行良好可以提升运输系统的各式绩效。优质的ITS能够增进运输系统的易行性，改变未来交通的移动力。

（三）对应用场景的理解。

ITS围绕“路、车、人、系统”四个方面的智慧化，构建的应用场景有“先进的交通管理服务、用路人咨询服务、公共运输服务、营运车辆服务、车辆控制安全服务、紧急事故救援服务、电子收费服务、咨询管理服务、弱势使用者的保护服务”等。

（四）对所处地位的理解。

ITS系统之建构位于道路交通系统工程各建设环节的下游端，运输系统工程完工通车形成整体运输路网后，利用现代科技建成ITS，服务“人”“车”“交通运输企业或主管机关”。ITS的建构不涉及运输工程的规划、设计、施工，但可大量涉及管理层面。于道路系统而言，ITS 并不介入道路交通系统工程的规划、设计、养护。

（五）对受益范围的理解。

大量车辆（含机动车、非机动车）、行人（最小运具）等各类大小运具在庞大道路路网上运行，其中，确实有部分运具、用路人可受益于ITS；但也有很大比例的运具、用路人在道路使用的整个过程中，由起点至终点完全与ITS没有什么关系。

完整的交通系统涉及的领域很多（比如几何设计、排水工程、景观工程、路侧安全、桥梁工程、照明工程、隧道工程等等），交通工程设计规划需要不同专业团队协同，还有很多不同交通之间的相互影响区域需要相互合作，ITS仅仅是其中的一部分。

 二、ITS的作用被过度夸大的成因 

（一）市场吸引力。

传统工程需要“开膛剖肚”（比如道路拓宽、管线迁移、路口渠化、接入管理等），往往伴随长周期施工、交通中断、扬尘噪声等民生困扰问题，还需协调市政、电力、通信等诸多部门单位，流程烦琐且成本不可控因素多，推进中易引发公众不满。

而 ITS 方案（如 App 开发、大数据平台、AI 信号控制等）依托数字技术无需大规模破土动工，听起来更“智慧”、更“创新”、更“干净”，既规避了传统工程的诸多弊端，技术迭代还快，可根据实时交通数据动态优化策略，单次（短期）维护成本也更低，还能通过数据看板、实时通行效率等直观形式，向管理部门快速展现治理成效，也让公众从便捷的出行服务中即刻感受到改变。

因此，对管理部门与公众而言，这类计划更具吸引力，也更容易在短期内看到 “成果”。

（二）“廉价补丁” 的思考。

许多决策者出于成本控制、业绩考量和对数字技术的过度信任，乐观认为 ITS 可以用远低于硬件改造的投入，去解决那些需要投入巨额资金实施工程治理才能从根源上化解的“硬件问题”，将其视作性价比极高的替代方案，却忽视了交通基础设施的基础性和物理瓶颈的根本性。

例如，试图用一套先进的“交通拥堵预警系统”“全域AI信号控制调优系统”，去取代一条早该进行路口拓宽、路网改造或立体化建设的交通瓶颈路段。

但这类路段拥堵并非源于管理效率不足，而是因为车道数量匮乏、路网衔接断层、立体通行能力缺失等硬件缺陷造成的常态化梗阻；单纯依靠算法调优、数据预警，只能在有限范围内微调车流分配，无法从根本上提升路段的通行容量，就像给开裂的水管贴防水胶带，看似暂时止住了渗漏，实则延误了彻底修缮的最佳时机，还可能让拥堵问题在持续的流量增长中愈发顽固。

（三）数据万能的错觉。

在大数据时代，存在一种较为普遍的认知误区，认为只要掌握了足够的数据，并用 AI 算法进行分析，只要算力足够强大，就能解决所有问题，有很多IT行业工程师直接进入交通领域，用计算机信息技术思维来解决交通问题。

笔者曾经遇到一位IT工程师为了解决主道的绿波带问题，把主道直行车辆放行时间调到4分钟以上，全然不考虑接入道路排队长度和人行过街忍耐时间，也没有考虑涉及主道车辆“弹簧和离散效应”可能带来的通行效率下降问题。

这种认知在交通治理领域尤为突出，不少决策者和技术从业者陷入盲目乐观，将数据采集的广度、算法模型的复杂度、算力支撑的强度当作破解交通难题的核心密钥，甚至认为无需对道路基础设施进行实质性改造，仅凭数字技术就能彻底化解拥堵、通行效率低等顽疾。

但交通流的运行，终究受到物理定律与道路几何条件的根本性制约，交通流本质上是车辆在物理空间中的移动，其通行速度、排队长度、转向效率必然受道路宽度、车道数量、车道容量、交叉口渠化设计、路网密度等几何条件的硬性约束，也遵循车流跟驰、车道变换、排队消散等客观物理定律，这些是数字技术无法逾越的底层逻辑，即便数据再全、算法再优、算力再强，道路通行能力和服务水平也不会有根本性的好转，反而可能因过度依赖数字手段，延误了基础设施升级的关键时机。

三、根本的逻辑——硬件决定上限，软件优化表现 

（一）核心支撑。

传统交通工程是交通系统的“硬件基础”。对于忽略传统工程的严重性，我们可以用一个非常贴切的比喻来表达，传统道路交通系统工程（路网结构、几何设计、功能分级等），如同计算机的“硬件”与“操作系统”，它决定了一台计算机最根本的运算能力、稳定性与效能上限。

具体而言，路网结构的合理性直接决定了交通流的基础走向，科学的路网布局能从根源上减少交叉冲突与通行瓶颈；道路几何设计中的平纵线形、车道宽度、转弯半径等细节，不仅关系行车安全，更直接影响车辆通行速度与道路承载能力；而道路功能分级（如高速公路、城市快速路、主干路、次干路、主集散道路、次集散道路、地区道路、接入道路）则是实现交通有序流转的前提，不同等级道路的衔接匹配度，决定了整个交通系统的运行效率极限。

这些传统工程要素共同构成了交通系统的“硬基础”，其质量与规划水平，就像计算机硬件的配置参数一样，直接锁定了交通系统的核心能力边界，是所有交通运行的前提，绝非可忽视的基础环节。

（二）辅助优化。

智能运输系统是交通系统的“应用软件”。其主要作用是在既有的硬件基础上，进行资源的优化与效率的提升。

智能运输系统依托大数据、物联网、人工智能等技术，实现交通信号的动态调控、出行路线的实时规划、交通事件的快速响应等功能，本质上是对现有道路资源的精细化挖掘与高效调配。

但需要明确的是，智能系统的优化效果始终受制于传统交通工程构建的“硬件基础”：若没有完善的路网覆盖，实时导航也无法为用户提供更多可行路线选择；若道路承载能力本身已达极限，再智能的信号调控也难以从根本上缓解拥堵。

智能运输系统无法突破道路硬件本身的物理限制，只能在现有基础上最大化发挥资源价值，这就决定了它只能作为提升交通运行表现的“辅助手段”，而非替代传统交通工程的“核心支撑”。

（三）实践证明。

忽视传统工程将导致智能优化失去根基。有一个比喻揭示了忽视传统工程的后果，就是不可能在一台硬件陈旧、架构不佳的计算机（这就如同不合理的道路路网）上，单靠安装最新的软件，就期待它能跑得跟超级计算机一样快。

具体到交通领域，若传统路网规划混乱，存在大量断头路、畸形交叉口，即使部署了最先进的智能调度系统，也难以理顺交通流，反而可能因车流无序汇集导致拥堵加剧；若道路几何设计不合理，如车道宽度不足、坡度超标，即便有智能车速引导，也无法提升通行效率，还会增加安全隐患。

现实中，许多城市在交通治理中曾陷入“重智能、轻基础”的误区，投入大量资金建设智能系统，却忽视了路网优化、功能分级等传统工程，最终导致智能系统难以发挥实效，交通拥堵问题始终无法有效治理。

这充分证明，传统交通工程是交通系统的“根”与“魂”，其重要性无可替代，忽视它的后果就是让所有后续的智能优化失去立足之本。

 四、场景说明 

场景一：信号控制

为了解决交叉口处的延迟和拥堵问题，信号配时设计往往被视为智能交通中最重要的“高端科技”，甚至被当作治理交通拥堵的“救世主”。

从国内落地现状来看，AI自适应信号控制多流于标准化路口试点，不少地方存在宣传造势大于实际成效的情况，真正适配复杂场景的规模化落地案例寥寥无几。

尤其先天的两条相交道路等级位阶大、信号灯存在偏光效应、交叉口物理区有不良接入、车道配置不合理、交叉口交角太大、偏离式路口、路口面积过大、视距视区不良、交通流复杂等畸形交叉口，这类路口几何形态往往极不规则，很多畸形路口，用路人究竟应该看前面哪一个信号灯都要停顿思考，基本安全都很难保障，更谈不上缓解拥堵。

即便顶尖的特斯拉FSD、华为“鸿蒙智行”系统也常常因为场景识别与路径规划复杂陷入难以完全掌控的难题，更不要说AI自适应信号控制——它再先进，也无法让几何规划混乱、充满冲突点、道路错位的畸形交叉口（传统交通工程存在先天缺陷）变得顺畅，AI能做的，只是在这个先天不良的框架下，找到一个“相对不那么差”的秒数分配方案而已。

场景二：路径导引

最强大的互联网导航软件，虽然可以在路网拥堵时为您找到一条“替代路径”。

但是，这正是国内诸多拥堵城市的通病——《中国重点城市路网结构画像报告》显示，36个重点城市路网连通度仅介于3.2~3.4，低于3.6~3.9的合理标准，且北京、上海等超大城市主干道与支路比例约1:3，远未达到国际通行的1:5-1:6合理区间，“毛细血管”不畅导致替代路径匮乏。

若整个路网的连通性极差，级配不合理，人车冲突大，根本没有像样的替代道路时，那导航软件也只能告诉您：“所有路都是红色，全部处于拥堵状态”。

智能交通应用软件可以优化路径选择，但无法无中生有地创造出一条不存在的路。

路网始终属于上游属性，智能交通则属于下游属性，“有瑕疵的上游”是无法造就“优质的下游”表现，下游的表现受制于上游规划设计品质。 

场景三：行车安全

如今不少城市比较热衷于增设路口哨兵、智慧斑马线等声光电警示产品，却忽视了交通工程基础隐患的根治——诸如路口中心花台绿植该选乔木还是灌木、控制高度是否合理，遮挡视区的山体是否需要消减，人行横道前的报亭是否后移，交叉路口那几个配电箱是否遮挡视距，交叉口路面标线是否施划正确，景观与交通设计联合机制是否建立健全等关键问题若不解决，智能技术终将束手束脚。

车联网（V2X）技术，可以在车辆即将闯红灯时发出警示，但如果这个路口的视距严重不良，停车视距不足，通视三角形盲区大，即使发出了警示，驾驶人也可能已经没有足够认知反应时间（PRT）和采取措施物理距离。

传统工程决定了交通系统的“安全冗余”与“容量天花板”，而智能运输系统则是在这个天花板之下，尽力去发挥潜力。换句话说就是，

传统工程决定了容量的上限，智慧交通则是在容量范围内发挥效率最大化的工具（手段）。

五、辩证看待两者关系——回归根本，体用合一 

（一）智能是“加分项”，传统是“基础项”。

智能交通的理念与光芒，绝不应被否定，它确实是提升交通管理效率与服务质量的强大“工具”——就像我们日常用的导航避堵、路口智能抓拍，都是智能交通带来的便利。

然而，我们必须建立一个正确的认知：智能交通是“加分项”，而传统工程是“基础项”。

现实中很多城市的教训已经证明，不解决好路口车道窄、车道配置差、转向冲突多等问题，不管如何加装智能信号系统，也无法有效治理拥堵难题。

一个健康的交通系统，必须是“体用合一”，基础打牢了，智能工具才能发挥作用。

（二）以优良的“传统工程”为体，构建优质路网。

必须优先致力于构建一个层级分明、连通性高、设计宽容、人本安全的道路路网。这一点在现实中尤为关键，比如有不少城市存在“主干道宽得气派，支路却窄得难以通行”的问题，断头路、畸形路口随处可见，导致车流全挤在主干道上。

只有先把这些基础问题解决，让快速路、主干路、支路各司其职，行人、非机动车有安全通行空间，这个“体质”健康的基础，才是所有后续智能优化的前提，否则再先进的技术也无从发力。

（三）以先进的“智能运输系统”为用，实现如虎添翼。

在健康的道路基础之上，导入智能交通来进行精细化的管理与优化，才能发挥其最大的效益，达到“如虎添翼”的效果。

举个现实例子，上海、湘潭、南昌等城市先梳理优化了路网结构，打通了支路“毛细血管”，再上线AI算法、感应控制、智慧导航调度，一定程度减少了拥堵点，通行效率得到提升。

反之，若路网基础糟糕，智能系统只能在混乱中“勉强协调”，根本达不到预期效果，这就是“基础扎实，智能才有用”的道理。

传统道路交通工程与ITS多维度对比表

六、结束语 

2025年出台的国家标准《智能运输系统通用术语》中的智能交通系统 Intelligent Transport Systems （ITS）定义为：在较完善的交通基础设施之上，利用先进的信息、通信、计算机、自动控制和系统集成等技术，......从而建立起一个安全、高效、便捷、环保、舒适的综合交通运输系统。已经把交通基础设施作为了“根基”和“前提”。

决策者与规划者需要固本清源，不能跳过传统的基础工程，而直接透过智能交通达成交通的改善。

现实中，有些地方为了追求“智慧城市”效果，动辄投入上亿建智能交通平台，却舍不得花钱去整改老旧畸形路口、打通断头路等基础工程，最终只会得到一个看似智慧、实则脆弱不堪的交通系统——遇到暴雨、节假日大客流就容易瘫痪。

真正的智慧，在于深刻理解并尊重那些看似“传统”，实则支配着整个系统运行的根本性工程原理，不贪一时的“智能噱头”，先把交通的“底子”打牢。

以上思考，仅代表个人观点供业界参考！