治理交通，到底是交通工程问题，还是技术问题，还是交通专业者的问题？

杀不死牛，是牛的问题？刀的问题？还是人的问题？

这个问题引用到交通上，治理交通，到底是交通工程问题，还是技术问题，还是交通专业者的问题？

关于交通控制问题，是交通行业永恒探讨的话题。

11月1日，在由中国智能交通协会主办，公安部交通管理科学研究所、中国智能交通协会道路交通优化与控制专业工作专委会承办的“道路交通控制与优化论坛”上，产、学、研、用等不同领域的智能交通专家领导以“城市交通精准管控与协同治理”为话题进行了一场学术交流盛宴。

中国智能交通协会道路交通优化与控制专委会主任委员杨晓光教授首先对大会进行了致辞。杨晓光教授改变了以往文字致辞的方式，以图文并茂的形式表达了对参会者的欢迎、希望与期待，提出提示交通系统机理、改善交通将是我们永恒的追求的理念。

还有来自公安部交通管理科学研究所，深圳、济南、青岛、西安、宁波等地方交警支队及交通管理局，同济大学、东南大学、北方工业大学、北京工业大学等高校，包括智能交通企业及规划设计院等共21位专家领导分别从交通组织精细化、智能网联环境下的信号控制、信号优化、开放式信号控制系统、预约通行等方面进行了探讨交流。

同济大学李克平教授分析了城市交通信号控制的一些问题，结合部分实际路口案例，探讨了如何挖掘城市道路交通施工资源，使交通组织、交通控制更加精细化。得出结论：一是交叉口行人过街设施的规划设计，与信号控制的安全性、效率和灵活性密切相关；二是行人过街信号的计算标准，对整个交叉口的信号设计具有至关重要的作用；三是行人信号明确合理的基本定义和规定，是实现交叉口良好交通秩序和信号可控性的基础。

中国城市规划设计研究院城市交通院副院长戴继峰以缩小路缘石半径、交叉口绿化连续种植、步行和自行车交通标识三个关键技术问题分享了关于步行和自行车交通规划设计中的几个关键问题的思考与建议。

关于缩小路缘石半径问题。既有规范依据右转弯车速定缘石半径，有非机动车道情况下最小5m，然而实际设计中即使一般的交叉口，也采用较大的缘石半径。

通过研究，戴继峰表示，关于转弯车速，尽管进入弯道的最大、最小车速相差很大，但进入弯道的平均速度基本一致，大概为20Km/h左右；右转弯平均速度在15km/h。关于转弯轨迹，5m情况，车头侵入临近车道；8m情况，车头少部分侵入临近车道，对临近车道影响很小；10m、15m、20m情况下，车辆转弯对其他车道无影响。

关于交叉口绿化连续种植问题。交叉口处行道树种植的通透式配置要求，已经考虑了安全视距要求。根据调研意见，北京的交通事故数据中，没有是因为交叉口范围大乔木遮挡视线引起的。

因此，在道路交叉口范围内宜种植行道树，且行道树应采用通透式配置，选择分叉点较高的乔木，间距大于4m，不得影响驾驶员视线。

关于步行和自行车交通标识问题，设计应该更加精细化、人性化。如在地铁站出站口设有辨别方向的提示等。

银江股份有限公司智慧交通研究院院长郭海锋发布了下一代全域交通AI控制系统——HERO（Hangzhou Evolving AI-tRaffic cOntrol System）。

HERO，是依托杭州、南昌等多个城市，基于自建的数据工厂和深度强化学习及Agent架构，完全自主研发的面向城市级，具备全域AI进化学习和全新控制架构的下一代全域交通AI控制系统，可实现城市级全域AI交通分析、计算、推演、优化和控制，为城市交通精准管控与协同治理提供新思路。”

郭海锋表示，大概2015年以前，信号控制领域一直很寂静，但2015年以后，这个领域突然就迷失了方向，各种新概念层出不穷。我们应该思考下，各种新技术+信号灯难道就是追求的目的吗？

城市交通现在面对的主要矛盾是一个系统性的问题，而不是某个路口或某几个路口的信号灯问题。我们真正要追求的目标，实际应该是交通控制，就是从系统的角度，通过控制的手段对交通进行优化，保障城市交通高效运行。

北方工业大学电气与控制工程学院王力教授发表了《自动驾驶环境下的交通信号主动控制技术》主题演讲。

王力认为，自动驾驶技术的发展为交通控制带来的变化主要包括四方面：交通控制需要适应更加复杂和多变的场景叠加；为交通控制提供更加丰富的控制变量和执行单元；为交通控制提供对道路资源充分利用和挖掘的可能性；全互联网络环境下的交通控制信息安全与防御。

深圳市公安局交通管理局副局长冯新毅分享了景区“预约通行”实践与思考。

目前，深圳交警已在东部景区的大鹏半岛试行全国首例机动车预约通行。结合“AI+大数据”技术，通过线上预约、动态配额、诱导分流等方法，智能调节高峰期间小汽车通行量，缓解交通压力。

未来，深圳交警将尝试将预约通行应用于热门景区、大型会场、重点拥堵路段、城市行政区域等所有需求管理的场景。

公安部交通管理科学研究所副所长刘东波研究员分享了智能网联环境下协同创新智慧管控科技应用。

刘东波表示，当前城市交通面临的新挑战包括：缓进步-智能化程度低、通行效率低；缺精研-动态特征掌握不精准、被动缓堵；少地气-新技术发展快、跨界协同弱。

基于这些挑战，刘东波从感控端数据可获可用、系统智能控制提档升级、平台协同联控的靶向治理和赋能车联网与反哺四个角度提出了推进管控科技协同创新的认识与思考。

第一，要重视感控端开放的物联互联车联，这样才能获得可用的数据，才能可共享。

第二，感控端有了数据以后，感控算法需要重构。在解决交通问题时，应该把交通分成时段，在不同时段的路口及片区到底是什么样的动静态的交通场景。所以接下来的目标应该是场景目标导向的算法，这样才能有的放矢，才能做到靶向治理。

第三，要重视平台的作用，平台最重要的作用就是协同联控的问题。

济南市公安局交警支队副处长王峰就济南市非对称交通流情况分享了非对称交通流管控优化实践和思考。

王峰总结，土地利用不平衡是导致非对称交通流产生的根本原因；在道路规划、建设阶段，应充分考虑非对称流的规划设计；时空资源深度挖掘一定程度上可有效解决非对称交通流问题；关于非对称交通流的理论基础或应用基础研究应该进一步加强。

厦门卫星定位应用股份有限公司智慧警务及AI应用研究室副主任刘洁主要分享了基于多业务场景的智能交通管控平台实践与探索。

会议现场

东南大学交通学院李大韦副教授发表了《客流走廊地面公交运行瓶颈识别与时空路权优先技术》主题演讲。

城市交通拥堵治理是一项系统工程，需要积极推动治堵工作由末端管理向源头治理延伸，公交瓶颈诊断和路权优先是一项重要抓手，但需要权衡多方式路权综合效益，需要科学化、定量化、系统化、专业化、精细化分析才能使公交优先更具有说服力。

青岛市公安局交警支队交通指挥中心主任阎冰分享了青岛市交通信号控制实践及发展思考。

自2012年起，青岛市开始全面统筹设计全市交通组织优化，截至目前已累计完成交通组织优化方案452个，路口交通组织优化方案383个，区域单向交通微循环方案69个。

阎冰主任指出了青岛市下一步工作展望：基于多目标雷达检测左直车辆排队数据深化应用、基于混合交通流数据分析的信号控制研究、运用AI技术赋能城市级的信号控制与拥堵疏散、标准化评价城市交通状态，提升应用效果。

深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司副总经理宋家骅分享了MaaS在深圳的探索与实践。

深圳市MaaS的发展路径是按照政府指导、企业主导原则，采取“从上而下”与“从下而上”同步推进的方式，实现以顶层设计为指导，试点实践为抓手的推进路线。当前已在深圳湾科技生态园、福田中心区、东部景区等地区开展试点应用。

青岛海信网络科技股份有限公司城市交通事业部马晓龙博士从时空分区、问题诊断、策略推荐等分享了海信全城信号自动优化探索。

交通拥堵是诸多城市病中的“顽症”之一，信号控制是缓解交通拥堵，提高运行效率的重要手段。

但当前的智慧交通有待提升，数据打通和数据质量制约深度数据应用，信号系统封闭，通信协议标准不统一，这些制约亟待打破。

针对这种现状及趋势，海信提出了全城信号智能控制系统，强调以全局思路解决关键问题，提供更多的建议与方案，实现全息感知智能、全域理解智能、全局控制智能。

要实现全城信号智能控制，也就要实现信号控制系统开放，马晓龙提出了6个开放特征：数据规范易用、协议控制灵活、算法松耦插拔、控制策略开放、信号灯态服务、主动诱导服务。

海信信号控制系统目前支持10+个系统的接入与控制输出。坚持“好中选优”，制定了环结构交通信号控制机与上位机间的数据通讯协议。开发对接的功能包括控制类、监视类、查询类。

同济大学交通运输工程学院马万经教授分享了关于城市道路交通主动协同管控的一些想法。

马万经提出了主动协同管控的五步骤，首先是评价智商，也就是了解信号控制系统的水平；然后是优化供给、均衡需求、调控行为、调度服务。

马万经认为，数据资源、交通工具和互联网等技术进步为交通控制带来巨大机遇和挑战；更好地利用有限数据对当前应用更有价值；主动不仅仅体现在预测未来，还在于调整未来，在于提供更好个性化服务。

西安市公安局交警支队秩序处副处长胡伟涛通过介绍西安停车共商、共治、共享等过程阐述如何盘活时空资源破解“停车难”的问题。

浩鲸云计算科技股份有限公司城市智能创新研究院院长唐磊主要了介绍了SDS-UTC软件定义信号系统。

北京工业大学城市交通学院院长陈艳艳教授以“以数为据推进城市交通需求管理及服务智能化”为题，分享了智能网联时代城市交通发展机遇，大数据与智能网联支持的区域交通需求管理、诱导及服务。

陈艳艳表示，以往的智能交通诱导系统较少考虑交通参与者的遵从率，那么可以设计基于积分机制的交通决策方执行案激励技术，为每个交通参与者设立积分，交通参与者通过分享交通信息，改变路径，出让路权和提供计算能力，获得或扣除积分。

通过运行积分制度，用户可以主动参与优化交通行为。

南京莱斯信息技术股份有限公司交管事业部副总经理晁晓宁介绍了车路协同下的“绿波”控制。

晁晓宁表示，车路协同下的“绿波”控制理念是以车流控制、车队控制为核心，以规律分析、车路协同为基础，以主动调整、信息服务为手段。

宁波市公安局交通警察支队秩序处处长施斌峰主要介绍了灯控路口通行能力计算和应用。

中国电信集团政企客户雄安重大项目办公室技术总监周焱分享了中国电信关于车路协同的实践。

其中，5G+MEC可以提供的车路协同服务能力包括危险场景预警、绿波通行、路侧融合感知、高精度地图下载、盲区视野扩展、车辆远程控制。

广东振业优控CEO陈宁宁博士分享了信号优化实战中对数据和案例的一些思考和探索。

截止目前，振业优控优化路口已达到8000个，为全国17个省64个城市105个区县提供交通治堵服务。

通过多年的实战经历，陈宁宁呼吁希望能有一种单纯反映信号优化效果的评价方法和指标体系；希望能把每个路口信号优化的极限值说明白；希望交通信号不做“救世主”和“背锅侠”。

业内有提出信号优化是技术，也是艺术的概念，陈宁宁表示了非常认同，同时还提出了信号优化既然是艺术，也面临了几个问题：艺术不能复制，不能生搬硬套，不能标准化；如何解决人才匮乏？如何传承富有艺术性的技法？如何改变“小作坊”模式？

北京千方科技股份有限公司千方技术研究院副院长冉学均分享了智能网联环境下的道路交通控制和优化体系发展趋势研究。

道路交通控制与优化论坛，无论是从嘉宾的演讲主题，还是演讲内容来看，大多数都离不开车路协同的讨论，由此可见，车路协同环境下的交通控制正在发生变化。