一群有着共同目标的大咖，因为一个热点话题聚集在一个地方

一群有着共同目标的大咖，因为一个热点话题聚集在一个地方。

AI大数据这股浪潮终于吹到了信号控制这个细分领域里，在这个以往一直以人力为主的领域里，神话般的AI能发挥多大作用呢？会带来哪些改变？

12月6日，信控中国俱乐部联合中控信息组织了“走进中控信息”的沙龙活动。义乌、金华等地方交警，浙江大学副教授金盛，北京工业大学副教授于泉，上海城建院高翔，包括多家信号机、检测器厂商，及华为、阿里云、百度等互联网单位代表近30人以“AI+信号优化”为主题进行了长达近3小时的探讨交流。

中控信息总裁赵鸿鸣首先介绍了中控信息在智慧城市的业务发展、创新能力等方面的整体情况，并结合当前城市现状对未来的交通发展提出了展望，最后分享了中控信息在车路协同、信号优化控制和新一代智能交通系统方面所做的一些研发和探索。

中控信息交通大脑总经理助理周俊杰介绍了中控新一代的信号控制操作系统Intellific OS的研发历程与理念，介绍了中控信息在建设统一信号平台、人机协同信号优化方面的实践与思考。

周俊杰表示，当前中控Intellific OS系统可支持跨品牌硬件驱动式接入，也可以对第三方信号平台做兼容性接入，包括接入SCATS系统，在算法模块化共享的内容包括信号控制类、效果评价类、交通研判类、问题巡检类。

从用户的角度，义乌交警项勤毅表示，随着信号机规模扩大，品牌增多，给管理增加了难度，义乌市迫切需要一个综合管控平台。

2019年，中控信息在义乌市搭建了统一信号控制平台，经过多次测试，已经可以无缝衔接莱斯的信号机，该统一平台可以同时控制莱斯和中控的信号机。

但是平台打通之后，项勤毅有了新的困惑，到底需要哪些数据才可以支撑控制方案？

项勤毅还谈到，作为管理部门，最缺的首先稳定的信号控制系统及专业的后期维护服务团队；其次需要一个可发挥作用的实用性平台。

AI的驱动力是解决人力有限

金华交警吴一昊认为，智能化并不是交通信号控制的最终目的，最终目的其实是科学化和合理化。落到交通参与者上，他们可能更关心他的路权、通行权是否得到保障？

AI的驱动力其实是用机器来解决人力资源有限的情况。人工智能还处于初级阶段，很多方面还远远不如人工。

企业在推广一项技术的时候，要保证整个信号控制的方向不发生偏差，智能交通信号控制绝对不能脱离传统交通工程。

作为信号优化服务商，振业优控对AI在信号优化中的作用是深有感触。振业优控CEO陈宁宁表示，人机结合是信号优化未来的一个方向，振业优控也希望通过技术来减轻人的负担。但是，目前人工和机器的比例，人至少占80%，机器能替代人的工作仅占20%。

信号优化团队都属于风险规避型，无论机器怎么算，最后还是要人工审核。人机结合时代，机器或者算法到底在整个信号优化中到底处于什么样的地位？陈宁宁认为，即使可能到最后，机器的计算能力等各方面可以代替人脑80%的工作也不一定能替代人工。

上海城建院智能交通所所长高翔表示，AI信号控制系统应该分两个层次，一个层次是说AI解决交警做优化的人力有限的问题，另一个层次就是解决提高信号优化水平的问题。

AI如果能够提高控制的水平，才是真正的AI。

信控行业目前还处于用数据来认识交通的阶段

上海宝康总工程师管青表示，现在我们处于一个用数据重新来认识交通的阶段，当大家都积累了很多的数据分析结果，应该再来说怎么用AI，AI控制效果会怎样。

北京易华录交通信号产品线总经理刘树青认为，目前其实还没有机器学习的信号控制。

因为机器学习是有一个参考，吸取前面经验，自动找到跟原来的路口很相似，问题也相似，然后用以前的控制方案自动调整，这种效果很好。但是目前还没有系统能够做到。

另外，数据跟控制结合起来也是最难的一方面，当前的系统只能用数据分析哪里堵、哪里交通不平衡不匹配，给出一些建议性方案。

但是， AI现在真的没有到控制的程度，它只是大数据的统计处理。

持有反对意见的百度聂晓健认为，互联网公司的思路是做一个成熟的产品来解决通用性问题，代替人工在调优过程中解决通用问题，而不是替代人。

结语

真理越辩越明，当我们在快速发展的行业中有时间冷静下来思考是一件幸事。

任何事物的成长都有循序渐进的过程，AI如是，我们应该在不断的探索和实践中去证明它的能力。