数字化改变一切，未来城市及城际“下一代交通革命”有四大趋势 。

日前，由广东省智能交通协会和赛文交通网联合主办，西门子特别支持的“数字化引领未来智慧交通”分论坛在珠海召开。西门子（中国）有限公司交通集团智能交通总经理杨大凯在发表了《西门子智能交通业务及数字化发展战略》主题演讲。

以下为杨大凯演讲全文，经赛文交通网编辑整理，内容有删减：  

一、西门子数字化智慧交通愿景

数字化改变一切，未来城市及城际“下一代交通革命”有四大趋势 。

首先从车辆的拥有方面上，现在想要出行，基本是公共交通，或者是私家车，将来我们提出来的肯定是一个叫共享出行的方式。

第二，从车和路协同连接方式上来讲，现在基本上可以说车和路之间是没有连接或者没有直接连接，将来肯定要达到一个车路协同的理想方式。

第三个方向是电动汽车，现在绝大部分的车都是燃油汽车，从现在的发展来看，未来肯定是以电动汽车为主。

第四个发展方向是自动驾驶，现在基本上所有的车，包括公交车、地铁，大部分情况下是由司机来驾驶，未来是以自动驾驶或者说半自动驾驶这种占主导地位。

西门子数字化智慧交通愿景，我们认为需要建立一个人、车、路、环境的一个和谐统一，从数据的角度来讲，建立数据采集、数据共享、数据决策和支持的一个和谐与统一。总体而言是借助数字化建立更加顺畅、安全、低碳的智慧交通。

二、大数据分析解决方案

提到数字化，大数据是一个绕不过去的话题，在这一块西门子已经做了很多事情。

西门子现有的数据分析应用的一些成果有大数据原始轨迹分析，大数据停车次数分析，大数据旅行时间分析，大数据/信号时距图，大数据排队长度分析，饱和流量分析，大数据延误时间分析和大数据排队清空时间分析等等。

还有大数据分析解决方案，比如人口职住分布可视化、区域人口分布热力可视化、人口出行特征分析和客流来源地和去向地分布。

我们将交通“大脑”引入人工智能与大数据，应用场景有事件预测及规避、减轻天气对交通系统的影响、减轻事件对交通的影响、信号控制策略自动优化、行人的行为与控制策略结合和车辆及出行成本优化。

同时，我们跟国内互联网公司以及高校正在研究如何利用各方优势推出更进一步的大数据分析及交通优化综合解决方案。

三、物联网云平台解决方案

北京时间7月9日晚，在中德两国总理共同见证下，西门子和阿里云在柏林签署备忘录。通过合作，西门子将和阿里云合作打造工业数字化网络，借助“工业4.0”和工业互联网助力中国制造业转型升级。

协议签署后，双方将合作进行市场开发、培育物联网生态系统，共同推进中国工业物联网的发展，并计划于2019年推出部署于阿里云的数字化操作系统MindSphere平台。

MindSphere是西门子基于云的开放式物联网操作系统，是西门子全面数字化解决方案的组成部分，可以为设备和终端提供广泛的数据连接选项、丰富的应用程序、先进的数据分析能力，以及基于Digital Twin的闭环创新。

在具体的产品层面，我们跟西门子中国研究院合作，开发了一款叫城市互联终端设备

产品，可以采集到包括空气污染、温度、湿度、噪声等等相关的一些环境参数，以及通过边缘计算，对城市道路交通的一些事件进行监测。

通过物联网终端再加上西门子云平台架构，我们可以在上端搭建各种相关应用，比如基于环境的精细化交通管控，以及停车优化管理，对于相关人群活动的管理，甚至包括智能照明方面的一些综合应用，通过前端设备可以打造多个基于云平台的智慧交通应用。

四、平行交通仿真解决方案

交通仿真在智慧交通领域是一个非常有技术含量的部分，我们在今年3月份全资收购了全球第二大交通仿真平台Aimsun。

Aimsun提供完整的交通仿真分析套件，可用来进行交通规划，交通仿真，交通需求及相关数据分析。它为静态和动态建模提供一个完整的平台。

Next 交通建模套件：该软件允许用户进行任何规模和复杂性的交通运营评估，可以在施工项目规划阶段内模拟未来的交通流量。基于数据，该方案可为用户提供支持，为实现实现项目作出更为高效的决策。

Live交通管理套件：可利用实时数据帮助优化交通流，同时预计、预防交通拥堵。Aimsun 的软件包被用于 79 个国家内的 4600 家用户，其中就包括数个全球最大都市。

给大家一个直观的感受，（上图）这是Aimsun的一些软件界面的截图，宏观、中观、微观的交通仿真都已经具备了。

（上图）这是Aimsum应用案例，非常丰富，且能够承载大规模模型仿真。

五、车路协同与自动驾驶解决方案

首先在车路协同领域，西门子已经参与了全球30多个车路协同自动驾驶相关项目，在全世界范围内，在车路协同自动驾驶方面案例非常丰富，积累了很多案例和相关技术。

在自动驾驶领域西门子也收购了一家荷兰自动驾驶软件公司Tass。

Tass 总部位于荷兰海尔蒙德，专注于自动驾驶、集成式安全系统、高级驾驶辅助系统（ADAS）以及轮胎建模等技术，其PreScan™软件能帮助汽车制造商、供应商和政府机构模拟复杂的交通状况，验证自主驾驶和先进的驾驶员辅助系统，并再现车祸对人体的影响。

仿真环境可生成高度逼真的基于物理学的仿真原始传感器数据，提供数量无限的可能驾驶场景、交通状况和其他参数。

仿真的LiDAR、雷达和相机传感器的数据被传入Mentor的DRS360™ 平台，并在该平台上实时融合，以创建车辆环境和驾驶条件的高分辨率模型。

全自动驾驶汽车的短期商业可行性高度依赖于先进的、基于物理的仿真技术，而西门子在这个领域为全球汽车行业的发展奠定了基调。