陈宁宁，广东振业优控科技股份有限公司CEO，中国智能交通信号优化细分行业头部企业创始人，自博士阶段就开始从事交通信号优化工作的他，对缓解城市交通拥堵有着非常深刻的认识，在道路交叉口交通组织与信号优化工作上有非常丰富的实战经验。
赛文研究院数据显示，陈宁宁所领导的振业优控在2019年中国交通信号优化市场中，项目数量口径的市场占有率达到31%，远超出其他同业企业。
2020年，赛文《TVOICE 人物》专栏对陈宁宁进行了独家专访，就交通信号领域的创新、交通工程基础工作开展、交通配时中心建设、地方交警交通信号日常管理制度建设、信控理论的进步等问题进行了交流。
陈宁宁认为部局《两化》工作要求开展多年，行业层面基本达成共识，认为这项工作很重要，但工作开展一直仍有问题存在，他认为主要是管理机制的问题，交管部门一直把交通管理、交通信号管理作为技术活去干，忽视了管理机制、管理流程、管理体制。交通信号不仅仅是技术问题，更重要的是管理问题。
对于多年来我国信控理论基本处于停滞状态的问题，陈宁宁说，自己在做交通信号优化时，并不会太多的关注当前的计算模型、算法，而会根据实际道路交通情况去调整。他表示，在工作中使用最传统的韦伯斯特方法时，发现问题非常多，并不实用。他认为目前信控理论的改进，可能需要从最基础的假设和建模对象开始。
现在的模型都在分析停车线上游路段的通行情况，假设车辆通过停车线就算通过路口了，对路口内部的车辆运动却完全忽略，但信号控制和交通组织实际上是对路口内部的时空资源进行分配。陈宁宁认为，这也是目前用互联网、大数据、AI等技术去解决交通信号问题仍然还不是很乐观的原因。
无论是研究什么内容，大数据还是互联网，或者现在比较热门的人工智能，我觉得只要是为交通工程服务，对我们这个行业都是有好处的。现在大家都有点本末倒置的研究工具，但是没有研究一些基础性的东西。
最近一两年，行业从业者开始重视（基础工作）问题，越来越多的人强调回归（交通）本源，回归交通工程，我觉得趋势是越来越好的，无论是什么技术，最终能不能够解决问题，是一个很关键的判断，如果不能解决问题，再高大上，都会被时代淘汰的。
我们鼓励创新，希望自己也能创新，但是创新需要一个检验的标准，检验的标准也很唯一，就是能不能在实战中解决实际问题，特别是对交通信号行业，到底能不能起效果，非常快的能够检验出来，不需要等。
我们下发一个方案，或者做一个优化的调整，不需要等一年或者两年才发生效果，基本上一个周期就可以看到效果，所以检验创新，是否是真正的创新，很简单，就是拿到实地上试一试，能够起效果，就是好的。
我们一直在强调两化，标准化和智能化。布局有要做标准化的事情，为什么我们都觉得这个很重要，但是一直做不好，我觉得主要是管理机制的问题，因为交管部门一直把交通管理、交通信号管理作为技术活去干，忽视了管理机制、管理流程、管理体制，一直是管不好的。
交通信号不仅仅是技术问题，更重要的是管理问题，必须有一套完整的管理体系和管理机制，保证路面相关的交通信号设施或者是交通安全的设施，能够按照标准执行。
现在我们不是不知道问题，而是知道问题，但是没有机制时刻保持是标准化，没有机制保障，我觉得最大的问题是这里，我们一直把管理问题，看成是简单的技术问题。
最近各地开始建设配时中心机构，配时中心也是交通信号管理或者说交通设施管理的一个重要的载体，通过配时中心的载体，可以完善机制。
信号控制的理论、算法没什么进步，这点我是同意的。
因为交通信号控制的是人，不是车，因为是人驾驶的车，人的行为具有很多不确定性，所以当前的各种模型、算法以及自适应算法，对驾驶者的把握是比较难的，所以这个算法一直没有突破，可能从基础上的假设，就已经有需要改进的地方了。
自己在做信号优化的时候，并不会太多的关注当前的计算模型、算法，我们会根据实际的情况去调整。最简单的原因，我们在使用最传统的韦伯斯特方法的时候，发现问题非常多，并不实用，所以从最基础的假设方面，我们需要去改进。
现在无论是互联网、大数据、AI，我并没有看到，他们脱离了传统的方法做建模和发现新的问题，还是没有超出原有的范畴，所以现在对使用互联网、大数据、人工智能去解决交通信号建模，当前还不是很乐观的，要通过实际的观察，提取更加基础的模型的理论或者假设，从模型建模的方法开始，我觉得应该有所改变，这样才能更加精确的描述交通现象。
现在能看到的方法里面，他的基础基本没有跳出原有的假设，如果开始的假设是有问题的，后面无论如何优化，怎么完善模型和算法，其实都是小修小补而已，并没有解决最大的问题。
我希望更多的交通工程学者、交通行业的从业者，特别是智能交通行业、交通信号行业的从业者，能够把交通工程的地位提高，而不是去炒作新概念，因为（交通）行业本来就太弱小，大家都去炒概念，就更没有人做基础的研究，更没有人踏踏实实的做事情了，所以还是希望（交通）行业越来越多的从业者，能够回归初心。
