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。