1.3　智能交通的发展与进步

随着物联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术的快速发展，智能交通与信息、传感器、电子控制等先进技术相融合，进一步拓宽和深化了智能交通系统的内涵，有望对人类未来智能生活的理念和模式产生重大影响。

1.3.1　智能交通发展概况

（1）智能交通国际发展概况

随着新兴技术的发展，国际上越来越重视通过信息化、智能化技术支撑建立高效、安全、便捷、绿色的智能交通运输体系。《美国2050年远景：国家综合运输系统》提出，21世纪将建设成具有整体化、国际化、联合化、包容化、智能化、创新化的“6I”型交通运输系统，并以此为导向在2050年建成安全、经济、环保、高效、畅通的国家综合交通运输系统。美国交通部出台了《智能交通系统战略规划2015～2019》，并制定了2个战略重点，即实现汽车互联技术和推进车辆自动化。同时制定了5个战略主题：通过发展更优的风险管理、驾驶监控系统，打造更加安全的车辆及道路；通过探索管理办法和战略，提高系统效率，缓解交通压力，增强交通流动性；交通运输与环境息息相关，通过对交通流量的优化管理以及运用车联网技术解决实际车辆、道路问题，达到保护环境的目的；为了更好地迎合未来交通运输的需求，全面促进技术发展，推动创新；通过建立起系统构架和标准，应用先进的无线通信技术实现汽车与各种基础设施、便携式设备的通信交互，促进信息共享。

《欧盟未来交通政策白皮书》提出通过全面综合的政策促进技术的开发、集成与融合，建设高效协同、绿色环保的交通运输系统，重点关注道路网、公交网、铁路网、水运网的合理配置与相互衔接，建设便捷舒适的综合交通枢纽。《德国联邦交通网发展规划》提出将建设低排放、低成本、高效率、高协同的环境友好型交通运输网络，综合考虑自然环境、区域发展与城市建设的整体利益，重点关注与发展面向未来的区域分配型交通运输网络。《日本综合交通政策体系》提出要注重交通总体规划和交通方式的集约化，将内陆、海岸、航空的交通方式紧密结合，重视交通资源配置的有效性和环境影响，建立安全、舒适、便捷、绿色的综合交通运输网络。

在发达国家，智能交通的服务已广泛应用于公众的出行和日常生活服务中，如车流监控、自动信号灯、可变限速标志、自动亮灯人行道、可变车道、浮动收费、电子缴费系统、空闲车位自动显示、停车场自助缴费、辅助驾驶以及货运追踪等。

智能交通的发展趋势：①多方式交通运输的一体化设计和协同运行逐渐引起重视；②高效便捷的客货运输系统逐渐形成；③移动互联网和大数据技术成为精准、个性化的交通运输服务的基础；④无人驾驶交通系统、空地一体立体交通等新型交通系统概念不断涌现。

在无人驾驶技术方面，各国研发水平参差不齐，其中美、德两国无人驾驶汽车技术最为先进。美国是研究这项技术最早，也是目前为止水平最高的国家。这项技术不仅已经在美国军方进入了装备阶段，而且在民用方面也已进入了产品阶段。谷歌无人驾驶汽车目前已测试驾驶了48万千米。谷歌估计无人驾驶汽车可以将交通事故的数量每年减少50%。无人驾驶汽车是否能被这个社会所接受，目前还有待观察，但它肯定会作为一种选择。除了谷歌，其他像丰田、奥迪等大型汽车生产商也正在开发他们自己的无人驾驶汽车。

（2）智能交通中国的发展概况

中国智能交通发展的建设，总体上取得了积极的成果，在许多城市和交通运输的各个行业都得到了成功的应用。高速公路电子不停车收费ETC已经在全国应用，按照国家标准建设的ETC已经覆盖了全国29个省（市、区），开通了7000多条ETC的车道，用户已经超过了1300多万，并且已经实现了东部14个省市跨省联网运行。中国的ETC已经成为国际上用户规模超过1000万的三大ETC技术体系之一，至2015年年底，实现全国29个省（市、区）联网。

近年来，中国通过国家科技计划对智能交通发展持续给予了支持，针对车路协同、交通状态的感知和交互、车联网、环境友好型的智能交通、多模式的交通协同、道路安全的智能化管控等智能交通的核心关键技术，进行了持续的深入研究和应用推动，促进了智能交通与信息技术最新成果的融合与集成应用。

基于移动互联网的出行服务模式和产业在不断地创新发展。借助移动互联网、云计算、大数据、物联网等先进技术和理念，国内移动互联企业在近些年取得了长足进步，智能交通与互联网＋相融合，形成未来社会智能交通的新业态和新模式，以满足公众便捷、舒适出行的现实需求。以滴滴打车、快的打车为代表，自2015年2月滴滴和快的合并以来，公司进入新一轮快速发展时期。出行叫车服务已经覆盖全国360多个城市，注册用户达到2亿以上，全平台每天服务的订单接近1000万。

“十二五”期间，国家“863计划”对智能车路协同关键技术进行了研发，具有自主知识产权的短程通信等国家标准已经在2014年正式发布。与此同时，中国在自动驾驶领域的研究也在不断深入，国内汽车厂商已经开始研发和试验，多个研究团队的智能汽车在实际道路上进行了自动驾驶的试验。另外，中国互联网企业通过与汽车厂商的合作也开始涉足智能汽车及无人驾驶的领域，为中国智能汽车和智能交通带来更多的产业发展前景。

1.3.2　智能交通的关键技术

（1）交通大数据挖掘技术

随着移动互联网及城市交通信息多元化采集技术的产生，交通行业已然进入大数据时代。数据挖掘是从大量数据中寻找规律的技术，是目前最强有力的计算机数据分析技术之一。交通大数据挖掘技术（图1-3）是推动智能交通系统领域发展的最为关键的技术之一，也是互联网＋交通应用领域中的核心技术。

交通大数据分析，寻找交通数据中的规律，使交通参与者能快速、全面、准确地完成交通评估和决策，实现交通智能化管理。通过寻找交通数据中的规律，为智能交通系统的设计提供技术支持，有利于缓解交通拥挤、优化交通路网运行，向出行者提供精确交通信息、向管理者提供科学化政策决策，从而促进交通安全、高效发展。

基于交通大数据挖掘技术，可改变传统交通管理行政区域的限制，建立综合性、立体性的智能交通体系，综合多种公共交通信息系统，实现实时交通预测，由此提升交通事故监测与处理、交通信息诱导、驾驶员行为检测等交通预测水平，从而为交通监管、安全预警、高效管控等提供新技术、新手段。

（2）无人驾驶车辆技术

无人驾驶车辆技术是集人工智能、计算机视觉、组合导航、信息融合、自动控制和机械电子等众多高技术于一体的车辆自动驾驶技术。它利用车载激光、视觉、超声波、红外线等传感器感知周围环境，并与全球导航系统相结合，基于感知所处的位置、车辆信息、障碍物信息，并通过车载计算机的高性能计算，得出车辆的启停、速度、转向等控制指令，从而自主控制车辆实现自动的安全、可靠行驶。基于以上特点，无人驾驶车辆在减轻驾驶人员劳动强度、改善车辆安全驾驶性能、降低交通事故发生率，在恶劣条件和极限条件下作业等方面具有普通车辆无可比拟的优点。

无人驾驶技术从应用的角度可分为无人驾驶汽车、无人驾驶飞机、无人艇和无人潜航器。无人驾驶技术是衡量一个国家交通领域的科技水平与工业制造水平的重要标志之一，同时在国防和未来智能社会发展与建设中具有广阔前景。基于无人驾驶技术，可实现对位置、视觉环境感知、自主避障与导航、智能规划、自动控制、网络云计算等技术的融合发展，从而将环境信息与车身信息融合成为一个系统性的整体，实现全新方式的信息融合，使无人驾驶设备清楚地“知道”自己的速度、方向、路径等信息，并进一步提升和改善交通运行环境，降低成本，提高安全性和运行的效率。

（3）车联网技术

车联网技术是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在车＋×（车、路、行人及互联网等）之间，进行无线通信和信息交换的大系统网络。汽车互联网以人为本，同时依靠云计算平台，连接保险行业、4S或车行行业、政府企业车队，构建智能交通与智慧城市，通过云计算大数据提供的详细信息进行分析，为客户制订合理的服务和应用。其中包括UBI保费计算、查勤理赔、增值服务、咨询发布、智能交通管理、车管业务、环保监测管理等。

车联网技术是物联网与智能化汽车两大领域的重要交集，是物联网技术在交通系统领域的典型应用。车联网实现了智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化。

未来的车联网发展是打造一个智慧交通，并对传统交通进行颠覆式的创新，开创区别于传统的不同性能纬度的新模式，建立技术标准，打造开放平台；互联网服务于产品捆绑销售：声控互联、无人驾驶技术、车联网保险、车联网电商等都有无数颠覆式创新，跨界打造车联网生态圈（图1-4），最终回归车的本质，安全驾驶。

（4）智能交通信息智能感知与服务技术

实时、准确地获取交通信息是实现智能交通的依据和基础。智能交通物联网感知互动层通过多种传感器、RFID、二维码、定位、地理信息系统等数据采集技术，实现车辆、道路和出行者等多方面交通信息的感知（图1-5）。

在数据挖掘的基础上，可解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系；同时，在车辆安全、交通资源配置方面，通过交通信息的智能感知采集到的交通大数据的计算、挖掘与分析，提升车辆安全性、交通资源配置的效率，并利用交通大数据的快速性和可预测性，提高交通预测的水平。

1.3.3　智能交通发展重点任务

智能交通技术集成应用了以信息技术为主体的多个领域的高新技术成果，具有很强的跨领域、多技术特征，集成创新是智能交通科技发展的重要模式。智能交通又具有极强的国情相关特征、地域相关特征和行业相关特征。

智能交通系统具有一定的共性技术，但作为实用化程度很高的技术领域，任何国家和地区在智能交通技术的发展中，必须在借鉴先进技术经验的同时，强调和立足自主开发。

中国智能交通科技的基础条件还比较薄弱，智能交通科技的发展要注意和加强条件平台的建设。突出强调产学研结合、基础研究与应用研究和示范结合，发挥政府、管理部门、研发单位和企业的不同作用，重视产业技术联盟和企业创新主题作用的发挥。

与信息技术最新成果相结合，加快智能交通系统的发展是中国交通领域实现跨越式、节能减排、可持续发展的有效途径，是实现中国交通运输转型升级的关键。交通大数据挖掘技术及移动互联环境下的智能交通信息服务技术应用范围相对广泛、技术交叉性较强，是智能交通的共性技术，具有广泛的行业带动性；人车路智能协同系统及无人驾驶作为关键技术，是衡量国家交通领域总体科技水平与工业能力的重要标志之一，是智能交通工程科技发展的核心；交通运输组织的优化相关技术及综合运输服务体系与国计民生紧密联系，对经济和社会发展具有重要意义。

（1）加强交通大数据挖掘及智能交通信息服务

车路协同是近年来智能交通科技的前沿技术领域，中国智能交通科技研究应积极介入、尽早布局，以占领智能交通科技领域的战略制高点。交通信号控制、交通仿真技术等一直是中国交通控制领域缺乏的核心技术，主要产品长期依赖进口，应组织力量协同攻关，结合中国实际交通特点，创新提高，取得本质性的突破。

由于通过对数据进行专业性分析所带来的价值是无限的，所以大数据成为世界各国政策层面鼎力推动的战略计划。汽车作为未来最大的一个移动终端，具有比手机还要强大的衍生功能，而且车联网的产业链够长够深，使得车联网成为大数据的集中体现，可谓是大数据的一个缩影。

智能公交根据GPS定位技术、通信技术、GIS地理信息系统技术等，结合对车辆的监控，实施公交车智能调度策略。预测群体出行行为，对其可能出行的时间、路线、方式等进行预测，从而为城市车辆调度提供决策帮助。驾驶员评估，交通部与百度地图的实时路况与导航规划技术结合后，将通过驾驶员的出行习惯，从路线到行为，为该驾驶员提供一套评估。利用大数据辅助交通规划和决策，如通过对拥堵路段的大数据分析后，可针对个体出行路线进行调整。

（2）深入开展无人驾驶汽车技术攻关

无人驾驶技术的未来发展方向可分为高速公路环境、城市环境和特殊环境下的无人驾驶系统。在高速公路环境下，使用环境定为具有良好标志的结构化高速公路，主要完成道路标志线跟踪、车辆识别等功能；城市环境中的无人自动驾驶将成为下一阶段研究重点，在城市环境下，无人驾驶速度较慢，更安全可靠，应用前景更好，但城市环境更为复杂，对感知和控制算法提出了更高的要求；在特殊环境下，在军事和其他一些特殊条件下的应用，对性能要求的侧重点不一样，如车辆的可靠性、对恶劣环境的适应性成为特殊环境下的首要问题。

（3）超前谋划车路智能协同系统及车联网

在大数据时代的背景下，车辆作为车联网的一个小分支，如开辟自己的新蓝海而成功突围，需要建立自己的数据壁垒。一个方向是开发具有中国特色的硬件，采用软硬件相结合的方式，并辅以互联网思维进行运行和推广，最终建立庞大而完备的交通数据体系架构，该体系包含海量、异构、持续更新的智能交通用户级数据；另一个方向是打通跨行业数据，国内互联网公司对于跨行业跨领域的数据重视程度相对较低，而数据是具有“外部价值”的，就像汽车厂商的自动制动数据结合LBS数据能够揭示公共交通路段的安全性一样。

车联网产业如此大规模的行业发展，需要制定车联网标准与规范的相关建设，比如车载OBD终端技术要求及测试规范标准，车载网关技术要求及测试规范标准，等等。同时开放平台建立在行业公开标准之上，发布编程接口，从而为第三方程序及应用提供数据信息。开放式SDK接入开放平台，通过云端技术获得相关的车辆信息，为第三方引用方便接入海量的车主用户，建立良好的社区关系，同时提供用户合理的应用内容和优质的服务体验，提高用户活跃度。

（4）全面推广智能交通信息感知与服务

交通信息智能化感知与服务的重点任务主要包括ETC系统和交通流信息采集。ETC系统基于车载电子标签，实现与微波天线之间的短程通信，不需要经过车辆停车刷卡及向收费人员进行缴纳现金等操作，自动读取完成收费处理的过程，具有无须停车、不需值守人员、不需现金等便捷特点。交通流信息采集利用安装在道路上和车辆上的交通信息收集系统，进行交通流量、行车速度、管制信息、道路状况、停车场、天气等动态信息收集、处理和发布，成为智能交通系统中的一个重要组成部分。

（5）提高智能交通关键技术创新能力

关键核心技术的创新能力直接影响我国智能交通竞争力。而目前我国关键核心技术对国外进口依赖严重，市场上的高端智能交通产品大部分来自国外或者对国外芯片进行二次开发，核心技术的缺乏会使智能交通被动地受国外扼制，同时发展过程中也需要付出昂贵的技术成本。因此，为了促进我国智能交通发展，提高我国智能交通在国际的竞争力，无疑需要提高智能交通关键技术的创新能力。

提高我国智能交通关键技术创新能力，需要结合已有技术和基础，同时在智能交通领域引入物联网、云计算、数据挖掘等技术及应用，发展新一代的智能交通系统。智能交通领域是物联网重要的应用领域，在智能交通中引入物联网，有助于智能交通突破发展瓶颈，取得快速而实质性的进步。比如物联网强大的数据采集功能可以为智能交通提供全面的底层交通数据；物联网可为交通数据的传输提供良好的渠道，为交通信息的发布提供宽阔的平台。另外，智能交通由各个分系统组成，在物联网应用的基础上引入云计算，可以帮助智能交通整合现有数据资源，通过云计算平台数据的融合、挖掘和分析，建立交通动态信息处理和管理控制平台，使海量交通数据得到更加高效及时的处理和发布，帮助交通管理部门更加宏观地调控包括陆路、水路、航空等系统在内的整个交通体系。目前我国智能交通尚处于各系统单一发展的阶段，比如还没有做到对地铁、公交等公共交通的总体统筹，进行交通流诱导，因此可以引入数据挖掘、人工智能等技术解决这一需求，实现更高水平的智能交通系统，提供更完善的交通服务。

目前存在多项关键技术需要攻克，如物联网感知层拓展、物联网中间件技术、云计算综合应用与研究、复杂环境交通融合分析技术、地理地图信息匹配技术等。其次，需要衔接智能交通、物联网产业链的中间环节，以带动上下游产业共同发展，通过建立基于物联网的城市智能交通平台，提升设备制造商在移动终端载体上的研发、制造水平。