AI助力城市治堵 产业链持续发力

图为湖南长沙公安局交通警察支队雨花大队的工作人员通过智慧交通管理指挥平台查看交通情况。 记者 陈泽国 摄

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  “交通拥堵的核心症结并非车流量，而在于车速慢”——今年3月，中国工程院院士王坚的一句话引发了人们对现代城市交通管理的深思。

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  在数字化、人工智能等新技术的支撑下，全国各地“治堵”新办法近年来层出不穷，如让信号灯“思考”，为道路植入“感知神经”，用智慧手段实现多路口绿灯通行等。这些背后都离不开产业链公司的持续发力。

  专家认为，实现智能交通不仅是技术问题，更是系统性社会工程，需多方协同、长期投入才能突破瓶颈。

  城市治堵离不开“数智”力量

  “您已进入绿波路段。”最近，经常有北京车主反映，听到这一导航提示时，一般会经历三个以上全绿灯的畅通路段，为出行节省了不少时间。

  这背后离不开“数智”力量的支持。“近年来，北京市借助算法积极优化动态绿波智能交通方案，通过各个路口的视频、雷达等智能感知设备采集实时交通流量、排队长度等数据，自动计算信号灯放行周期和不同方向绿灯时长占比，并根据车辆行驶速度智能调整各路口红绿灯的绿灯起亮时间，提高道路通行效率。”北京公安交管局科信处控制科科长张奇向《经济参考报》记者解释称。

  据介绍，目前北京市搭建了全市信号灯的统一控制管理平台，五环内和城市副中心信号灯联网率达100%，能够根据感知设备数据，通过优化算法自主优化信号灯配时方案并下发。其中，2024年城六区在200余条干线上应用了动态绿波算法，干线道路平峰期间平均停车次数大大降低。

  近年来，为缓解交通拥堵，全国多地通过智能算法实时监测路口车辆通行状况，与信控系统联动，在部分全感应路口实现“配时跟着流量走”的智能化控制。一些城市的主干线还在传统静态绿波控制技术的基础上，向动态绿波转变，不断提升城市交通运行效率。

  作为“数字城市”的杭州，就在“城市大脑”的建设过程中，不断加大数智绿波、智能公交调度、智慧交警等技术的综合应用，以缓解交通拥堵。

  近日，杭州萧山区试点应用了高德地图与中控信息研发的“云信”信控平台，对萧山全区1260个红绿灯路口，3600多个路段交通态势实时分析，生成并优化了130条绿波方案。目前萧山区主干道的平均通行速度提升约6.3%，拥堵报警下降6%。

  古有“千里江陵一日还”，今有荆州交通“一路畅”。近年来，千年古城荆州也在不断运用科技手段，推动城市交通驶入智慧“快车道”。借助海康威视雷达视频一体机，荆州实现绿波网络覆盖中心城区80%道路，主干道通行提效11.27%，严重交通事故数量降低35.88%。

  业界认为，通过数据驱动的智能决策和实时响应，城市交通效率显著提升，出行体验更加便捷，为未来智慧城市的可持续发展奠定了坚实基础。

  “随着大模型落地，智慧信控也应开展算法的优化迭代。”张奇说，“北京市正在试点通过生成式大模型工具，对现有的交通流数据采集、信号灯配时方案生成等进行升级，不需要配置雷达设备即可完成流量数据精准还原，通过大模型代替交通工程师批量完成信号配时方案的自动生成。”

  根据IDC预计，到2028年，中国超过50%的主要城市将采用AI赋能的软件驱动技术，实现智能交通管理，以优化并自动化红绿灯控制。

  多家上市公司深度布局

  利用物联网、大数据、人工智能、5G等新一代信息技术，交通基础设施领域正全链条发力，加快推进数字化转型。产业链上的公司也在不断升级，助力城市交通实现精细化管控。

  据了解，目前北京接入的信号机企业已有海信、千方科技、易华录等多个主流品牌，并且有百度、高德地图等企业提供算法和导航支持。

  比如，百度推出的交通大模型，基于海量真实数据训练，能够生成图文并茂的报告、事故预防的方案等，极大提高了交通相关工作效率。大模型还可以研判拥堵发生的可能性，并通过强大的计算能力，生成最佳调控方案，保障车流最大限度地快速通行。

  多家上市公司近日也在互动平台上披露了相关业务布局。

  安防视频监控领域龙头大华股份表示，公司2024年重点打造了雷视系列产品，基于精准流量采集赋能AI信号控制，推出一键绿波、智能可变车道、机非人混合交通自适应等特色应用，提升交通通行效率和驾驶人出行体验。

  另一家视频监控头部企业海康威视日前也发布了基于观澜大模型技术的交通卡口抓拍系列产品，通过将大模型能力直接部署至前端设备，使安全带、打电话等行为的误检率较传统算法下降超75%。此外，公司智能信号控制系统利用AI对路口信息进行分析，动态调控信号灯等，有效推动交通行业智慧升级。

  早些时候，物联网数字化核心方案商智微智能表示，公司给客户提供的E098边缘网关主控方案，可以满足路口多路摄像头连接需求。搭配AI算法，可实现车牌号码识别、违停、不按导向行驶、拥堵检测、抛洒物检测、烟火检测、应急车道占用、交通事故检测、人非禁闯、特殊路况检测等。

  数据智能服务商每日互动也表示，公司根据城市早晚流量的不同变化，为信号灯进行个性化配时，以实现绿波带智能调控。同时，公司创新性地引入大数据联合计算模式，将交通管理部门、地图服务商以及第三方数据智能服务商的多方动态数据，在安全加固受监管的环境中进行联合计算，以便更好地辅助智慧交通业务，实现路网交通流的智能调度管理，提升市民出行效率。

  业内人士认为，随着城市化进程加快，智能交通不仅是城市治堵的有效解决方案，也是推动国家“智慧城市”建设目标实现的有效途径之一，产业链公司的市场前景广阔。

  大范围应用仍需时日

  节约时间、优化路线、通行安全等需求，直接推动了智慧交通在实时信号灯优化、路网动态调度、实时交通信息预警和推送等场景的应用和技术升级。但业内人士称，动态绿波、智能调度等智能交通技术依赖高精度感知设备、实时数据流分析及算法优化能力，对城市基础设施和算力要求较高，且系统存在数据孤岛问题，目前仅在小范围试点，要想在中小城市大范围推广应用仍需跨越多道坎。

  “目前5G、人工智能、数据空间等技术迭代较快，由于交通场景动态复杂，要想提升技术应用的实际效果，仍需行业推动技术标准先行，引领技术在实际应用过程中不断迭代和升级，同时进一步降低技术成本，从而带动技术在更大规模范围的推广应用。”中国信息通信研究院技术与标准研究所主任葛雨明表示。

  “数据是智慧交通可持续商业化运营的关键因素，目前行业数据要素发展仍然存在‘孤岛效应’，应持续发挥数据要素对智慧交通产业的赋能作用，真正让智慧交通的业务数据变成资产，推动跨行业、跨部门之间的可信数据流通，形成商业模式突破口。”葛雨明说。

  另有专家指出，实现智能交通不仅是技术问题，更是系统性社会工程，需多方协同、长期投入才能突破瓶颈。

  “智能交通就是为了更好地服务于民，服务于经济社会发展。”张奇认为，针对信控优化场景的策略矛盾性、数据与算法局限性、现场场景复杂性，应建立“AI技术赋能+人工实战指导”的协作运行机制，确保信号配时优化始终契合城市治理目标与公众实际需求。（记者 李保金）