道路兩側的AI“觸角”如同為出行車輛裝上了“千里眼”。
人類正迎來史上最深刻的科技革命，而交通是這場革命的先導領域。廣州日報全媒體記者近日採訪發現，在南沙區、黃埔區的示範區域內，不少AI+交通專案已落地：無論是行人還是車輛，來到交通路口，手機就可以自動為當下紅綠燈的實時變化進行語音提示；利用“自適應路口”，能實現過10個路口一路綠燈；掌握路上每一輛車和人的駐停特徵，從而大大降低重大交通事故發生率、為道路規劃提出建議；甚至連泥頭車司機打哈欠、快遞小哥沒戴頭盔“狀況”AI都知道，而路邊的智慧路燈還能播報哪裡有積水、提醒行人不闖紅燈……當交通遇上AI，為我們的生活提供了更多的安全和便利。
自適應路口效率高:“動態綠波”實現10個路口“一次過”
11月4日，記者駕車來到黃埔區開泰大道，等待紅綠燈時，突然聽到了手機上導航APP的語音播報：“即將變燈，請謹慎駕駛”。原來，記者已駛入2020年8月啟建的“黃埔智慧網聯汽車應用示範區”，依託百度的AI智慧交通解決方案，廣州市黃埔交警大隊對科學城、知識城區域的交通訊號燈進行自適應控制升級，一期已完成了133公里城市開放道路和102個路口的智慧化改造，自適應路口數量佔比達57%。隨著政府科學管理與人工智慧技術的結合，黃埔區越來越多交通路口正在逐漸“AI化”，市民出行效率得以大幅提升。
何為“自適應路口”？百度Apollo廣州智行科技有限公司副總經理楊斌介紹：“當前城市訊號控制系統較多采用固定配時，無法根據道路執行情況實時調整。而智慧信控系統如同為交通路口不僅裝上了‘千里眼’，還裝上了緩堵提效的‘智慧腦’，從區域、道路、路口三個空間層級實時監測、診斷交通情況，為交警指揮中心提供多種訊號策略。”
據介紹，雷達、攝像頭、交通訊號燈與指示牌等環境資訊和來自網聯汽車終端回傳的資料等共同組成了這一智慧交通引擎的大資料，在交警指揮中心，每一輛網聯車的實時動態都可以在監控上以3D真實場景還原的方式顯示出來，並可計算自動最佳化方案。資料顯示：自開展智慧交通專案以來，示範區內平均行程時間下降25%，平均遇紅燈停車次數由3~4次下降為0~1次，路口車均延誤率下降約20%，綠燈空放浪費率下降約21%。
不僅如此，由於自適應路口的紅綠燈可以根據當前車流量改變訊號配時，減少綠燈空放現象，像開創大道、開泰大道、科學大道、科翔路、創新大道、九龍大道共6條幹線道路主車流方向還可實現“動態綠波”通行，開泰大道東向西方向可以實現“一路綠燈”透過10個路口；而黃埔有軌電車1號線列車實現了智慧化訊號優先，儘量使有軌電車到路口即可綠燈通行，平均每次節省約45秒，每趟次行程時間節省約28%。
路面狀況“千里眼”:司機打哈欠、快遞員沒戴頭盔AI都知道
除了提高通行效率，減少堵車情況，“交通+AI”給了人們更多的想象空間。在黃埔區正投入使用的智慧交通引擎大螢幕上，記者看到了這樣一幕：大螢幕上“文明出行”一欄顯示總共發現了27萬多個“事件”，今年5月7日中午12時48分，一位沒有佩戴頭盔的快遞員騎電動車駛入黃埔區聯合街道南翔一路，路側攝像頭捕捉到這一“事件”後，大螢幕上就顯示了“事件ID”，交警部門可實時在螢幕上看到該快遞小哥的定位，為遠端執法提供了非常大的便利。而可以自動駕駛的智慧巡檢車還能巡檢到“路面破損”“佔道施工”“拋灑物”“黑名單車輛識別”“紅綠燈故障識別”等路面事件。
針對黃埔區泥頭車的安全和監管問題，車載AI終端“度小鏡”可以智慧感知到司機抽菸、打哈欠、閉眼、超速等危險駕駛情況並進行語音提醒，透過事前預防，減少重大交通事故隱患，交警部門也可以透過“事後回溯”進行進一步的強化管理。不僅如此，“交通+AI”的發展還推動了智慧城市建設。黃埔區是全國第一個建設“車-路-雲-圖”全體系車路協同應用生態的行政區，楊斌介紹，計劃於明年6月建成的該專案二期將完成437公里城市開放道路和230個路口的智慧化改造，逐步實現全域智慧信控最佳化，整合隧道防澇、路邊古樹名木的防震動感測器等更多功能，成為城市公共數字底座和智慧交通AI引擎。
正在南沙試行的“IDPS交通大腦”指揮系統。
“交通大腦”堵截安全隱患:大幅降低交通事故死亡率
掌握所在區域的道路通行能力、車輛通行需求、設施完好情況、交通控制策略，對高汙染車、危險化學品車、失格駕駛人員、非法營運車、渣土車等道路安全隱患進行整改，大大降低交通事故率……“南沙交通大腦示範專案”是廣州市科技局公佈的100個廣州市人工智慧領域應用場景典型案例之一，透過構建全新的交通系統模型，精準掌握路網交通承載力、出行需求與交通執行狀態等，提高交通管理的智慧化、精細化水平。
佳都科技集團廣州區副總裁張進飛介紹，新一代城市智慧交通管理系統透過卡口、雷達、影片等交通終端感知裝置，對車輛、行人、車流、車道、交通標誌等資訊進行實時識別、採集，就好像大腦的“神經元”感知網路。“首先要把路網數字化，即把路網上面的路、路段、車道、標誌標線、標牌、設施、裝置全部數字化、邏輯化、語義化，關聯起來讓計算機認得路網。只有對道路通達性認知以後才有可能基於車輛對路網、交通設施的需求進行AI交通智慧認知分析。第二步，透過建設虛實交融的三維數字空間和AI演算法模型訓練，精確還原城市各場景的真實執行狀態以AI進行分析和研判，並基於各類最佳化控制模型和管控策略，為城市交通管理賦能，實現科學治堵。”
目前，該系統已從中小城市邁向特大城市，擁有不同規模的城市樣板案例和標杆應用。如在上海落地的“易的PASS”已覆蓋全市16個區，透過全域、全量、全時交通孿生，實時反映日均440萬輛車、逾1300萬次行駛軌跡和駐停特徵，實現了對安全隱患的“研判-量化-預警-治理-跟蹤”全流程管控，助力交管部門將安全隱患及時清除。
張進飛介紹：“該系統在上海已研判並治理2300餘處事故高發點位，從使用前後單月同期交通事故死亡率來看，同比降低了39。68%。”而在重汙染車輛非法上路、“限外”等交通宏觀出行管理政策等方面，系統透過準確判別重點路口、路段的常態及偶發出行車輛，準確甄別本地車與外地車、“兩客一危”等不同型別車輛的使用頻率及出行特徵，形成重點車輛行業監管合力，構建供需動態匹配的交通環境。
在“元宇宙”裡指揮交通:緩解“導航堵” 還能追蹤犯人
記者採訪瞭解到，除了上海市、安徽省廣德市、安徽省宣城市之外，“交通大腦”目前也已在廣州市南沙區試點落地。“你看，整個交通場景中，包括人、機動車、非機動車、路、設施、環境等交通參與者都會被納入AI的計算範圍。所有車的動態在我們的數字系統裡都有數字孿生，‘交通大腦’元宇宙裡的每一輛車對應真實世界的每一輛車，透過對路的承載力、車的出行需求和交通環境的認知，才能在有限的基礎設施下最佳化城市交通執行。只有這麼做，才能夠徹底解構城市的交通問題，讓我們完全掌握城市的交通出行規律。”站在指揮大屏前，張進飛對記者介紹道。
“以安徽宣城市為例，當遇到車流量特別小的流向時進行實時感應控制，有車輛等待才放行，無車時不放行，這樣就提高了路口通行效率，減少車輛延誤。透過紅綠燈的智慧化控制均衡，可以做到99。6%以上的車不停車或者只停一個紅綠燈就透過。”此外，張進飛介紹，“有時候，導航提供的路線建議是按照最短路線，但當許多車輛都按照這一建議湧向同一條路的時候，原本不堵的路就會變得擁堵。而‘交通大腦’可計算路網和個體行為模型以動態掌握每一輛車的每一次出行，全量、智慧計算道路容量、通行需求和交通狀態，從而實時提供更佳的路徑方案。”
“還有另外一個很有價值的作用，就是特勤線路或者應急線路，利用‘交通大腦’能夠實現紅綠燈的精準調控，讓車輛一路暢行，但同時保證對其他方向、其他路口的影響儘量降低。”
據悉，宣城市的“交通大腦”已經開始上升為“公安大腦”，將逐步賦能公安十幾個警種的應用。“比如用於破案、追蹤犯人，不用冒太大的風險就能夠把犯人控制住。”而基於對非機動車、行人的資料感知和分析，該系統還可以為市政道路的規劃、改造提供建議。
南沙明珠灣起步區道路旁的智慧燈杆。
燈杆成“智慧交警”:提醒路面積水 及時糾正違章違停
如果市民有開車去南沙明珠灣起步區，不妨留意下路邊的“智慧路燈”。從2020年4月起，集成了監控攝像頭、戶外電子公告屏、應急對講報警裝置、微型氣象站、新能源車充電樁等多種功能的智慧燈杆在廣州市南沙區、白雲區紛紛落地。工作人員告訴記者，智慧燈杆能夠根據環境亮度自動調節照明，當遭遇不佳的天氣時，後臺可以透過地理座標定向傳送給對應路段的智慧燈杆，燈杆的大喇叭就能“張嘴說話”，提醒司機“某段路有積水，請繞行”；而如果行人闖紅燈或車輛發生了違章違停的行為，智慧燈杆的大喇叭也會及時透過語音廣播予以指出，提醒行人或車主及時糾正行為。
“從技術上來看，智慧燈杆可以做到將人臉識別和闖紅燈、違停等事件進行聯動和通知，進一步提升交通治理的效率。” 南沙“城市大腦”建設團隊中科智城研發部負責人對記者介紹。
那麼，“路面積水”的預警通報是如何實現的呢？相關研發人員表示：“目前，自動駕駛車輛已覆蓋在整個南沙區範圍內，這些車輛同時也是一個非常好的物聯裝置終端，當遇到路面積水時，這些自動駕駛車輛會把資訊及時傳回到‘城市大腦’，智慧燈杆就可以及時用廣播及顯示屏提醒行人車輛。”
目前，明珠灣起步區靈山島尖智慧駕駛示範段已配置12根智慧燈杆、5個LED顯示屏、9個網路廣播、13個攝像頭以及其他輔助硬體；在白雲區鶴邊村的一處智慧燈杆上，不但集成了攝像頭和LED屏，在燈杆底座還預留了新能源車充電樁，目前鶴邊村已經安裝了150根智慧燈杆作為試點。而中科智城在雲南洱海生態廊道佈置的智慧燈杆還可以提供各類掃碼功能，並指引遊客、車輛尋找廁所和停車位。
交通+AI:完善資料體系 未來車路協同更聰明
隨著物聯網、AI、大資料等技術的演進以及智慧網聯車、無人駕駛車等新事物的出現，未來的智慧交通會有怎樣的發展呢？業內專家認為，未來的智慧交通一定是一體化和立體化的，人、車、路、交通設施資訊實時互動服務，出行服務也是多方式銜接、多終端互動，甚至於個性化的交通服務。
“現在我們在交通感知顆粒度上還不夠精細、車路協同手段上還不夠聰明、多式聯運管控上還不夠協同，需要在整合現有資料的基礎上創新更多的城市級交通管理和服務應用，並透過場景應用的深入倒逼感知體系、資料體系、技術體系、管理體系、運營體系等的完善。”相關企業表示，正在探索全域紅綠燈上APP，推進資料交易，透過智慧交通助力人工智慧與數字經濟產業發展。
關於“交通+AI”，記者在採訪中發現，它不僅已經在國內不少城市悄然落地，也給市民帶來了諸多實實在在的好處。從受訪的專家和從業者的反饋來看，“交通+AI”領域目前亟待解決的就是資料問題。資料是AI的基礎，資料庫越豐富、完整，越能進行更有效的分析，得出對交通管理更有幫助的結論，讓市民的出行更安全也更便利。
文、圖/廣州日報全媒體記者 馮秋瑜
［編輯： 李詩琪 ］
【來源：大洋網】
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