推动“智慧交通”行业朝着多元化方向发展？

公安部统计数据显示，截至2021年底，全国汽车保有量达3.02亿辆，较2020年增加0.21亿辆，同比增长7.47%，其中，有79个城市的汽车保有量超过百万辆，同比增加9个城市。不难预测，这些数据在未来仍将保持高位增长，公共停车泊位、道路通行效率、交通管理压力等维度继续承压，面临新的形势与挑战。

智慧交通与自动驾驶是相辅相成、相互促进的。智慧交通是智慧城市的先导性基础设施，是重要的民生工程，新基建的典型代表，具有经济效益与社会效益双重价值：不仅可以带动自动驾驶汽车产业发展，在降低交通事故发生的概率，实现百姓绿色出行，疏堵保畅，降低空气污染水平方面也具有明显优势。据报道，智慧交通可使车辆安全事故率降低20%以上，交通堵塞减少约60%，现有道路网的通行能力提高2-3倍。

近几年，为顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，抓住产业智能化发展战略机遇，国家出台了系列政策与规划，加速推进我国向交通强国升级。2020年2月，国家发改委联合相关部委出台《智能汽车创新发展战略》，指出要“推进智能化道路基础设施规划建设”。2021年3月，“国家十四五规划”正式公布，并框定了以智能交通为首的十大数字化应用场景的具体范围，提出要“发展自动驾驶和车路协同的出行服务”。

停车难和交通拥堵是超大城市常见的“城市病”。杨浦区针对停车治理问题，建立区级停车难治理工作专班，探索“五个一点”(规划建一点，老小区挖一点，道路临时停一点，公共停车共享一点，机关、企事业单位开发一点)，通过平台从不同的维度、多视角对区域、街道和停车场站的动态停车供需关系进行实时监测、趋势预警，并利用停车共享分析等方式，来支持相应的决策处理。

热点区域趋势研判

在一些主要商圈、医院、学校等区域，车辆拥挤、临时停车等现象往往会影响周边道路的正常运行。杨浦区通过实时监测热点区域、周边区域停车饱和度水平以及道路拥堵程度，对停车问题进行识别，为高峰时段临时疏解方案，如错时共享停车、临时停车区域设置等提供数据和可行性依据。

停车数据智能预测

为有效帮助用户避开泊位紧张的停车场，同时也为了降低大量寻找停车泊位的车辆所带来道路交通负担，杨浦区城运中心结合区域内停车场的实时数据以及历史数据，运用机器学习先进算法，对各个停车场未来30分钟和1个小时的剩余泊位进行短时预测，并对饱和程度进行分级预警。预测结果可以进一步通过互联网提供给市民，使其开车出行前，就能提前预知到达目的地时可能的停车情况。

使用AI系统调控红绿灯是根据各个路段的实时车辆数量来实时调控的，也就是AI系统可以随时根据安装到十字路口的带有算法的摄像头来统计横竖两个路段的车辆数量的，然后再根据统计到的两个方向路段的车辆数来分配两个路口方向红绿的时长，具体每个路段的车辆阈值设定和分配的时长是多少，这个要根据交通管理人员的建议而定。总之遵循一个原则，和人工调控一样，就是该方向路段和另一方向路段的车辆数量统计比较，哪个车辆更多，那么哪个路段就获得更多的绿灯分配时长。

而在闹市区，有时候还需要综合行人的情况来调控红绿灯的时长，否则只根据车辆来调控，可能会导致大量的人群聚集在路口，甚至由于行人等待过长，导致有些行人强行闯红灯的现象发生，进而引发交通事故。可以发现加入的因素越多，对红绿灯的调控要求就越高。这里面不仅仅包括了冰冷的交通规则，还需要考虑人文因素，尤其是对于人们穿越马路的习惯的了解，毕竟算法的目的就是服务于人们的生活，而最好的方式就是达到一个让大家都能够接受的平衡点，而不是偏向于某一方而引发新的矛盾。