如何才能让“智慧交通”拥有智慧？

 无锡，近年中国布局智慧交通最早也是最积极的一座城市，一座标榜是中国首批智慧城市试点城市和全国智慧交通建设领军城市的城市。最终，还是被一起垮桥事故重重打了脸，也让人生疑，智慧交通到底怎么才能有智慧?

10月10日，位于江苏无锡锡港路上方的312国道K135处高架桥发生桥面侧翻事故，致3人当场遇难、2人受伤。经官方初步定性无锡高架坍塌侧翻事故为“货车超载导致高架桥侧翻”。距离事故已经过去将近两周的时间，但是这则新闻还一直被社会各界所关注着。

试想，日常通勤走在钢筋水泥的结实道路上，却意外遭遇天降无妄之灾，细思极恐，这是一个多么没有安全感的可怕场景。

智慧交通到底怎么“智慧”?

身处闹市的高架桥为何会允许超载货车驾驶通行?相关交警等执法部门是否有监测的疏忽?针对城内高架桥有无相关常规应对措施?种种质疑直逼无锡智慧交通建设。这也让人不禁发问，为什么现今的智慧交通发展还是没有做到事故预警?

资料显示，无锡是国内最早一批布局物联网产业的城市之一，近年在包括智慧交通在内等智慧城市探索方面频出重大进展。

2018年，无锡打造了全球首个车联网城市级示范应用项目，即“车联网(LTE-V2X)城市级示范应用”项目，以“人-车-路-云”系统协同为基础，开创了基于LTE-V2X车联网技术产品大规模商用落地典范。与主要依靠汽车内置设备的V2X技术不同，LTE-V2X技术在车内安装设备的同时，在道路上也安装固定设备，可以大幅提升数据传输和运算效率。据介绍，该项目包含了240个交通路口、5条城市快速道路和1条城际高速公路，道路总长280公里，覆盖170平方公里，是一个大规模城市级开放道路车联网网络。无锡在业界也率先采用“中心V2X平台-边缘V2X计算节点-V2X终端”三层LTE-V2X车联网技术体系架构，大幅减少数据延迟、提升安全性。

不仅如此，无锡还先行试点了中国航天科技公司研制开发的汽车电子标识系统这一技术，打造汽车电子标识城市级示范项目。汽车电子标识系统是航天技术转化应用与物联网行业的一个新的结合点，以电子车牌为切入口，融合北斗导航、雷达、视频监控系统，打通公安体系交通大数据。系统以车联网为依托，整合银行、保险公司、物业、加油站、车辆维修等服务主体，协助车主更方便地获得服务、商家更精准地识别客户，实现涉车产业链的信息化与智能化。

而今年5月，无锡又获批全国首个国家级车联网先导区。无锡也把车联网在支撑道路交通管理、支撑交通强国建设中发挥了重要意义。车联网通过把车和车、车和行人、车和基础设施、车和云端、车和交通指挥中心相连，将目的地周边地区的交通实时状况更准确及时地告知驾驶人，有效地提升出行效率。同时，因为实现了车和车之间的实时通讯，人们能以更高的速度、更短的车与车之间的距离实现更快通行。以此来发现单纯靠肉眼和视频发现不了的违法行为和危险状况，实现车辆安全行驶。

即便无锡在车联网等智慧交通上已经小有成就，但是此次“10·10无锡大桥侧翻事件”却依然未能幸免于难。那么，所谓理想的交通安全究竟该是什么样?不仅是车更智能、更安全，甚至需要更多参与者实现相互间的实时交流，实时反馈问题并给出智能解决方案，而这也是车联网的终极目标。

究竟该如何发展才能实现这样一个理想的交通安全?目前，汽车领域比较看好的是以C-V2X为代表的车联网技术(C-V2X，C即Cellular，V2X即vehicle-to-everything，指车与外界的信息交换，它是基于蜂窝网络的车联网技术。)C-V2X是从LTE-V2X到5GV2X的平滑演进，基于强大的3GPP生态系统和连续完善的蜂窝网络覆盖，可大幅降低未来自动驾驶和车联网部署成本。它不仅支持现有的LTE-V2X应用，还支持未来5G V2X的全新应用。

作为物联网的重要组成部分，C-V2X将会是继互联网和移动互联网之后汽车领域新的发展重点和方向。作为汽车行业未来的风口，这项技术也正受到越来越多车企的关注和重视。

亡羊补的是什么“牢”?

我国每年因道路交通事故死亡的人数高居世界第二位，如何遏制道路交通事故高发、怎么降低交通事故伤害等这些问题仍然是目前全民所非常重视的。而无锡，在拥有良好的物联网、车联网等孕育智慧城市的“沃土”的环境下，需要切实大力发展IoT技术、精进其应用的稳定性以外，将这些技术落实到基础建设上。

应该如何治理目前超载的困难局面?当地相关部门对此回应，有关治理超载的措施，此前也曾实施过，但是有许多诸如道路繁多、人员有限等问题，往往难以覆盖全面，周而复始。针对包括此次“无锡10·10事件”在内所出现的超载车辆出行问题，也可在AI+智慧交通中寻找解决办法。

AI+智慧交管是通过车辆识别、行人识别和大数据等来构建交通大脑。即，调动城市内的所有摄像头对车辆和目标进行精确感知，最终将结果映射到地图上，由此构建现实世界的虚拟数字镜像。通过这个工作，可以实现车道级的车流统计与交通流仿真，道路参与主体人与车的跨镜头跟踪，高效精准的道路事件应急处置方案，精准的道路路况感知与识别等。

据了解，对于车辆识别现在技术已经从过去的7个字符的车牌识别扩充到了“4000维度”车辆特征识别。过去的道路监测系统只能拍摄到车辆的车牌号等简单信息，而现在通过AI技术，可以进行多维度识别并获得车辆的详细多维特征信息，例如车的品牌、年检标志、车内饰、车身粘贴标志、车辆天窗行李架特征等、驾驶和副驾驶的人脸信息等。