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智慧城 市驱动智慧交通整体解决方案完善

发布日期:2018-01-08 点击次数:48
  随着智 慧城市建设的大力推进,智慧交通、智慧医疗、智慧安防、智慧能 源等均被大力关注。城市建设,交通先行,智慧交 通已成为重要的经济发展推动力,更加融 入社会生活的各个领域,改变人 们的生活和工作方式,在智慧 城市建设大潮中智慧交通起着不可忽视的作用。以下为 深圳市城市交通规划设计研究中心研究院(智能院)院长邵源的《面向未 来城市的智慧交通整体解决方案 | 打造“4C城市”》一文。
  
  深圳交通中心成立20年以来 持续致力于交通模型、交通大 数据研发和应用,开展城 市交通和智能交通的规划设计。近年来 我们从过去传统规划设计研究机构全面转型为城市交通完整解决方案的提供商。今天给 大家报告的是面向未来城市智慧交通整体方案的初步思考。分为两部分介绍,首先是 对未来智慧城市、智慧交通的展望,第二是初步的思考。
  
  从整个 智慧交通发展的历程来看,可分为三个发展阶段。1.0的阶段 我们关注单个产品的研发以及功能的应用设计。2.0的阶段 关注大数据的互联互通,破除数据壁垒。最新我 们进入的新型智慧城市3.0阶段,它是一 种新型智慧城市的发展阶段,是以万 物互联为基础服务为导向的新型智慧城市,强调公众参与、政企合作。
  
  麦肯锡 的研究非常全面的从七个方面总结未来交通发展趋势,包括共享移动性、汽车电动化、自动驾驶、新型公共交通、可再生能源、新型基 础设施和物联网,涵盖了 未来最核心的几个方面,未来智 慧交通是万物互联的数据驱动为基础同时各种新型交通方式为载体进行新的交通模式的组织,新的交 通服务体现在共享移动性上。
  
  美国在《2016-2045年新兴科技趋势报告》当中提到物联网、数据挖掘,包括区 块链的技术可能在未来的10-20年从根 本上改变我们整个城市交通的出行方式,所以整 个城市交通行业也在不断变化。
  
  聚焦欧 美智慧城市建设方面,发展的 核心内容是四大体系的建设,包括智慧感知体系、智慧决策、智慧运营、智慧服务四方面。未来城 市交通总的来说一定具备四个关键特征
  
  第一个 特征就是面向未来的城市交通是一个复杂的巨系统,这个系 统下要构建万物互联、多元化、多维度 的全系感知体系。
  
  第二是 城市管理从过去的被动管理走向精明的治理,深圳2000年以后,强调城 市交通的精明增长、精明治理概念,精明治 理大前提是要有大数据的支持,基于大 数据才能制定精准管控的策略和服务措施。
  
  比如具 体道路上通过大数据了解到是什么样的车辆使用我们的道路,不同的时间、空间上 对于什么因素敏感的,从而精准的出台政策,达到路 网施工均衡的目的。
  
  第三个 方面的特征是以欧盟为代表提出的移动性概念,移动性 的规划有几个最核心的特点。
  
  一是我 们关注的目标从过去关注交通设施能力的提升、移动的速度,进一步 转向关注以人为本的可达性交通品质,包括交通对城市生活、健康、环境的 改变以及对经济活力的支撑。
  
  二是未 来城市更多强调“城市治理”而非“城市管理”,强调政府服务转型、服务协 同和创造社会价值,城市发 展突出精明治理、精明增长。
  
  三是思维方式的改变,传统思 维关注独立的系统建设,新思路 更关注系统之间协同发展,关注的是利益的协调,特别是公众的参与。基于大 数据本身可以实现从规划到编制再到全过程的精准调校以及闭环的管理,形成更 加有效的治理模式。
  
  四是以服务为核心,体现在 人的出行体验上,关注围 绕人的感受为核心的多目标的构建,特别是 面向个性化的注重体验的全过程无缝出行服务。
  
  在以上 四个趋势的基础上,未来城 市一定会成为可感知、可运营、可管控、可服务的城市,这四个 体现在城市发展上就是“4C城市”,即全息感知城市(Perception City)、在线推演城市(Deduction City)、精明管控城市(Managing City)和全程服务城市(Serving City)。
  
  一是全息感知城市。就要基 于空间单元大数据构建一个面向多层次的包括智慧路口、智慧路段的感知体系,实现多层次、全时空、精确到车道的感知,从过去 只关注车辆进一步关注于包括人、车路、天气乃 至整个交通运行环境的感知的体系。深圳用智慧灯杆、智慧路口、智慧路 面等元素共同构建了一整套新一代的智慧道路感知体系。智慧灯杆有多种功能,包括高清视频、路况检测和信息发布,可以实现智慧监控、车流量检测、道路的险情识别、信息交互、多目标 雷达跟踪等功能。这是未 来交通全息感知体系里面核心的载体之一。
  
  二是在线推演城市。基于大 数据技术实现交通溯源技术,深刻了 解各类交通方式产生和演变的机理。比如这 是通过手机信令数据分析不同片区人员的构成。图上可 以通过共享单车的动态数据检测来了解他们最后一公里的使用情况,包括对 各片区人流集散24小时的监测。
  
  大数据 和深度学习技术在整个交通肌理分析、交通实践发现、舆情分析、警务巡 查等方面有大量的应用。此外,建立在线推演系统,通过数 据回归整个闭环的活动。深圳核 心区做了在线仿真的系统尝试,在车道 上面布设大量的感知体系,包括高清视频,通过布 设我们可以精准找到每个车辆,在后台 交通的大脑里面能够现实的还原整个实时的交通流情况,做交通预案的推演,包括交通的组织方案,为整个 交通流的优化做一个系统的支撑。
  
  这是实际的案例,交警在 深圳某一隧道的事故里面利用了在线仿真系统,通过这 个系统的实时在线推演,疏解上游的交通,10分钟之 内就完成有效疏解。在过去 没有该系统情况下,拥堵可 能会持续半小时以上。这是今 年在深圳举办的中国公安交警现场大会上讨论的案例。
  
  三是精明管控城市。就是构建一个“规划-设计-建设-管理-数据”协同运 行的闭环管控活动,从区域级、城市级、园区级 三个方面做一个简单的介绍。
  
  区域级 最核心的是建立一个面向主动需求调控的区域级的管控策略和体系。美国在 亚利桑那州提供给不同人群、不同的出行时间、不同出行费用等方案,通过尝试有效改变了20%出行人的行为和计划,在路网 上实现了时空的均衡。
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