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“智慧交通,简而言之就是让交通像人一样‘思考’,从而提高服务效能。”中国工程院院士、北京理工大学校长在大会开幕式的主旨报告中,给出了形象的解答。
说,要在交通工具和交通系统中嵌入拟人思维和协同机制,需要**的智能技术作为支撑,并以数据为核心。例如,车联网就是重要手段之一,网络化、自动化、协同化、自主化每向前走一步,就离智慧交通更近一些。
截至2018年底,我国高速铁路、高速公路的通车里程都已经**世界,中国正从交通大国向交通强国迈进。在这样一个特殊的时期,发展智慧交通正当其时。
如今,阿里、**、百度等业界成员也从无人驾驶、车路协同、智慧城市等多个角度抢滩布局智慧交通市场,新业态、新产品不断涌现。
“随着技术的智能化应用,智慧交通将成为人工智能催生的重要变革,同时也是未来智慧社会**的重要元素。”表示。
智慧交通大数据应用中的问题分析与对策
当前,道路交通的快速建设,车辆的普及让传统的交通管理面临着越来越多的问题,为了改变这一尴尬局面,进行大数据应用,利用计算机技术来进行协同管理,不仅让相关的交通管理水平得到了提升,也从一定程度上利用对车流量的监控,以及相关的系统,减轻了城市交通拥堵问题。我们可以看到大数据在应用中的诸多优势,但是,由于技术水平的局限,规章制度的缺失,让大数据的应用还存在许多缺陷,让指挥交通的建设止步不前。
1 智慧交通大数据应用中的问题
1.1 标准化不足,制度缺失
在大数据的应用中,由于起步较晚,再加上交通信息本身具有数量巨大、分散以及复杂的特性,导致在进行智慧交通工作时很难做到标准化。另外由于没有硬性指标来对智慧交通工作进行规范,因此造成了管理方式混乱,管理设备不一,管理水平相差甚大的局面。另一方面,在管理制度上,并没有以国家为主导的,标准化的规章,导致各部门之间没有一个约束规范,导致各部门之间配合不足,资源共享性差,相关的交通部门,信息部门以及管理部门之间合作不足。正是因为没有硬性指标规定,导致在大数据应用的管理上存在着很大的局限性。并没有做到标准化管理和科学管理,没有标准的指引,智慧交通就会陷入混乱,不仅效率低下而且也会造成资源的浪费和重复工作,严重地制约了智慧交通工作的开展。
自动驾驶离我们还有多远?这是很多人急切关注的问题。在大会车路协同自动驾驶**论坛上,国内首份《车路协同自动驾驶发展报告》正式发布。
“如果自动驾驶不仅致力于让车‘聪明’起来,还让道路变得‘聪明’,那么大规模自动驾驶或将提前10至15年到来。”中国公路学会自动驾驶工作会主任冉斌说,以“**级高速公路”为支撑的自动驾驶走的是车路协同的路子,也被业内认为是实现自动驾驶的主要甚至路径。
据介绍,在车辆智能化、网联化和道路智能化的三维架构下,车路协同自动驾驶系统更具前景:通过建设具有感知、融合、路径规划、控制、通讯的路侧系统,能使车辆自动驾驶的门槛大大降低;只需布设成本较低的车载设备,便可使车辆初步具有自动驾驶能力,同时自动驾驶技术配合专用道可大幅减少驾驶反应时间、降低行车间距,进而提升道路通行能力。