當前，中國城市交通日均出行需求總量已達到10億人次，隨著城市人口的增加，預計到2025年城市居民日均出行需求總量將接近12億人次。因此，如何規劃城市交通未來的發展模式不僅僅是一個商業問題，更是一個社會問題。

交通領域的革命已經到來!隨著交通革命的進展，行業也發生著巨大變化，“城市交通大腦”成了炙手可熱的產物，到底是忽悠?還是新趨勢?

在最近一次發言中，中山大學教授余志以交通系統的革命為主題，分享了以即時通訊、互聯網大數據和人工智能三大技術帶來的交通行業變化，由此衍生了IDPS智慧交通體系下的城市交通大腦。他認為IDPS交通大腦，首先是完善的基礎設施，然后是個性化的系統服務，最重要的是完備的數據采集和智慧的計算平臺。以下為余志發言全文(內容有刪減，未經本人核實)：

為什么會交通革命?

交通系統正在發生一場革命，近三百年我們發生了兩次科學革命、三次技術革命和兩次工業革命。我們正在發生第三次工業革命，這次革命是以信息技術為驅動，它帶來了我們的交通革命。這一次的交通革命主要是三大技術：即時通訊、互聯網大數據和人工智能。

把通訊系統和交通系統做一個比較：有人說通訊系統可以把全世界的通訊網絡管理得井井有條，如果用管理通訊系統的方法管理交通系統一定管理得好。我提出幾個問題：我們打電話時知道電話在哪兒，打給誰馬上知道對方是誰，打電話的路徑、走什么光纖都由系統分配。如果全國的電話全部沒有號碼，不知道誰打給誰，人人都在打電話，這種混亂的情況就是交通。

數學上說交通系統是時變、強非線性、不連續、不可控、不可測。面對這樣五個特征的系統，其實現在的控制系統都沒有辦法求解。

由于互聯網、大數據和人工智能三個技術的出現，使一個不可以描述不可以求解的系統逐步變得可以描述和求解了。如果我們在所有交叉口都對每一輛車輛進行準確的測量，那么這個系統就可以由一個復雜的道路網絡系統變成由若干個路段組成的子系統，然后就可以求解。

那么可以求解什么問題?一是道路到底能容多少次行駛，我們稱為承載力;二是出行者到底有什么樣的需求，我們過去稱為OD，其實還包括路徑。

在準確知道承載力和OD信息的情況下，我們可以知道交通狀態，知道到每一輛車，每一個交叉口，每一個路段，這是這場革命發生的深刻變化。

目前，在科學界里有三條道路在逼近一個由不可解的系統向可解的系統變化。一條是以信息科學為主，我們稱之為知識路，是尋找知識間、數據間的知識關系和知識結構;二是應用驅動的數據關系模型，包括滴滴打車、公交IC卡數據分析等;

三是從數據到物理模型的升級，由完備的數據去構造可以被精確計算的交通系統模型和交通系統，我個人認為這是未來最有可能出現的。

出行、管理模式的變革

交通系統的復雜性以及未來在技術發展的情況下，使我們對交通系統的管理有革命性的變化，那么由于技術上的變化必然導致出行行為的變化和管理模式的變化。

那么出行行為發生哪些變化?一是很多由人的流動變成物的流動。比如吃飯有外賣，購物有物流配送，甚至朋友們見面也是虛擬的，由于這些變化極大地改變了交通需求。

二是交通組織模式的變化。過去交通都是網絡式調度和線路式調度，特別是公共交通城市里都是指定的公交線路，現在很多城市已經開始嘗試預約巴士。我們最近也在考慮做另外一個系統模型。如果把所有公交線路都去掉，所有公交像出租車一樣是動態的、被組織的，也許那樣一種組織方式會更加便捷、更加便宜。

三是輕資產重服務。過去都是個人擁有一部車，隨著自動駕駛和共享經濟的到來，車已經不再是一個身份的象征，也不再是資產，而是一個服務。

同樣， 管理模式也要發生變化。一是由過去的動態管理、靜態管理變成動靜產品一體化，意味著規劃、設計、施工和運行是一體化;

二是宏觀、微觀一體化;三是出行者、管理者和行業一體化。其實這個很大程度上已經實現，包括滴滴的出現在某種程度上就把行業的從業者和出行者以及管理者連成一個網絡。

智能交通系統的IDPS體系

在未來由技術變化到科學理論的變化、出行模式變化、管理模式變化的情況下，到底應該怎樣去構造這樣的系統和實現這樣的過程?

我們提出了新一代智能交通系統的IDPS體系框架。I是基礎設施(Infrastructure);D是完備的數據采集;P是智慧計算的平臺，計算承載力、交通狀態、交通需求等;S是個性化或者柔性化的應用系統。

基礎設施包含認為標志標線、視頻監控、卡口和信號機等，我們認為最重要的幾樣交通數據包括IC卡、地理信息系統等，然后構造三個可以計算的系統平臺，最后支撐若干個個性化系統。

過去的智能交通系統和我們的IDPS系統有什么區別?

傳統智能交通系統是依據業務分別建基礎設施，互相之間都不能夠完全支持。未來基礎設施的設置不是為了某一個業務系統，而是為了將交通完全按照物理模型結構化。結構分整體和個體，比如GPS的出租車或者樣本車輛對于了解道路是否擁堵這一個小的鏈條是完美的，但是如果用GPS數據，1%左右的車輛樣本的數據控制紅綠燈是不可能的。如果10%的車裝了GPS用來做信號控制，排隊長度的保證率不超過10%，如果是50%的保證率不超過30%，所以理論上用這樣的樣本車輛數據控制紅綠燈是不行的。

怎么樣能夠構造較完備的交通系統?現在來講至少有三種完備性。一是所有車輛帶有GPS或北斗定位，掌握全部車輛移動定位數據;二是所有信號控制路口安裝卡口式電警;三是所有車輛配備電子車牌，所有路段安裝通訊設備。

在這樣三個條件的任何一個都滿足的情況下，整個交通系統可以精確計算和分析。如果是這樣，我們就可以在現有的交通系統上進行改造或者重新設計，從而可以實現數據互用、節約成本、信息完備，然后交通系統完全求解。

城市交通大腦

在IDPS智能交通系統體系基礎上，我們就可以建設“城市交通大腦”，其實現在某些BAT公司的交通大腦就是傳統信息數據的業務化應用。

我們提出的IDPS大腦，首先是完善的基礎設施，然后是個性化的系統服務，最重要的是完備的數據采集和智慧的計算平臺。我們做了一個“1+3+1”結構，“1”是一個數據云，通過數據云匯聚數據資源;“3”是三大計算平臺，首先構建的是可計算道路網絡平臺，其次是大數據分析平臺，在這個基礎之上才可以結構需求狀態和能力，最后是在線仿真平臺，用計算機可以推演各種不同的情況，還可以找到最優情況;還有一個“1”是智能化業務驅動組件，通過這個組件鏈接其他業務系統。

交通大腦的主要功能模塊是巡(自動巡檢)、算(智能計算)、管(精細管理)、決(科學決策)，主要有三大關鍵技術：可計算的GIS-T交通地理信息平臺、數據驅動的交通模型和具備實戰能力的大數據分析平臺。

我們在宣城大概100多公里的路程、80多個交叉口的地方做了一個實驗。首先將它所有的道路搬到計算機上，就是每一個標志標線、標牌都放到計算機里，并且是帶有交通規則的理解元素，我們稱之為交通地理信息系統，是一個基礎性平臺。其次將部分監控設備做了補充。

我們做的第一個工作是“巡”，巡查外場設備運行狀態、巡檢數據傳輸狀態、數據互校驗。

第二是“算”，智能計算路段檔案、車輛檔案。在11月16號早上7點半到8點這一段時間，我們可以準確地算出來毛峰中路通過的車輛半小時之內是421輛，然后知道這421輛車的來源及去向及高頻處出行車輛名單。

第三是“管”，精細管理信控方案、出行規律。計算出每一條路交叉口現在有多少輛車在排隊，這些車有多少是經常出行，分常發和偶發。也可以了解整個城市道路上，哪些是正在出行的車，哪些是在停車場停的車。我們要構造兩個最基本的函數，一是車輛狀態函數，另一個是道路狀態函數。通過這兩個函數，可以求解交通任何的細節、整體和規律。同樣要去管控信號燈，我們對信號燈的每一個周期有多少個綠燈被使用了、有多少車輛被耽誤，耽誤了多少分鐘等都了解的情況下，然后可以對整個城市的交通、通行、決策進行把控。最后是“決”，多維度、多角度交通運行狀況評價，輔助科學決策。

總結

第一，要正確處理好規劃建設和管理的關系。城市里的交通源頭是規劃，我們認為規劃是DNA，基礎設施是骨架，教育和意識是肌肉，管理是最后一道防線。但現在經常把最后一道防線放在最前面。

第二，要正確的認識擁堵。其實擁堵很簡單，擁和堵兩個字四個狀態。一是因擁至堵，車多了就會堵，多是指通行能力;二是擁而不堵或者叫擁而不堵死是一個城市交通管理可以達到的最高境界;三是不擁而堵，特別是在中小城市，很多的擁堵不是因為擁導致的，如果道路的能力已經被用到極限了，堵是很正常的;四是不擁不堵。如果我們能夠做到結構交通、規劃交通，每個人的出行都被智能化的參與，那么可以做到不擁不堵。

回到最后的革命主題。最近300年來，我們發生了多次的革命性變化，但2000年以來我們的哲學宗教文化沒有發生變化，那么新的這場革命會帶來巨大的變化。在交通系統里，由于三大技術的出現，使我們會產生新的交通科學理論和方法，會導致新的出行行為，也必然導致新的管理方式。

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