“交通運輸最大(dà)的(de)特點就(jiù)是(shì)移動的(de)随機性和(hé / huò)地(dì / de)域分布的(de)廣泛性，而(ér)新一(yī / yì ／yí)代信息技術很好地(dì / de)契合了(le／liǎo)這(zhè)種特點，尤其是(shì)移動互聯網、大(dà)數據、雲計算等技術的(de)蓬勃發展，推動着交通運輸與信息化的(de)深度融合。”近日，在(zài)第19屆COTA國(guó)際交通科技年會（CICTP 2019）政府論壇上(shàng)，交通運輸部總工程師周偉如是(shì)說(shuō)。

　　貨車司機怎樣才能不(bù)放空車在(zài)路上(shàng)跑？人(rén)工智能系統如何預判道(dào)路擁堵并給出(chū)控制策略？在(zài)大(dà)數據如石油的(de)新時(shí)代，随着數據與算法的(de)加持，傳統的(de)物流交通産業也(yě)冒出(chū)了(le／liǎo)一(yī / yì ／yí)些新問題，同時(shí)有了(le／liǎo)許多新玩法。

　　數據加算法預判擁堵情況

　　上(shàng)午9：45，一(yī / yì ／yí)輛車牌爲(wéi / wèi)“蘇E12345”的(de)小汽車駛入蘇嘉杭高速蘇州城區站，人(rén)工智能算法實時(shí)基于(yú)大(dà)數據對該車行駛路徑進行預測，經過分析認爲(wéi / wèi)該車将從盛澤駛離，行駛時(shí)間約爲(wéi / wèi)30分鍾。

　　而(ér)一(yī / yì ／yí)旦道(dào)路車流量增加，系統就(jiù)會自動判斷擁堵路段車輛主要(yào / yāo)來(lái)自哪裏，并預測這(zhè)輛小汽車未來(lái)行駛路段的(de)擁堵情況，随即生成主動控制策略，發布擁堵情況、行程時(shí)間、繞行方案等信息，通過車道(dào)信号控制設備，讓這(zhè)輛車從最近的(de)互通駛離繞行。

　　“過去，國(guó)内外在(zài)擁堵主動預防方面的(de)研究均屬于(yú)事中控制，缺少對基于(yú)曆史及相關數據進行二次開發的(de)超前預測研究。”蘇交科集團副總裁、智慧城市研究院院長王東平說(shuō)。而(ér)目前通過對2004年到(dào)現在(zài)的(de)曆史數據及相關數據進行二次開發，可以(yǐ)運用大(dà)數據主動幹預道(dào)路擁堵，開發的(de)智能系統更是(shì)包括了(le／liǎo)信息采集、存儲、傳輸、大(dà)數據分析與預測、交通控制策略智能化自動生成、終端控制等多個(gè)環節。

　　以(yǐ)蘇嘉杭高速公路爲(wéi / wèi)例，這(zhè)條高速路全長隻有一(yī / yì ／yí)百公裏，但由于(yú)途經長三角經濟最發達的(de)核心區域，導緻擁堵事件時(shí)有發生。系統分析發現，這(zhè)條高速路設有11個(gè)高速互通，互通之(zhī)間的(de)交通量，占該線路總交通量的(de)46%以(yǐ)上(shàng)。相較于(yú)目前高速公路擁堵管理中依靠交警經驗臨時(shí)關停互通的(de)管理模式，這(zhè)套依靠大(dà)數據和(hé / huò)算法的(de)解決方案，實現了(le／liǎo)管理模式從經驗決策向數據決策的(de)升級轉變。

　　“傳統數據分析大(dà)多在(zài)excel表格中完成，但是(shì)視頻、天氣、道(dào)路狀況等非結構化和(hé / huò)半結構化數據，用excel表格都是(shì)幹不(bù)了(le／liǎo)的(de)。”面對種類繁多的(de)數據源，王東平也(yě)指出(chū)了(le／liǎo)目前數據分析方法存在(zài)的(de)局限性。

　　他(tā)認爲(wéi / wèi)，必須從方法論、技術、組織、應用4個(gè)方面進行數據驅動創新。“原來(lái)的(de)數據都沒有統一(yī / yì ／yí)的(de)定義，到(dào)底有哪些維度，所以(yǐ)數據治理工作就(jiù)顯得非常重要(yào / yāo)。”王東平說(shuō)，面對不(bù)斷增加的(de)各類交通數據，需要(yào / yāo)構建一(yī / yì ／yí)個(gè)全新的(de)大(dà)數據平台，爲(wéi / wèi)大(dà)數據應用提供數據處理分析功能。

　　降本增效 賦能公路貨運

　　除了(le／liǎo)用大(dà)數據分析道(dào)路擁堵情況，人(rén)工智能在(zài)優化公路貨運方面也(yě)開始發揮作用。

　　當前，我國(guó)已成爲(wéi / wèi)了(le／liǎo)一(yī / yì ／yí)個(gè)名副其實的(de)“車輪上(shàng)的(de)國(guó)家”，擁有全球最大(dà)的(de)物流市場，全國(guó)物流80%的(de)貨運量、50%的(de)運輸成本都來(lái)自公路運輸，公路物流費用達1.2萬億美元，爲(wéi / wèi)美國(guó)市場的(de)近兩倍。

　　與巨大(dà)的(de)公路物流市場相對應的(de)是(shì)，中國(guó)高度碎片化的(de)公路運輸體系。中國(guó)有3000萬貨運汽車司機，承載着中國(guó)貨運物流總量75%的(de)運輸量。但是(shì)，公路貨運多、小、散、亂、弱局面長期存在(zài)，貨物信息不(bù)對稱、運價體系不(bù)透明，嚴重制約了(le／liǎo)公路貨運發展。

　　如何改善公路貨運多、小、散、亂、弱的(de)局面？在(zài)滿幫集團公共與行業政策研究專家孔慶峰看來(lái)，大(dà)數據、人(rén)工智能等數字化手段，已經開始賦能公路貨運，原有交易模式、業務流程得到(dào)優化，有效解決了(le／liǎo)效率和(hé / huò)成本問題。

　　2017年12月，綜合交通大(dà)數據應用技術國(guó)家工程實驗室貴陽研發中心正式成立，通過大(dà)數據、人(rén)工智能等技術，研發的(de)智能運力調度和(hé / huò)交易系統，使貨車的(de)空駛率下降了(le／liǎo)15%—20%，司機收入增加30%，配貨時(shí)長從原有的(de)2.27天縮短至0.38天。在(zài)成立儀式上(shàng)，美國(guó)西北大(dà)學終身教授聶宇認爲(wéi / wèi)，未來(lái)線上(shàng)貨運平台的(de)發展可以(yǐ)分爲(wéi / wèi)三步：一(yī / yì ／yí)是(shì)通過對曆史數據的(de)挖掘實現對運量運價的(de)中短期預測；二是(shì)通過爲(wéi / wèi)車主量身定制運貨線路及報價策略逐步整合供給側資源，打造靈活多樣的(de)平台可控車隊；三是(shì)開發一(yī / yì ／yí)站式第三方整車物流産品。

　　“技術層面要(yào / yāo)解決預測、匹配、定價、調度四大(dà)核心技術問題。誰率先解決了(le／liǎo)這(zhè)些問題，誰就(jiù)将成爲(wéi / wèi)MaaS（無縫出(chū)行服務）時(shí)代物流領軍企業。”聶宇說(shuō)。

　　随着人(rén)工智能的(de)盛行，近年來(lái)智能卡車技術也(yě)正在(zài)加速推進。2018年5月，智加科技研發的(de)一(yī / yì ／yí)輛自動駕駛40噸重型卡車已經完成了(le／liǎo)首個(gè)全球倉對倉L4級卡車無人(rén)駕駛路測。通過人(rén)工智能和(hé / huò)深度學習技術，以(yǐ)及車上(shàng)配備的(de)激光雷達，在(zài)高速場景下，無人(rén)重卡能夠在(zài)300米外精确識别障礙物，還能以(yǐ)25m/s的(de)反應速度來(lái)控制車輛采取緊急停車或者繞行避障等措施，在(zài)駕駛速度達80km/h的(de)情況下依然能實現安全自動駕駛。目前，一(yī / yì ／yí)汽解放、英偉達、智加科技等就(jiù)自動駕駛項目達成了(le／liǎo)深度戰略合作，接下來(lái)将建立規模無人(rén)重卡車隊，并于(yú)2021年上(shàng)路。

(來(lái)源：科技日報  實習生 還夢迪 本報記者 張晔)