為何智慧城市的落地更看重交通這一命脈

 2008年時，IBM曾提出過一個名為“智慧地球”的概念，其預(yù)期是通過以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算為代表的新一代信息技術(shù)，來解決日益惡化的交通、能源等城市問題。

當年，IBM將這一概念分為了三個維度，其一是感應(yīng)和度量這個世界、其二是促進世界更全面地互聯(lián)互通、其三便是將一切事物、流程、運行方式進行更深入的智能化。拿到時下來看，這三個維度顯然就是智慧城市所需的物理世界信息化、萬物互聯(lián)以及智能化。

雖然IBM在早期就提出了這一概念，但卻受到硬件與技術(shù)方面的限制遲遲未能落地。而此前最大的限制便在于難以結(jié)構(gòu)化的物理世界信息，以監(jiān)控為例，監(jiān)控畫面能夠給人類提供參考，但對于機器而言，以往價值是零。而在計算機視覺取得突破性進展的當下，有效解決了這一難題，也讓智慧城市有了真正可以落地的方向。

智慧城市落地繞不開交通這一命脈

在這個大概念里，交通作為城市的“命脈”，自然成為了智慧城市落地最為重要的一環(huán)。眾所周知的是，交通擁堵是每個城市發(fā)展到一定階段必將會面對的一個問題。

據(jù)INRIX一組數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計到2030年，歐洲和美國因塞車導(dǎo)致的燃料浪費和商貿(mào)活動營運成本將飆升至2931億美元。此外該項研究還指出，改善公共交通基礎(chǔ)設(shè)施雖然能為出行者提供更多元化的選擇，但并不能改善交通擁堵這一實際問題。因此更要借助車聯(lián)網(wǎng)以及移動設(shè)備上的實時流量等創(chuàng)新性技術(shù)，實現(xiàn)智能化的城市管理，才能有效緩解交通壓力。

回到國內(nèi)來看，擁堵已然成為了出行時最為頭疼的問題，行駛在上下班途中，打開廣播便會發(fā)現(xiàn)，如果不是逆高峰行駛，基本上每條線路的情況都不容樂觀。

而造成這一問題的主要原因在于交通紅綠燈利用不充分，大多紅綠燈還處于靜態(tài)配時。以一種最常見的情況為例，南北方向道路出現(xiàn)明顯交通溢出時，東西向一輛車沒有卻還亮著綠燈，當?shù)缆吠掏铝窟_到極限時，就需要具備動態(tài)和邊緣能力的交警來到現(xiàn)場進行輔助指揮。

但值得慶幸的是，隨著軟硬件技術(shù)的不斷突破，全球都在逐步將“智能化”的交通管理系統(tǒng)列入城市規(guī)劃當中。不知你是否想過，未來當紅綠燈具備了動態(tài)和邊緣能力，那么道路會出現(xiàn)怎樣的一種變化?在上周百度召開的Baidu Create 2019大會上，百度就描繪出了這樣一種全新出行體驗。

解決擁堵難題——讓道路變得更聰明

記得在今年4月份時，李彥宏曾對外提出了自動駕駛?cè)辰纾?ldquo;基礎(chǔ)設(shè)施智能化、自動泊車、全自動駕駛”。

而回顧此次百度AI開發(fā)者大會，無論是無人駕駛出租車“Apollo Go”項目還是實現(xiàn)最后一公里自由的自主泊車技術(shù)，都讓外界感受到了越來越智能的汽車技術(shù)。但在這兩項技術(shù)的背后，卻是以“基礎(chǔ)設(shè)施智能化”為依托進行的展開。

正如李彥宏所說，當汽車變得越來越智能，道路的基礎(chǔ)設(shè)施也必須跟著變。于是在去年年底，百度正式開源了Apollo車路協(xié)同方案，為的是構(gòu)筑一套“人-車-路”全域數(shù)據(jù)感知的智能交通系統(tǒng)。具象化來說，這套方案猶如一個擁有完美視角的“交警”，既能起到疏導(dǎo)交通的作用又能夠?qū)Φ缆焚Y源進行高效分配。

以近期百度落地在保定的微觀路口全息感知系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)能夠感知每條車道車輛的平均速度以及每個路口的流量的熱力圖，配合動態(tài)的調(diào)優(yōu)算法，讓保定市民早晚高峰期間的交通延誤時間減少了20%-30%。當然這只是最基礎(chǔ)的一套方案。

據(jù)百度自動駕駛事業(yè)部總監(jiān)孫勇義介紹稱，在這套智能交通解決方案中，百度進行了三個維度的構(gòu)建：

·基于道路上部設(shè)的攝象頭、像雷達以及線圈等傳感設(shè)備，對當前道路上的車流情況并且能夠做到全天候、全地域?qū)崟r了解當前道路上的情況;

·借助單車仿真+交通流仿+百度地圖數(shù)據(jù)+歷史交通流數(shù)據(jù)，對全時空進行推演決策，判斷道路流量狀況;

·實時控制技術(shù)，對信號燈做實時控制，以及未來對自動駕駛的車輛做實時的控制。

一方面，百度通過機器視覺將此前非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化出來，如車流量、直行、左右轉(zhuǎn)流向級的數(shù)量，另一方面，借助高精地圖3D感知，來判斷車流數(shù)量以及交通事故識別。可以說一旦掌握了這些數(shù)據(jù)，信控的調(diào)優(yōu)算法也就不再是難題，而依托與這些數(shù)據(jù)，AI能夠?qū)崟r周期級的信控方案的下發(fā)，動態(tài)的對信號燈時長進行調(diào)整。

未來隨著5G和V2X的持續(xù)推進，這套方案能夠更低延時的實現(xiàn)車端到云端、云端到車端的實時傳輸，并在云端構(gòu)建出一個智慧交通的中樞。在這個中樞里，不僅能夠彌補駕駛時的盲區(qū)，也能夠?qū)囕v進行遠程實時調(diào)節(jié)控制。比如將紅綠燈這類設(shè)施當前的狀態(tài)通過V2X推送給車輛，以此來彌補自動駕駛的盲區(qū)。

或許你認為這種智慧出行離我們還很遠，實則不然。去年10月百度曾與長沙市基于Apollo開放平臺達成全面合作，致力將產(chǎn)長沙打造為自動駕駛之城。而在本屆開發(fā)者大會上，這一項目又有了全新進展，無人駕駛出租車項目“Apollo Go”將率先在長沙落地，幫助長沙打造全國最大規(guī)模的L4級自動駕駛出租車車隊。

從交通看智慧城市的本質(zhì)

雖然出行是城市中最為重要的一環(huán)，但智慧城市囊括的不僅只有交通，更涉及到企業(yè)、個人、政務(wù)、交通、能源等方方面面問題。但歸根結(jié)底，這些分支與交通一樣，核心之一是在考量城市與信息之間的融合程度。

另一個核心便是與人們的生活幸福感、參與感直接掛鉤，智慧城市要落地的并非僅是冰冷的技術(shù)，以自動駕駛為例，如果百度此次落地的僅是一個測試項目，那么就不能將其看為是一個城市智慧成功與否的指標，更談不上是真正意義上的智慧城市。

當然智慧城市也不是一套通用的解決方案，更要因地制宜的進行開展，舉例來說，如果這個城市的交通已經(jīng)成為了制約整個城市發(fā)展最核心的問題，那么智慧城市首要任務(wù)便是提升交通效能。反之一個旅游城市，其側(cè)重點更在于其頂層產(chǎn)業(yè)，顯然城市規(guī)劃也并不一定要以交通為重點。

但有目共睹的是，智慧城市正在被飛速發(fā)展的技術(shù)不斷向前推進著，未來技術(shù)與城市、與人會產(chǎn)生怎樣的化學(xué)反應(yīng)，十分值得我們期待。