“交通運輸最大(dà)的特點就是移動的随機性和地域分(fēn)布的廣泛性，而新一(yī)代信息技術很好地契合了這種特點，尤其是移動互聯網、大(dà)數據、雲計算等技術的蓬勃發展，推動着交通運輸與信息化的深度融合。”近日，在第19屆COTA國際交通科技年會（CICTP 2019）政府論壇上，交通運輸部總工(gōng)程師周偉如是說。

　　貨車(chē)司機怎樣才能不放(fàng)空車(chē)在路上跑？人工(gōng)智能系統如何預判道路擁堵并給出控制策略？在大(dà)數據如石油的新時代，随着數據與算法的加持，傳統的物(wù)流交通産業也冒出了一(yī)些新問題，同時有了許多新玩法。

　　數據加算法預判擁堵情況

　　上午9：45，一(yī)輛車(chē)牌爲“蘇E12345”的小(xiǎo)汽車(chē)駛入蘇嘉杭高速蘇州城區站，人工(gōng)智能算法實時基于大(dà)數據對該車(chē)行駛路徑進行預測，經過分(fēn)析認爲該車(chē)将從盛澤駛離(lí)，行駛時間約爲30分(fēn)鍾。

　　而一(yī)旦道路車(chē)流量增加，系統就會自動判斷擁堵路段車(chē)輛主要來自哪裏，并預測這輛小(xiǎo)汽車(chē)未來行駛路段的擁堵情況，随即生(shēng)成主動控制策略，發布擁堵情況、行程時間、繞行方案等信息，通過車(chē)道信号控制設備，讓這輛車(chē)從最近的互通駛離(lí)繞行。

　　“過去(qù)，國内外(wài)在擁堵主動預防方面的研究均屬于事中(zhōng)控制，缺少對基于曆史及相關數據進行二次開(kāi)發的超前預測研究。”蘇交科集團副總裁、智慧城市研究院院長王東平說。而目前通過對2004年到現在的曆史數據及相關數據進行二次開(kāi)發，可以運用大(dà)數據主動幹預道路擁堵，開(kāi)發的智能系統更是包括了信息采集、存儲、傳輸、大(dà)數據分(fēn)析與預測、交通控制策略智能化自動生(shēng)成、終端控制等多個環節。

　　以蘇嘉杭高速公路爲例，這條高速路全長隻有一(yī)百公裏，但由于途經長三角經濟最發達的核心區域，導緻擁堵事件時有發生(shēng)。系統分(fēn)析發現，這條高速路設有11個高速互通，互通之間的交通量，占該線路總交通量的46%以上。相較于目前高速公路擁堵管理中(zhōng)依靠交警經驗臨時關停互通的管理模式，這套依靠大(dà)數據和算法的解決方案，實現了管理模式從經驗決策向數據決策的升級轉變。

　　“傳統數據分(fēn)析大(dà)多在excel表格中(zhōng)完成，但是視頻(pín)、天氣、道路狀況等非結構化和半結構化數據，用excel表格都是幹不了的。”面對種類繁多的數據源，王東平也指出了目前數據分(fēn)析方法存在的局限性。

　　他認爲，必須從方法論、技術、組織、應用4個方面進行數據驅動創新。“原來的數據都沒有統一(yī)的定義，到底有哪些維度，所以數據治理工(gōng)作就顯得非常重要。”王東平說，面對不斷增加的各類交通數據，需要構建一(yī)個全新的大(dà)數據平台，爲大(dà)數據應用提供數據處理分(fēn)析功能。

　　降本增效 賦能公路貨運

　　除了用大(dà)數據分(fēn)析道路擁堵情況，人工(gōng)智能在優化公路貨運方面也開(kāi)始發揮作用。

　　當前，我(wǒ)國已成爲了一(yī)個名副其實的“車(chē)輪上的國家”，擁有全球最大(dà)的物(wù)流市場，全國物(wù)流80%的貨運量、50%的運輸成本都來自公路運輸，公路物(wù)流費(fèi)用達1.2萬億美元，爲美國市場的近兩倍。

　　與巨大(dà)的公路物(wù)流市場相對應的是，中(zhōng)國高度碎片化的公路運輸體(tǐ)系。中(zhōng)國有3000萬貨運汽車(chē)司機，承載着中(zhōng)國貨運物(wù)流總量75%的運輸量。但是，公路貨運多、小(xiǎo)、散、亂、弱局面長期存在，貨物(wù)信息不對稱、運價體(tǐ)系不透明，嚴重制約了公路貨運發展。

　　如何改善公路貨運多、小(xiǎo)、散、亂、弱的局面？在滿幫集團公共與行業政策研究專家孔慶峰看來，大(dà)數據、人工(gōng)智能等數字化手段，已經開(kāi)始賦能公路貨運，原有交易模式、業務流程得到優化，有效解決了效率和成本問題。

　　2017年12月，綜合交通大(dà)數據應用技術國家工(gōng)程實驗室貴陽研發中(zhōng)心正式成立，通過大(dà)數據、人工(gōng)智能等技術，研發的智能運力調度和交易系統，使貨車(chē)的空駛率下(xià)降了15%—20%，司機收入增加30%，配貨時長從原有的2.27天縮短至0.38天。在成立儀式上，美國西北(běi)大(dà)學終身教授聶宇認爲，未來線上貨運平台的發展可以分(fēn)爲三步：一(yī)是通過對曆史數據的挖掘實現對運量運價的中(zhōng)短期預測；二是通過爲車(chē)主量身定制運貨線路及報價策略逐步整合供給側資(zī)源，打造靈活多樣的平台可控車(chē)隊；三是開(kāi)發一(yī)站式第三方整車(chē)物(wù)流産品。

　　“技術層面要解決預測、匹配、定價、調度四大(dà)核心技術問題。誰率先解決了這些問題，誰就将成爲MaaS（無縫出行服務）時代物(wù)流領軍企業。”聶宇說。

　　随着人工(gōng)智能的盛行，近年來智能卡車(chē)技術也正在加速推進。2018年5月，智加科技研發的一(yī)輛自動駕駛40噸重型卡車(chē)已經完成了首個全球倉對倉L4級卡車(chē)無人駕駛路測。通過人工(gōng)智能和深度學習技術，以及車(chē)上配備的激光雷達，在高速場景下(xià)，無人重卡能夠在300米外(wài)精确識别障礙物(wù)，還能以25m/s的反應速度來控制車(chē)輛采取緊急停車(chē)或者繞行避障等措施，在駕駛速度達80km/h的情況下(xià)依然能實現安全自動駕駛。目前，一(yī)汽解放(fàng)、英偉達、智加科技等就自動駕駛項目達成了深度戰略合作，接下(xià)來将建立規模無人重卡車(chē)隊，并于2021年上路。

(來源：科技日報  實習生(shēng) 還夢迪 本報記者 張晔)