10月22日，由人民網和廣州日報報業集團聯合主辦的人工智能與數字經濟廣州高峰論壇在廣州市廣報中心舉行。本屆論壇匯集政府領導、專家學者和企業界代表，圍繞人工智能賦能城市建設、數字經濟助力城市高質量發展等議題展開研討。

滴滴智慧交通信控技術負責人鄭劍峰博士受邀出席，以“基于互聯網+的智慧信號控制”為主題發表了演講，闡述了滴滴對于當下城市交通管控面臨的挑戰與應對思路，以及滴滴在智慧交通領域的思考與實踐。

智慧交通面臨三大挑戰

在城市化進程中，出行需求急劇攀升，交通擁堵、交通事故、空氣污染、運輸效率低下等國內外城市發展中交通存在的通病，亟待更智能的交通運行系統發現并解決問題。鄭劍峰認為，目前在城市智慧交通的數字化、智能化、自動化的發展進程中，依然面臨三個方面的挑戰。

一是缺乏對城市路網廣域檢測數據獲取能力。大多數城市的道路網絡交通態勢感知前端設備不完善，存在覆蓋率問題、設備可靠性問題、數據連續性問題，難以滿足交警業務的精細化管理需求。

二是缺乏對新型互聯網數據的分析處理能力。隨著高頻率、高精度的浮動車數據、位置數據越來越多，信號控制相關的算法、產品都需要突破才能將這些數據優勢真正地發揮出來。

三是缺乏算法和大數據分析計算能力，無論是信號優化、路況態勢研判、軌跡分析、圖像識別等都涉及到需要先進算法支持，以及對實時數據的大規模計算能力。

滴滴智慧信控系統為城市交管賦能

鄭劍峰表示，為應對城市智慧交通發展的挑戰，需要我們在大數據、云計算以及人工智能等方面擁有足夠的積淀，將智能算法與交通工程領域的專業技能充分融合，為城市交通多元的應用場景提供智能化解決方案。

滴滴進入智慧交通領域的切入點是數據，目前滴滴平臺注冊用戶已經超過5.5億，每天處理超過106TB的軌跡數據，4875TB的綜合數據。正是基于海量真實的滴滴浮動車大數據，以及對前沿交通模型優化算法的研究，滴滴以互聯網+信控為概念基礎，自主研發了滴滴智慧信控系統。

系統的核心理念是實現對交通信號“問題發現-信號優化-評估報告”的閉環，通過對城市交通的宏觀及微觀運行態勢感知、路口問題預警、信號控制優化，改善路口排隊溢出、過飽和、通行效率低等問題;通過數據驅動及分析工具賦能，使信號優化的工作更高效、便捷，幫助城市交通管理者實現信號控制的精細化設計及管理，助力信號控制智能化提升。目前，滴滴可以實現對全國百余城市進行實時的指標計算、問題診斷及預警，對于交通問題的實時計算與反饋已經實現了分鐘級。

滴滴已優化超過2500個路口信號燈

自2017年以來，滴滴智慧交通已與濟南、北京、深圳、柳州、南京、溫州、蘇州及巴西阿雷格里港等全球30多個城市展開了深入積極的合作。其中，滴滴智慧信控系統已助力城市交管部門對全國超過2500個路口的信號控制進行了優化，擁堵延誤時長平均降低10%-20%。

2017年9月，滴滴智慧交通與廣州交警合作，針對天河北路區域優化方案開展了專項研究，對機動車擁堵、出行強度、交通流量、擁堵路段預測等進行分析，并且利用研究數據和研究成果針對性優化信號燈、調整潮汐車道變化等方式，進行互聯網+信號優化的試點應用。試點期間實現了區域延誤時間平均下降6.5%。在一些重點路口，比如天河北路、天壽路，溢流、過飽和等比較嚴重的常見問題，試點期間均有顯著的優化效果。

在2020年6月，滴滴智慧交通與蘇州市規劃設計院、蘇州市公安局交警支隊強強聯合，成功落地自適應智慧信控系統，實現了與scats系統對接優化，路段擁堵指標及重點路口高延誤比例下降10%-20%，有效提升了道路通行效率，促進了城市交通信號控制的精細化管理和智能化決策。

此外，在蘇州工業園區，滴滴智慧交通聯合交警大隊成功建設了一套互聯網+智慧交通輔助決策平臺。涵蓋一體化交通運行信息平臺、卡口校驗系統及智慧信號燈系統三大模塊。以往的決策大多是交通管理人員憑經驗進行“事后”處理，而在蘇州工業園區建設的輔助決策平臺精準刻畫了城市的全局動態，不僅幫助相關管理部門提前、有效地預防問題的發生，還高效利用了有限的警力資源。

鄭劍峰表示，城市交通系統是一個非常復雜的系統，滴滴希望與政府主管部門以及行業合作伙伴深度合作，不斷升級迭代在智慧信控領域的專業度和先進性，將互聯網的數據和技術與專業交通工程高效融合，推動城市交通信號控制的數據化決策、智能化及精細化管理，用科技改善城市交通，助力城市的可持續發展。

關鍵詞： 大數據 堵車難題