11月17日，在第十一届中国智能交通年会城市智能交通创新发展论坛上，北京交通发展研究中心顾问全永燊教授以《城市智能交通建设发展的方向》为题发表了演讲。

首先，全永燊介绍了城市智能交通存在的8个表象问题。包括，着眼于治本还是治标；对交通供需关系的源头控制是否给予应有的关注；未充分顾及到子系统协同关联性；忽视了不同空间范畴智能交通需求的差异等。还有3个深层问题，包括，是否忽视了交通供给与需求相互制约的关联性、是否忽视交通参与者行为的交互作用关联性、是否忽视了城市交通的基本属性特征和战略着眼点。

然后，他指出了城市智能交通的5个发展方向。包括，基于交通与城市发展互动响应，以人机交互方式实现的交通战略、规划、政策智能决策；基于城市交通服务资源配置的智能化动态需求调控管理；主动式交通安全智能保障等。

全永燊认为城市智能交通的5个战略任务是，城市交通系统自身及其外部环境动态监测与趋势跟踪评估判别；基于人机交互的系统诊断；服务诱导与主动式安全保障；战略、规划、政策、实施方案决策支持，这是战略最高级别；理论与技术创新。

以下为全永燊演讲实录，经赛文交通网（china_7its）编辑：

首先，我起了这样一个题目，“思辨、“思变”两个不同的词，“思辨”是对现状发展的一个反思。 “思变”，是对未来城市智能交通发展方向和战略任务的一个展望。

城市智能交通存在的问题

毋庸置疑，自“智能交通”理论与技术引入中国以来，国人在这一领域取得的成就可与世比肩。近年来，以“无人驾驶”“车联网”为代表的的新兴技术更是大受市场的青睐。但是透过这样的发展局面，以城市交通总体战略大局冷静审视，还是会对城市交通发展的方向和问题产生一些疑问。到目前为止，在智能交通宪法和运用是否真正的与城市交通发展完全契合？它的发展方向是是否能与城市发展智能交通方向完全一致？那么，这里面可能就会思考以下问题。

第一，运用领域方面是否过于片面。智能交通研发和运用仍然还主要集中在信息化、城市道路交通管理服务信息化以及城市公交信息化领域，在智能交通所谓的三大系统中，目前真正有所建树的也只是“智能运行管理系统”和“智能运输服务系统”，而“智能决策支持系统”则是乏善可陈。

第二，着眼于治本还是治标。无论“车路协同系统”还是“无人驾驶”，除了有助于改善行驶安全，充其量只是在特定时空范围有条件地提升道路通过能力，我个人认为，对交通系统全局的改善而言，所起的作用并不大。

第三，对交通供需关系的源头控制是否给予应有的关注。目前的智能交通处理城市交通供给与需求平衡关系还只局限于对交通子系统运行状态的干预。

第四，未充分顾及到子系统协同关联性。对各个交通子系统的建设基本是采取了“分而处之”、各行其是“”的策略方式。

第五，忽视了不同空间范畴智能交通需求的差异。城际、区域以及城市不同空间层次的智能交通需求、发展目标均有显著差异。遗憾的是，到目前为止我们的智能交通系统研发和运用并没有真正顾及到这个差异性。

第六，信息服务与智能决策以人为本是不是存在一些本末倒置的问题。截止目前，智能交通的运用还主要局限于信息服务，应该是不争的事实，而在战略与规划决策方面的智能化应用几乎还是空白。那么，就有一个问题，是否混淆了和智能交通系统和信息技术系统，这两者很有区别，现在做的很多事情，更像后者。

第七，过分地注重“车路协同”，是否有失偏颇。试图靠不断地扩充道路通行能力和效率提升实现交通供需平衡，把技术与财力资源过分集中用于“车路协同”是否有悖于国际共识的城市交通战略原则？

第八，重技术研发，轻理论创新。或者是过多地、片面地强调了对新技术的研发，而忽略了交通战略规划决策理论的创新；尤其是交通与城市互动关联理论的研究。

到目前为止，这些都是问题的表象，那么我们对问题的正面又做一个思辨。

第一个问题是否忽视了交通供给与需求相互制约的关联性。尤其是供给对需求的引导和调控作用。当然，指出的是城市智能交通的研发与应用。例如，试图以车路协同系统来提升多数道路通行能力和效率，解决交通拥堵，是否落得一个事与愿违的结局？

从现在交通战略来说，不管是中国，还是在欧美国家，都是立足不断扩大集约化运输和绿色出行服务供给，来提升城市运转活力。他们强调的是一个新的理念较City  Mobility作为城市交通发展的一个目标，而不是追随个体机动车交通需求，一昧增加道路供给提升道路通行能力。恰恰相反，许多国家和城市现在在高架路拆除一些道路，设点道路空间来增加更多的空间，所以提升城市运转活力并不等于提升道路通行能力。其次，车路协同系统并没有考虑道路功能结构和拓扑结构的动态改变，对车辆驾驶者行为（即实际需求）的反制；其他非道路类的交通基础设施配给结构与分布同样潜移默化地改变道路使用者的行为。这些都是在车路协同技术研究里面所忽略的。

第二，是否忽视交通参与者行为的交互作用关联性。就交通参与者而言，它既包括交通服务对象，也包括系统的干预者，也就是指系统的规划、建设、运营服务的行为主体。那么，不管是道路还是公共汽车运服务领域的智能交通系统，不只针对这个领域管理者和服务对象的决策行为。因此，他们的行为与其他服务设施经营者乃至城市规划和交通规划的行为主体是相互制约，相互作用的。但是，我们在打造所谓先进的智能交通系统这个子系统之后，恰恰忽略了这些东西。在智能交通的三大系统当中其实都有决策支持的功能，实际上都是为交通参与者提供智能决策支持，只不过行为决策的主体和决策的层次不同而已。就决策层次级别而言的话，系统的总体战略、规划、政策的行为决策应该是最高级别，遗憾的的是，被忽略的恰恰是这一级别。

第三，是否忽视了城市交通的基本属性特征和战略着眼点。一个是基于交通与城市发展的互动关联性，力求二者的协同互惠；另一个是基于交通大系统的各个子系统之间相互依存的关联性，力求发挥系统的整体协同效应。

城市智能交通的发展方向

谈到这些问题，我们现在要考虑是不是在城市智能交通的发展方向和战略任务上有必要做一些调整。那么在我看来城市智能交通发展方向，应该是唯城市交通总体战略为马首是瞻。为什么这样认为？因为这是由城市交通巨系统结构特征和系统属性特特征所决定，并不是我们主观想象。既然是唯城市交通战略马首是瞻，按照这样的观点，我认为城市智能化战略方向调整，应该侧重关注以下几点。

一个是交通系统的外延扩充与内涵改造的关系，交通与土地使用、空间布局的协调关系，交通供给规模与城市经济社会发展的适配关系，交通发展与城市环境、资源的协调关系等有关交通发展模式问题。第二出行结构演化趋势及关联因素的智能化辨析；城市空间拓展/功能布局演化动态及其与交通供求系统相关性跟踪监测评估。

另外一定要注重以人为本的交通服务宗旨，要注重客观资源与环境容量对系统扩展的约束；注重多元运输方式融合与协同效应；不能在对各个子系统分而治之，在信息不对称的条件下解决系统稳定性的问题。

那么城市智能化交通发展目标与主流方向是什么？

就是充分利用移动互联、物联网、云计算等新一信息技术，以全面感知、泛在互联，普适计算、集成应用与人工智能应用为支撑，实现对城市交通与城市发展的智能化协同，对人的各类个性活动与物流需求出智能响应、实现城市智慧化管理和运行、保障城市的可持续发展。

就具体方向而言，主要有以下几点：

• 基于交通与城市发展互动响应，以人机交互方式实现的交通战略、规划、政策智能决策；

• 基于需求实时响应的城市出行与物流配送交通运行组织“一站式”智能服务；

• 城市交通运行风险监测与智能规避与应急处置；

• 基于城市交通服务资源配置的智能化动态需求调控管理；

• 主动式交通安全智能保障。

城市智能交通的战略任务

任务一：城市交通系统自身及其外部环境动态监测与趋势跟踪评估判别。

1. 利用空、天、地一体化的监测手段，关注空间拓展与土地利用、人口与就业分布、资源与环境容量的动态变化。

2. 基于个体行为差异识别的需求子系统状态实时监测与演变趋势的连续跟踪监测。要摆脱传统基于小样本的集计四阶段法分析模型的约束，建立一套以多源于异构成“全时空”数据采集/非集计行为决策关联数据网络为基础的可伸缩模型体系，揭示各类活动行为决策因素及量化的关联性规律。

3. 各类服务子系统实时运行状态自动监测。

任务二：基于人机交互的系统诊断

1. 交通需求演变与城市发展互动关联性的识别。

2. 各子系统运行状态交互作用的关联性识别。要深度去探究各个子系统的运营状态。

3. 系统运行波动与故障自动检测与诊断。

任务三：服务诱导与主动式安全保障

1. 基于需求实时响应的全方式出行服务。整合各类出行服务资源，提供新型一站式交通服务，满足差异化需求；构建基于实时个性化需求的新型姿势自适应公共客运服务系统（例如自主式“无缝移动系统”）。

2. 智能物流配送系统，不只限于配载信息服务与运输组织调度智能化，要更多关注配送需求实时响应和无人自动配送等新型系统的研发。

3. 基于车辆-运行载体协同技术的主动安全保障系统。

任务四：战略、规划、政策、实施方案决策支持，这是战略最高级别。

1. 对交通发展战略、规划、政策或某向具体对策方案的实施效果跟踪评估和滚动修正、完善。

2. 基于需求自动反馈的交通对策方案实时与非实时响应。

任务五：理论与技术创新

第一，在感知、诊断、预测、干预决策等四大环节都有新的理论和技术需要去创新。就第一环节而言，系统内部与外部环境的全息感知要解决的第一个是全时空、连续、实时采集技术、数钻农融合与继承技术等。

第二，在交通系统综合评估与诊断要解决的问题是交通子系统运行水平关联性理论与系统内外影响因素关联度量化评价技术以及服务需求与宏观的自适应与反制度双向作用理论，需求实时响应水平、服务资源有效利用程度以及不同方式衔接的分析评估技术。

第三，基于动态仿真的预测与态势推演。解决交通系统高响应度实时非结构性流数据的计算技术难题。

第四，基于人机交互的实时响应与干预决策。针对系统短版的实时自适应补强理论方法和关键技术，包括我实时动态需求管理理论与关键技术。

速记资料来源于：中国智能交通协会

整理稿未经本人核实

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