来源： 智慧交通

一、主动与协同

这里涉及到两个词，一个是主动，一个是协同，其实也已经有很长的历史，主动控制是在美国争论发展飞机还是发展导弹过程中，迅速发展起来的。最后在设计飞机的时候更多考虑的不仅仅是操控系统对飞机性能的影响，还包括在设计的时候怎样考虑未来飞机在动态飞行时候的影响。这体现了一种多要素的集成优化。协同，我们中国很早以前就有协同的说法，说文解字里面：协，众之同和也，同，合会也，有序就是协同。

二、维度与基础

　
从早期信号控制的发展，到现在一直讨论怎么样响应交通的需求变化，其实都是在调节服务的能力，如果这是一个真实的需求，最早我们提供多样的方案，提供定时方案，根据需求提供服务能力，随后更好响应需求，可能有感应控制方案出现，有自适应控制方案出现，再去讨论怎么样优化供给，提供更合适的服务能力。

不能简单仅仅依赖于信号灯，可以考虑交叉口的车道功能，甚至可能不仅仅是单一模式，可以有公共交通、行人、自行车。这种多模式系统在竞争资源的时候怎么划分，随后会影响信号控制的优化方式，体现在车道的划分和利用上。车道是一个静态设施，其实可以是动态的，城市道路的车道是动态的，快速路的车道也可以是动态的，也可以很好地去提升服务效率。

不应该仅仅局限于一个点的车道，可以考虑这个设施应不应该放在这儿，比如全国在推的，人行道前面机动车让人，这个法律一旦严格执行下去之后，会反过来发现车可能走不动了，原来横道划道和当时通行的情况是匹配的，但是现在可能是不匹配的。怎么样考虑设施的布局、规划，考虑以后的协调方式，交通流的运行方式，这是一个层次，从供给的角度，从信号配时到设施规划布局，从整个体系体现控制的主动性而不是被动地响应需求。

供给是一部分，供给和需求的耦合是另外一部分，比如人们开始考虑怎么样均衡交通需求，流量的分布成为一个很重要的视角，如果能够在拥堵发生之前或者说能够通过控制的方法把流量进行调整，让整个路网的状态更好，也许是一种方法。这可能在微观的节点设计和控制上体现，例如，假设一个交叉口有大量的左转，但是可以给它很短的信号配时。我们相信一段时间以后人们会适应这里的信号配时，尽量有很多的左转需求，可以通过其他的方式实现，就是单体的控制是可以引起局部的需求重新分布的。这是微观上面的。如果是宏观上面的，现在有很多的办法，无论是显示板还是导航，可以实现交通流在网络上的组织和诱导，这也是我认为主动性的一个方面，就是在拥堵发生之前能够通过这样的一些方式有效实现流量的均衡分布。

可能这也是其中的一个阶段，可以进一步上升到调度的服务，这就和MaaS有关，比如现在的出行是针对每一种出行方式的，以后这种出行中间会有服务的提供者，会有数据的提供者，只需要去哪儿，后面服务的提供者会安排好，这种情况下意味着有一个系统，这个系统可以调动整个网络的资源，这个资源既包括工具，也包括路上的通行权。反过来一样，调动好之后能够为用户提供所期望的服务，这是更主动的一个层次。

现在，这方面的工作其实已经在很多的城市展开了，比如深圳做的预约出行，通过精细化预约的方案，有效地分配和调度资源，同时为用户提供了更高品质的服务，在这种调度和服务的情况下，服务的人数可能更多，服务质量可能会更好，实现一种双赢的结果。这是主动化更升级的一种层次。

当然，如果说能够更细一步考虑每个出行的安排，如果可以针对每个人的个体特征，就可以为个体制定最好的方案，而这个方案支撑下，资源调度会更好，出行的品质可能会更高。

这是一张图，体现当前管控和未来如果加入一些服务调度的东西在里面可能会带来的变化。从家到一个地方买东西的时候，可能涉及到可以去选择路径、选择时间、选择方式，但其实可以改变不去这个地方买东西了，可以去另外一个地方。这种改变可能不是强制性的改变，因为人们的出行本身是基于自己的需求，需要获得更多的信息，比如说去这个商城是为了买一件衣服，可以告诉出行者另外的商城可以买到更好的衣服，这样的话才能改变出行的目的地。这个过程中系统更多提供了解决信息不对称的问题，通过问题的解决可以实现网络上状态的调整，如果以后的出行更多人采用预约出行的话，未来的交通可能所有的管控的动作是发生在出行之前的，而不是发生在出行之后，也就是这个人什么时间通过什么样的方式出现在哪里，其实是系统分配的，而不是去检测、去预测、去分析出来的。

预测未来其实也是一种主动，这样可以提前采取某种很好的措施。由预测未来到调配未来更是一种好的演化方式。这是怎么样实现不同层次所谓的主动。

另外一个角度就是回到现实，要想去做各种各样的改进，问题在哪儿？我觉得很重要的一个基础是需要知道现存的问题是什么。因为今天讨论的信号控制问题，问题在于现在路堵了，去改变信号控制会不会让路不堵？很多问题可能根本不是信号控制的问题，可能是其他的因素，改变信号控制可能得不到很好的效果。

因此，主动协同管控的基础就是需要对当前的信号控制水平和它可能存在的改善优化的潜力进行评估，评估完之后才可以做各种各样有针对性的优化和改善。正是因为这样的问题，提出了一个想法，其实可以做一个信号控制智商的评测系统，能够用这个系统看看现在的情况它是否可以优化，它的问题在哪里？向哪个方向优化？它有哪些潜力？这样就能够做到有的放矢去投放有限的资源。现在做各种各样城市优化的系统，做心脏、做大脑，不管做什么，现在是什么样，做成了什么样，资源是不是真正投到有用的地方，这是系统要解决的问题。

当然在国家的重点计划项目支持下我们也做了一些工作，这是我们开发的一个智商评测的平台，可以针对一个路网，一个结点，一个干线去分析，到底控制水平是什么样，也就是说现在达到了什么水平，是多少分数。我们会去分析到底问题在哪儿？如果做了这件事情之后，会有多大程度的改善。

当然这个系统更多是来评测，它不是优化的，因此结果是具有相对的值，而且具有相对可比性的，也就是说如果A路是30分，B路是60分，那结论是B路的控制水平比A路好，但是不代表A路比B路的状态好，因为状态和控制水平是两回事。可以用类似的工作做控制系统的智商评测工作，这为主动协同管控提供了一个坚实的基础。

我们做了一些测试分析，包括在上海、深圳以及其他的城市，也用轨迹数据和线圈数据融合的方法分析这些指标，去测试系统的效果，现在还在继续的研发和测试过程中。

三、总结与展望

　　
总而言之，主动协同管控有五个步骤，第一个是需要做一个智商的评测，需要知道这个系统怎么样，它的问题和潜力在哪儿。很可能先做的实际上是优化供给，因为交通流之所以在这里左转，之所以在那里右转，因为这是百姓本身的需求，如果在不影响需求的情况下提供更好的供给适应，这个系统我认为这可能是第一阶段的，如果做这个东西能够结束这件事情，能够不会有新的问题出现就可以了。当优化供给的工作无论是匹配也好，还是调整也好，不能做好的话，我们才会考虑能不能均衡路网的需求，这个就需要考虑供需在网络上的不均衡的分配关系，同时调整供需和需求，可能会让一部分人偏离了他原来喜欢的路线，但是为了整体网络的优化，必须这样做，这其实是在调整人们的行为，这是一种需求的调整方式。最后一个阶段才会是考虑能不能更有效调动资源，这个事情不是最后才要做，而是现在很多城市，包括国内也好，国外也好，在所谓的交通即服务的推动下，人们改变自己的出行模式，而这种出行模式的改变，比如要预约出行，而不是单一的场景预约出行，而是日常的预约出行，这种出行的方式出现和普及还需要很长的时间。因此我觉得到第五个阶段可能需要一段时间之后，调整人们的行为，才会有资源的调度和个性化的服务，才会实现整体网络的均衡。

这种控制可能脱离了原来信号控制的范畴，我们的管控不仅仅是依赖于信号灯，而是依赖于这五个步骤系统化的思想和多维度、全链条的调控。

本文作者：同济大学交通运输工程学院副院长 马万经教授