原標題：蛙眼數據|紅綠燈能思考，“濟南交通大腦”在進化

城市車輛無人駕駛，交通管理系統無人操作，道路交通安全達到極致，一切交由“交通大腦”處理——當“交通大腦”進化到“無人之境”時，一切是不是很科幻?一個基于5G構架、無人駕駛的智慧交通系統，還會有紅綠燈、有交警、有擁堵嗎?作為智慧泉城的重要組成部分，濟南“交通大腦”究竟進化到什么程度了?

13家企業撐起“超強大腦”

智慧城市建設熱潮下，國內多個城市上馬建設“城市大腦”，配備“交通大腦”，連馬來西亞的吉隆坡也裝上了阿里云的“城市大腦”。濟南“智慧泉城”六通之一“市民出行一路通”，主要由濟南交警承建的智慧“交通大腦”構成。

一個通過數據對城市進行全局實時分析，自動調配公共資源，修正城市運行缺陷的超級人工智能到底有多強大?

杭州版“城市大腦”:囊括阿里云、海康威視、移動、聯通、電信等17家企業；涉及智能算法、圖像視頻捕捉、交通大數據處理、云計算、網絡安全等軟硬件廠商，以及為參與項目提供資本支持的機構，形成龐大的“城市大腦”生態圈。

在濟南交警支隊“濟南交通大腦”研發中心，幾大互聯網公司聯合辦公。濟南“交通大腦”朋友圈里有浪潮、滴滴、百度、海信、易華錄、海康威視、北京以薩、山東創飛客、四維圖新、共享單車企業(摩拜、ofo、哈羅)、泰華智慧。

濟南“交通大腦”至少含7類數據

“世界上最遙遠的距離是什么?是紅綠燈跟交通攝像頭的距離。”阿里云創始人王堅用這句話切中交通控制痛點——數據孤島比比皆是，攝像頭看到的東西，永遠不會變成紅綠燈的行為。

2016年10月，杭州蕭山區信號在線優化配時匯集了交通、教育、醫療、互聯網等13個行業57類數據。

濟南“交通大腦”數據來源:滴滴、百度浮動車數據；交警數據——卡口數據、地磁數據；地圖數據——百度數據、高德數據；摩拜、ofo、哈羅三家共享單車數據；浪潮大數據——企業數據、政府數據和互聯網數據，還有濟南范圍內的300多家公共停車場數據。

未來，在車聯網時代，所有車的狀態都可以匯到“交通大腦”中。

一座城市找不到兩個完全相同的路口。那么，最先進算法能解決無規律可循的交通問題嗎?以信號燈為切入口，濟南展開了一場引領全國的“交通大腦”試驗，包括在城市級快速路匝道設置智慧交通誘導屏、潮汐車道等。旅游路上線潮汐車道后，雙向失衡指數整體優化了72%。

這場創新試驗背后的主力廠商滴滴研發團隊的靈魂人物，是全球智慧交通領軍人物劉向宏。

滴滴“滴禹”平臺目前監控著濟南市區764個路口的信號燈。這是一場由點到線，再到面，最后到整個系統的交通自適應控制的進化。每一次1%通行效率提升的背后，技術都付出了洪荒之力。

每增加一個路口算法難度指數級增加

這個全中國交警部門都夢寐以求的系統是怎么進化的?

智慧交通信號燈:目前已優化濟南344個路口，每天為濟南市民節省超過3萬個小時的通行時間。

方案選擇式自適應控制:經十路、旅游路等十多條主干道實行了方案選擇式自適應控制。

通過調取卡口、地磁等數據，融合滴滴浮動車數據后進行分析，進行精細化配時，構建信號配時方案庫。經十路、旅游路這兩條道路根據時段全天制定了13套解決方案。

區域交通控制:大明湖“試驗場”:2017年10月，大明湖區域7條主干道、43個路口的信號燈進行了優化，工作日車輛平均通行速度提升17.1%。目前，大明湖區域信號燈優化的路口已擴大到140多個。

算法復雜。以經十路(不含經十東路、經十西路)為例，一共39個路口、43條道路相交。每增加一個路口，算法難度會指數級增加，而區域交通控制相當于是從“點”到“面”，算法復雜了N倍。

具體而言，每增加一個路口，需要考慮各個方向來車情況，甚至各個路口匯集到這條路的所有能夠對該路口交通產生影響的因素，包括天氣、突發交通事故、大型活動等；這些因素必須能實時監控和采集，比如該路口周圍10個路口內某個點位發生事故后，對當前點位影響幾何，隨之對其他點位進行聯動改變。

濟南部分路口延誤時間一覽：

文化西路-趵突泉南路

167秒

順河西路-普利街

137.14秒

張莊路-二環西路

127.00秒

經四路-林祥南路

113.40秒

經六路-緯八路

103.75秒

泉城路-西門

101.08秒

工業南路-烈士山北路

96.00秒

經十路-緯十二路

95.20秒

匡山中路-匡山大街

94.00秒

（備注：數據為7月17日13：11，基于全城掃描路口延誤時間，3分鐘刷新數據）

算法并非萬能“交通大腦”是定制產品

“交通大腦”是定制產品，每個城市地形不一樣，路網瓶頸、市民出行習慣不一樣，交通痛點也不一樣。針對濟南交警部門要求，滴禹平臺顯示監控的764個路口中綠燈損失、配時失衡的路口，實時報警，每3分鐘刷新一次數據。

同時，排列出濟南前二十大擁堵路口；通過實時和歷史擁堵數據將城市擁堵最嚴重、亟須治理的道路推薦出來，排列出“治堵”道路優先級，并預測治理后效果。

這個路口需要建過街天橋嗎?公交應該新增哪些線路?在這個街口建超市會增加多少擁堵?共享單車停放點劃在哪里，會提高最后一公里出行效率?滴禹平臺上的數據還能對職能部門做決策提供數據支持。

關于“交通大腦”四大法則:

算法解決不了所有問題，影響交通的最重要因素是城市規劃，交通一旦飽和，需嚴重大于供，再先進的算法也解決不了現實問題。

優化效果最好，路口可能會達到30%－50%提升，但要保證任何一個路口都能有10%的提升很難，因為數據處理量非常大，20%的特殊場景可能要花80%的精力去處理。

標準的十字路口很容易用模型描述，而環島、主輔路在一個路口分開燈控等場景，人能看懂這些交通信號控制方案都很難，用數學語言讓計算機看懂更難。

百度、高德、滴滴等都推出各個版本“中國十大堵城”，涉及數據樣本、算法不一樣，城市排序也不一樣，別把“堵城”榜單當回事。

（齊魯晚報·齊魯壹點記者 蔡宇丹）

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[責任編輯：楊凡、穆楠]

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