17位高校专家对智能交通发展的思考
近期，赛文交通网做了一系列年度盘底文章，主要聚焦产业界，包括智慧公交、智慧停车、智慧高速、车路协同、智慧交管等细分领域的产业界大佬对过去一年的市场发展总结。当然，智能交通行业的发展，同样离不开学界的理论支持，当前，新一轮科技革命正在带动产业全面变革，交通运输信息化、智能交通工程作为重点工程为产业发展提供了许多支撑。
2021年年初赛文交通网曾对来自高校的20位专家老师进行采访调研（来自高校20位专家对智能交通发展的思考），学界普遍认为我国智能交通行业的发展尚处于“及格线”水平，智能交通领域的各个方向发展比较碎片化，行业整体发展存在严重不均衡。
今年，我们再次邀请北京航空航天大学、北京工业大学、北方工业大学、长安大学、重庆交通大学、东南大学、大连理工大学、湖南大学、华南理工大学、吉林大学、清华大学、同济大学、天津大学、武汉理工大学、中山大学、中南大学、浙江大学(按首字母顺序排序)等高校的17位老师，分别就交通科技的发展水平、城市智能交通建设贫富差距大、未来交通科技领域的发展趋势等问题进行了调研采访。
同济大学智能交通运输系统（ITS）研究中心主任杨晓光教授接受赛文交通网访谈时认为，智能交通行业的发展，总体来讲不断地向前推进并取得了一些成绩，但也遇到一些问题。
整个行业，特别是综合交通信息化与智能化尚缺乏统一的框架体系，亟需自上而下与自下而上有机结合推进智能交通有序发展；亟需改变跨部门、跨模式、跨行业综合交通智能化不够协同问题；亟需走出重硬（件）不重软（件）的发展模式，真正意义地面向用户（出行、管理、运营、决策者等）提供科学有效、品质有感的智能交通服务与管理，助力“人畅其行，货畅其流”，乃至“人享其行，物优其流”交通强国战略的实现。
赛文交通网：科技强国、鼓励创新，一方面云计算、大数据、人工智能被广泛重视，但很多城市基础比较差，交通工程建设缺乏，如何看待智能交通领域“贫富差距大”问题？
“我国绝大部分城市最缺的不是外场建设费用，而是对外场设备系统性的规划与使用。”
——中山大学教授
广东省智能交通系统重点实验室主任
何兆成
我认为之所以有“贫富差距”的认识，可能源于一个误区：建设智能交通，就必须花大投入。事实上，我国绝大部分城市最缺的不是外场建设费用，而是对外场设备系统性的规划与使用：
就外场建设而言，大量的面向业务的外场设备都是现成的，以电警卡口为例，中国大部分城市（甚至三四线）都广泛布局了卡口设备，只是，这些卡口大部分只作为单一业务支撑，没有得到系统性的使用，而且信息质量（如实时性、精度等）也没有得到很好保障。
其实，如能对其进行利旧，保障好数据质量，大部分城市就已经具备了百分之七八十发展新一代智能交通系统的基本条件。然后，在利旧使用的基础上，再有目的地进行适当的补充和完善，其费用相对于全部推倒重建的费用是非常少的。
与此同时，发展智能交通系统，除了外场建设以外，更重要的是需要形成对于交通系统的需求、容量与状态的持续、完备的感知与认知能力，这些建设更多的是系统软件层面的内容，所需要的费用并不是很高。
“贫富差距体现出的是一种技术供给大于行业需求的‘假象’。”
——长安大学教授
信息工程学院副院长徐志刚
“贫富差距”很正常，其实体现出的是一种技术供给大于行业需求的“假象”。“贫富差距”的深层次原因既有部分技术还不成熟的因素，如：人工智能的可解释问题，同时也反映了行业管理者（投资方）举棋不定的心态。
目前行业管理者需要与时俱进，要区分对待“科学、技术和工程”的不同。
对科学要求异，鼓励奇思妙想、探索人类未知领域、做好未来技术储备。
对于有价值的实用技术要求同，通过规范化和标准化，统一技术接口，不要人为制造壁垒。例如车联网行业现在设备多，技术多，应用多，但是不同厂家设备还无法互联互通，阻碍了技术应用。
对工程要求全，工程项目必须足够可靠，要求安全第一，环境影响小，技术经济性好，不求“新奇特”，能为用户带来实实在在的好处就好。
行业管理者如果能区分对待这三者，在进行投入的时候就不会纠结，就不用期待一个项目必须同时具备“科学上的先进性、技术上的成熟度、工程上的高性价比”三个特征，操作起来，区分对待就会容易很多。
“以需求为导向，因地制宜开展交通工程建设、改善基础设施、精细化交通管理，既可以为未来智能交通建设奠定良好基础，同时也是解决当下问题的有效途径。”
——北方工业大学
智能交通控制北京市重点实验室研究员
张福生
首先，有没有采用现代信息技术手段并不是衡量“贫富差距”的关键指标，相反，所采用的方法是否本质上提升了交通安全与效率才是更值得关注的衡量指标。
其次，云计算、大数据、人工智能为代表的新兴技术不是智能交通建设的唯一方法和必经之路，更不是智能交通建设的终极目标。
智能交通系统建设的目的是满足社会生产生活的交通需求，因此，以需求为导向，因地制宜开展交通工程建设、改善基础设施、精细化交通管理，既可以为未来智能交通建设奠定良好基础，同时也是解决当下问题的有效途径。
“东西部之间城市在智能交通方面的投资是有巨大差异的。”
——重庆交通大学
交通运输学院教授刘伟
科技强国和鼓励创新的战略是各行业发展的方向指导，东西部之间城市在智能交通方面的投资是有巨大差异的，这和城市的经济发展水平有关。但在智能交通建设方面，有的城市在智能交通方面只注重社会上关注的云计算、大数据、人工智能的热点，制造新闻效应，忽视了智能交通是一项系统工程，缺乏交通工程的基础性工作，在智能交通系统建成后，没有发挥好应有的效果。
“财力有限的情况下，各地不必强求向一线城市看齐，多考虑一下项目的费效比，适合的就是最好的。”
——大连理工大学
交通运输学院执行院长王仲
“智能交通的建设是不能盲目的。”
——浙江大学
建工学院副教授金盛
这种“贫富差距”会一直存在，东西部城市之间、省会城市和县级城市之间、相同城市不同区域之间都会存在这种巨大的“鸿沟”。
所以智能交通的建设是不能盲目的，一方面鼓励具备完善条件、较强经济实力的区域开始最新技术的示范应用；另一方面也要考虑到交通工程基础设施、交通出行者特性、交通管理理念等，审慎推进智能化。
“‘产学研用’结合程度的差异是造成‘贫富差距’现象的主要原因之一。”
——吉林大学教授于德新
造成上述现象的主要原因可以概括为如下两点：
第一，地理区位与经济条件的影响，沿海与经济发展比较好的省份或区域（如江浙、长三角区域）基础设施（交通工程建设）的投入比重与最新科技（云计算、 大数据、 人工智能）在交通领域的应用程度明显要优于东北或西部地区。
第二，“产学研用”结合程度的差异；“用”主要体现在主管领导对交通的理解与重视程度以及具体管理人员的需求表述与目标达成问题，“产学研”是新技术的开发与市场应用的主体与推动者，如何将“最终用户”（交通管理者与交通参与者）的需求通过技术手段作用于交通基础设施，有赖于科技工作者以何种展现形式去推介和推动。
“把智能交通当作包治百病的灵丹妙药或救命稻草，是不合适的。”
——武汉理工大学
智能交通系统研究中心研究员
张存保
智能交通的发展和应用，对提升交通管理和服务水平发挥了不可替代的作用。但目前在智能交通建设方面也存在一些误区，把智能交通当作包治百病的灵丹妙药或救命稻草，是不合适的。
智能交通系统要充分发挥作用，离不开完善的交通基础设施、合理的交通组织以及良好的交通秩序，否则其实际效果将大打折扣，甚至沦为“样子货”。
管理部门需要杜绝政绩导向、重建设轻应用的现象，将交通工程基础提升和先进智能交通技术应用放在同等重要的地位，做到既顶天又立地，才能实现智能交通的“初心”。
“并不是每个城市都需要高大上的交通基础设施。”
——天津大学
管理与经济学部教授朱宁
交通系统的主要目标是提供安全、高效的出行方式，而不是看是否有“高大上”的基础设施。以云计算、大数据、人工智能为代表的新兴技术，是否能在交通系统中得到有效的应用，要和城市的基础状况相结合，并不是每个城市都需要高大上的基础设施。
交通系统是城市系统的一部分。各个城市应该结合其具体的特点，有选择的应用新兴的交通科技。为市民切实改善交通系统的出行体验、提高出行效率、降低交通事故和风险是应用高科技的基本出发点。
赛文交通网：过去一年交通科技的发展水平？
“虽然过去一年行业内新名词、新概念频出，但有突破的新技术、新产品不多，行业发展似乎进入了一个瓶颈期。”
——北方工业大学
智能交通控制北京市重点实验室研究员
张福生
可以概括为一个关键词：徘徊。无论是研究机构，还是行业企业、应用单位似乎都失去了明确的发展方向。虽然过去一年行业内新名词、新概念频出，但有突破的新技术、新产品不多，行业发展似乎进入了一个瓶颈期。一方面，很多新理念还需要在应用中进行不断打磨，接受检验与验证；另一方面，相关部门对新概念的免疫力也在提升，在新技术的应用上越来越冷静和理性。
“自主研发意识不断增强，原创性成果不断涌现。”
——吉林大学教授于德新
自主研发意识不断增强，原创性成果不断涌现。以国家科技部、自然基金委等部门的“重点研发计划”（尤其是张榜挂帅项目）、“自然基金项目”（尤其是优青、杰青等项目）为引领和驱动，国内各科技公司（大厂）、高校等科技研发人员在“车路协同”、“数字孪生”等方向进行了大量的原创性模型和方法研究与原创技术的积累。
“行业转型升级任重道远。”
——天津大学
管理与经济学部教授朱宁
现有交通系统在部分场景下实现了信息化，实现智能化的场景则比较少。体现出交通行业还是一个传统行业，行业转型升级任重道远。
在过去的一些年，行业的新概念、新说法比较多，但是正在落地的应用较少。因此行业还是应适当遵循长期主义的原则，坚持在人工智能、物联网等方面实现扎实的落地应用。切实有效的实现行业的技术进步，为客户提供真正的价值。
赛文交通网：未来几年交通科技领域有哪些重点(待突破)的基础性技术与理论研究？
“面向智能网联无人驾驶的道路交通安全研究将是未来的重点研究方向。”
——中南大学教授
智慧交通湖南省重点实验室主任
黄合来
面向智能网联无人驾驶的道路交通安全研究将是未来的重点研究方向。由智能汽车和车路协同引发的交通系统革新为解决交通安全问题提供了新机遇，但同时也带来了新的挑战，当然，这是一个非常宏观的系统性研究课题，其中包括了诸多具体的重点技术亟待突破。
首先，在智能汽车、智慧道路等多主体共存的混合发展阶段，需要交通系统在设计上既能够保证传统元素安全性，又能充分适应新兴技术的发展。比如，当前被广泛研究的智能网联车辆专用道设计，就是为了确保通行安全的同时鼓励新兴技术的发展而提出的。
为确保新时期混合交通的安全和高效运行，未来亟需对新型交通网络设计、设施优化和交通组织进行深入探索。
交通流主动安全管控是复杂成网条件下车路协同系统安全必然的功能需求，是实现通行效率和安全水平协同优化的关键技术保障，同时也必定是未来车辆协同和自动驾驶技术体系的重点研究内容。
对于智能汽车本身来说，辅助驾驶的个性化信息需求和HMI安全设计，高等级智能驾驶控制过程人机交互，自动驾驶车辆的识别规划决策控制技术，自动驾驶场景化加速测试与安全评估方法是发展智能汽车的研究热点和技术难点。
此外，智能网联无人驾驶车辆和脆弱道路使用者的交互研究也至关重要，我们应着力关注易遭受严重伤害的交通参与者，切实保障出行弱势群体的交通安全，推动构建以人为本实现本质安全的未来交通系统。
“面向城市交通立体化、网联化、数字化、智能化、低碳化、多元化发展，未来几年城市出行与道路运行领域和公共交通领域值得关注。”
——北京工业大学
城市交通学院院长陈艳艳
我认为面向城市交通立体化、网联化、数字化、智能化、低碳化、多元化发展，未来几年有两个领域值得关注：
一是城市出行与道路运行领域，有待研究智能网联环境下人、车、路云协同优化理论并探索形成人-车-路-云智能网联低碳交通技术体系。需要突破的基础性技术包括多模式低碳出行一体化服务引导技术、路网低碳运行智能管控技术、自动驾驶运营车辆编队组织技术等，有待研究智能网联环境下人、车、路云协同优化理论并探索形成人-车-路-云智能网联低碳交通技术体系。
二是公共交通领域。需要突破的关键技术包括数据驱动的公共交通出行感知与运行监测技术、城市公共交通系统动态仿真与智慧决策支持技术、多方式公共交通线网与调度服务协同优化技术、面向碳达峰的公共交通效能提升与充电优化技术、超大城市及城市群公共交通出行一体化技术等。
“自动驾驶的商用化。”
——长安大学教授
信息工程学院副院长徐志刚
自动驾驶的商用化，城市级的智慧交通数字孪生，交通基础设施健康监测，交通三网“物理-信息-能源”融合，低成本时空连续高精度定位，车联网大规模高并发可靠通信等都是急需攻克的基础性技术。
“人工智能在未来的交通科技领域将发挥重要作用。”
——北京航空航天大学
交通学院副院长田大新
当前，人工智能成为科学家和工程师的新生产工具，其在各个科技领域的渗透、融合和应用催生了新的技术范式，未来的交通科技领域可能的创新方向：
一方面，基于人工智能范式构建新型“人-车-路-云”网络空间安全生态体系，破解信息物理融合的智能交通系统数据保护与流通两难问题，将隐私计算、联邦学习等新技术引入交通信息网络中推动系统迈向全域数据保护和信息安全。
第二方面，基于人工智能驱动的空天地一体化协同计算，传统的交通信息服务和管控机制将随着空天海地一体化网络的发展而发生变革，计算即服务、算随网动，因此空天地一体化协同计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为一种新兴的计算架构，利用这一架构将扩展智能交通系统数字化服务的物理空间和信息空间。
“以广域、全量、多维属性交通数据为基础的实时交通评价、实时交通控制、实时交通信息服务理论与方法将成为热点方向。”
——北方工业大学
智能交通控制北京市重点实验室研究员
张福生
随着新形态交通感知技术的发展，以广域、全量、多维属性交通数据为基础的实时交通评价、实时交通控制、实时交通信息服务理论与方法将成为热点方向。与之相配套的传统的控制系统、控制设备也将面临一次全面的迭代升级，以适应高实时、全数据环境下的控制需求。
“道路交通系统碳排与能耗测度、驾驶车队低碳节能运行车速引导、区域交通信号绿波协调控制、立体空间网络智慧停车均衡诱导等交通领域低碳技术值得关注。”
——华南理工大学教授卢凯
不断发展的智能网联技术正在逐渐改变传统交通的控制模式。对于由不同智能程度的车辆、不同智慧程度的道路、不同网联程度的环境以及不同类型的出行者所构成的新型交通系统而言，传统的交通流理论与交通信号控制技术已经满足不了当前智能交通发展的需要，如何结合先进的电子信息、车辆控制、数字地图以及人工智能等技术，研究网联汽车与数字路网耦合环境下的车路协同控制技术，建立智能网联环境下的交通信号控制理论技术体系，是未来需要重点关注的理论与技术问题。
与此同时，随着国家“双碳”目标的制定，除了解决在交通拥堵治理、交通安全管理等方面所面临的交通问题以外，面对日益严峻的交通节能减排形势，实现以低碳目标为导向的可持续交通发展，研究道路交通系统碳排与能耗测度、驾驶车队低碳节能运行车速引导、区域交通信号绿波协调控制、立体空间网络智慧停车均衡诱导等交通领域低碳技术值得关注。
“未来几年，交通科技领域的一个核心重点是构建深度数字化，可实现交通数据加工和信息制造的柔性工厂，实现数字经济与交通管理、实体产业和运营经济的融合。”
——湖南大学教授钟翔
至2021年末，我国城市的智能交通系统已基本完成感知层、网络层和常规应用层的建设，在这期间智能交通物联网、局域网和互联网内产生和积累了大量的数据。
梅特卡夫定律揭示网络的价值与网络中节点的平方成正比，随着智能交通网络信息系统的大规模建设，交通数据要素和数据分析将成为数字经济赋能实体经济和城市交通精准治理的的新石油和新利器。
未来几年，交通科技领域的一个核心重点是构建深度数字化，可实现交通数据加工和信息制造的柔性工厂，实现数字经济与交通管理、实体产业和运营经济的融合。
包括区块链分布式定位数据融合技术、RPA技术、自然语言处理模式识别技术、基于交通场景的机器学习及数据挖掘技术、交通高维生态系统闭空间知识图谱技术等都将被重点的研究和突破，可在城市空间运行态势、交通智能调度、路网智能规划、交通流OD分析预测、静态交通聚类及预测、交通出行规律及其时空演化规律、环境与交通行为综合分析等方面提供坚实的理论与技术支撑以及刚性的应用。
未来几年的智能交通领域将会解决当前制约数据价值释放的交通数据确权不明晰、共享机制不明确等问题，大力提升数据的有效利用，将城市基础、经济运行、气象环境、文旅活动、城市交通规划等各类大数据进行整合分析，促进多源数据融合协同创新，构建数据精准治理体系，切实提高交通运转效率，促进交通资源合理配置和发展，提升大交通的智能化管理水平。
“我认为在车路协同与自动驾驶环境下，基于个体与群体信息响应，对单交叉口及路网状态的协同控制与智能化优化的基础理论和方法有待突破。”
——重庆交通大学
交通运输学院教授刘伟
在交通信号控制领域，我认为在车路协同与自动驾驶环境下，基于个体与群体信息响应，对单交叉口及路网状态的协同控制与智能化优化的基础理论和方法有待突破。该方向涉及到自动驾驶与车路协同、5G通信与边缘计算、不完全信息优化与群体决策及多目标系统的最优化方法。
“随着新兴技术与交通系统的深度融合与赋能，交通系统从基础设施、载运工具以及服务网络等核心要素上均产生结构性变化，亟需形成与之相适配的系统性理论方法。”
——中山大学教授
广东省智能交通系统重点实验室主任
何兆成
整体上，随着物联网、大数据、人工智能等技术与交通系统的深度融合与赋能，交通系统从基础设施、载运工具以及服务网络等核心要素上均产生结构性变化，亟需形成与之相适配的系统性理论方法。
交通基础设施层面。需要研究面向不同智能化程度的新型载运工具，如何同步配套智能化基础路网设施与交通组织，形成新的交通设计、组织理论与方法。
交通系统认知层面。需要基于几乎覆盖全量个体的新型信息感知环境，面向交通规划层面、交通管理层面以及交通运输组织，研究新的交通系统建模分析范式与理论方法。
交通系统调控层面。需要充分考虑如何在新的交通出行认知的条件下，深度结合车路协同智能感知、通信与互操作等新能力，形成新的交通系统调控与服务理论与方法。
在交通网络服务层面。随着车辆电动化、网络多元化、服务多模化的进一步发展，需要增强交通网与能源网的一体化规划、设计与服务的理论与方法。
“我认为当前对于智能交通领域最关键是更加精准、更加鲁棒（适应各种交通环境）、更加稳定的交通检测技术的发展完善。”
——浙江大学
建工学院副教授金盛
传统交通领域自身的理论和技术体系其实已经比较完善，目前更多地是面向新型混合交通流（人工驾驶和自动驾驶）的相关理论与技术体系开展研究。我认为当前对于智能交通领域最关键是更加精准、更加鲁棒（适应各种交通环境）、更加稳定的交通检测技术的发展完善。
“未来几年交通科技领域的核心重点是交通运输网络优化重构、柔性运行及弹性调控的理论模型与方法研究和面向‘双碳’目标的综合交通运输系统低碳集约发展理论和提升技术方法。”
——吉林大学教授于德新
主要有两方面：一是交通运输网络优化重构、柔性运行及弹性调控的理论模型与方法研究。
面向综合交通运输网络优化重构，研究跨域、跨尺度交通系统要素交互作用与时空协同规律；研究面向超网络的交通网络运行全过程状态演化与耦合映像；研究交通系统动态自治与高度协同的实时配置优化理论与方法；研究综合交通网络结构性能评估理论体系；针对交通网络风险应对能力提升，研究交通基础设施结构安全的柔性运行理论与方法，研究交通网络复杂风险环境可计算网络模型及动态承载能力分析理论与方法；研究多系统协同作用的风险隐患抵抗、吸收、恢复优化理论与方法；研究多模式交通网一体化协同仿真框架与理论体系。
第二是面向“双碳”目标的综合交通运输系统低碳集约发展理论和提升技术方法。
研究综合交通运输系统的能耗与碳排放测算方法；研究面向双碳目标的出行结构优化方法；研究以节能减碳最大化为目标的交通流调控理论与方法；研究双碳目标下交通基础设施规划理论与方法；研究低碳集约高效的综合交通运输组织方法；研究面向双碳目标的多模式交通系统运力优化配置理论与方法；研究清洁能源运输方式的协同组织调度理论与方法；研究共享出行和合乘出行等新型运输模式的配置理论与运营组织方法；研发旅客联程运输全过程运力保障和出行服务技术。
“未来几年，在全息交通感知技术及应用，以及基于全息感知信息的交通状态预测、智能交通信号控制等方面，是需要重点关注和突破的技术方向。”
——武汉理工大学
智能交通系统研究中心研究员
张存保
我重点关注的是道路交通管理、交通信号控制领域。道路交通的智能化管控，需要准确了解道路网络宏观、中观和微观交通运行状态，特别是道路交叉口车道级甚至单个车辆、非机动、行人等的实时运行状态。近年来，随着检测技术、移动互联网等的快速发展，使得全息交通感知成为可能。未来几年，在全息交通感知技术及应用，以及基于全息感知信息的交通状态预测、智能交通信号控制等方面，是需要重点关注和突破的技术方向。
赛文交通网：给予年轻一代从事交通科技工作者的建议？
“希望新一代的科技工作者既要‘抬头看天’掌握先进的技术、知识，在国际和国内占领科技水平的制高点，也要‘低头看地’结合实际的工程问题进行探索，切实解决智能交通工程中的‘卡脖子’问题。”
——东南大学
交通学院副院长刘志远
“在‘科学、技术和工程’任何一个维度上做到极致，都是非常有意义的工作，当前是一个充满机遇的时代，每一个科技工作者都会找到自己的舞台。”
——长安大学教授
信息工程学院副院长徐志刚
“注意理论联系实践，多到现场调查研究，重视多学科知识的交叉融合，实现交通工程与信息技术的融合，注意思维方式的不断升级和对业务需求的理解。”
——清华大学副教授李瑞敏
“少一些孔乙己式的关于茴香豆的‘茴’字有几种写法的研究，多一些调查研究和理论跟实际相结合，在实践中确认需求和发现问题，将时间和资源花在服务国家经济建设和有意义的事情上。”
——大连理工大学
交通运输学院执行院长王仲
“从事交通信息化与智能交通，首先应该夯实最基本的交通工程理论，从交通的核心目的、核心需求出发，研究新环境下交通需求、交通运行规律的变化，以信息化与智能化手段为交通发展画龙点睛锦上添花。”
——北方工业大学
智能交通控制北京市重点实验室研究员
张福生
“建议年轻一代夯实基础的同时应掌握大数据、人工智能、云技术等新技术。”
——吉林大学教授于德新
“在各行各业都内卷的大背景下，若要在智能交通领域做出一些成绩，需要成为既懂交通、又懂信息技术的复合型人才。另外，智能交通的相关理论方法、技术，甚至各企业的解决方案等，都处于不断变革的过程中，需要本着开放性的学习心态，了解行业新理论和技术、行业需求和业务逻辑、行业新系统新产品等，不断提升自己的综合素质和专业技能。”
——武汉理工大学
智能交通系统研究中心研究员
张存保