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在智能交通的世界里,堵车将不复存在,取而代之的是流水般畅通的交通环境。但想让梦想照进现实,智能交通仍需攻克诸多的难题
智能交通系统,开始引起政府管理者和出行者的共同期待。
试想这样一幅场景:住在北京朝阳区安贞医院附近的一位白领,清早7点下楼、开车,车载GPS用优美的声音播报了今日天气及交通情况,随即自动选择了一条道路通畅的驾驶路线。30分钟后,他哼着小曲驾车驶到国贸中心停车场门口,GPS即时播报车库剩余车位,车位显然绰绰有余。这时离上班时间还有10分钟,他还有足够时间去国贸商场的星巴克买杯摩卡咖啡提神。
这并非发生在2020年的一幕,在国家智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)中心实验室主任、工学博士张可的眼中,这是智能交通初步普及后显而易见的事实。
理想世界
在世界可持续发展工商理事会发布的《2030年的流动性》研究报告里,智能交通系统被定义为“一个基于并包括了有线、无线网络、卫星等现代电子信息技术面向交通运输的服务系统。其突出的特点是以信息的收集、处理、发布、交换、分析、利用为主线,为交通参与者提供多样性的服务。”
这个庞大的系统将先进的信息、电子通信、自动控制、计算机以及网络等技术有效、综合地运用于包括城市公交、BRT(快速公交系统)、地铁、轮渡、轻轨、出租、高速公路等整个交通系统,并能将上述交通工具加以综合管理与控制。
张可在接受记者采访时认为,智能交通系统是目前国内外解决城市交通拥堵难题的最好方案。“通过智能交通系统,实时路况被电子摄像头录入信息平台,经过监控中心处理后分流任务给交通调度,并且实时将情况发布给终端用户。也就是说,用户能利用手机、车载GPS等,第一时间掌握实时路况。”
“这还只是最基本的情况,在智能交通系统的整合下,私家车车载GPS、交通监控中心与全球定位系统卫星将实现联网,驾驶者能与调度中心产生信息互动,从而使商业车辆、公共汽车和出租汽车的运营效率大大提高,对全国乃至更大范围内的车辆实施控制。”
国外一项名为《大城市的挑战:利益相关人的观点》的报告指出:交通是城市各发展阶段面临的唯一最大的基础设施挑战,而严重拥堵会给城市产生巨大的经济成本,这些成本在发达和发展中国家占GDP的比值分别为1%与3%。
能够节约经济成本又能高效解决拥堵问题的智能交通系统,因此受到各国城市管理者的高度重视。
日本一项研究报告称,智能交通能使交通事故死亡人数每年减少30%以上,早高峰时期堵塞量降低10%以上,并能提高交通工具使用效率50%以上。
记者从德国科隆城市交通管理部门得到的数据显示,自1992年该市启用智能交通系统以来,市中心每年减少2100万车公里(该单位指旅行程数),每年可节省1800万欧元,效果较之未启用该系统前相当明显。
但信息化迅速发展的今天,智能交通已经不仅仅代表着以上的定义。在张可眼中, “智能交通的高级阶段,车辆上被安置有磁铁传感器和高敏感度的雷达装置,用以检测车辆在公路上的位置,检测车速并避开障碍物。这是智能运输系统的最高境界,它能神奇的创造出一个近乎没有事故的驾驶环境。”
美好的愿景之下,全球范围内对智能交通的投入均在不断加大。数据显示:美国联邦政府自1990年开始着手智能交通系统研发以来,20年间投资额达到300亿美元,未来还将继续500亿美元的投入;日本政府早在1996年和1997年两年内用于智能交通系统的研发预算便高达161亿日元,用于智能交通系统实用化和基础设施建设的预算为1285亿日元;欧盟自1984年研发智能交通系统以来,多年投资额超过280亿欧元。
本土化难题
中国早在15年前就开始研发公路信息系统(即智能交通的初级阶段)。中国智能交通协会的数据显示,截至2008年12月31日,国内先后已经建成或者正在建设的智能化交通管理系统的城市数目高达31个。其中,2008年北京在城市智能化交通管理系统总投资1.08亿元,由北京交通发展研究中心独立开发。另据中国智能交通协会相关数据,至2016年,全国在智能交通上的总投资金额将达到1078亿元。
长安大学教授、原北京市交通治理局副局长段里仁告诉记者,“大、中型城市中一般存在的拥堵结症主要源于红绿灯的设置。如早晚高峰期时,平时正常路况的红绿灯配置时长基本不变,加大了车辆的滞留时间,可以通过智能交通系统迅速提高路口的通行能力。”
“目前国内城市的交通系统由于极少运用红绿灯感应控制与半感应控制系统,在十字路口转向时无法优先为车流量较大的方向保持绿灯常亮。而在拥有感应检测器的路段,车流量大的方向绿灯随自动感应增长闪烁时间,对车流量小的方向则增加红灯闪烁时间,借此分流拥堵时间。” 段里仁说。
看上去很美的“智能交通”,却在中国频频“效果失灵”。
巨大的投入并不意味着交通的改善。广州亚运期间地铁免费一周内,BRT、出租车空座率高涨,地铁却挤得水泄不通;杭州在试行BRT、环城公路一卡通收费等信息化系统后,每天下午4点左右的出租换班时段仍然无法打到车,西湖沿湖路段堵上2、3个小时都算正常;即便是在智能交通普及率最高、公交与地铁已承担大部分出行的北京,堵车时间长达1小时仍是家常便饭。
在智能交通系统的构想里,其初级阶段是城市交通交汇成网络状,地面、地底交通相互交接,BRT、轻轨、地铁四通八达,人们可根据路面情况随时选择适合的方式出行。北京、上海、广州等城市的交通建设并不缺乏上述的交通设施与载客工具,为何仍然消化不良?
“一个突出特点是国内公交车站信息不完备,多数公交车站并不能为乘客提供换乘或公交何时到站的提示,这也往往加大了出行人的换乘时间,形成换乘点的拥堵状态,换乘点一般又都设在中心区域,造成更大规模的路面堵塞。” 段里仁这样阐述。
在运用智能公交系统的城市,如德国科隆市,公交站牌处立有遍布整个运营网络的电子信息显示屏,不仅使在站台上候车的乘客了解车辆的准确到达时间以及换乘信息,还可从标题信息栏了解一些影响交通的事件和未来的重大活动等信息,方便乘客出行。
而在北京、上海、广州以及全国其他城市,除BRT经行路段外,多数公交站牌还无法实现信息电子化。
此外,IBM全球技术服务部智能交通系统领域专家Jamie Houghton告诉《财经国家周刊》记者,“尽管大多数城市都在开发智能交通系统,但由于多种因素影响,如城市的发展阶段、物理特征、现有交通基础设施的水平以及市民的偏好,每个城市面临的挑战性质和可行的解决方案各不相同。”
比如,在道路崎岖不平的山城,拥堵往往出现在隧道收费站;而在沿海以及经济较发达的城市,拥堵一般出现在早晚上下班高峰期。
尽管如此,国内城市智能交通系统平台经常出现同质化的情况,甚至还有南北两大城市先后向国外公司买入同一套智能交通系统软件的情况发生。而同省临近的两个城市,由于没有统一的信息交换、互动联网平台,也无法最终实现公路信息一体化。
另一个令智能交通“失灵”的原因,则是私家车出行比率激增。“中国还处在智能交通系统的初级运用阶段,对出行者的选择行为的研究极少。而在北京等私家车出行比率极高的城市,智能交通系统只能做到引导交通流量,还不能做到对出行者的预测,因此往往也导致了选择性拥堵。”国务院发展研究中心产业经济研究部副研究员王晓明表示。
“现在智能交通技术给人们的印象是,只要在出发前通过手机就能了解实时路况预报,但这样却会改变未来的路况。如果相当多的出门者知道30分钟后某一条要经过的道路会堵车,并且其中相当一部分人选择绕行,结果是那条路30分钟后其实很畅通,因为有不少本要经过那条路的人选择了事先分流;30分钟后原先预报不堵的道路却被分流过去的车辆给堵住了。所以,现在智能交通要解决的不仅是预测路况的问题,也要有预测司机的反应。比如广州亚运期间的地铁拥堵,这是完全由乘客选择出行方式导致的。” 王晓明说。
智能交通系统,开始引起政府管理者和出行者的共同期待。
试想这样一幅场景:住在北京朝阳区安贞医院附近的一位白领,清早7点下楼、开车,车载GPS用优美的声音播报了今日天气及交通情况,随即自动选择了一条道路通畅的驾驶路线。30分钟后,他哼着小曲驾车驶到国贸中心停车场门口,GPS即时播报车库剩余车位,车位显然绰绰有余。这时离上班时间还有10分钟,他还有足够时间去国贸商场的星巴克买杯摩卡咖啡提神。
这并非发生在2020年的一幕,在国家智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)中心实验室主任、工学博士张可的眼中,这是智能交通初步普及后显而易见的事实。
理想世界
在世界可持续发展工商理事会发布的《2030年的流动性》研究报告里,智能交通系统被定义为“一个基于并包括了有线、无线网络、卫星等现代电子信息技术面向交通运输的服务系统。其突出的特点是以信息的收集、处理、发布、交换、分析、利用为主线,为交通参与者提供多样性的服务。”
这个庞大的系统将先进的信息、电子通信、自动控制、计算机以及网络等技术有效、综合地运用于包括城市公交、BRT(快速公交系统)、地铁、轮渡、轻轨、出租、高速公路等整个交通系统,并能将上述交通工具加以综合管理与控制。
张可在接受记者采访时认为,智能交通系统是目前国内外解决城市交通拥堵难题的最好方案。“通过智能交通系统,实时路况被电子摄像头录入信息平台,经过监控中心处理后分流任务给交通调度,并且实时将情况发布给终端用户。也就是说,用户能利用手机、车载GPS等,第一时间掌握实时路况。”
“这还只是最基本的情况,在智能交通系统的整合下,私家车车载GPS、交通监控中心与全球定位系统卫星将实现联网,驾驶者能与调度中心产生信息互动,从而使商业车辆、公共汽车和出租汽车的运营效率大大提高,对全国乃至更大范围内的车辆实施控制。”
国外一项名为《大城市的挑战:利益相关人的观点》的报告指出:交通是城市各发展阶段面临的唯一最大的基础设施挑战,而严重拥堵会给城市产生巨大的经济成本,这些成本在发达和发展中国家占GDP的比值分别为1%与3%。
能够节约经济成本又能高效解决拥堵问题的智能交通系统,因此受到各国城市管理者的高度重视。
日本一项研究报告称,智能交通能使交通事故死亡人数每年减少30%以上,早高峰时期堵塞量降低10%以上,并能提高交通工具使用效率50%以上。
记者从德国科隆城市交通管理部门得到的数据显示,自1992年该市启用智能交通系统以来,市中心每年减少2100万车公里(该单位指旅行程数),每年可节省1800万欧元,效果较之未启用该系统前相当明显。
但信息化迅速发展的今天,智能交通已经不仅仅代表着以上的定义。在张可眼中, “智能交通的高级阶段,车辆上被安置有磁铁传感器和高敏感度的雷达装置,用以检测车辆在公路上的位置,检测车速并避开障碍物。这是智能运输系统的最高境界,它能神奇的创造出一个近乎没有事故的驾驶环境。”
美好的愿景之下,全球范围内对智能交通的投入均在不断加大。数据显示:美国联邦政府自1990年开始着手智能交通系统研发以来,20年间投资额达到300亿美元,未来还将继续500亿美元的投入;日本政府早在1996年和1997年两年内用于智能交通系统的研发预算便高达161亿日元,用于智能交通系统实用化和基础设施建设的预算为1285亿日元;欧盟自1984年研发智能交通系统以来,多年投资额超过280亿欧元。
本土化难题
中国早在15年前就开始研发公路信息系统(即智能交通的初级阶段)。中国智能交通协会的数据显示,截至2008年12月31日,国内先后已经建成或者正在建设的智能化交通管理系统的城市数目高达31个。其中,2008年北京在城市智能化交通管理系统总投资1.08亿元,由北京交通发展研究中心独立开发。另据中国智能交通协会相关数据,至2016年,全国在智能交通上的总投资金额将达到1078亿元。
长安大学教授、原北京市交通治理局副局长段里仁告诉记者,“大、中型城市中一般存在的拥堵结症主要源于红绿灯的设置。如早晚高峰期时,平时正常路况的红绿灯配置时长基本不变,加大了车辆的滞留时间,可以通过智能交通系统迅速提高路口的通行能力。”
“目前国内城市的交通系统由于极少运用红绿灯感应控制与半感应控制系统,在十字路口转向时无法优先为车流量较大的方向保持绿灯常亮。而在拥有感应检测器的路段,车流量大的方向绿灯随自动感应增长闪烁时间,对车流量小的方向则增加红灯闪烁时间,借此分流拥堵时间。” 段里仁说。
看上去很美的“智能交通”,却在中国频频“效果失灵”。
巨大的投入并不意味着交通的改善。广州亚运期间地铁免费一周内,BRT、出租车空座率高涨,地铁却挤得水泄不通;杭州在试行BRT、环城公路一卡通收费等信息化系统后,每天下午4点左右的出租换班时段仍然无法打到车,西湖沿湖路段堵上2、3个小时都算正常;即便是在智能交通普及率最高、公交与地铁已承担大部分出行的北京,堵车时间长达1小时仍是家常便饭。
在智能交通系统的构想里,其初级阶段是城市交通交汇成网络状,地面、地底交通相互交接,BRT、轻轨、地铁四通八达,人们可根据路面情况随时选择适合的方式出行。北京、上海、广州等城市的交通建设并不缺乏上述的交通设施与载客工具,为何仍然消化不良?
“一个突出特点是国内公交车站信息不完备,多数公交车站并不能为乘客提供换乘或公交何时到站的提示,这也往往加大了出行人的换乘时间,形成换乘点的拥堵状态,换乘点一般又都设在中心区域,造成更大规模的路面堵塞。” 段里仁这样阐述。
在运用智能公交系统的城市,如德国科隆市,公交站牌处立有遍布整个运营网络的电子信息显示屏,不仅使在站台上候车的乘客了解车辆的准确到达时间以及换乘信息,还可从标题信息栏了解一些影响交通的事件和未来的重大活动等信息,方便乘客出行。
而在北京、上海、广州以及全国其他城市,除BRT经行路段外,多数公交站牌还无法实现信息电子化。
此外,IBM全球技术服务部智能交通系统领域专家Jamie Houghton告诉《财经国家周刊》记者,“尽管大多数城市都在开发智能交通系统,但由于多种因素影响,如城市的发展阶段、物理特征、现有交通基础设施的水平以及市民的偏好,每个城市面临的挑战性质和可行的解决方案各不相同。”
比如,在道路崎岖不平的山城,拥堵往往出现在隧道收费站;而在沿海以及经济较发达的城市,拥堵一般出现在早晚上下班高峰期。
尽管如此,国内城市智能交通系统平台经常出现同质化的情况,甚至还有南北两大城市先后向国外公司买入同一套智能交通系统软件的情况发生。而同省临近的两个城市,由于没有统一的信息交换、互动联网平台,也无法最终实现公路信息一体化。
另一个令智能交通“失灵”的原因,则是私家车出行比率激增。“中国还处在智能交通系统的初级运用阶段,对出行者的选择行为的研究极少。而在北京等私家车出行比率极高的城市,智能交通系统只能做到引导交通流量,还不能做到对出行者的预测,因此往往也导致了选择性拥堵。”国务院发展研究中心产业经济研究部副研究员王晓明表示。
“现在智能交通技术给人们的印象是,只要在出发前通过手机就能了解实时路况预报,但这样却会改变未来的路况。如果相当多的出门者知道30分钟后某一条要经过的道路会堵车,并且其中相当一部分人选择绕行,结果是那条路30分钟后其实很畅通,因为有不少本要经过那条路的人选择了事先分流;30分钟后原先预报不堵的道路却被分流过去的车辆给堵住了。所以,现在智能交通要解决的不仅是预测路况的问题,也要有预测司机的反应。比如广州亚运期间的地铁拥堵,这是完全由乘客选择出行方式导致的。” 王晓明说。