人类正迎来史上最深刻的科技革命，而交通是这场革命的先导领域。广州日报全媒体记者近日采访发现，在南沙区、黄埔区的示范区域内，不少AI+交通项目已落地：无论是行人还是车辆，来到交通路口，手机就可以自动为当下红绿灯的实时变化进行语音提示；利用“自适应路口”，能实现过10个路口一路绿灯；掌握路上每一辆车和人的驻停特征，从而大大降低重大交通事故发生率、为道路规划提出建议；甚至连泥头车司机打哈欠、快递小哥没戴头盔“状况”AI都知道，而路边的智慧路灯还能播报哪里有积水、提醒行人不闯红灯……当交通遇上AI，为我们的生活提供了更多的安全和便利。

　　自适应路口效率高：“动态绿波”实现10个路口“一次过”

　　11月4日，记者驾车来到黄埔区开泰大道，等待红绿灯时，突然听到了手机上导航APP的语音播报：“即将变灯，请谨慎驾驶”。原来，记者已驶入2020年8月启建的“黄埔智能网联汽车应用示范区”，依托百度的AI智能交通解决方案，广州市黄埔交警大队对科学城、知识城区域的交通信号灯进行自适应控制升级，一期已完成了133公里城市开放道路和102个路口的智能化改造，自适应路口数量占比达57%。随着政府科学管理与人工智能技术的结合，黄埔区越来越多交通路口正在逐渐“AI化”，市民出行效率得以大幅提升。

　　何为“自适应路口”？百度Apollo广州智行科技有限公司副总经理杨斌介绍：“当前城市信号控制系统较多采用固定配时，无法根据道路运行情况实时调整。而智能信控系统如同为交通路口不仅装上了‘千里眼’，还装上了缓堵提效的‘智慧脑’，从区域、道路、路口三个空间层级实时监测、诊断交通情况，为交警指挥中心提供多种信号策略。”

　　据介绍，雷达、摄像头、交通信号灯与指示牌等环境信息和来自网联汽车终端回传的数据等共同组成了这一智能交通引擎的大数据，在交警指挥中心，每一辆网联车的实时动态都可以在监控上以3D真实场景还原的方式显示出来，并可计算自动优化方案。数据显示：自开展智慧交通项目以来，示范区内平均行程时间下降25%，平均遇红灯停车次数由3~4次下降为0~1次，路口车均延误率下降约20%，绿灯空放浪费率下降约21%。

　　不仅如此，由于自适应路口的红绿灯可以根据当前车流量改变信号配时，减少绿灯空放现象，像开创大道、开泰大道、科学大道、科翔路、创新大道、九龙大道共6条干线道路主车流方向还可实现“动态绿波”通行，开泰大道东向西方向可以实现“一路绿灯”通过10个路口；而黄埔有轨电车1号线列车实现了智能化信号优先，尽量使有轨电车到路口即可绿灯通行，平均每次节省约45秒，每趟次行程时间节省约28%。

　　路面状况“千里眼”：司机打哈欠、快递员没戴头盔AI都知道

　　除了提高通行效率，减少堵车情况，“交通+AI”给了人们更多的想象空间。在黄埔区正投入使用的智能交通引擎大屏幕上，记者看到了这样一幕：大屏幕上“文明出行”一栏显示总共发现了27万多个“事件”，今年5月7日中午12时48分，一位没有佩戴头盔的快递员骑电动车驶入黄埔区联合街道南翔一路，路侧摄像头捕捉到这一“事件”后，大屏幕上就显示了“事件ID”，交警部门可实时在屏幕上看到该快递小哥的定位，为远程执法提供了非常大的便利。而可以自动驾驶的智能巡检车还能巡检到“路面破损”“占道施工”“抛洒物”“黑名单车辆识别”“红绿灯故障识别”等路面事件。

　　针对黄埔区泥头车的安全和监管问题，车载AI终端“度小镜”可以智能感知到司机抽烟、打哈欠、闭眼、超速等危险驾驶情况并进行语音提醒，通过事前预防，减少重大交通事故隐患，交警部门也可以通过“事后回溯”进行进一步的强化管理。不仅如此，“交通+AI”的发展还推动了智慧城市建设。黄埔区是全国第一个建设“车—路—云—图”全体系车路协同应用生态的行政区，杨斌介绍，计划于明年6月建成的该项目二期将完成437公里城市开放道路和230个路口的智能化改造，逐步实现全域智能信控优化，集成隧道防涝、路边古树名木的防震动传感器等更多功能，成为城市公共数字底座和智慧交通AI引擎。

　　“交通大脑”堵截安全隐患：大幅降低交通事故死亡率

　　掌握所在区域的道路通行能力、车辆通行需求、设施完好情况、交通控制策略，对高污染车、危险化学品车、失格驾驶人员、非法营运车、渣土车等道路安全隐患进行整改，大大降低交通事故率……“南沙交通大脑示范项目”是广州市科技局公布的100个广州市人工智能领域应用场景典型案例之一，通过构建全新的交通系统模型，精准掌握路网交通承载力、出行需求与交通运行状态等，提高交通管理的智能化、精细化水平。

　　佳都科技集团广州区副总裁张进飞介绍，新一代城市智慧交通管理系统通过卡口、雷达、视频等交通终端感知设备，对车辆、行人、车流、车道、交通标志等信息进行实时识别、采集，就好像大脑的“神经元”感知网络。“首先要把路网数字化，即把路网上面的路、路段、车道、标志标线、标牌、设施、设备全部数字化、逻辑化、语义化，关联起来让计算机认得路网。只有对道路通达性认知以后才有可能基于车辆对路网、交通设施的需求进行AI交通智能认知分析。第二步，通过建设虚实交融的三维数字空间和AI算法模型训练，精确还原城市各场景的真实运行状态以AI进行分析和研判，并基于各类优化控制模型和管控策略，为城市交通管理赋能，实现科学治堵。”

　　目前，该系统已从中小城市迈向特大城市，拥有不同规模的城市样板案例和标杆应用。如在上海落地的“易的PASS”已覆盖全市16个区，通过全域、全量、全时交通孪生，实时反映日均440万辆车、逾1300万次行驶轨迹和驻停特征，实现了对安全隐患的“研判-量化-预警-治理-跟踪”全流程管控，助力交管部门将安全隐患及时清除。

　　张进飞介绍：“该系统在上海已研判并治理2300余处事故高发点位，从使用前后单月同期交通事故死亡率来看，同比降低了39.68%。”而在重污染车辆非法上路、“限外”等交通宏观出行管理政策等方面，系统通过准确判别重点路口、路段的常态及偶发出行车辆，准确甄别本地车与外地车、“两客一危”等不同类型车辆的使用频率及出行特征，形成重点车辆行业监管合力，构建供需动态匹配的交通环境。

　　在“元宇宙”里指挥交通：缓解“导航堵” 还能追踪犯人

　　记者采访了解到，除了上海市、安徽省广德市、安徽省宣城市之外，“交通大脑”目前也已在广州市南沙区试点落地。“你看，整个交通场景中，包括人、机动车、非机动车、路、设施、环境等交通参与者都会被纳入AI的计算范围。所有车的动态在我们的数字系统里都有数字孪生，‘交通大脑’元宇宙里的每一辆车对应真实世界的每一辆车，通过对路的承载力、车的出行需求和交通环境的认知，才能在有限的基础设施下优化城市交通运行。只有这么做，才能够彻底解构城市的交通问题，让我们完全掌握城市的交通出行规律。”站在指挥大屏前，张进飞对记者介绍道。

　　“以安徽宣城市为例，当遇到车流量特别小的流向时进行实时感应控制，有车辆等待才放行，无车时不放行，这样就提高了路口通行效率，减少车辆延误。通过红绿灯的智能化控制均衡，可以做到99.6%以上的车不停车或者只停一个红绿灯就通过。”此外，张进飞介绍，“有时候，导航提供的路线建议是按照最短路线，但当许多车辆都按照这一建议涌向同一条路的时候，原本不堵的路就会变得拥堵。而‘交通大脑’可计算路网和个体行为模型以动态掌握每一辆车的每一次出行，全量、智能计算道路容量、通行需求和交通状态，从而实时提供更佳的路径方案。”

　　“还有另外一个很有价值的作用，就是特勤线路或者应急线路，利用‘交通大脑’能够实现红绿灯的精准调控，让车辆一路畅行，但同时保证对其他方向、其他路口的影响尽量降低。”

　　据悉，宣城市的“交通大脑”已经开始上升为“公安大脑”，将逐步赋能公安十几个警种的应用。“比如用于破案、追踪犯人，不用冒太大的风险就能够把犯人控制住。”而基于对非机动车、行人的数据感知和分析，该系统还可以为市政道路的规划、改造提供建议。

　　灯杆成“智能交警”：提醒路面积水 及时纠正违章违停

　　如果市民有开车去南沙明珠湾起步区，不妨留意下路边的“智慧路灯”。从2020年4月起，集成了监控摄像头、户外电子公告屏、应急对讲报警设备、微型气象站、新能源车充电桩等多种功能的智慧灯杆在广州市南沙区、白云区纷纷落地。工作人员告诉记者，智慧灯杆能够根据环境亮度自动调节照明，当遭遇不佳的天气时，后台可以通过地理坐标定向发送给对应路段的智慧灯杆，灯杆的大喇叭就能“张嘴说话”，提醒司机“某段路有积水，请绕行”；而如果行人闯红灯或车辆发生了违章违停的行为，智慧灯杆的大喇叭也会及时通过语音广播予以指出，提醒行人或车主及时纠正行为。

　　“从技术上来看，智慧灯杆可以做到将人脸识别和闯红灯、违停等事件进行联动和通知，进一步提升交通治理的效率。” 南沙“城市大脑”建设团队中科智城研发部负责人对记者介绍。

　　那么，“路面积水”的预警通报是如何实现的呢？相关研发人员表示：“目前，自动驾驶车辆已覆盖在整个南沙区范围内，这些车辆同时也是一个非常好的物联设备终端，当遇到路面积水时，这些自动驾驶车辆会把信息及时传回到‘城市大脑’，智慧灯杆就可以及时用广播及显示屏提醒行人车辆。”

　　目前，明珠湾起步区灵山岛尖智能驾驶示范段已配置12根智慧灯杆、5个LED显示屏、9个网络广播、13个摄像头以及其他辅助硬件；在白云区鹤边村的一处智慧灯杆上，不但集成了摄像头和LED屏，在灯杆底座还预留了新能源车充电桩，目前鹤边村已经安装了150根智慧灯杆作为试点。而中科智城在云南洱海生态廊道布置的智慧灯杆还可以提供各类扫码功能，并指引游客、车辆寻找厕所和停车位。

　　交通+AI：完善数据体系 未来车路协同更聪明

　　随着物联网、AI、大数据等技术的演进以及智能网联车、无人驾驶车等新事物的出现，未来的智能交通会有怎样的发展呢？业内专家认为，未来的智能交通一定是一体化和立体化的，人、车、路、交通设施信息实时互动服务，出行服务也是多方式衔接、多终端交互，甚至于个性化的交通服务。

　　“现在我们在交通感知颗粒度上还不够精细、车路协同手段上还不够聪明、多式联运管控上还不够协同，需要在整合现有数据的基础上创新更多的城市级交通管理和服务应用，并通过场景应用的深入倒逼感知体系、数据体系、技术体系、管理体系、运营体系等的完善。”相关企业表示，正在探索全域红绿灯上APP，推进数据交易，通过智慧交通助力人工智能与数字经济产业发展。

　　关于“交通+AI”，记者在采访中发现，它不仅已经在国内不少城市悄然落地，也给市民带来了诸多实实在在的好处。从受访的专家和从业者的反馈来看，“交通+AI”领域目前亟待解决的就是数据问题。数据是AI的基础，数据库越丰富、完整，越能进行更有效的分析，得出对交通管理更有帮助的结论，让市民的出行更安全也更便利。