當今的中國，擁堵已經成為城市化交通建設的一大“攔路虎”，它不僅影響著百姓的正常出行，還限制了城市化發展的空間上限。根據百度地圖發布的《2017年第三季度中國城市研究報告》數據顯示，2017年第三季度全國主要城市擁堵哈爾濱居工作日早晚高峰擁堵指數第1名，重慶、上海、北京分居第2、3、4名，而2017年第三季度交通擁堵加劇的城市主要有拉薩、臺州、青島、中山和廣州。

系統解決交通問題、以科技手段提升治理水平、優化道路路口的通行效率，多層次、多維度地實現交通管理的規范化和精細化是目前的大勢所趨，那么如何實現?可以從下面幾個方面入手。

一、頂層設計三步走

城市化的快速推進，使得交通問題已經成為城市管理中最核心的一環，不再是通過修路、增加交通警力就能解決的問題，而是需要通過人、車、路三個層面的建模和分析，構建路與環境的互動模型，確定每個城市在不同層面的問題和建設重點，從而實現最優化的智慧交通，避免重復建設和低效運營。

目前各個城市的智慧交通的建設分為三個階段：

第一、完善前端設備，提升感知能力：

通過增加攝像頭、信號燈、線圈等，不斷補全道路交通的感知盲點，或者將現有模擬、標清攝像頭升級到高清攝像頭，強化前端的感知能力。

這也給安防企業帶來了巨大的市場機會，海量的前端市場讓很多廠商實現了快速發展。

第二、數據匯聚，統一分析和調度：

將離散在各個NVR等前端設備中的數據(視頻、圖片)等匯聚到云端，實現數據的統一調度。

這需要企業在云計算與網絡能力方面具備較多的積累，能夠給交通部門提供快速部署、快速上線、便捷運維的云能力，以華為的視頻云為代表的方案在這方面最為成熟和完備。

第三、大數據分析，AI創新應用：

在數據匯聚的基礎上，對交通領域的視頻和圖片進行結構化處理，識別出違法行為等，并通過大數據分析和碰撞，形成眾多的創新應用。

這個階段需要企業具備AI計算、分析能力，同時能提供高效能的大數據分析平臺，從而滿足交通部門在業務開展中的各種需求。

不同的階段，智慧交通的建設目標和需求都有巨大的差異，需要對城市的交通狀況和訴求進行針對性的分析，量體裁衣地給出診斷方案和規劃方案，讓每個城市的智慧交通實現最優的發展策略。

二、AI為交通應用創造紅利

從應用角度看，城市交通的發展經過了“看得見、看得清、看得懂”三個階段，對應著“模擬/標清攝像頭、高清攝像頭、AI+攝像頭”。

目前，很多城市已經完成了高清攝像頭的升級，訴求重點已經轉移到基于AI的業務應用，希望AI能夠完成以前由人腦完成的工作，甚至能夠完成人腦無法完成的任務。

以目前的交通領域AI應用為例，主要聚焦于圖片識別功能，借助該功能可以識別各種違法行為。這個領域中的算法和應用正在快速推進，節約了大量的人力。

當違法圖片的總量達到百萬級以上，就不是簡單地增加人力所能解決的，必須由AI對這些圖片進行識別和過濾。

在其他方面，AI同樣可以產生積極的作用。例如，僅僅做統計和分類無法分析出從宏觀區域到微觀卡口的出行規律，而利用強化學習的方式，可以快速形成不同維度的交通出行規律模型，這也是AI應用的一大場景。

在無人駕駛領域，AI也發揮了巨大的作用。一方面是無人汽車本身的AI應用，另一方面是無人汽車與視頻識別相結合，形成智慧警車。此外，AI與信號燈形成互動系統，可以實現路權的最優管理。

基于AI的應用正在釋放出巨大的紅利，給智慧交通帶來一個全新的發展空間。

三、路口創新，提升通行效率

在交通出行的總體控制當中，路口的控制和管理非常關鍵。各地交警在路口創新方面提出了眾多的思路并落地實踐，形成了一系列的成果，但交警依靠經驗和車流情況優化路口通行效率，這需要交警個人具備豐富的交通管理經驗，無法復制。

本質上，路口創新是對交通路權的管理，把空間的利用效率做到最大，把通行時間分配到最優，把每一個路口，每一條道路的通行潛力發揮到最大。深圳、成都、西安等城市實踐了很多提高路口通行效率的創新方法，例如排陣式通行、可變車道、潮汐車道、借道左轉、拉鏈式交替通行、雙待疊加等。

現在，可以通過AI與交通仿真結合的方式驗證不同的路口通行方式，部分城市也在探索這方面的實踐，有了階段性的成果。

2018年，更多的創新和實踐將會紛至沓來，城市交通將更加安全、有序、暢通、智能，出行可以預見。