滴滴智慧信控系统尝试 用大数据解决城市堵车难题

智慧交通为城市赋能

10月22日，由人民网和广州日报报业集团联合主办的人工智能与数字经济广州高峰论坛在广州市广报中心举行。本届论坛汇集政府领导、专家学者和企业界代表，围绕人工智能赋能城市建设、数字经济助力城市高质量发展等议题展开研讨。

滴滴智慧交通信控技术负责人郑剑峰博士受邀出席，以“基于互联网+的智慧信号控制”为主题发表了演讲，阐述了滴滴对于当下城市交通管控面临的挑战与应对思路，以及滴滴在智慧交通领域的思考与实践。

智慧交通面临三大挑战

在城市化进程中，出行需求急剧攀升，交通拥堵、交通事故、空气污染、运输效率低下等国内外城市发展中交通存在的通病，亟待更智能的交通运行系统发现并解决问题。郑剑峰认为，目前在城市智慧交通的数字化、智能化、自动化的发展进程中，依然面临三个方面的挑战。

一是缺乏对城市路网广域检测数据获取能力。大多数城市的道路网络交通态势感知前端设备不完善，存在覆盖率问题、设备可靠性问题、数据连续性问题，难以满足交警业务的精细化管理需求。

二是缺乏对新型互联网数据的分析处理能力。随着高频率、高精度的浮动车数据、位置数据越来越多，信号控制相关的算法、产品都需要突破才能将这些数据优势真正地发挥出来。

三是缺乏算法和大数据分析计算能力，无论是信号优化、路况态势研判、轨迹分析、图像识别等都涉及到需要先进算法支持，以及对实时数据的大规模计算能力。

滴滴智慧信控系统为城市交管赋能

郑剑峰表示，为应对城市智慧交通发展的挑战，需要我们在大数据、云计算以及人工智能等方面拥有足够的积淀，将智能算法与交通工程领域的专业技能充分融合，为城市交通多元的应用场景提供智能化解决方案。

滴滴进入智慧交通领域的切入点是数据，目前滴滴平台注册用户已经超过5.5亿，每天处理超过106TB的轨迹数据，4875TB的综合数据。正是基于海量真实的滴滴浮动车大数据，以及对前沿交通模型优化算法的研究，滴滴以互联网+信控为概念基础，自主研发了滴滴智慧信控系统。

系统的核心理念是实现对交通信号“问题发现-信号优化-评估报告”的闭环，通过对城市交通的宏观及微观运行态势感知、路口问题预警、信号控制优化，改善路口排队溢出、过饱和、通行效率低等问题；通过数据驱动及分析工具赋能，使信号优化的工作更高效、便捷，帮助城市交通管理者实现信号控制的精细化设计及管理，助力信号控制智能化提升。目前，滴滴可以实现对全国百余城市进行实时的指标计算、问题诊断及预警，对于交通问题的实时计算与反馈已经实现了分钟级。

滴滴已优化超过2500个路口信号灯

自2017年以来，滴滴智慧交通已与济南、北京、深圳、柳州、南京、温州、苏州及巴西阿雷格里港等全球30多个城市展开了深入积极的合作。其中，滴滴智慧信控系统已助力城市交管部门对全国超过2500个路口的信号控制进行了优化，拥堵延误时长平均降低10%-20%。

2017年9月，滴滴智慧交通与广州交警合作，针对天河北路区域优化方案开展了专项研究，对机动车拥堵、出行强度、交通流量、拥堵路段预测等进行分析，并且利用研究数据和研究成果针对性优化信号灯、调整潮汐车道变化等方式，进行互联网+信号优化的试点应用。试点期间实现了区域延误时间平均下降6.5%。在一些重点路口，比如天河北路、天寿路，溢流、过饱和等比较严重的常见问题，试点期间均有显著的优化效果。

在2020年6月，滴滴智慧交通与苏州市规划设计院、苏州市公安局交警支队强强联合，成功落地自适应智慧信控系统，实现了与scats系统对接优化，路段拥堵指标及重点路口高延误比例下降10%-20%，有效提升了道路通行效率，促进了城市交通信号控制的精细化管理和智能化决策。

此外，在苏州工业园区，滴滴智慧交通联合交警大队成功建设了一套互联网+智慧交通辅助决策平台。涵盖一体化交通运行信息平台、卡口校验系统及智慧信号灯系统三大模块。以往的决策大多是交通管理人员凭经验进行“事后”处理，而在苏州工业园区建设的辅助决策平台精准刻画了城市的全局动态，不仅帮助相关管理部门提前、有效地预防问题的发生，还高效利用了有限的警力资源。

郑剑峰表示，城市交通系统是一个非常复杂的系统，滴滴希望与政府主管部门以及行业合作伙伴深度合作，不断升级迭代在智慧信控领域的专业度和先进性，将互联网的数据和技术与专业交通工程高效融合，推动城市交通信号控制的数据化决策、智能化及精细化管理，用科技改善城市交通，助力城市的可持续发展。

来源： 广州日报