【交通運輸與新基建(三)】交通基礎設施數位化智慧化發展
新技術推動交通系統數位化智慧化發展
網際網路+的發展，推進了人獲得精準、便利、預約、共用、個性化、一體化的服務；自動駕駛技術商業化，推進車輛自動化、智慧化、網聯化演變；智慧公路建設，推進了道路數位化、智慧化、車路協同化發展；物聯網技術的發展，推進了交通環境的實時精準感知，不測風雲變成可測可防；大智移雲新一代資訊及通訊科技代際躍遷，促進人車路實時泛在連線與智慧決策能力提升，進而推進交通系統整體效能提升。
資訊時代泛在互聯產生人車路，環境的海量交通時空巨量資料，與高精度地圖等地理資訊科技深度融合促進了數位交通的發展。交通訊息採集自動化泛在化全過程發展，使得新型資料具有高實時、大樣本、低成本、高精度、全鏈條的特徵，為交通出行全像感知、源頭治理、主動引導及精準服務提供了新的機遇。
數位交通
新一代智慧交通系統是藉助行動通訊、巨量資料、人工智慧、雲端計算等新一代資訊科技與自動駕駛等智慧車輛技術，以人車路環境的全面精準感知及智慧決策為核心，通過人-車-路-環境泛在互聯與共同作業，構建的可實現協同管控與創新服務的交通系統。也可稱為智慧網聯交通系統，交通數位化是走向智慧化的前提和基礎。
新型基礎設施主要包括3個主要方面：資訊基礎設施、融合基礎設施、創新基礎設施。融合基礎設施主要是指深度應用網際網路、巨量資料、人工智慧等技術，支撐傳統基礎設施轉型升級，進而形成的融合基礎設施，比如智慧交通基礎設施，智慧交通基礎設施是以新發展理念為引領，以技術創新為驅動，以資訊網路為基礎，面向交通系統高品質發展及百姓高品質出行需要，提供數位轉型、智慧升級、融合創新等服務的交通基礎設施體系，其是實現新一代智慧交通系統的有力支撐。
增供給——車輛編組行駛及專用道共用，提高通行能力
新基建將促進自動駕駛的進一步市場化，助推網聯車輛編組行駛，車輛間車頭時距顯著減小，同時交通秩序穩定，實際通行量顯著提高。而專用車道共用則可進一步增加專用道使用效率。
調需求——提供了交通流管控新手段
智慧交通基礎設定的建設將推進智慧網聯車輛增加，車路互聯及智慧化使得路網泛在交通控制與出行誘導一體化成為可能，高精度定位支援下的車路智慧控制為安全、效率與環保的提升提供了新可能。
強治理——異常行為監測與矯正
新基建將通過路測視訊、鐳射雷達及車載終端的普及大大加強車輛檢測能力，糾正異常執行狀態，減少違章及不良行為，提高通行效率。
新服務——催生交通服務新模式、新業態
新基建進一步加大了人車定位的覆蓋範圍及精度，結合網上預約及電子支付等技術，可快速精準地響應海量的個性化出行需求，也為出行者提供了多樣化的選擇，資源共用、錯峰出行及差異化高品質精準服務成為可能。
新基建下數位交通助力提升道路安全主動干預及應急反應能力
事故的發生是因為駕駛員未及時發現碰撞風險並採取避險行為造成的。應用車聯網與車路協同技術可實現車車通訊、車路通訊，增強駕駛員的感知能力及系統泛在控制能力，實現管控一體化，提醒安全風險。
基於路側感知及衝突判別的道路安全風險評估及預警
以交通衝突技術為代表的間接交通安全評價方法可以對交通系統當前交通風險狀況予以評價，相比利用事故資料的傳統交通安全分析手段，可有力支撐線上預警、主動干預及智慧交通系統建設安全提升效果評估。
隨著新基建推進路側高清視訊、雷達、5G及邊緣計算髮展，通過道路線上衝突判別、實時風險評價及預警實現道路主動安全成為可能。基於深度學習的車輛跨鏡頭匹配及跟蹤；採用視覺檢測、跟蹤和計算攝影學技術，將視訊檢測到的每一個目標賦予一個實時空間座標，並與毫米波雷達探測結果融合計算，精確到分米級；對現實世界中車輛基於高速公路2D/3D數位地圖進行實時重建，構建車道級的數位孿生道路。通過對物理世界的虛擬對映及時空關係實時判斷進行引數檢測。
基於車輛自採資訊與路側資訊結合的在途車輛安全風險評價與預警
基於車載定位/視訊/雷達/鐳射/OBD/CAN資料的直接檢測車輛自身執行狀況、駕駛員狀況及與周邊車輛及道路設施的時空關係。結合路側氣象及道路資訊，可實現人車路環境的綜合感知及數位化，線上識別在途車輛安全風險；通過隨機或固定風險點的預警及車路協同控制，減少事故發生。選擇檢測引數，評估綜合風險及確定預警閾值是關鍵。
挑戰
如何在原有機電系統或智慧交通系統基礎上建設全像感知網
以實現全像、泛在、互聯的資料感知為目標，從現有感知設施的型別及功能出發，結合各應用系統需求，構建可共用複用的多目標交通感知網。
人端採集：身份識別及手機信令、電子收費及其他定位檢測；
車載端採集：基於車載定位/視訊/雷達/鐳射/OBD/CAN資料的軌跡、車況及執行檢測；
路側端採集：視訊、雷達、智慧燈杆、高空鷹眼的交通流、事件及環境檢測；
設施端採集：各類設施狀態感測器；
如何在新型通訊技術中選擇合適的車路協同通訊方式
以不同場景下的資訊傳輸需求出發，考慮資訊保安性、實時性、可靠性、經濟性、可延伸性、供電條件、自主技術等選擇適合的通訊方式。構建多網融合的資訊傳輸網。
如何實現資料共用及計算決策能力支撐
巨量資料及雲端計算使得資料處理及資料驅動的分析能力及計算能力躍升，快速反應能力大大增強，支撐全網動態可監可控，但仍需加強資料共用及高效計算，如可持續擴充套件及自淨的資料湖、支撐多應用系統的資料中臺、支撐實時決策的雲控平臺及邊緣計算、優化分佈的處理計算能力、人工智慧演演算法模型庫等。
邊緣雲智慧演演算法與中心雲共同作業，邊緣計算功能承載於路側單元處的邊緣伺服器處(VEC Server)，邊緣雲於中心雲共同作業，提供半分散式的計算服務，滿足智慧交通系統實時性和複雜計算能力需求。邊緣智慧驅動的路側單元RSU：感知能力、通訊能力、邊緣計算能力、智慧決策能力(AI演演算法)。
展望
人車路泛在互聯及協同共智是交通數位化智慧化的必由之路。道路交通系統是人-車-路高度耦合的系統，我國交通系統發展正在從以建設為主，走向存量優化的過渡階段，智慧網聯及人車路協同是未來交通的必然發展趨勢。智慧交通基礎設施建設是人車路泛在互聯、數位化及協同共智有力支撐及助推器。
展望未來，還有很多事情需要繼續深入研究：人車路環境的精裝感知能力；人車資訊豐富、高精度及動態更新的地圖支撐能力；交通-通訊-能源三網融合支撐能力；時空巨量資料驅動下的分析決策能力等。