媒體報道

????2017年5月31日，在同濟大學舉辦的未來交通控制理論與系統論壇上，銀江研究院副院長郭海鋒發表了《大數據+運營經驗+智能方法的交通控制系統優化》主題演講。

????以下為郭海鋒演講全文：

????從事交通信號控制領域也有十幾年的經歷，從最早的理論到參與產品研發，到目前直接面向客戶進行應用，在整個過程，我的深刻感受是大部分的理論很難直接落地，假設太多且整個理論體系不完整。

????例如紅綠燈配時，主要有周期、綠信比與相位差等幾個參數，但是大家可能從來沒有關注過建立紅綠燈配置參數的的基礎點在于假設交叉口的車隊排隊長度是向天空排隊，那這意味著我們的配時理論基礎從來沒有考慮過道路的容量問題，從來沒有考慮過道路上排隊長度的問題，這就是理論的缺陷。

????從產品的角度，我們在研發的時候主觀猜測太多，也就是假設研發的這些東西都是用戶所想要的，但真正的和用戶深度交流方面考慮的其實比較少。

????在應用方面，冗余太多，而且使用不方便。例如手機里面會有很多應用功能，但是用戶真正能打開的卻很少。

????那么，我們做了這么多的努力開發產品，又做了這么多功能應用，而實際的用戶體驗又很差，問題都在哪里？

????我覺得用道家老子對系統的哲學體系最能夠刻畫這個問題?？坍嬕粋€系統可以從“道、法、術、器、勢”不同的層面，在這里面我又加了一個“愿”，也就是我們的愿景和目標。

????那所謂的“道”，是一些規律以及理論、方法。從規律、理論、方法方面，我們可以看一下整個控制系統的能控理論是缺失的。很多都是直接去控制、調控，然后看控制效果，但從來沒有人關注這個系統或交叉口是否能控。例如當高峰期間，一個交叉口四個方面都飽和，我們怎么調、我們能調嗎？其實很多時候不調可能會更好，當一個系統不穩定的時候，一個擾動反而會帶來更多的問題。

????從“法”的角度，我們整個標準、規范、流程，甚至日常工作的流程都是非常雜亂的，只有理順這些標準規范才能夠來談整個系統的優化問題。

????再來看“術”的問題，我們都做了很多的方法，但是這些方法都是基于完備的數據假設，然后都是在這樣的一個假設前提下做的，而這離實際真的很遠。

????從“器”的角度，也就是企業所開發的產品，在開發的時候應該走近客戶，

????從“勢”的角度，如果我們的理論體系不完整，標準規范、規則這些又比較雜亂，方法遠離實際、產品遠離客戶。那可以想象，這樣的系統投入到實際運行后就會變得混亂和無序。

????如果是這樣混亂無序的交通系統，我們希望交通控制或道路系統達到原定的目標也是不切實際的，無論是管理者、開發者或用戶實際的目標又是模糊不定的。

????那交通的問題究竟在哪里？

????從技術的角度來看，根源是數據問題，目前科技的手段幾乎都要靠數據，但是數據現在是什么情況？

????例如檢測器的數據，很多情況下由于檢測器的故障，導致兩個車道中只有一個車道有數據，有時候還會出現斷崖的情況。如果依賴數據，那這些數據可靠嗎？我們敢依賴嗎？

????如果將這些有問題的數據都展現出來會有很多，而這些并不是通過一些算法就可以識別出來。因此各種數據匯聚在一起，是不是就是大數據？交通里線圈、地磁的數據是最多的，覆蓋非常全，但是質量非常差。

????現實中，更多的是我們自己定制控制策略、定制控制方案，以及進行一些效果反饋、進行配置參數的調整，多數還是依靠人。

????面對這些問題，我們有怎樣的解決思路呢？

????我們認為就是將各種數據匯聚在一起，然后進行真正的數據分析，但是在數據分析的基礎上要結合人的運營控制經驗，然后把它可以用智能的方法進行處理。在這樣的循環下，我們才有可能對整個城市交通控制優化進行一系列的操作，最終，進行城市級的交通運行評價。

????在這樣的思路下，我們給出了整個技術體系框架，把信號控制系統作為感知采集端。信號控制系統里積累了大量的人工的經驗，尤其是我們的中心控制系統有日志，日志里面記錄了N多人的操作行為，我們發現信號控制系統中日志記錄的這些行為實際上在進行處理的過程中有很多有價值的東西。因此我們把它作為了感知采集端整合進來。然后再往上層，我們建立了專家知識庫作為依托進行智能優化算法，最終進行整個交通控制系統的優化。

????大數據可以用于哪些方面？這里面，我想談的一個問題就是對于交通控制，實際上大家都是在談控制方法以及怎么控，很少有人從控制策略角度來分析。王殿海老師在《城市交通控制》中提到控制策略、控制方案、戰略交叉口、戰術交叉口的問題，我們把王老師所提的一些思想融進了系統中。

????例如首先對一個城市路網上的交叉口進行一個分級，因為當資源緊張時，它是一定要分級的。例如如果事先沒有分級，當某個問題出現，在哪兒截流就是個難題。但是當我們對城市交通運行模式規律進行徹底梳理，把它已經預先的進行分級好，再有問題時，我們已經可以很確定在哪兒進行截流、劃分，所以這是我們做的一些工作。

????通過我們的一些工作分析，卡口數據確實可以用的，它的相關性也非常強，它的規律性和線圈對比也相對比較好，也就是這樣的數據是可以真正的融合起來應用。

????在大數據應用中，運營經驗怎么用？我們對杭州SCATS系統記錄的一些數據，SCATS系統可以通過命令植入的方式，植入固定的分時段法，也可以臨時對交叉口進行人工干預調整。

????坦率來講，數據分析出來的結果，可能還不如每天站在路口的民警更懂那個路口的一些交通規律。所以我們這些經驗集成進來，另外每個路口的檔案也集成進來，這些都是人工的經驗。

????智能的方法中，我們用有限的卡口數據可以挖掘出一些典型的特征。在某一天，我們匹配到95輛車，他不走直線反而走了條曲線。這里面背后的原因非常的值得深思和分析，為什么明明有直線不走，反而走曲線？這里因為數據量非常大，我們采用了智能的方法進行計算。

????基于對大數據應用的一些思考，我們目前在做一個研發產品，稱為交通超能控制大腦，讓現有的交通信號控制系統更好地被使用，這是我們在努力的方向。我們的方向就是要能夠進行能控分析，再進行規范控制流程的操作，同時我們實施了分級的控制策略，然后從用戶的角度進行監督評價，我們希望整個系統是張弛有序的。

????最后我要提的一點是，大家提出的交通工程師職業會不會消失？實際上我覺得作為交通人，我們的使命就是讓整個交通的需求從無序變成有序，終級是要交給AI，我們努力的目標是交通人要退出歷史舞臺。在這之前，我們要做的工作是真正的把無序變成了有序，如果一切都已經有序了，AI真的會比我們做得更好。謝謝大家。

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????賽文交通網鏈接：

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