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排列五走势图表500:阿里云曾震宇:全局協同的城市數據智能

來源:賽文交通網

排列五走势图带连线500期 www.dkwwko.com.cn   智能城市中最先要解決的問題是智能交通。將城市大腦運用于交通領域,除了將靜態的車輛數據升級到動態以外,還要結合道路上各種各樣的主題解決整體交通問題。

在第八屆(2019)中國智能交通市場年會(產業領袖論壇)上,阿里云數據智能總經理曾震宇通過杭州城市大腦建設實踐,展望城市大腦及智慧交通的未來發展。交通這一繁雜問題的解決也會帶來城市規劃方面的發展和升級。

以下為曾震宇發言的重點內容:

隨著城市互聯網化和城市化發展,城市如何更加智能?這個過程被分為三個階段。

第一階段是基礎設施建設,主要是安裝設施、采集設備等,主要用于事后分析。

第二階段是將數據采集后形成對城市的感知,將更多的設施用于事前而不是事后,從“感”到“動”形成閉環。

目前我們了解的很多智慧城市建設正在從第一階段向第二階段過渡。

第三階段是由于我們對城市有了更深度的了解,并且能夠將城市實時數據用于實時協同,而不僅僅用于城市的運行和管理階段,進而要將數據運用于整個城市周期最早的階段——城市規劃階段。

將現在的數據用于最早的階段,從根源上解決問題,會推動城市向更高階段前行。

推動城市智慧建設的三個因素

第一個是場景驅動(產業驅動)。AI技術絕不僅僅是人臉識別或語音識別,這項技術一定要與產業和場景相結合,使產業和場景驅動AI,形成產業AI。城市中交通是非常大的場景,無論是安全還是效率都存在一些世界性難題。因此AI在交通智能場景大有作為。

第二個是數據。無數據,不智能。關于交通,數據來源于各個方面,包括互聯網、感知設備、交通部門掌握的數據等并沒有真正融合。同樣站在城市的角度,也一定要將數據當做戰略資源和重要資產看待,對各方面數據要進行相應的融合。

第三個是人工智能技術的算法。數據加智能一定需要背后的計算力。許多地方對計算力重要性的認知度并不高,但其實海量的、實時的數據處理對計算力的要求和分布式計算及協同融合的能力要求非常高。慶幸的是,隨著大數據和云計算的發展,計算力越發唾手可得和低成本。1557366458112915.png

杭州城市大腦成功案例

面向整個城市智能角度,交通是我們最先切入的領域,其中的挑戰也非常多。我們與杭州市政府和交警存在著非常深度的合作,自2016年開始共同致力于打造“城市大腦”。

在此過程當中,我們將杭州交通相關的海量實時數據進行匯聚和真正的融合,從而建成了相應的交通實時城市數據模型。

在此模型之上會產生客觀的、實時的數據,可以為交警和城市管理者提供客觀的、準確的、實時的數據,支撐管理和決策。

更重要的是,此類數據用于整個業務環節當中,讓數據成為整個業務協同閉環中的一部分。

例如,我們將數據用來驅動信號燈的優化配時,或者利用城市數據來發現城市交通各種各樣的問題,例如亂點、堵點、隱患點,以及實時檢測城市交通當中的事故、擁堵等各種問題。

以上所有由城市大腦感知到的問題,會實時上報給交警部門進行處理。

杭州2.0試運行階段,95%的警情都是由大腦感知和上報。依托于城市大腦,交警處理問題由被動處理轉為主動發現,問題解決更加及時。

另外,由杭州交警內部評估可知,該項技術相當于為杭州交警警力增添了200多名警員。這讓我們看到了通過場景驅動、數據驅動和計算驅動能夠為城市帶來更多價值。

杭州的擁堵排名(高德系統得出)由2015年的第3名下降到2018年的57名。

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城市大腦面臨的問題及解決方案

城市大腦切入交通領域后,我們的實踐過程和對未來的思考與展望如下。

我們首先面臨的問題是“數數”,即數清城市中有多少輛車正在路上跑。

從傳統信息化角度看待這個問題,方案一是我們可以從交警的登記系統中統計登記車輛,但這樣的數據非常靜態,車輛的狀態是非常動態的,因此我們無法通過登記數據確定車輛真實情況。

方案二是采集“卡口”數據??誑梢圓杉匠蹬坪偶巴ü謔奔?,但城市中的卡口數據非常有限,只能看到城市交通的一部分。

因此如果想把車“數清楚”,我們就要調動各種數據進行融合計算。目前政府掌握的數據很多,但沒有得到實時的融合和建模。

如果將海量數據實時融合起來進行建模,例如,將城市內實時車輛交通運行的特征進行建模,融合城市內的每一個路口、路段相應的交通參數,我們就能夠獲得從城市交通的“毛細血管”到“主動脈”的整體交通狀況。這些客觀數據能夠幫助城市管理者進行重要決策。

目前信號配時狀況不一,許多路口的感應數據缺乏,處于“半盲”狀態,無法根據實時交通流進行配時調整,這樣無法滿足城市交通的需求。

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信號優化配時方案一定要用多元的、實時的數據融合計算產出。

除了車本身,還要考慮到行人、非機動車和路面上的緊急車輛或重點車輛,同時還要考慮惡劣天氣,大型活動等,根據這些客觀因素進行配時調整。

如果沒有背后的數據資源平臺和城市大腦的感知、預警、優化、控制支撐管理者決策和調度指揮,遇到問題就需要專家進行人工的優化配時。因此,未來一定要在這一方面進行優化和改善。

AI信號燈并不是要替代專家,而是用數據和AI技術與專家進行配合,讓專家擁有更多時間處理“疑難雜癥”。

下圖為信號優化配時——蕭山案例及杭州城市大腦2.0案例。

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道路交通并不是城市交通的全部,交通是多元化、立體化的。我們的目標是,用數據讓用戶提升體驗,節約各方面時間。

通過城市大腦的實時數據,我們將道路交通狀況由物理世界搬運到云端。如果遇到特殊情況,在城市大腦中可以進行預演,而不是依靠交警和相關部門根據以往的經驗進行推算。

根據實時交通數據及交通模型,能夠得到更真實更接近實際情況的預演。

除交通方面外,城市大腦對城市規劃也起到作用。將城市大腦積累的鮮活、實時、真實的城市數據及問題移交給專業的城市規劃人員,通過城市大腦的預演給出最佳方案和反饋。



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