AI+交通从“车畅其流”到“人享其行”

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（来源：天津日报）

转自：天津日报

　　编者按

　　城市交通是现代社会运转的“血脉”，其通畅与健康，直接关乎一座城市的生命力，影响着经济效益与民生福祉。当下，AI（人工智能）正以前所未有的深度与广度重塑城市交通的生态与逻辑。本版聚焦“AI+交通”这一深刻变革，关注AI技术如何从底层逻辑上重塑现代城市交通体系，探讨AI在交通管理、车辆物流、安全保障、产业升级等核心场景的颠覆性应用。同时，调研部分代表企业，解析“城市交通大脑”的协同控制机制，展现AI技术在轨道交通智能化、号牌智造等具体场景中的落地成效，以及如何通过AI赋能推动产业升级，通过构建智能运维体系、优化生产流程，切实提升行业的安全、效能与绿色水平。当AI让交通系统成为一个流畅、安全、绿色、包容的有机生命体，我们迎来的将不仅是一场技术变革，更是一场关乎每个人福祉的城市文明升华。

　　城市交通，如同现代社会的血脉，其畅通与否深刻影响着经济效益、出行便利与民生福祉。更少的拥堵意味着更多与家人相聚的时光，更安全的道路守护着每一个宝贵的生命，更便捷绿色的出行赋予市民选择的自由与尊严，更智慧的物流让城市生活更富足高效。然而，传统治理模式在日益复杂的城市巨系统中渐显疲态。拥堵长龙、尾气弥漫、事故频发、出行不便，这些顽疾呼唤着破局之力。

　　AI以其强大的感知、学习、决策与进化能力，正从底层逻辑上重塑城市交通，带来一场深刻的颠覆性变革。

　　一、人工智能重塑城市交通的底层逻辑

　　一般而言，传统的城市交通管理往往依赖历史数据和简单规则，对突发拥堵、事故等只能被动响应，犹如“救火队员”。而人工智能通过融合海量实时数据，能够实时感知复杂路况，构建高精度交通态势感知网络，这使得城市交通管理模式从“事后处理”跃升为“事前干预”，如提前调配警力、动态诱导分流，将问题扼杀在萌芽状态。

　　在传统的城市交通系统中，交通信号控制多采用固定配时或简单感应，难以适应瞬息万变的交通需求，常造成“空等”或“排长队”。AI通过强化学习、深度强化学习等算法，让信号灯成为“会思考”的节点：AI能实时分析各方向车流、行人需求、公交优先、紧急车辆通行等复杂因素，本着全局通行效率最优原则，动态生成并调整每一秒的信号配时方案，如深圳在多个路口部署AI自适应信号控制系统，高峰时段通行效率大大提升。

　　AI使得城市交通系统的控制逻辑从“预设规则”转变为“实时生成最优解”，交通流如同被精妙指挥的交响乐团，效率大幅提升。在传统的城市交通体系中，车辆、道路设施、管理平台等彼此割裂，“信息孤岛”导致系统协同困难。而在AI赋能的城市交通系统中，AI是“车路云”协同融合的核心大脑：在云端，AI处理全量数据，进行宏观调度与策略制定；在边缘（路侧），AI进行低延时决策；在车端，AI赋能车辆更智能地理解环境、规划轨迹、与其他车辆或设施保持通信。三者通过AI实现高效协同，奏响城市交通顺畅协调的奏鸣曲。

　　此外，AI赋能的城市智能交通其系统形态从传统的“离散单元集合”升级为“有机协同网络”。在传统交通系统中，交通规划、政策制定、设施设计高度依赖专家经验和有限调研，迭代周期长，难以应对快速变化。而在AI赋能的智能城市交通系统中，AI构建强大的“交通数字孪生体”，这使得城市交通系统的发展模式从“经验试错”转向“数据驱动、仿真先行、持续进化”，系统性风险降低，资源配置更优，如中新天津生态城构建了全域覆盖的“数字底座”，建成国家级车路协同（V2X）先导区。

　　AI赋能最重要的变化是使得交通系统从传统的关注“车流”转变到现在聚焦“人本需求”：AI通过分析个体出行轨迹、偏好、支付等多维数据，能更精准刻画居民出行需求和痛点。这赋能管理者提供高度个性化的服务：规划无缝衔接的多模式出行链，在需求响应式公交中动态规划最优路线和车辆调度。杭州基于AI的公交线网优化，显著提升了郊区居民直达市中心的便捷性。这种变革的核心在于交通系统从“车畅其流”深化为“人享其行”，交通服务更具温度、包容性和精准性。

　　二、人工智能驱动智能交通的核心场景

　　人工智能的颠覆性力量在于，通过渗透到交通系统的毛细血管，在多个关键场景中展现出强大的赋能作用。

　　“城市交通大脑”是人工智能赋能城市交通系统的核心，该系统能够实现智能化交通管理与控制，AI计算机视觉精准识别车辆类型、速度、轨迹、违停、事故等，融合多源数据生成实时全路网“交通态势图”，识别瓶颈和异常；能够实现路口级、干线级、区域级信号配时动态优化；AI能够分析实时路况与预测信息，为驾驶员提供个性化、动态的最优路径建议，均衡路网负载。此外，AI能够实时识别交通事故、拥堵、恶劣天气等事件，并自动报警、生成处置预案，缩短响应时间。通过AI调度，重点车辆能够得到及时保障，为救护车、消防车、公交车等提供“一路绿灯”的优先通行走廊。在需求预测与资源匹配方面，AI能够预测不同区域、时段的出行需求，对交通资源进行最优化智能匹配，并能够根据用户历史偏好、实时情境做到个性化推荐；在传统公交难以覆盖的低密度区域，AI动态规划行驶路线和停靠点，实现“按需服务”，提升覆盖率和效率。

　　在车辆和物流领域，AI是自动驾驶感知决策的核心，也能提升物流路径规划、仓储管理和配送效率。AI是自动驾驶车辆“看清”和理解周围复杂环境的核心，能实时规划安全、舒适、高效的行驶轨迹和行为；AI能够处理车与车、车与基础设施、车与人的实时通信信息，实现超视距感知、群体协同决策，大幅提升安全性和效率；AI为货运车辆规划考虑实时路况、限行、装卸点、成本的最优路径，并动态调度车辆和货物，实现路径优化与调度；AI驱动的机器视觉和技术广泛应用于自动化仓储管理和包裹分拣，实现智能仓储与分拣，提升作业效率。同时，AI能够预测区域货运需求波动，优化运力储备和仓储布局。此外，AI的无人配送已经普及应用。

　　人工智能在交通安全领域带来革命性影响，如事故风险预测，AI分析历史事故数据、实时交通流、天气、道路状况，精准预测高风险路段和时段，实现主动预防。AI通过对驾驶员行为监控与干预降低安全风险，如AI车载系统或视频监控可实时识别疲劳驾驶、分心驾驶、危险驾驶行为，及时发出警报或联动管理平台。此外，AI能够赋能紧急救援，事故发生后，AI快速定位、评估严重程度，自动调度最近资源并规划最优救援路线。

　　AI在交通规划与政策仿真方面发挥很大作用，比如按照交通需求构建模型，AI处理大规模出行调查等数据，构建更精准的居民出行需求模型。AI可以对政策效果进行预评估：在数字孪生环境中，模拟评估限行、拥堵收费、低排放区、新线开通等政策对交通流、排放、公平性的影响。AI能够优化基础设施的规划，AI辅助分析新建道路、公交线路、枢纽布局的潜在效益和影响，优化投资决策。

　　三、AI赋能之路的挑战与实施路径

　　尽管前景广阔，AI在交通领域的应用也面临数据共享互通、技术成熟度与成本，以及法规标准配套等挑战：一方面跨部门、跨系统数据共享难，数据质量参差不齐，复杂场景下AI技术成熟度有待提升；另一方面智能化交通也面临巨量算力与成本挑战，如模型训练、实时推理、大规模仿真需要强大算力支撑，而且成本高昂。人才方面也存在制约，既懂交通又精通AI的复合型人才极度缺乏。同时，政府管理模式也需向跨部门协同、敏捷响应、数据驱动转型。此外，法规标准建设滞后，如自动驾驶责任认定、数据权属、网络安全等法规标准亟待完善，跨区域协同需统一标准等。

　　要实现城市交通系统向智能交通系统升级，首先要进行顶层设计，突出战略引领，如制定城市级AI交通发展战略，明确不同阶段发展和建设目标，制定比较切实可行的实施路线图，同时把智能交通纳入智慧城市建设的整体框架。其次是夯实“数字底座”，加快建设统一、开放的交通大数据中心，破除数据孤岛；推进5G、车联网、路侧感知等新型基础设施建设。接下来选择痛点明确、效益易显的典型场景先行先试，快速迭代，积累经验再推广。要完善法规标准与伦理框架：加快制定自动驾驶、数据安全、隐私保护、算法监管相关法规。创新合作模式，鼓励政府、企业、研究机构开放合作，共建生态。

　　人工智能之于城市交通，绝非简单的工具叠加，而是一场触及根基的范式革命。这场变革的终点，不是冰冷的效率至上，而是回归“人”的核心价值。尽管前路仍有数据壁垒、技术挑战、伦理隐忧需要跨越，但AI驱动智能交通的巨轮已然起航。它呼唤着政府、企业、研究机构与公众的协同共进，在开放合作中筑牢数字基石，在审慎创新中完善规则伦理，在持续投入中培育人才生态。当城市交通在AI的赋能下真正成为流畅、安全、绿色、包容的有机生命体，我们迎来的将不仅是一场技术革命，更是一场关乎每个人生活品质的城市“文艺复兴”。

　　（作者为南开大学企业研究中心主任、经济与社会发展研究院教授）