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5月26日，信控中國俱樂部以“傳統交通數據與互聯網數據融合應用”為主題，組織俱樂部會員走進了武漢市公安局交通管理局進行交流。

武漢交管局早在2015年就開始與互聯網公司就智能交通方向進行合作，目前與阿里巴巴、騰訊、百度、滴滴等互聯網公司均達成了合作事宜。合作過程中，如何將傳統交通數據與互聯網數據進行應用結合一直是個重要命題，實際上這也是國內目前傳統智能交通行業與互聯網公司之間技術合作急需突破的難點。

武漢市公安局交通管理局副局長宋嶸及信號燈專班成員，包括信控中國俱樂部高級會員共27人參加了本次活動。

活動交流之前，武漢市交管局科技處信號燈專班黃傳明首先帶領大家參觀了武漢市常青路范湖轉盤和苗栗路，并現場演示了路口LED 可變車道。其中，范湖路的主要特點是信號控制與路口LED指示標志的結合使用。

在參觀之時，一位環保衛士向小編透露，該路口原來是環島，路口非常擁擠，交通事故頻發，改造之后效果得到了很大的改善。

在武漢市公安局交通管理局現場，由宋局長帶領，經過交管局專業人士的講解，信控中國俱樂部成員對武漢市智能交通建設情況進行了基礎了解。

活動交流時，武漢市交管局科技處信號燈專班何洋介紹了武漢市信號燈建設等情況。

武漢市全市信號燈共計2901處，其中，中心城區由交管局直管路口有1551個，1551個路口中區域控制共有1366個路口，占比88．07％。遠城區共有1452個路口，區域控制路口僅有518個。

2015年與阿里巴巴的合作是基于阿里大數據和海信信號控制系統合作，提出的通過大數據來評價信號配時合理性，提供決策修正的一個功能模塊，目前分為互聯網評價和配時優化兩個模塊，每個模塊里面又分路口和路段分析評價兩部分，從失衡指數、進口速度、延誤時間和路口流量來評判路口的信號燈放行情況。路段主要針對綠波協調路段，從旅行時間、平均速度和擁堵指數來評判。

2016年開始與滴滴合作，主要是通過由海信信號控制系統提供路口配時方案，其根據自身信號控制算法，選擇不同優化方案后，得出新的配時方案反饋給海信信號控制系統下發后，再通過其浮動車數據評估路口延誤，不斷迭代直至生成最優方案。

2017年，在前幾番探索的基礎上，武漢市交管局與圖盟科技合作，打造全市路口擁堵評價體系平臺，通過互聯網數據來評價路口的擁堵情況，主要通過交通擁堵指數、道路擁堵里程、路口溢出次數等來判斷路口信號配時是否合理，是否需要調整信號配時甚至調整交通組織。

“對癥下藥”是前提

雖然目前很多城市擁有很多傳統數據及互聯網數據，但實際應用效果并不樂觀。行業內都在談融合，到底應該怎么融呢？

北方工業大學城市道路交通智能控制技術北京市重點實驗室研究員張福生首先分析了不同的數據在不同的數據應用情況下的使用效果。具體情況如下圖：

張福生還指出，目前大多數地方的融合要么是簡單加權平均取，要么是哪個可用就用哪個，屬于比較簡單的融合。在互聯網數據與傳統數據融合上，應該首先了解各自數據特性與應用目標，從細分場景需求上去選擇數據，數盡其用才是真的融合。

同時，張福生還提出了幾點疑問供討論：

數據準確的含義？

數據怎樣融合？

控制對數據的要求到底是什么？

有了數據又怎樣？

質量標準、應用需求標準？

清華大學副教授李瑞敏同樣認為，正是因為行業有需求所以才關心數據融合，因此要談數據融合首先要知道用這些數據的使用目的。

青島海信網絡科技股份有限公司城市交通事業部總經理馬曉龍從信號控制系統研發的角度看問題，他認為融合分時間和空間維度，首先要了解對象、場景和問題。當各種數據融合以后，如何能使它得到更好的利用就涉及到場景的細分，當把場景細分的很清楚之后就可以得到更好的效果，而關于效果，還是希望得到互聯網數據評價區域控制效果。

尷尬的“數據”

馬曉龍表示，信號控制系統現在處于很尷尬的位置，不是需要什么數據而是有什么數據，先建設還是先設計是個大問題。

上海市城市建設設計研究總院智能交通所所長高翔認為在與互聯網數據融合前，應當首先將傳統檢測器的在線率、完好率提上來，并用好這些檢測器的數據。很多時候并非是缺少互聯網數據，而是沒有完好的傳統檢測器提供數據，或有了數據沒有用好。我們要做的融合應當是在好的傳統數據基礎上的融合，而不是放任傳統檢測器在線率低、完好率低的現狀，卻光想著如何與新的互聯網數據的融合。

并提出另外一個思考：當互聯網數據進來之后，信號控制系統是否還要延用原有的算法模型，用傳統數據和互聯網數據模型融合之后仍舊生產一個斷面的數據，再去用傳統的模型做控制算法？還是可以用另外一套新的思路、基于全數據的新模型去解決控制問題？

此外，在與互聯網數據融合時也不能忽略信號控制系統的制約，如果信號控制系統是封閉的，即使獲得了各類數據而不能被信號控制系統所接受，不論數據融合是怎樣的效果，都無法發揮作用。

廣東振業優控科技股份有限公司CEO陳寧寧表示，信號優化工作開展過程中一直在嘗試不同數據，如何融合是一個精細化的過程，因為存在時間和空間的不穩定性等，同一家數據在這條路口可以用不一定在其他路口可以用。

陳寧寧在做信號優化過程中，拿到一個數據首先問數據怎么來的，提倡互聯網公司在給大數據的成果時至少要說明統計口徑、統計方式和統計時段等基本統計規則，然后做信號優化服務時大概知道是否可用。信號優化服務對數據的要求不是多，也不是大，而是要針對性的反映問題。早晚高峰期間，遇到擁堵情況，5分鐘之內就需要應急給出調整方案，這種場景下數據的作用顯然就不如制高點視頻效果更直接，更有效。

數據檢驗補充

滴滴出行孫偉力博士從互聯網企業的角度認為做數據融合，對指標的相互校驗最重要。

同時，孫偉力還從單點控制、干線協調控制、區域協調控制三種信號控制方式對固定點檢測器與移動檢測器可檢測的控制效益評估指標進行了分析比較。

北京工業大學城市交通學院副教授于泉則從兩個觀點來說明融合問題。

第一，交通控制的定位是什么？城市很多的問題不僅是單純依靠交通控制能解決的，整個城市是綜合的交通管理。比如建設一棟樓，必然吸引大量的交通出行，城市停車場的管理、出入口設置等都間接影響了交通控制的效果。

第二，關于大數據。交通控制當中需要的數據不僅僅是路口的數據，相關的路段、出入口包括周邊人口等都要利用。交通控制處于末端，前端有很多因素影響了交通控制效果。

交警目前的數據足夠了，互聯網數據是錦上添花。那么如何融合？于泉認為交通控制應該分兩條腿走路，一條腿是利用好已有的傳統數據，第二條腿就是互聯網浮動車數據的補充。

最終融合從兩個方面來看，一個是正確性，也就是說不同來源的數據反映的交通流規律相互符合，相互正確；一個是準確性，也就是說不同來源的數據精度都滿足交通控制的要求，直白的說就是上傳來的數據都和實際相差不大。

浙江浙大中控信息技術有限公司總工程師沈建惠表示，信號控制的主要目標是治堵緩堵，就像我們所說的不管黑貓白貓，能抓到老鼠就是好貓。但是我們現在有些時候貓還沒有找到就探討黑貓好，還是白貓好。目前治堵方面階段性的工作有，但是它的效果不是持續的，因此會產生反彈效果，說明某些局部問題沒有改善。

結語

會議同期，華中科技大學教授趙憲堯以“庖丁解牛”的思維對城市解決方案提供者與用戶提出了不同的建議。武漢理工大學趙欣、李琳博士及連云港杰瑞電子有限公司智慧城市事業部部長項俊平、重慶攸亮科技股份有限公司總經理戴高、邁銳數據（北京）有限公司副總經理王冀川分別從自身經驗發表了自己的看法。

最后，宋局長根據武漢市交警實戰工作情況提出了目前所面臨的一些難題同與會專家探討。針對這些問題，專家們給出了建議。

主持人信控中國俱樂部高級會員王小剛以四句話對會議進行了總結：數據要融合補充，結論要交叉驗證，時空要協同分析，方案要反饋優化。