11月11日,第九届中国智能交通年会在广州白云国际会议中心召开，本次年会主题为“智能化信息化引领综合交通运输发展”。
13日，年会分论坛之一城市智能交通创新发展论坛召开，同济大学杨晓光教授做《城市道路交通全息感知技术及其应用》主题演讲，本文为其演讲速记，未经演讲者本人审定。
杨晓光：大家都在讲大数据，我今天讲讲小数据，我今天讲的实际上是一个蛮不起眼的事。
首先，我讲一讲什么叫做城市道路交通全息感知，第二部分，为什么要提出这个问题。最后，讲讲感知技术的应用。
大家都在讲智能交通，什么是城市？什么是道路交通？我们怎么全息感知它？我在这里简单的解释一下。我们在讨论交通的时候不要忘记交通和居民的居住、工作之间的关系。
交通是人和物的移动。现在一提到交通，不是轨道，就是道路交通。我认为这些是正确的，但是是不全面的。因为运输是有区分的，是用不同的交通工具将人和物从一处运送到另一处。
交通系统的构成要素包括人和物、交通工具、交通设施、交通环境以及交通规则和信息。我想特别提醒一点的是，我今天重点是讲道路，然而实际上道路交通的重点应该是综合交通。我们看到的现实世界也并不是我们看到的一个简单的物理的物体，实际上它背后有很长的链，我们一起来注意下隐藏在交通背后的东西。
现在我们讲全息与感知，对于交通来说包括了交通主体和交通载体。感知是什么？这个很重要，我想还是回归它的原点，感知就是感知客观事物，在人脑或系统中的直接反映。另外，还有一个交互处理的问题，我就不仔细介绍了。
我为什么要做这件事情？我们知道，当一个人开车时，他首先看到一些交通情况，然后做出一系列判断，然后再做出驾驶操作。我们看待交通问题就像开一辆车一样，想办法把交通堵塞转换成各种各样的能够替代的东西，从而找出解决办法。这就要求我们要研究交通状况全息感知与交互处理技术，以应对新信息技术环境下城市综合交通管理的策略。
现在需要注意的一点是，我们客观面临的交通系统不是我们简单认识得那样。实际它有这样几个特点，复杂大系统性、随机性、混沌性、博弈性、实时性、多目标性、多解性等等。
初期的交通工程学是在观测技术和手段有限的条件下发展起来的，所以我们经常把交通的现象比拟为已知的自然现象。我们经常为了把这个事情说得完美，就加强了很严格的假定，甚至用"还原论"的办法，但事实上是十分困难的，另一方面实验科学的方法已经被证实了。
但是技术的进步与智能交通的系统发展为交通的全息感知提供了可能，带来了无限机遇。移动互联网来了以后，不仅可以做到这一点，还可以带来更多的相关信息。
另外一个助推剂，就是智慧城市，智慧城市出现以后使得从感知层到应用层有更丰富的数据。也就是说从此以后，交通研究可以在不同的时间尺度，不同的空间尺度上面进行分析，原先困扰我们的计算问题，已经初步得到解决。
针对丰富的感知大数据结构，在空间纬度、时间纬度和状态量纬度做了很好的细分。我们现在有很多GPS，RFID，包括车路协同的数据，甚至是用户交互信息等等，都有各自的特点，我们把这些状态各异的优点很好数据的整合起来，来弥补数据本身的不足。其中，RFID以及车路协同的数据还可以进一步处理。
我们现在做的深度联网以及车路协同，还有红灯通行引导，绿灯的引导等等，这些数据都是非常简单的，利用这些数据，就能知道车速等数据。对于交互信息我就不再赘述了。智能手机带来的包括宏观与微观的一些数据都可以获取并加以利用。我们学校的一个团队做了一项基于大数据应对城市研究方法的分析，它对居民的时空行为和城市功能分区都很有用。
现在谷歌有很好的基础数据，所以就有人想利用谷歌的技术提取与处理一些数据。所以我想告诉大家的是到处都是黄金，关键问题在于我们要知道它是黄金，还要把它捡起来。我们采用一定的方法把谷歌的数据提取出来分析，看看它的平顺性，车辆偏移等等。这些数据提取出来之后，我们采用一定处理，可以发现数据控制前的变化，转化能耗。
还有公交车的运营工况，这个数据也是非常有意思的，从中可以看出油耗以及废气排放的情况等等，时间原因就不再详细阐述了。
现在我们能做的事情比原来大很多，可以基于全息感知做应急决策、分析等等。它会改变现在的控制系统，迎来下一代控制系统。我们的曾经在公交优先上就做了这样一个感知技术的实时控制。
总而言之，基于日益先进与精准的交通信息检测技术与方法，全息感知技术可针对性地整合大数据优势，从而提高感知数据对各项应用的支持水平。另外交通全息感知与交互处理技术将极大改变城市综合交通管理与服务及决策中的交通预警。最后是本团队基于多源异构数据及车路协同，用户交互圆形系统数据形成的道路交通全息感知技术，在多种场合的应用中，展现出很好的科学性与先进性及方向性。
以上是我报告，谢谢大家！
