8月26日，2013交通规划与仿真技术大会暨Caliper中国用户大会在北京新世纪日航饭店会议中心召开，本次会议由北京数字空间科技有限公司、美国Caliper公司联合举办，国内外交通规划、交通工程、交通管理、地理信息等领域专家学者齐聚会议现场，共同探讨交通发展、交通拥堵等问题。
交通领域的各位同行，各位朋友，很高兴在这里能够对智能交通的情况做一个介绍。因为原来跟范总沟通的是做一个智能交通应用方面的一些介绍，我看我们大会主题，我也把报告做了一个调整，我主要介绍一下在目前新技术背景下的ITS的创新发展一些思考。刚才孔总给大家一个很精彩的报告，确实我们交通问题，我们经常讲更多的是规划出来的问题，我们城市规划已经造成了我们整个城市交通运行面临压力，智能交通应该说只是在现有基础上，怎么来提升它运行效率，最大限度去解决相关问题，但它不是解决问题的根本，从根本上来讲，交通发展规划对交通是最本质的问题，智能交通只是其中解决的手段。
主要从三个方面，对信息技术做ITS来讲，信息技术是它的一个核心技术，它的一些热点问题谈一些个人看法，另外是对ITS发展的启示，面临的挑战和创新发展。信息技术是我们智能交通的一个核心技术，智能交通本身没有原创性的技术，它是集成运用了各种新技术，在交通管理和运营当中应用，这其中信息技术是最本质的。
信息技术这些年发展很快，刚才孙院士也介绍了信息化信息技术的发展过程。前两天大家都关注一个消息，就是我们蓝色巨人IBM在今年六月份启动了一个全球裁员计划，大概有六千人到八千人的裁员计划，他之所以启动裁员计划，是因为他的业务面临新的转型。IBM曾经创造了硬件加软件加服务这样一种全新的IT商务模式，引领了一个时代的发展。但是随着互联网和移动互联网这种发展，在新的一些技术和带来的新的商务模式的情况下，他的应对显得有点力不从心，所以他最近也在推出一些新的计划。我讲这个启示是什么呢？信息技术不光对我们应用行业带来很多新的机遇，实际上对传统IT的核心企业也带来很大挑战。
信息技术有这么几个特点，一个是高速、大容量，原来我们讲的几百兆，几个G，现在几百个G，多少个T都是很经常的了。另外就是综合化，不管是我们的业务应用综合还是我们网络传输，都是综合化的。另外就是数字化，刚才孙院士也提到数字化是信息化一个最基础的主要的东西。另外就是个性化，信息技术的应用和信息技术的发展面向个人的或者个性化的服务更加突出。
在这里面有很多热点的技术，大家耳熟能详的就是物联网、云计算、大数据、移动互联等等这样一些新的技术。物联网在我们国家喊的比较热，也有很多提所谓交通物联网的概念，我个人认为我们在信息化发展过程当中，包括我们智能交通，它的一个信息基本流程无外乎信息的采集、处理和发布，现在用时髦点的话来说，就是信息的感知，信息的处理分析，再加信息的一个综合利用。物联网它实际上也是传感技术、通信技术和IT技术在各个行业的应用，只不过以前可能我们对一些客观的实体的物质的东西，它传感的比较少一些。实际上在交通里面，我们除了对车辆这种感知以外，我们对重大的基础设施，比如我们的道路，我们的桥隧等等，也都有相应的监测设施，它实际上都是改革的部分，所以我们有时候讲物联网应该说可能提到了一个更广义的感知或者一个采集信息的范畴，在交通里面我们最早就是从交通信息感知这个基础来做起的。
它的传输原来比较单一一些，不管是有线的还是无线的，现在因为互联网技术发展，除了有泛在的接入和互联，就是信息的交互方式比以前更网络化或者空间结构上变化更大一些。另外从它的处理分析上来讲，实际上我们采集交通信息的核心目的，就是对交通信息进行加工利用，来提供给管理者或者给出行者进行服务。在物联网里面它对智能的分析和处置提的更高一些，所以我个人认为物联网它应该说还是对我们传统的一个新的提法，本质上来讲，还是离不开信息的感知、交互和处理应用。
云计算大家提的比较多，我自己理解云计算，我们以前信息化过程当中，我们有点像自己每家都建个发电厂这样的概念，我自己去发电，自己去使用。到了云计算这样的概念，可能我们是买电力，我们自己不用去发电了，我们只是作为一个用户，所以我个人认为云计算应该说它是技术和商业的双重模式创新。它既有技术上的创新，更多的我认为它是商业模式的创新。它这个创新应该说改变了我们以前一些传统的理念，我们消费者和企业从原来购买软件或者硬件产品，变成购买一个信息服务，云计算它是对虚拟化和集群管理，更多的为我们提供了一些新的启示。在前一段时间中央经济工作会议上，国务院明确提出加快信息消费服务模式新的提法，我觉得也是受这个启示的。
大数据简单讲，海量的大数据是海量的交易数据或者海量的交互数据，海量的数据处理。对于交通来讲，我们传统上有很多结构化的数据，同时我们很多非结构化的数据，比如采集的交通图象信息、交通违法信息、时间的信息等等，它实际上都是非结构化的数据。在大数据这样一种背景下，我们对结构化数据和非结构化数据都可以挖掘、分析、处理。所以大数据我觉得它是一个海量的数据和复杂类型的数据，这是跟我们以前的数据不一样的。其实原来我们讲交通数据分析的时候，大家经常提到海量数据的挖掘、利用、分析，他们早就在提这个概念，现在简单把它变换成大数据，可能理解不见得全面。我觉得大数据应该是海量的数据，同时加上我们复杂类型的数据，以前我们一些非结构化数据把它再融合进来。它的核心如何运用数据潜在的二次利用的分析，把我们结构化的数据和非结构化的数据进行融合和深度的挖掘、利用、分析。
这张图是我们在智能交通里面经常来说明智能交通一个基本流程的示意图，实际上从ITS的核心流程来讲，我们说它是交通信息的采集、处理分析、发布服务这样三个核心，这里面还有很重要的就是信息的传输和交互作为它的支撑。信息感知手段有很多，包括交通信号控制系统各种监测器、GPS车载系统、电视的监视系统、移动监测系统，就是利用出租车的GPS，我们叫浮动车数据监测，还有专门的交通流的动态信息监测，用微波、超声波等等这样一些技术来进行监测。另外我们遍布在各个路网的交通违法监测系统实际上就是电子警察，它也获取大量的信息。另外对停车场信息的监测，包括报警的人工信息的监测，这些构成我们基础交通信息的来源，我们把它视同为我们交通信息的感知或者采集这个层面。
除此之外，在进行信息处理和分析和交互利用的时候，我们还要考虑对城市来讲，它的航班信息、铁路信息、客运信息以及物流信息，另外我们充分利用信息化已经取得的一些普世性的成果的基础数据，比如像基础的地理信息、交通地理信息、交通管理信息还有我们管理对象的信息，这实际上都是在交通里面要涵盖的。
这些信息经过交互以后，我们把它集成化处理或者分布式处理，最后进行分析利用，面向不同的使用者。一类使用者我们叫对内的这种服务，实际上是对交通运行的指挥者或者管理者，就是我们讲的交管局或者交通委，大家去那儿参观的时候看到他很大的指挥中心，里面有很多路况动态显示，或者它指挥的一些方案，这是属于对管理者使用的。另外还有很大一块是面向公众的，就是对出行者提供的服务，出行者提供的服务坦率讲，我们国家目前还比较弱一些。以前我们更多在智能化管理方面下的力度比较大，在智能化服务方面做的不够。大家在北京开车能看到的或者能享受到的信息服务，一个是103.9，还主要是以交通娱乐为主，另外一个我们看到的特别情报板，也看到的是有限范围的信息。像导航的动态信息、路径规划或者我们出行前、出行中的一些实时的动态信息服务，目前做的还比较差。这里面一个核心的制约不是技术本身，还是我们的体制，因为信息资源隶属于不同的部门，形成了相应的信息资源孤岛，他们在管理上都没法共享，在服务上共享难度会更大一些。
信息技术发展对智能交通技术实际上给我们很多新的启示，从人类获取信息的角度来讲，我们靠人的肉眼，在白天的时候视力良好的情况下，我们开车也好或者我们出行，我们获取的信息有效的范围大概三百米左右范围内的信息你能得到。到了夜间，因为视觉环境的变化，可能大概只有30米，如果前方有了障碍物或者有了弯道，有了一些阻碍你视野范围的，我们信息基本上靠肉眼获取几乎就不灵了。随着所谓物联网或者信息感知通信技术，使我们这方面有了大的突破，我们可以在行驶过程当中获取你以前肉眼不能看到的这样一些信息，对交通的状态或者前方的路况，我们可能更能够随时了解到，这主要就是信息技术给我们带来的一个便利。
云计算，对我们以前进行交通信息处理和服务，我们那会儿讲把所有的数据集成在一个地方，大家去用，或者每个系统每个系统分别去处理，有各种各样的处理方式。我想云计算给我们提供出了云平台的概念，使我们交通信息在存储、管理包括对外服务的时候，构成一个交通云这样一个体系，这个体系它的利用效率从技术上来讲会更高一些，从它的服务或者辐射范围来讲也会更广泛一些。
另外对我们交通数据管理的变革，以前我们讲我们交通数据获取，我们不可能获取全部的交通数据，我们只能获取随机的样本。基于现在信息技术来讲，我们提出可以获取交通的全体数据。另外我们以前比较关心的是它的精确性，车流量究竟是多少量，速度究竟是多少，实际上对它的混杂性和复杂性了解的并不是很多。
另外我们分析交通数据的时候，以前更多的是传统理念分析它的因果关系，实际上在大数据这样的环境下，我们更多要分析它的一些相关关系，这些都是给我们带来一些启示。这样对交通深度的数据挖掘和智能分析，也提供了很多新的工具，比如关联分析、聚类分析、离群点分析、分类与预测、演化分析等等，这样对我们做交通研究或者我们交通的一些问题处理，我想带来很多工具上的支撑。比如我们对交通演化的分析，实际上一个城市交通流的生成包括它的运行，包括它的扩散，实际上它的演化是一个复杂系统。它的演化规律大家以前用不同的方法去做，基于大数据这样的工具或者一些理念，我们可能对它的演化规律分析的更为精准一些。另外基于这个分析，我们对外来的交通变化可能会拿出一个比较好的预测或者预报。
总体来讲，一个是模式上的变革，一个是我们交通信息获取上，我们可以在全时空这样一种背景下获取交通信息。另外在交通管理上，我们对人、车、路一体化这种协同可以进行更科学或者更进一步的综合提升。另外我们对交通数据的智能分析和高效利用，可以做更多的工作，包括我们跟气象的、交通的、保险数据的结合，研究交通领域里面的防灾或者减灾。交通资源优化配置可以比以前做的更好，交通预测预报水平也会有更大限度的提升。
在新技术背景下，不光对我们带来启示或者理念上的一种革新，同时它实际上也带来很多挑战或者我们创新的机遇。一个是我们面临数量庞大的移动互联用户，以前固定电话都是普及率很有限的，目前按照工信部的统计，截止到13年3月份，全国大概有11.46亿移动通信服务用户，其中有将近3亿用户是3G的用户，占全部用户的20%多，也就是讲我们有这么大移动互联的终端这样一个群体，在这里面移动通信服务用户已经占到全国人口的85%这样一个概念。
微信最近两年发展比较快的一种新的网络服务的方式，它的用户数量已经超过三亿，有的预计说今年年底可能会超过五亿。同时APP的应用也非常多，移动应用商场注册用户数大概将近1.5亿。按照摩根史丹利有一个移动互联网的报告他的分析，移动互联网的用户数是桌面互联网的十倍，产生的价值在万亿美元，这是我们移动互联用户数量，远远超过我们现在用固定终端用户数量。所以这样一个数量庞大的移动互联用户，实际上对我们交通服务，交通信息的这种利用，我觉得带来一个很大的机遇。
这张图是看到从07年到12年我们国家互联网和移动互联网的用户规模和它的发展速度，大家可以看到从2008年开始，移动互联每年是以130%多的速度在增长，传统的固定的大概是41%左右。到了最近几年，12年实际上它有所下降，但是还保持了25%的增长速度，固定互联网的用户增长基本上还是在10%左右。另外从手机用户商店统计，基于APP应用下载的地图软件和导航软件的这种用户量都在百分之二十几，这个数量也很可观。就是移动终端里面，大家对地图软件和导航软件下载量还是很大的。我们知道地图软件和导航软件主要还是跟我们交通相关的。
同时我们交通信息化建设，在交通数据方面产生了大量的可利用的交通数据，对这些海量数据的分析和利用潜力也非常巨大。以北京为例，每天大概有上千万的出行用户，他的交通卡，北京有一个市政交通一卡通，他每天产生大概五千多万条记录，还有数百万条的交通运营的数据，就是公交车、物流、客货运流等等这样的数据，有数亿万计的各类交通检测器采集的动态信息，还有近亿万条的手机通讯数据，千亿级的交通视频数据，所有的出租车、公交车我们都有GPS数据。大家可能在路上不会去关注，只看到诱导的VMS，实际上在我们北京二环、三环、四环、五环这几个环路，还有进出北京的八条高速公路和联络线，我们都隔五百米到一千米安装了专门的交通流的检测设备，有微波的，有视频的，有超声波的，它实时的，每两分钟一次，把检测的交通流动态信息实时传输到交管局的指挥中心。另外我们北京六万辆出租车基本都安装了GPS，其中至少有三万辆出租车动态信息、位置信息、速度信息包括它的载客信息都实时传输到我们北京交通委的交通协调指挥中心，这些数据量都是非常庞大的。对这些数据的存储、管理和应用，以前应该说只局限在特定的领域，比如说交管局上这个数据，我们交管局的指挥中心能看到，他有一个大的圈图，二环、三环哪边红的，哪边绿的，我们出行享受的服务实际上很少体现。另外对历史数据它的演化分析的研究深度远远是不够的。当然最近几年有一些技术上的探讨，比如上海基于手机的无线传感网，对广域的动态客流进行检测，特别在世博会期间，上海周边大量的客流在往上海进入，他通过手机位置的移动来判断宏观上广域上他大概有多少客流进来。另外北京也对城市公交地铁的刷卡记录信息分析，对出行量的分析也做了很好的工作，这个出行量的分析实际上对我们公交线网的调整起一个很好的支撑作用。
另外一个就是规模可观的汽车移动市场，实际上对IT里面很多企业包括开发商、生产商和平台运营商，就是我们通讯类的，他们也正在积极寻找可承载下一拨移动应用或者创新的设备。在美国有个统计，人们平均在路上的时间大约是1.2小时，北京我们平均通勤时间大概是50分钟，如果上班下班加起来应该是将近两个小时。这样一个时间我们很多人都在开车上班或者坐公交车上班，这种移动的群体实际上是我们交通信息服务的一个主要的目标对象。
在未来的发展当中，汽车作为一个移动的终端，可能是未来信息服务特别是交通信息服务的一个潜力巨大的市场。按照通用汽车公司的研究估计，从现在到未来的五年，全球大概有超过六千万辆的联网汽车在路上奔驰，所谓联网汽车就是车上装了智能车的终端，可以跟其他的车辆或者跟通信服务商来进行实时通信的。预计到2018年的时候，专注于汽车的电信、硬件和软件服务每年大概会有四百亿欧元大概510亿美元这样一个收入，就是光汽车这种信息服务。现在我们知道很多车辆包括别克ONStar、丰田的Gbook实际上都是在出厂前安装了车载终端装置，这些终端装置可以和它的服务中心进行实时通信，我们把它叫做联网汽车，是中心联网，将来车和车之间可能也能连起网来。
基于这些分析，我们可以构想一下未来智能交通新的应用场景，一个场景我们说便捷的高效的出行服务，从我们出行前到我们出行中，我们实时可以获取各种各样的对我们出行直接相关的一些道路交通信息。我们在选择路线，在行驶当中前方是不是有施工，前方的气象环境怎么样，前方有没有危险的车辆，或者有没有交通事故，另外前面有没有特殊的管制或者有没有什么重大活动，另外我的目的地有没有停车位等等这样的信息，可能在我们出行当中，我们都可以在出行前或者出行当中实时来获取，这样可以为我们便捷高效的出行提供很多这样的支撑。
另外一个场景就是刚才我们提到的移动汽车的互联，我们从智能交通里面，我们把它叫智能化的汽车综合信息服务，也有叫TSP，就是汽车远程信息服务，实际上在车上安装了这种车载的智能终端设备以外，本身这辆车就成了网络节点。基于我们无线通讯，可以实时获取车上的动态信息和车辆位置信息，甚至车辆的工况信息。中心也可以响应车辆的驾驶者他提出的很多新的信息需求，比如你在开车当中，你要去的目的地，你要去找合适的酒店，或者加油站，或者是修理厂，或者医院等等，都可以进行交互式的服务。这个服务现在实际上在丰田的Gbook或者别克ONStar都已经初步实现这些功能。未来可能对不光是车和中心之间的通信，基于车和车之间的通信可能会更多一些，所以我们讲车车这种联网或者车联网的技术也会得到进一步的发展。
另外一个场景是我们智能交通里面，也是智能交通发展的一个前沿技术，就是车路协同，提升安全和保障。这个主要是我们通过车车通信或者车路通信，来对车辆运行当中提升它的安全保障服务水平。比如我们在弯道超车的时候，现在我们超车的时候可能完全取决于两个司机之间目视的配合，你超车，你看前方那个司机，前方的司机看后面有没有车。应该说随着车辆智能化的发展，车辆的传感器可以实时给你提供你在超车的时候有没有危险性，你适不适合现在超车，应该往哪个方向去超车，这种辅助的驾驶信息都能提供。另外在一些我们人的视野不能覆盖的范围之内，比如弯道急转或者一些气象条件不好的时候，可以提供一些辅助驾驶信息。车路协同这方面现在是智能交通一个技术热点，从另外一个角度也是我们所谓视听觉的认知科学它发展应用的一个热点。大家可能也注意到，在我们今年年初的时候有一个报道，我们天津有个军事交通学院，他和国防科技大学一起联合做一个项目叫智能汽车的一个成果，他实际上就是无人驾驶汽车从天津走京津高速到北京段，往返走了100多公里，完全是无人驾驶的，是靠车辆的感知和它自己的运行来调控，超车、并线、跟随等等，大概最高速度跑到122公里，跑了100多公里，应该说是一个很好的成果。但是这种车我们定位，不可能普及，可能只能用在一些特殊的场合，像应急、抢险等等一些危险场合来用。但是这个技术延伸出来，对我们下一步汽车智能化的发展，会带来很大的支撑。汽车智能化的发展反过来对我们交通运营管理和我们智能交通发展又带来一个新的方向。
另外就是我们对城市道路交通智能化管控，我们交通管理控制更加智能化，不管从它信息获取上还是我们控制手段上。今天大家参加大会的一个主题仿真软件，里面很大的用途也是在我们信号配时、区域优化组织等等这方面的使用。随着车车通信或者车路通信技术发展，我们在交通行为上或者我们对交通一些信号控制上，可能也会有一些新的变化。我们知道交通信号控制的时候，我们现在设定的配时也好，我们仿真也好，是基于我们驾驶行为的模型来设定的。这个驾驶行为它的变换，除了文化背景以外，实际上他所获取信息量的大小对他行为变化影响是很大的。你知道的信息多和少，对你采取交通驾驶行为是很有影响的。可能从这个角度来讲，对我们交通仿真软件可能也会带来一些新的变化或者一些新的调整。
另外一个就是我们全景式的交通信息环境，全景式交通信息环境前面我提到，因为现代信息技术的发展，理论上讲，我们可以获取全时空的交通信息环境，也就是讲我们一个人从早上你出家门一直到你的目的地，全过程你采用什么样的工具，什么时间到了什么地点，这个地点中间你每一个时点上以什么样的速度在移动的，应该讲都是可以获取的。对车辆，对路一些全景式的交通信息的获取，可以构建一个我们所谓的全景式的交通信息环境。全景式交通信息环境有了，我想我们的交通管理或者我们的交通仿真，我们的交通规划可能做起来就会比以前有一个本质性的提升。当然这个全景式的交通信息环境或者全时空交通环境的建立，也是我们目前智能交通领域里面大家在积极关注，从技术层面上更进一步的去做很多深入工作的一个前沿的研究技术问题。但是我想在未来可能这样的产品应该很快的就会实现。
总体来讲，我个人认为对智能交通领域来讲，它是一个很有潜力的市场。从传统的IT企业来讲，对智能交通里面他是虎视眈眈，一直盯着智能交通有哪些潜力，说明它市场的潜力。对IT这个行业本身来讲，对我们交通行业人员来讲，我们不要飘在云里雾里，要透过现象看本质。但是从技术本身，不是智能交通领域里面去所有关注的，比如大数据它的技术深度怎么样，我想我们更多是应用它，它技术本身，比如IT领域里面的同仁他会很好的去开展。但是我们更多的要从这里面看到我们这个行业或者领域它的模式，它的观念，带来的创新或者变化。所以我想新技术它这个背景不光是一个技术性，更多的是理念和商业模式可能有新的变化。在这种发展情况下，应该说面向交通行业的应用需求，利用新技术发展契机，需要不同领域里面的专家和研究人员和工作人员一起来合作，协同创新，来探讨智能交通在这种新的技术背景下它的内涵，它的技术，它的一些新的模式，我想新技术发展对智能交通未来前景是不可估量的。
我再多说一句，大家如果去过日本，我们都很推崇日本的VICS系统，把交通信息导航做的很好。在我们国家进行导航或者交通信息服务建设的时候，也有人提出我们为什么不仿照日本的VICS的系统模式，坦率讲，两个国家的国情不一样，文化不一样，更重要的是什么呢？VICS系统是在上世纪80年代、90年代的时候开始建设的，当时交通信息支撑技术的环境和现在不可同日而语，所以我们没必要在信息技术发展如此发达的今天，我们再去看二十年前三十年前它那个系统怎么建的，它有些一些理念或者有些做法我们可以借鉴，但是技术支持手段肯定必须要全新的去进行革命性的变革。所以我想我们国家智能交通发展时间不是很长，十来年时间，现在也面临着一个很大的应用需求。在这个过程当中，我们又赶上我们现在技术这种发展很好的成果，所以机遇和需求都很好，在这里面也希望大家能够积极投入进来，能够更多关注我们智能交通的创新和发展。谢谢大家！
