交通领域的革命已经到来！随着交通革命的进展，行业也发生着巨大变化，“城市交通大脑”成了炙手可热的产物，到底是忽悠？还是新趋势？
在最近一次发言中，中山大学教授余志以交通系统的革命为主题，分享了以即时通讯、互联网大数据和人工智能三大技术带来的交通行业变化，由此衍生了IDPS智慧交通体系下的城市交通大脑。他认为IDPS交通大脑，首先是完善的基础设施，然后是个性化的系统服务，最重要的是完备的数据采集和智慧的计算平台。
以下为余志发言全文（内容有删减，未经本人核实）：
为什么会交通革命？
交通系统正在发生一场革命，近三百年我们发生了两次科学革命、三次技术革命和两次工业革命。我们正在发生第三次工业革命，这次革命是以信息技术为驱动，它带来了我们的交通革命。这一次的交通革命主要是三大技术：即时通讯、互联网大数据和人工智能。
把通讯系统和交通系统做一个比较：
有人说通讯系统可以把全世界的通讯网络管理得井井有条，如果用管理通讯系统的方法管理交通系统一定管理得好。我提出几个问题：我们打电话时知道电话在哪儿，打给谁马上知道对方是谁，打电话的路径、走什么光纤都由系统分配。如果全国的电话全部没有号码，不知道谁打给谁，人人都在打电话，这种混乱的情况就是交通。
数学上说交通系统是时变、强非线性、不连续、不可控、不可测。面对这样五个特征的系统，其实现在的控制系统都没有办法求解。
由于互联网、大数据和人工智能三个技术的出现，使一个不可以描述不可以求解的系统逐步变得可以描述和求解了。如果我们在所有交叉口都对每一辆车辆进行准确的测量，那么这个系统就可以由一个复杂的道路网络系统变成由若干个路段组成的子系统，然后就可以求解。
那么可以求解什么问题？
一是道路到底能容多少次行驶，我们称为承载力；
二是出行者到底有什么样的需求，我们过去称为OD，其实还包括路径。
在准确知道承载力和OD信息的情况下，我们可以知道交通状态，知道到每一辆车，每一个交叉口，每一个路段，这是这场革命发生的深刻变化。
目前，在科学界里有三条道路在逼近一个由不可解的系统向可解的系统变化。
一条是以信息科学为主，我们称之为知识路，是寻找知识间、数据间的知识关系和知识结构；
二是应用驱动的数据关系模型，包括滴滴打车、公交IC卡数据分析等；
三是从数据到物理模型的升级，由完备的数据去构造可以被精确计算的交通系统模型和交通系统，我个人认为这是未来最有可能出现的。
出行、管理模式的变革
交通系统的复杂性以及未来在技术发展的情况下，使我们对交通系统的管理有革命性的变化，那么由于技术上的变化必然导致出行行为的变化和管理模式的变化。
那么出行行为发生哪些变化？
一是很多由人的流动变成物的流动。比如吃饭有外卖，购物有物流配送，甚至朋友们见面也是虚拟的，由于这些变化极大地改变了交通需求。
二是交通组织模式的变化。过去交通都是网络式调度和线路式调度，特别是公共交通城市里都是指定的公交线路，现在很多城市已经开始尝试预约巴士。我们最近也在考虑做另外一个系统模型。如果把所有公交线路都去掉，所有公交像出租车一样是动态的、被组织的，也许那样一种组织方式会更加便捷、更加便宜。
三是轻资产重服务。过去都是个人拥有一部车，随着自动驾驶和共享经济的到来，车已经不再是一个身份的象征，也不再是资产，而是一个服务。
同样， 管理模式也要发生变化。
一是由过去的动态管理、静态管理变成动静产品一体化，意味着规划、设计、施工和运行是一体化；
二是宏观、微观一体化；
三是出行者、管理者和行业一体化。其实这个很大程度上已经实现，包括滴滴的出现在某种程度上就把行业的从业者和出行者以及管理者连成一个网络。
智能交通系统的IDPS体系
在未来由技术变化到科学理论的变化、出行模式变化、管理模式变化的情况下，到底应该怎样去构造这样的系统和实现这样的过程？
我们提出了新一代智能交通系统的IDPS体系框架。
I是基础设施（Infrastructure）；
D是完备的数据采集；
P是智慧计算的平台，计算承载力、交通状态、交通需求等；
S是个性化或者柔性化的应用系统。
基础设施包含认为标志标线、视频监控、卡口和信号机等，我们认为最重要的几样交通数据包括IC卡、地理信息系统等，然后构造三个可以计算的系统平台，最后支撑若干个个性化系统。
过去的智能交通系统和我们的IDPS系统有什么区别？
传统智能交通系统是依据业务分别建基础设施，互相之间都不能够完全支持。未来基础设施的设置不是为了某一个业务系统，而是为了将交通完全按照物理模型结构化。结构分整体和个体，比如GPS的出租车或者样本车辆对于了解道路是否拥堵这一个小的链条是完美的，但是如果用GPS数据，1%左右的车辆样本的数据控制红绿灯是不可能的。如果10%的车装了GPS用来做信号控制，排队长度的保证率不超过10%，如果是50%的保证率不超过30%，所以理论上用这样的样本车辆数据控制红绿灯是不行的。
怎么样能够构造较完备的交通系统？现在来讲至少有三种完备性。
一是所有车辆带有GPS或北斗定位，掌握全部车辆移动定位数据；
二是所有信号控制路口安装卡口式电警；
三是所有车辆配备电子车牌，所有路段安装通讯设备。
在这样三个条件的任何一个都满足的情况下，整个交通系统可以精确计算和分析。如果是这样，我们就可以在现有的交通系统上进行改造或者重新设计，从而可以实现数据互用、节约成本、信息完备，然后交通系统完全求解。
城市交通大脑
在IDPS智能交通系统体系基础上，我们就可以建设“城市交通大脑”，其实现在某些BAT公司的交通大脑就是传统信息数据的业务化应用。
我们提出的IDPS大脑，首先是完善的基础设施，然后是个性化的系统服务，最重要的是完备的数据采集和智慧的计算平台。我们做了一个“1+3+1”结构，“1”是一个数据云，通过数据云汇聚数据资源；“3”是三大计算平台，首先构建的是可计算道路网络平台，其次是大数据分析平台，在这个基础之上才可以结构需求状态和能力，最后是在线仿真平台，用计算机可以推演各种不同的情况，还可以找到最优情况；还有一个“1”是智能化业务驱动组件，通过这个组件链接其他业务系统。
交通大脑的主要功能模块是巡（自动巡检）、算（智能计算）、管（精细管理）、决（科学决策），主要有三大关键技术：可计算的GIS-T交通地理信息平台、数据驱动的交通模型和具备实战能力的大数据分析平台。
我们在宣城大概100多公里的路程、80多个交叉口的地方做了一个实验。首先将它所有的道路搬到计算机上，就是每一个标志标线、标牌都放到计算机里，并且是带有交通规则的理解元素，我们称之为交通地理信息系统，是一个基础性平台。其次将部分监控设备做了补充。
我们做的第一个工作是“巡”，巡查外场设备运行状态、巡检数据传输状态、数据互校验。
第二是“算”，智能计算路段档案、车辆档案。在11月16号早上7点半到8点这一段时间，我们可以准确地算出来毛峰中路通过的车辆半小时之内是421辆，然后知道这421辆车的来源及去向及高频处出行车辆名单。
第三是“管”，精细管理信控方案、出行规律。计算出每一条路交叉口现在有多少辆车在排队，这些车有多少是经常出行，分常发和偶发。也可以了解整个城市道路上，哪些是正在出行的车，哪些是在停车场停的车。我们要构造两个最基本的函数，一是车辆状态函数，另一个是道路状态函数。通过这两个函数，可以求解交通任何的细节、整体和规律。同样要去管控信号灯，我们对信号灯的每一个周期有多少个绿灯被使用了、有多少车辆被耽误，耽误了多少分钟等都了解的情况下，然后可以对整个城市的交通、通行、决策进行把控。
最后是“决”，多维度、多角度交通运行状况评价，辅助科学决策。
总结
第一，要正确处理好规划建设和管理的关系。城市里的交通源头是规划，我们认为规划是DNA，基础设施是骨架，教育和意识是肌肉，管理是最后一道防线。但现在经常把最后一道防线放在最前面。
第二，要正确的认识拥堵。其实拥堵很简单，拥和堵两个字四个状态。一是因拥至堵，车多了就会堵，多是指通行能力；二是拥而不堵或者叫拥而不堵死是一个城市交通管理可以达到的最高境界；三是不拥而堵，特别是在中小城市，很多的拥堵不是因为拥导致的，如果道路的能力已经被用到极限了，堵是很正常的；四是不拥不堵。如果我们能够做到结构交通、规划交通，每个人的出行都被智能化的参与，那么可以做到不拥不堵。
回到最后的革命主题。最近300年来，我们发生了多次的革命性变化，但2000年以来我们的哲学宗教文化没有发生变化，那么新的这场革命会带来巨大的变化。在交通系统里，由于三大技术的出现，使我们会产生新的交通科学理论和方法，会导致新的出行行为，也必然导致新的管理方式。
