厦门公交：5G智慧公交中的数字、人和网络

智慧公交在未来持续化落地运营中遇到三个关键问题，即：智慧决策、系统落地和资源复用，它们的关键因素就是数字、人和网络。作为运营者，不应仅限于感知和控制本身，要借助数字化转型，建立起以运营为导向的智慧化决策体系，从信息化时代迈进之智慧化。

这个体系通过商业智能（BI）、人工智能（AI）两大部分，可形成最优的资源配置和灵活调度分成、形成安全、高效、节能的驾驶作业方式。

传统的商业智能，数据频次低，算法和逻辑都相对比较粗糙；人工智能的车联网部分，数据频次很高，感知识别和控制算法都非常先进，但仅仅是落眼于安全保障和部分自动化功能，投入和产出非常不成比例。

公交传统分工中这两部分由不同部门、不同层级各自独立完成，逻辑和系统互不相通，要通过“数字”的联系纽带，通过人工智能的算法，把这两部分统筹起来。基于“数字”是“智慧决策” 核心资源的共识，从2019年开始，厦门公交集团开始和厦门移动、清华大学的团队清研宏达等供应商一起，开始着力建设城市公交综合智慧系统，系统已列入交通部2020年“示范工程”，在“一套决策平台”、“多套信息系统”的顶层设计的前提下，开发引入了两套关键的智能化系统，其中“灵活公交系统”以OD出行为导向，实现线路在高峰区间灵活串行，在打破线路局限建立全局最优的同时，贡献了精确到班次的乘客感受关键数据指标，如等待时间、拥挤次数、精准OD等等；“智能诱导系统”将车内的can线数据进行汇集，自动识别司机驾驶的不良行为，并通过can协议与车辆动力系统进行交互，进行自动优化。在实现安全、节能驾驶的同时，贡献can线的毫秒级全量数据，并且建立了覆盖全集团驾驶员驾驶行为的精准档案。

下一步，系统还将把基础调度、充电、耗材、维修、场站管理都纳入这个架构，最终实现“全数据驱动型公交”的目标。

处理好“人”和机器的关系，“人”和系统的关系，同时对生产者尤其是一线劳动者的经验和感受予以的最大意义上的尊重，智能系统才能长期稳态的落地。

比如厦门公交集团的BRT封闭路段示范项目，其目的就是希望通过路侧的感知、车辆的自动控制、后台的智能调度，在5G的通信环境下，能大幅度优化传统驾驶和生产操作。

这个过程中，保证技术的有效，设备、通信的稳定非常重要，而保证这套智能化的体系能够常态化运营下去，更重要的是要保障驾驶人的感受、以及驾驶人和设备在各类情况下的互动。

举例来说，理论上可以用计算后的最优动力参数通过网络进行统一下发，实现车速的全局最优，但在实际生产环境下，600多名名驾驶员，驾驶风格都不一样，当下发的车速曲线和驾驶人的习惯严重不匹配的时候，驾驶人会感到不适应，会对驾驶安全产生不可知的后果。所以我们正在做的是将驾驶风格进行区分记录，并尽可能的记录和反馈驾驶人感受的偏离，在尽可能满足原有的驾驶习惯的前提下，再下发最优车速。

此外，目前的车路协同依靠的是外来的传感器，来自于平台、车载、第三方的感知设备等，这些设备一旦出现了问题，对决策将产生致命性的影响，而事后追溯责任，对于防患于未然基本没有意义。因此，我们还正在建立一个关键设备智能自检、自动应答系统，一旦关键设备自动应答反馈失效，将立刻通过车载设备通知驾驶人进行切换和接管。上述这些问题，不仅是技术问题，也是管理问题，在公共交通领域的无人驾驶没有真正到来的很长一段时间内，必然是人机共驾的生态。

特别是在智能化的初期阶段，“人”，可能要承担比之前更复合的责任，需要主动担当起维护系统的重任。只有这样，整个系统才能走向正反馈。

“14·5”期间，厦门公交集团定位于“科技创新引领、传统转型升级、战略新兴布局”的战略方向，提出了“四网”战略，即：车联网、城配网、能源网和社商网。

这“四网”都是虚拟化的数字服务，实体都来自于公共交通必备、已有的硬件资源，车辆、线路、场站、候车亭、充电桩等等，利用公交资源全市覆盖齐全、布局均衡的特征，我们现在已以车联网的智能化建设为龙头，参与到了城市“最后一公里”的智能配送体系中，将我们的公交充电桩与社会充电需求进行了融合，实现能源社会化综合复用。并正在推进建设智慧驿站，以提供更丰富的社区商务服务，实现“出行即服务”的maas理念。

这些决策看起来与我们今天讨论的自动驾驶关系不大，但实际上，这些和我们在座各位想要通过信息、数据的交互、迭代，通过线上、线下的融合协同，从而实现商业模式兑现的理念完全吻合。这也是城市公交作为自动驾驶的重要应用场景的魅力所在。

公交作为城市交通的主要参与者之一，作出一些先行先试的示范，责无旁贷。但仅靠少数企业来承担城市大规模车路协同建设和运营的相关成本，显然不可行。我们现在要做的，是将各自已有的资源数字化、网络化，并且利用网络之间的耦合效应，与更多的强大实体实现关联，延展出更多的服务。只有这样，自动驾驶、车路协同作为一个行业整体，才能走向可持续化。