2013年7月25日，由国家道路交通管理工程技术研究中心及武汉理工大学智能交通系统研究中心的支持举办、南京市智能交通产业协会和智能交通管理杂志社联合主办的首届中国城市智能交通管理暨科技创新论坛在南京成功召开。本次论坛以"提升科技应用水平，助力交通安全管理"为主题，来自管理部门、科研院所、企事业单位的近30位代表进行了精彩的演讲。
武汉理工大学智能交通系统工程技术研究中心博士马杰进行了名为《车联网技术及其在城市交通管理中的应用》的主题发言，以下是发言实录。
马杰：各位专家，上午好，我报告的题目是车联网相关的。在之前很多专家已经对大运会、大数据热点的问题做了一些探讨，今天内容包括这几个内容，第一个车联网技术现状与发展，结合课题组工作，以及从车车、车路协同技术应用情况给大家做一个介绍，最后是展望。
交通的三大问题，这里面已经提到了很多，一个安全、效率，能源和污染排放的问题，日益严重，怎么样解决这些问题，目前各种各样智能交通发展得到了很多推广，在某种程度上也缓解了一些问题，我们说信息互联，应该是一个智能交通发展大趋势，可以看到这样趋势的图，传统的ITS这样的一些部分，随着信息技术的发展，汽车电子，以及安全辅助驾驶系统，目前正在逐渐推广应用，那么已经从过去的，集中在监控逐渐向智能化方面递进。刚才中控的杨总也提到了，他有个观点我非常赞同，控制算法目前很多，作为车联网以及信息互联，我认为在目前现有这样的感知，视频的监控，提供的一种重要的感知手段，所以说这个信息互联，互通，应该是今后一个发展大趋势。那么十多年我们技术演化，实际有这么一个阶段，初级阶段，实际上是以Telematics，主要提供动态导航，动态交通信息，到中级阶段，还是以Telematics技术为基础，增加了一些智能化服务功能，包括安全方面，效率啊等等方面，我们认为这个高级手段，在车联网车车通信，车路，要实现全面动态感知。简单说一个这个Telematics，目前的一些应用基于这样框架，也就是说我们车联网目前用的最多这样一些远程的通讯，信息交互主要通过移动网络，3G、4G这样的网络，这些的应用很多了，不再重复了。
Telematics典型的案例来说，实际上在国内外已经有典型的案例，包括在座的有很多企业，专家，也在围绕相关的内容做一些下，美国是以安防为主，欧洲以导航为主，日本以动态交通信息为主，中国是结合的几种，我们认为Telematics发展趋势，在这样远程监控，和多元信息的采集决策的趋势下来，这个智能决策有这么几个方面，实际上刚才顾所长也提到过，驾驶人的监控非常难，人的行为实际上对交通安全有很大影响，从驾驶员角度怎么去对在一些驾驶员一些行为进行监控和分析，另外车辆状态本身，人的行为直接会影响这个车辆的状态，也会反映出来。包括这个行为以及驾驶习惯，对他这个车辆，以及能耗，这样一些影响，根据这样一个思路，我们在09年到11、12年期间承接了一个国家863课题，给大家做一个简单汇报，我们是在大型的车辆预警也是采用的Telematics架构，现有技术来讲，我们在驾驶行为，车辆状态特征提取，这样一些方面，做了一些探讨性研究。这个是我们的一个基于不良驾驶行为辨识的安全辅助预警技术，在很多车辆出现事故的情况下，驾驶行为是有先兆特征，是可以捕获，比如驾驶员一些疲劳状况，分神这样一些状态，我们可以对这个驾驶员的一些行为，进行建模，然后持续分析，得到判断的一些特征。车辆的状态如果跟这个行为特征进行结合，还可以对他进行一些危险的态势评估。这样一评估一个是可以实时地在车辆本身，可以对他进行一个提醒和预警；另一方面，也可以在远程端对这些数据进行收集和分析，做这样一些时空上，结合时空上一些分析。这是我们这样一个课题，在做的一些相关的工作。
总的来讲，Telematics技术，我们说仍然是这个车联网技术一个前期的、初期的应用，也是比较切合目前的实际需要和实际需求的，但是车联网所能提供车通讯的环境，车车交互的环境，它的优势不仅仅是在于监控或者是这样一个预警，更多是在这样一个环境下面，可以达到协同的方式。
刚才也有很多专家提到我们的交通信号协调，举个例子，现在目前的交通信号协调，是通过一些路车传感手段，或者是视频对交通流量，或者是这样一些交通的事件进行感知，那么这样一些感知，它有很多局限，比如说视频会受到光照、天气，以及这样各方面的影响。作为这个车车之间通讯的话，它作为一种也是一种辅助的感知手段的话，可以达到人、车、路之间相互的感知，也就是说不但是路可以感知到车的状况，如果只是说，在路上装视频，或者摄像的话，路感受到车的信息，但是车也可以感受到路的信息，这是双方的，而且我可以配合你，你也可以配合我，不是单单由交通，由这个路测的信号，去单向去调整。车本身也可以达到调整，那么这样一些车路协同，这里面涉及到一些技术，这是由我们国家第一个在相关国家863课题做的一个支撑。这个课题由清华大学牵头，集合了全国十多的院校，做了一些相关工作。那么车车、车路协同系统的发展历程，我们国家起步比较晚。从这个车路协同目前的发展模式看，美国、欧洲、日本也好，总体情况是政府主导，以重大工程推动，在工程当中，去磨炼，去提炼这样的技术，对技术进行突破，各个国家在这方面也有不同的技术。车车、车路协同关键技术涉及到这几个方面，因为涉及到车和路，其实人实际上会反映到车上面，双方的信息的协同、交互与共享，这个系统的集成，包括数据的分析。这是一个典型的智能车辆，我们在车路协调这样的环境里面，车可以称作智能车，或者半自动驾驶的车，不一定完全自动驾驶，路也提供了一些智能体系。那么车载技术主要涉及到车辆状态，车上有很多传感器，有位置信息，有前方障碍物各种各样信息集成在车辆上，道路呢？主要是感知这个交通状态，这个在之前很多专家，在这方面做了很多介绍，我就不再重复了。车和车辆之间信息交互，涉及到不同的，这个是两方面，从一个网络层次结构，分通讯业务，还有应用业务之间的配比。另外一个，因为目前我们车联网主要基于3G网络，但是更重要的车车、车路通讯，这样一个专用的短程通信，也是基于802.16系列，专门做了一些修改，一个是通讯距离，通信这样的可靠性，对这个进行的扩充，因为车与车之间要秒级的反应出来，至少现在目前的基于移动互联的这样的网络，是不能满足安全、车车至今的安全协同这样的应用的要求。
那么前面对车车、车路协调技术简单做一个梳理，车联网实际上最早是由Telematics技术，在3G网络环境发展的，虽然它的发展，最终的目标还是实现车车、车路之间的协同，但是在这块，我们在国家的课题支撑下，做了一些研究，现在给大家做一些介绍。这是这样一个课题的总体的情况，主要面向一个是车路，交互式的安全问题，还有车车交互协同，那么涉及到的技术，包括通讯，以及各个应用场景，应用环境。用这样一个动画给大家做一个展示，这是一个绿色设备，还有一些车载设备，这个车与路之间，在局部范围内，一定的通信范围内进行交互来完成的。一个方面基于车路协同，完全控制，车车之间的，特别是在交叉口这种情况下，之间的这样一个有效的控制。从交通效率来讲，还有交通通行的协调，主要是这么三个方面，后面有一个，我们有一个动画，跟大家看，更具体。作为武汉理工大学我们承担了整个课题测试环境，集成测试，以及测试规划，主要分为路段测试场景，和路口测试场景，路段涉及到一些行人识别，人车冲突危险标识；基于车辆传感的路段车辆识别，车车冲突危险辨识。基于路面状态的自适应车速控制；基于车车交互的车辆换道危险辨识。基于车-车桥的车辆跟危险辨识，预警，辅助控制。特别是还有在怎么通过将车辆，形成一个车队，通过交叉口，怎么车路之间进行信号对比，放录像给大家看一下。这是清华大学在河北廊坊有一个实验场，各个课题组，在这个地方开展了一些协同的实验。
最后大家看到车队的问题，我们另外一个国家的一个支持的课题，也在做深入研究，也简单跟大家说。因为在一个典型的交叉口，会有一些车队，这样的状态的变化是跟道路环境，跟车辆周边的车，周边车辆的影响、道路环境是有关系的，这个状态变化演变过程，结合这样一个需要，我们开展了一些车队的协调控制策略，这是我们建立一些车队状况模型，我们还建立了一个仿真平台，很多研究机构以仿真的方式开展实验，回到感知的问题，多元信息环境下，车车、车路协同，感知问题，在软件当中很难验证，我们又很难在一个实际场景当中，做这样一些研究工作，因为这个成本都是很高的，特别在车队，多个车辆怎么协同，之间的协同的方法，我们做了一些半实物仿真，构建了一个平台。我们还构建了一个自动驾驶小车，这个小车集成了很多传感器，有摄像头，前面有测距雷达，包括控制车速等等，这是一些模型，车辆在奔驰过程中一些截图，能够保持一个安全的距离，相对安全的距离，包括一定的车速，也就是说这个车队他的意义，它的意义在于，我可以提高道路的容量，一个是车与车保持尽量小的安全距离，而不是浪费道路空间，另一方面还可以根据路面的情况，可以模拟仿真路面的状况，交通等等的情况，对这个车队的拆分和合并策略进行一些控制，这是我们目前开展的一些工作，这里也有一个演示，给大家看一看。
这是我们做的三辆车，这个车是没有遥控，完全自己走的。在前方车辆速度，或者状态发生变化的时候，我们可以通过通讯方式发给后面的车辆，把交通状态以信息形式发过去，后面的车辆就会进行一些随时调整。
最后做一个趋势展望。车联网发展，我想它还是依托这样一个通信平台这样环境，多模式通信，互联互通上面要支持这样的模式，是今后要解决的问题。要有新兴的产业，因为目前我们的研究，以及探索工作，在这样国家课题支撑环境下开展工作，但是并没有到实际应用和实际需求推广，目前车辆这块推广比较好的是欧洲，在瑞典这样一些国家，他们已经开始已经走在我们的前面，已经开始在做制定，协同制定一些标准、应用。那么这是日本丰田，以他的例子，他的车联网技术路线。那么车联网实际上，离不开老话讲的，海量数据，因为车车、人车之间进行交互，这个属于量可想而知的，在海量数据的个性化，也是下一步要做的，特别是配合人的计算，怎么样对交通运行态势，搜集了各个终端数据以后，做出分析。
最后我想用几句话结束我的演讲，通信与交通结合，这里面有很多应用，两者的结合是物联网的一个典型，车联网是物联网一个典型的应用，目前的车联网仍然是3G，这样基础上，以实际需求为导向，融合一些大运会等一些新技术的，是当前很多专家，需要解决的问题，但是车联网终极的目标人车路协同技术，这个目前处在研究和探讨阶段，需要政府各个相关的部门单位达成共识，学术界也做了一些研究，目前我们的应用，还没有开展，这个需要进一步推进的。但是我想说的，我们还是需要有梦想的，如果没有梦想的话，就没办法前进，可以想象以前在科幻电影里面看到的一些技术，实际上在若干年以后已经在生活当中变成了现实。最后感谢大家!
