*滴滴城市交通算法及研究負(fù)責(zé)人鄭劍峰

雷鋒網(wǎng)新智駕按： 2019 第四屆全球人工智能與機(jī)器人峰會（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召開。峰會由中國計算機(jī)學(xué)會（CCF）主辦，雷鋒網(wǎng)、香港中文大學(xué)（深圳）承辦，深圳市人工智能與機(jī)器人研究院協(xié)辦，得到了深圳市政府的大力指導(dǎo)，是國內(nèi)人工智能和機(jī)器人學(xué)術(shù)界、工業(yè)界及投資界三大領(lǐng)域的頂級交流博覽盛會，旨在打造國內(nèi)人工智能領(lǐng)域極具實力的跨界交流合作平臺。

去年，滴滴推出了智慧交通產(chǎn)品“滴滴交通大腦”，主要運(yùn)用AI的決策能力解決交通工具與承載系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)問題，希望滴滴不僅是連接用戶和司機(jī)的出行平臺，還希望人、車、路、燈和背后的交通決策體系未來都會線上化。

本屆 CCF-GAIR 智能交通專場，滴滴城市交通算法及研究負(fù)責(zé)人鄭劍峰帶來演講，闡述了基于互聯(lián)網(wǎng)+的智慧信號控制的具體思考和實踐。

鄭劍峰提到，平臺運(yùn)作效率和用戶粘性的提高離不開新技術(shù)的支撐。人工智能、大數(shù)據(jù)、智慧交通等新技術(shù)的開發(fā)和運(yùn)用，將滴滴這項產(chǎn)品進(jìn)一步地滲透進(jìn)生活場景的方方面面。

在智慧交通的整個領(lǐng)域中，重點(diǎn)關(guān)注的還包括交通管理部分，以及未來智慧交通愿景主要規(guī)劃分為三部分：

第一部分是智能交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，包括紅綠燈智能化、動態(tài)道路分配、智能路網(wǎng)設(shè)計等；

第二部分是單車智能，未來人們將會選擇安全系數(shù)更高的自動駕駛車輛；

第三部分是智能出行優(yōu)化，在緩解擁堵道路的同時提升整個城市的出行效率；

鄭劍峰認(rèn)為，滴滴進(jìn)入智慧交通領(lǐng)域的切入點(diǎn)是數(shù)據(jù)，交通信號控制發(fā)展的瓶頸之一也在于難以獲取成本低、可靠度高、覆蓋面廣的交通檢測數(shù)據(jù)。

首先，缺乏對城市路網(wǎng)廣域檢測數(shù)據(jù)獲取能力。大多數(shù)城市的道路網(wǎng)絡(luò)交通態(tài)勢感知前端設(shè)備不完善，存在覆蓋率問題、設(shè)備可靠性問題、數(shù)據(jù)連續(xù)性問題，難以滿足交警業(yè)務(wù)的精細(xì)化管理需求。

其次，缺乏對新型互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析處理能力。隨著高頻率、高精度的浮動車數(shù)據(jù)、位置數(shù)據(jù)越來越多，信號控制相關(guān)的算法、產(chǎn)品都需要突破才能將這些數(shù)據(jù)優(yōu)勢真正的發(fā)揮出來。

最后，缺乏大數(shù)據(jù)處理和大規(guī)模計算能力。

圍繞這些挑戰(zhàn)，滴滴也做了一些工作。每日處理數(shù)據(jù)超過4800TB，日均定位超過150億次。此外，滴滴研發(fā)的智慧紅綠燈方案已經(jīng)擴(kuò)展至濟(jì)南、蘇州、武漢等城市，平均降低了10%-20%的擁堵，提供智能化的工具平臺和解決方案。

以下是鄭劍峰的演講全文，雷鋒網(wǎng)新智駕進(jìn)行了不改變原意的編輯：

人們對滴滴出行的直觀印象是一家網(wǎng)約車公司。其實則不然，我們從2016年就開始在智慧交通的各個方面進(jìn)行布局，以出行業(yè)務(wù)為主，包括共享單車、公交業(yè)務(wù)、車輛運(yùn)營、人工智能都領(lǐng)域。尤其是智慧交通領(lǐng)域，一直是滴滴的戰(zhàn)略業(yè)務(wù)之一。

滴滴優(yōu)勢之一是擁有豐富的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，現(xiàn)在滴滴每天處理數(shù)據(jù)超4800TB，日均定位超過150億次，每日處理超過400億次的路徑規(guī)劃請求。

目前在供需預(yù)測準(zhǔn)確度達(dá)到85%左右，我們希望通過這些海量數(shù)據(jù)不僅解決人們出行問題，還要解決包括建設(shè)智慧城市方面的交通出行痛點(diǎn)。

2017年開始，滴滴發(fā)現(xiàn)智慧交通發(fā)展中面臨的一些挑戰(zhàn)，主要存在三個明顯問題：

• 缺乏對城市路網(wǎng)廣域檢測數(shù)據(jù)獲取能力：大多數(shù)城市的道路網(wǎng)絡(luò)交通態(tài)勢感知前端設(shè)備不完善、存在覆蓋率問題、設(shè)備可靠性問題、數(shù)據(jù)連續(xù)性問題，難以滿足交警業(yè)務(wù)的精細(xì)化管理需求；

• 缺乏對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析處理能力：對互聯(lián)網(wǎng)軌跡數(shù)據(jù)的的處理、涉及到地圖導(dǎo)航技術(shù)、路況態(tài)勢分析等專業(yè)領(lǐng)域技術(shù)對數(shù)據(jù)挖掘，對于部分軟件集成商而言，難以積累和儲備相關(guān)專業(yè)技術(shù)

• 缺乏算法和大數(shù)據(jù)分析計算能力：無論是信號優(yōu)化、路況態(tài)勢研判、軌跡分析、圖像識別等都涉及到需要先進(jìn)算法支持、以及對實時數(shù)據(jù)的大規(guī)模計算能力。

如何理解智慧交通？

目前，中國處于數(shù)據(jù)化和交通網(wǎng)絡(luò)的變革時代，整體上可以說是信息化和自動化的轉(zhuǎn)變。

那么，問題是是否能用我們的數(shù)據(jù)化產(chǎn)業(yè)能力對交通變化進(jìn)行賦能？

滴滴進(jìn)入智慧交通領(lǐng)域的切入點(diǎn)是數(shù)據(jù)，交通信號控制發(fā)展的瓶頸之一也在于難以獲取成本低、可靠度高、覆蓋面廣的交通檢測數(shù)據(jù)。

滴滴智慧交通的定位為是以大數(shù)據(jù)、云計算為基礎(chǔ)，發(fā)揮算法能力和交通工程能力，為客戶以及合作伙伴的應(yīng)用場景提供更加智能化的工具平臺與解決方案。

對于干線來講，可以清楚的知道每一條軌跡在各個路口的停車/通過狀態(tài)，軌跡全面覆蓋綠前/綠中/綠后，綠波效果直觀可見。

對于區(qū)域來講，可以清楚的知道每一條軌跡的起始點(diǎn)和目的地（OD），可以統(tǒng)計任意兩點(diǎn)間的行程時間，軌跡遍及全城，平均每天每條路被軌跡覆蓋數(shù)百次。

滴滴智慧交通方案

交通場景涉及很廣，大致可以分為高頻和低頻兩種場景，目前我們切入的是高頻場景，就是交通控制。

目前常見的城市管理業(yè)務(wù)場景，基本在無人駕駛方面，做的是機(jī)器代替人類掌控方向盤。

但是在信號燈方面，我們發(fā)現(xiàn)目前路口的交通方案沒有實現(xiàn)智能化。

目前交警在實際信控業(yè)務(wù)中存在兩個痛點(diǎn)，一個是通過視頻查看方式來人工定位問題，另一個是通過人工調(diào)整來優(yōu)化配時，效率低，優(yōu)化路口有限。于是我們思考，能不能用軌跡數(shù)據(jù)來幫助交警提高路口管控效率

中國交通信號控制系統(tǒng)及設(shè)備應(yīng)用調(diào)查報告中提到，國內(nèi)控制系統(tǒng)檢測設(shè)備完好率較低，一線城市不足50%，二三線城市低于30%。

滴滴的目標(biāo)是做車聯(lián)網(wǎng)及自動駕駛的控制，基本上是單點(diǎn)控制-協(xié)調(diào)控制-感應(yīng)協(xié)調(diào)控制-實時自適應(yīng)控制-車聯(lián)網(wǎng)及自動駕駛的過程。

第一是單點(diǎn)控制，主要是基礎(chǔ)的通信技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施；

第二是協(xié)調(diào)控制，路口是一個高頻且有高安全風(fēng)險的場景，我們從單個路口功能調(diào)到協(xié)調(diào)控制，再到多個路口能夠比較好的聯(lián)動，來做綠波優(yōu)化，從而實現(xiàn)車輛在順暢道路上行駛；

第三是感應(yīng)協(xié)調(diào)控制，通過檢測器來進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，能夠讓信號控制更好匹配當(dāng)前的交通需求；

第四是實時自適應(yīng)控制，這是在國外首先提出的概念，但落地規(guī)模不多，本質(zhì)上解決的是單個路口供給需求匹配問題，如何在城市做更智能的供需匹配

互聯(lián)網(wǎng)+信號控制系統(tǒng)

在信號控制領(lǐng)域，互聯(lián)網(wǎng)+就是解決三個問題，一個是信息化問題，一個是自動化問題，一個是溝通問題。

滴滴希望通過軌跡大數(shù)據(jù)能夠更好實現(xiàn)整體交通管控的信息化，根據(jù)以往的人工實踐經(jīng)驗，通過云計算更好抽象出來比較好的專家智庫模型，以此解決自動化問題。

所以，從2017年以來開始在智慧信控上布局，提出基于互聯(lián)網(wǎng)+信號控制優(yōu)化系統(tǒng)。

但是，滴滴并不是直接的控制系統(tǒng)，而是優(yōu)化系統(tǒng)，主要對整個城市交通管理進(jìn)行診斷和分析，預(yù)測明天或者下周的交通狀況，同時根據(jù)這些情況再做動態(tài)信號控制建議和調(diào)整。

換言之，我們希望通過我們的軌跡數(shù)據(jù)，在不改變原來的業(yè)務(wù)邏輯基礎(chǔ)上，實現(xiàn)廣域路網(wǎng)的路口問題精確檢測和動態(tài)優(yōu)化，而交警仍能夠?qū)χ攸c(diǎn)路口實現(xiàn)原來的精細(xì)化控制。這樣做的優(yōu)點(diǎn)有兩個：可以更加高效、自動化的控制，交警可以將有限的精力集中到重點(diǎn)路口，同時還能夠規(guī)范化信號控制流程。

如上圖所示，我們僅需要通過在現(xiàn)有的系統(tǒng)上增加兩個部分，一個是在現(xiàn)有UTC平臺上加上軌跡數(shù)據(jù)和云計算模塊，賦能UTC平臺，對路口控制進(jìn)行智能化升級，第二部分在UTC平臺上增加配時自動審核模塊，保證方案的安全性和有效性。

傳統(tǒng)方式需要對每個路口進(jìn)行施工改造，改造周期長，成本高。

對比原來的控制方式，那通過這種方式，僅需要通過軟件升級的方式，可以簡單、輕量化實現(xiàn)優(yōu)化效果。

具體的落地案例上，從去年已經(jīng)公布的兩個實驗，今年年初，我們在柳州已經(jīng)優(yōu)化158個路口，它們的信號燈狀態(tài)是根據(jù)滴滴后臺的大數(shù)據(jù)實時運(yùn)算并進(jìn)行分鐘級調(diào)整。另一個案例是北京首都國際機(jī)場，外面的信號控制是滴滴和其合作伙伴以及城市交警聯(lián)合落地的應(yīng)用。

總之，智能交通管控是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)工程，雖然單個路口看起來只是一個單元，但在落地的時候，我們會發(fā)現(xiàn)原來整個業(yè)務(wù)鏈條非常長，需要綜合考慮和權(quán)衡整個管理和智能化，才能達(dá)到穩(wěn)定、安全、高效、智能的要求。因此，如何來權(quán)衡這四個關(guān)鍵詞，達(dá)到一個真正用戶滿意的產(chǎn)品是非常具有挑戰(zhàn)的。

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