一文詳解城市交通大腦

本文來(lái)自機(jī)械工業(yè)出版社出版的《智慧城市與智能網(wǎng)聯(lián)汽車，融合創(chuàng)新發(fā)展之路》一書(shū)。

（一）城市交通大腦概述

伴隨著“智慧城市”從概念到實(shí)際建設(shè)，道路交通管理科技信息化也逐步從“智能”走向“智慧”。特別是近年來(lái)，在大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)快速發(fā)展的大背景下，通過(guò)對(duì)城市交通相關(guān)信息的獲取、解析、判斷、決策、應(yīng)用，城市交通正在向人類大腦高度相似的方向進(jìn)化，交通將具備自己的視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)，擁有自己獨(dú)立思考的能力，構(gòu)建出類似于人類大腦的感知、認(rèn)知、決策過(guò)程的核心部分，這個(gè)核心被形象地稱為“交通大腦”。

在宏觀層面，交通大腦是以“交通大數(shù)據(jù)”為核心，利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、5G、北斗、人工智能等新一代信息技術(shù)，在“交通大數(shù)據(jù)”基礎(chǔ)上，提供集成控制、數(shù)據(jù)服務(wù)和輸出多種AI能力的平臺(tái)。從問(wèn)題導(dǎo)向上看，交通大腦必須能夠助力破解交通難題，緩解擁堵、提高服務(wù)品質(zhì)和交通安全水平、保證良好交通秩序、實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)交通管理、規(guī)范出行者交通行為等。從目標(biāo)導(dǎo)向上看，交通大腦要具有不斷自我進(jìn)化能力，逐步走向完全的自動(dòng)化和智能化，包括基于多源異構(gòu)信息的深度態(tài)勢(shì)分析、問(wèn)題癥結(jié)及其機(jī)理研判、對(duì)策方案自動(dòng)生成和實(shí)施、車路協(xié)同控制指揮服務(wù)一體化、交通組織和誘導(dǎo)智能化等。交通大腦能夠利用交通各種相關(guān)的信息，實(shí)現(xiàn)“眼疾手快”、“有的放矢”地優(yōu)化交通控制和交通組織，在一定程度上能緩解交通擁擠，特別是當(dāng)路口的交通控制很不合理，路網(wǎng)的交通組織很不科學(xué)時(shí)，在短時(shí)間內(nèi)能起到一定作用。但是，道路交通系統(tǒng)因其多樣化、突變性、強(qiáng)非線性規(guī)律的復(fù)雜特性，注定維護(hù)交通秩序、緩解城市交通擁堵的對(duì)策也必須是多方面的、靈活的、綜合的，不能指望單個(gè)措施或技術(shù)手段能徹底解決問(wèn)題。交通大腦概念給我們最大的啟示是，當(dāng)前社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入到“數(shù)據(jù)時(shí)代”，我們需要更充分地采集、匯聚、分析、應(yīng)用好數(shù)據(jù)，需要將數(shù)據(jù)與需求、業(yè)務(wù)更緊密地對(duì)接，需要構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的交通管理新模式。分析交通大腦的類人功能，從生物學(xué)角度看，中樞神經(jīng)系統(tǒng)是人體神經(jīng)系統(tǒng)的最主體部分，其負(fù)責(zé)接受全身各處傳入的信息，輸送、儲(chǔ)存到中樞神經(jīng)系統(tǒng)內(nèi)成為學(xué)習(xí)、記憶的神經(jīng)基礎(chǔ)，并經(jīng)其整合加工后成為協(xié)調(diào)的運(yùn)動(dòng)性傳出指令以控制人類活動(dòng)。中樞神經(jīng)系統(tǒng)中，人的大腦是最高級(jí)部分，是實(shí)現(xiàn)高級(jí)功能的核心。人腦成為中樞神經(jīng)系統(tǒng)的核心，其根本原因在于其可實(shí)現(xiàn)“環(huán)境感知、行動(dòng)控制、情感表達(dá)、學(xué)習(xí)記憶、推理判斷、理解創(chuàng)造”六大功能，因此交通大腦要擔(dān)任交通治理中樞系統(tǒng)的核心，亦需具備以上六大類人功能。交通大腦類人功能演化機(jī)制如圖1所示。

圖1 交通大腦類人功能演化機(jī)制

具體而言，交通大腦的類人大腦六大功能分析如下：

（1）實(shí)現(xiàn)類人腦“環(huán)境感知”——信息匯聚全景感知強(qiáng)調(diào)全方位數(shù)據(jù)信息的運(yùn)用，對(duì)不同來(lái)源、不同行業(yè)、不同交通方式所產(chǎn)生的細(xì)化到出行個(gè)體的海量時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通運(yùn)輸體系中各種要素（包括人、車、路、環(huán)境）的全面感知。

（2）實(shí)現(xiàn)類人腦“行動(dòng)控制”——泛在互聯(lián)系統(tǒng)協(xié)同強(qiáng)調(diào)人、車、路、環(huán)境的泛在互聯(lián)、信息在交通要素間有序交互、流動(dòng)與反饋，各個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)能夠協(xié)同運(yùn)行，支持交通協(xié)同指揮控制的實(shí)現(xiàn)。

（3）實(shí)現(xiàn)類人腦“情感表達(dá)”——實(shí)時(shí)反饋閉環(huán)控制交通大腦表達(dá)類人“情感”，即實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的實(shí)時(shí)傳遞、反饋與預(yù)警，以“零延遲”完成交通系統(tǒng)接收與反饋閉環(huán)，建立“數(shù)字孿生交通系統(tǒng)”，最終實(shí)現(xiàn)交通系統(tǒng)智慧、高效服務(wù)。

（4）實(shí)現(xiàn)類人腦“學(xué)習(xí)記憶”——人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)充分運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能大模型等先進(jìn)技術(shù)，通過(guò)自學(xué)習(xí)、自組織的方式推理交通運(yùn)行狀態(tài)并產(chǎn)生相應(yīng)的應(yīng)對(duì)機(jī)制，從而完成對(duì)交通系統(tǒng)的自我反饋和自我調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)交通系統(tǒng)智慧化運(yùn)行。

（5）實(shí)現(xiàn)類人腦“推理判斷”——數(shù)據(jù)分析算力支持依托數(shù)據(jù)中心提供大數(shù)據(jù)高性能計(jì)算并完善數(shù)據(jù)匯集與儲(chǔ)存機(jī)制，對(duì)匯聚數(shù)據(jù)開(kāi)展高水平的存儲(chǔ)、計(jì)算與分析，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)推理判斷。

（6）實(shí)現(xiàn)類人腦“理解創(chuàng)造”——全局視野系統(tǒng)最優(yōu)借助機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能大模型等先進(jìn)技術(shù)，以全局視角對(duì)交通供給、需求和狀態(tài)進(jìn)行綜合“分析判斷”和“預(yù)測(cè)應(yīng)對(duì)”，以系統(tǒng)整體供需平衡為原則，替代人腦創(chuàng)造全局最優(yōu)的交通設(shè)施、運(yùn)力資源配置。

（二）城市交通大腦架構(gòu)

隨著智能交通產(chǎn)業(yè)技術(shù)的進(jìn)步，新技術(shù)研究開(kāi)發(fā)和商業(yè)應(yīng)用將會(huì)推動(dòng)交通運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)效率提升，提高產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量。

交通大腦就是在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新一代信息和智能技術(shù)快速發(fā)展的大背景下，通過(guò)類人大腦的感知、認(rèn)知、協(xié)調(diào)、學(xué)習(xí)、控制、決策、反饋、創(chuàng)新創(chuàng)造等綜合智能，對(duì)城市及城市交通相關(guān)信息進(jìn)行全面獲取、深度分析、綜合研判、智能生成對(duì)策方案、精準(zhǔn)決策、系統(tǒng)應(yīng)用、循環(huán)優(yōu)化來(lái)更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)城市交通的治理和服務(wù)，破解城市交通問(wèn)題并提供系統(tǒng)的、綜合服務(wù)的智能交通系統(tǒng)的核心中樞，推動(dòng)交通運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)發(fā)生顛覆性變化，提升交通運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)效率，豐富產(chǎn)品和服務(wù)形態(tài)。

交通大腦全景圖如圖2所示，交通大腦是傳統(tǒng)智能交通體系的衍生與進(jìn)化，通過(guò)搭建人、車、路、環(huán)境、全量數(shù)據(jù)資源池，實(shí)現(xiàn)對(duì)全量個(gè)體用戶畫(huà)像式需求細(xì)分、數(shù)據(jù)集成與融合處理，形成“個(gè)體觸覺(jué)”與“需求全景”。

以全局最優(yōu)、系統(tǒng)協(xié)同、個(gè)體智能為目標(biāo)，基于深度學(xué)習(xí)與反饋的迭代更新，對(duì)交通網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)時(shí)智能化運(yùn)算與模擬，并對(duì)未來(lái)趨勢(shì)進(jìn)行前瞻性預(yù)判，依托“交通數(shù)字孿生系統(tǒng)”進(jìn)行交通系統(tǒng)時(shí)空資源調(diào)配，實(shí)時(shí)提出精準(zhǔn)、個(gè)性化的系統(tǒng)解決方案，實(shí)現(xiàn)供需適配、系統(tǒng)最優(yōu)的智慧、高效交通系統(tǒng)。以一體化需求響應(yīng)、出行預(yù)約的全新交通服務(wù)模式，建設(shè)零擁堵、零延誤、零等待的有序交通系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)平等多樣、體驗(yàn)最佳的人性化交通系統(tǒng)。

圖2 城市交通大腦全景圖交通大腦應(yīng)具有不斷自我進(jìn)化能力，逐步走向完全的自動(dòng)化和智能化，綜合考慮每個(gè)場(chǎng)景不同的應(yīng)用環(huán)境、技術(shù)特點(diǎn)、運(yùn)維要求、項(xiàng)目成本等因素。交通大腦應(yīng)采取“統(tǒng)一規(guī)劃、分步實(shí)施、逐步深化”的形式進(jìn)行演進(jìn)。

從搭建硬件基礎(chǔ)設(shè)施、建立規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)、建設(shè)數(shù)據(jù)中心、建設(shè)企業(yè)中臺(tái)、不斷豐富交通大腦的能力、升級(jí)模型，到深化落地應(yīng)用場(chǎng)景。另外，在交通大腦不斷完善的過(guò)程中考慮系統(tǒng)的升級(jí)迭代和集成需求，應(yīng)充分考慮系統(tǒng)的橫向擴(kuò)展和縱向深入，在系統(tǒng)的演進(jìn)發(fā)展中解決問(wèn)題，如圖3所示。

圖3 城市交通大腦建設(shè)技術(shù)路線

其中，交通大腦提供的集成控制、數(shù)據(jù)服務(wù)、AI能力等將隨著業(yè)務(wù)范圍和應(yīng)用場(chǎng)景的需求變化靈活建設(shè)，通過(guò)不斷優(yōu)化算法和模型，“子能力”融合以支撐應(yīng)用場(chǎng)景的落地，最終實(shí)現(xiàn)交通大腦的自我演化目標(biāo)。

（三）城市交通大腦建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范

（1）標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范建設(shè)原則

交通大腦應(yīng)該以國(guó)內(nèi)外成功的標(biāo)準(zhǔn)化工作經(jīng)驗(yàn)為參考，以體系為框架，為交通信息化提供支持與服務(wù)；建立系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范貫徹實(shí)施機(jī)制，為標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的實(shí)施提供有效服務(wù)。落實(shí)工作任務(wù)規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化是保障交通大腦建設(shè)和系統(tǒng)正常運(yùn)行的科學(xué)管理手段。因此，為有效支撐交通大腦信息化建設(shè)，在調(diào)研國(guó)內(nèi)外標(biāo)準(zhǔn)化現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，從現(xiàn)實(shí)需要出發(fā)，應(yīng)以采標(biāo)為主，制定為輔的原則，在滿足交通大腦項(xiàng)目建設(shè)需求的基礎(chǔ)上，首先考慮采用國(guó)家及交通運(yùn)輸部、交通行業(yè)已有的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，其次是修訂或制定適合城市特點(diǎn)的、專用的、不與國(guó)家或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)沖突的前瞻性標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，實(shí)現(xiàn)各部門(mén)、各業(yè)務(wù)板塊之間互聯(lián)互通、信息共享、業(yè)務(wù)協(xié)同和信息安全。

（2）標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范建設(shè)內(nèi)容

標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系包含數(shù)據(jù)、技術(shù)、管理規(guī)范三大部分，見(jiàn)表1。

表1 交通大腦標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范建設(shè)內(nèi)容

（四）城市交通大腦建設(shè)內(nèi)容

（1）城市交通大腦大數(shù)據(jù)中心

2019年12月12日，交通運(yùn)輸部印發(fā)《推進(jìn)綜合交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要（2020—2025年）》，指出到2025年，力爭(zhēng)實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo)：綜合交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系更加完善，基礎(chǔ)設(shè)施、運(yùn)載工具等成規(guī)模、成體系的大數(shù)據(jù)集基本建成。政務(wù)大數(shù)據(jù)有效支撐綜合交通運(yùn)輸體系建設(shè)，交通運(yùn)輸行業(yè)數(shù)字化水平顯著提升。綜合交通運(yùn)輸信息資源深入共享開(kāi)放。大數(shù)據(jù)在綜合交通運(yùn)輸各業(yè)務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用更加廣泛。大數(shù)據(jù)安全得到有力保障。符合新時(shí)代信息化發(fā)展規(guī)律的大數(shù)據(jù)體制機(jī)制取得突破。綜合交通大數(shù)據(jù)中心體系基本構(gòu)建，為加快建設(shè)交通強(qiáng)國(guó)，助力數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供堅(jiān)強(qiáng)支撐。如同綜合交通大數(shù)據(jù)中心體系于綜合交通的戰(zhàn)略地位一樣，交通大腦的核心是交通大腦大數(shù)據(jù)中心體系，它是構(gòu)建交通大腦的數(shù)據(jù)支撐、數(shù)據(jù)服務(wù)和數(shù)據(jù)運(yùn)轉(zhuǎn)（包括數(shù)據(jù)計(jì)算加工能力、數(shù)據(jù)傳輸存儲(chǔ)能力、數(shù)據(jù)容災(zāi)備份能力等）三大數(shù)據(jù)核心能力的提供體系。交通大腦大數(shù)據(jù)中心體系以數(shù)據(jù)資源賦能交通發(fā)展為切入點(diǎn)，按照統(tǒng)籌協(xié)調(diào)、應(yīng)用驅(qū)動(dòng)、安全可控、多方參與的原則，聚焦基礎(chǔ)支撐、共享開(kāi)放、創(chuàng)新應(yīng)用、安全保障、管理改革等重點(diǎn)環(huán)節(jié)，推動(dòng)大數(shù)據(jù)與智慧公路運(yùn)輸深度融合，有效構(gòu)建交通大腦大數(shù)據(jù)中心體系，為加快建設(shè)交通強(qiáng)國(guó)提供有力支撐。交通大腦大數(shù)據(jù)中心體系通過(guò)對(duì)完善標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、強(qiáng)化數(shù)據(jù)采集、加強(qiáng)數(shù)據(jù)同步、集中數(shù)據(jù)處理、深度數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)應(yīng)用等過(guò)程，最終將如同金山銀山的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行深度挖掘，并最終轉(zhuǎn)化為價(jià)值密度高的交通大腦數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

a）建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型梳理基礎(chǔ)設(shè)備、基礎(chǔ)設(shè)施及基礎(chǔ)業(yè)務(wù)，創(chuàng)建基于本體對(duì)象的數(shù)據(jù)模型，將多源的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型對(duì)象。一是建立基礎(chǔ)設(shè)備、基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)模型。為基礎(chǔ)設(shè)備與基礎(chǔ)設(shè)施建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型，定義模型和相關(guān)聯(lián)屬性。這主要涉及道路、立交橋、收費(fèi)站、路段、服務(wù)區(qū)、可變信息標(biāo)志、攝像機(jī)及車輛等。二是建立基礎(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型。為交通大腦建立基礎(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型，定義模型和相關(guān)聯(lián)屬性。這主要涉及交通態(tài)勢(shì)、交通流量、收費(fèi)數(shù)據(jù)、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、養(yǎng)護(hù)施工、交通事件、車路協(xié)同及氣象信息等業(yè)務(wù)。

b）建設(shè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資源倉(cāng)庫(kù)根據(jù)交通業(yè)務(wù)系統(tǒng)中多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，將基礎(chǔ)設(shè)備、基礎(chǔ)設(shè)施、業(yè)務(wù)系統(tǒng)、第三方產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的區(qū)分，匯集、處理、融合到統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型中，得到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資源，從而建設(shè)綜合性的數(shù)據(jù)資源倉(cāng)庫(kù)。根據(jù)功能結(jié)構(gòu)和匯聚數(shù)據(jù)特點(diǎn)的不同，數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)庫(kù)分為原始庫(kù)、基礎(chǔ)庫(kù)、業(yè)務(wù)庫(kù)、主題庫(kù)、標(biāo)簽庫(kù)、模型庫(kù)、知識(shí)庫(kù)等類型數(shù)據(jù)庫(kù)。

原始庫(kù)：從分散的各業(yè)務(wù)系統(tǒng)、設(shè)備或手工錄入方式采集到的原始數(shù)據(jù)。此數(shù)據(jù)沒(méi)有經(jīng)過(guò)任何加工處理，保留了數(shù)據(jù)的原貌。原始庫(kù)的數(shù)據(jù)保留了數(shù)據(jù)匯集前的原始定義，在數(shù)據(jù)匯集時(shí)記錄元數(shù)據(jù)信息。

基礎(chǔ)庫(kù)：是支撐各類應(yīng)用系統(tǒng)的主數(shù)據(jù)，此數(shù)據(jù)具有一致性和權(quán)威性。是以原始庫(kù)數(shù)據(jù)資源為起始，通過(guò)匹配去重、評(píng)分選取等策略整合形成主數(shù)據(jù)。主數(shù)據(jù)整合的策略制定需要考慮到數(shù)據(jù)的采集生成時(shí)間、來(lái)源業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)的質(zhì)量以及多個(gè)來(lái)源數(shù)據(jù)的差異等因素，需要專門(mén)的整合軟件進(jìn)行處理。主數(shù)據(jù)的治理主要實(shí)現(xiàn)并確保了主數(shù)據(jù)的整體數(shù)據(jù)質(zhì)量與可靠性，形成切實(shí)可行的“一數(shù)一源”權(quán)威數(shù)據(jù)基礎(chǔ)庫(kù)。

業(yè)務(wù)庫(kù)：根據(jù)業(yè)務(wù)實(shí)際需求建設(shè)業(yè)務(wù)庫(kù)。從基礎(chǔ)庫(kù)中抽取需要的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)組裝成業(yè)務(wù)庫(kù)的內(nèi)容，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需要貼切業(yè)務(wù)應(yīng)用實(shí)際，設(shè)計(jì)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型貼近實(shí)際業(yè)務(wù)需求。通過(guò)使用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型，屏蔽了底層的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問(wèn)方式，使數(shù)據(jù)應(yīng)用者不再受制于原始數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的專業(yè)性、復(fù)雜性和使用上的困難，并實(shí)現(xiàn)跨數(shù)據(jù)庫(kù)的業(yè)務(wù)應(yīng)用。

主題庫(kù)：對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取形成的歷史斷面數(shù)據(jù)，用于支撐綜合運(yùn)行分析的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

標(biāo)簽庫(kù)：針對(duì)各類業(yè)務(wù)場(chǎng)景和主題、設(shè)立不用維度的標(biāo)簽、用于數(shù)據(jù)的匯總、統(tǒng)計(jì)分析和輔助決策支撐。模型庫(kù)：建立數(shù)據(jù)匯總、分析、決策、運(yùn)算的模型，為實(shí)現(xiàn)多種應(yīng)用場(chǎng)景提供模型支撐。

知識(shí)庫(kù)：依據(jù)數(shù)據(jù)、算法、模型的沉淀，形成能夠指導(dǎo)業(yè)務(wù)開(kāi)展和為決策提供輔助支持的數(shù)據(jù)庫(kù)。

c）推進(jìn)數(shù)據(jù)融合交通大腦大數(shù)據(jù)中心將各類數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)融合四個(gè)步驟，通過(guò)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)評(píng)估、標(biāo)準(zhǔn)化和轉(zhuǎn)換處理，利用數(shù)據(jù)融合算法得到新的高精度數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)融合后的結(jié)果進(jìn)行準(zhǔn)確性驗(yàn)證。

d）提供數(shù)據(jù)交換服務(wù)交通大腦大數(shù)據(jù)中心能夠?qū)崿F(xiàn)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)級(jí)集成和非耦合式的互聯(lián)互通。業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)傳輸與交換，通過(guò)“抓取”與“分發(fā)”兩種方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。

一是“抓取”方式。對(duì)于專題數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)系統(tǒng)通過(guò)交通大腦大數(shù)據(jù)中心提供的接口與服務(wù)抓取數(shù)據(jù)。

二是“分發(fā)”方式。對(duì)于需要實(shí)時(shí)交換的數(shù)據(jù)，通過(guò)分發(fā)的方式由交通大腦大數(shù)據(jù)中心分發(fā)給業(yè)務(wù)系統(tǒng)。在數(shù)據(jù)交換過(guò)程中，交通大腦大數(shù)據(jù)中心實(shí)時(shí)分流正在交換的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與存儲(chǔ)，處理與平滑各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)之間的差異。當(dāng)其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)查詢?cè)摂?shù)據(jù)時(shí)，交通大腦大數(shù)據(jù)中心直接返回查詢結(jié)果，降低原有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的壓力。

（2）構(gòu)建交通大腦三種能力（集成控制、數(shù)據(jù)服務(wù)和AI服務(wù)能力）

交通大腦通過(guò)構(gòu)建應(yīng)用中臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)、AI中臺(tái)，從而提供集成控制、數(shù)據(jù)服務(wù)和AI服務(wù)的能力，支撐業(yè)務(wù)層各類應(yīng)用場(chǎng)景的應(yīng)用。交通大腦的三種能力各有所長(zhǎng)，集成控制能力整合各類計(jì)算與存儲(chǔ)資源，通過(guò)圖形化交互界面對(duì)資源進(jìn)行管理與分配，整合內(nèi)部資源，打破數(shù)據(jù)孤島。數(shù)據(jù)服務(wù)能力使能從海量數(shù)據(jù)中提取加工出具有服務(wù)價(jià)值的數(shù)據(jù)集與信息，提供給不同群體的用戶。AI服務(wù)能力面向未來(lái)，高效快速地完成各類任務(wù)，克服由于人性導(dǎo)致的各類失誤與懈怠，體現(xiàn)出項(xiàng)目的自動(dòng)化與智能化?；谶@三種能力，生成可快速化部署，彈性分配資源的云業(yè)務(wù)板塊，每種業(yè)務(wù)板塊由不同的能力賦能。

a）集成控制能力建設(shè)應(yīng)用中臺(tái)，利用應(yīng)用中臺(tái)提供標(biāo)準(zhǔn)化組件、引擎、服務(wù)和功能，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)快速集成和控制。利用應(yīng)用中臺(tái)提供的集成控制能力，整合現(xiàn)有應(yīng)用系統(tǒng)的統(tǒng)一入口，建設(shè)統(tǒng)一應(yīng)用門(mén)戶，實(shí)現(xiàn)“人員注冊(cè)、應(yīng)用授權(quán)、數(shù)據(jù)權(quán)限、上線登陸應(yīng)用、操作日志審計(jì)”等環(huán)節(jié)的規(guī)范統(tǒng)一，方便應(yīng)用和統(tǒng)一管理，快速集成。根據(jù)計(jì)算與存儲(chǔ)資源包括云資源的相繼上線情況，對(duì)各業(yè)務(wù)板塊下的系統(tǒng)進(jìn)行資源重新分配整合。為各業(yè)務(wù)模塊提供資源配置與調(diào)用服務(wù)，便于后續(xù)擴(kuò)展與升級(jí)。

b）數(shù)據(jù)服務(wù)能力以數(shù)據(jù)中心為基礎(chǔ)，搭建數(shù)據(jù)中臺(tái)系統(tǒng)，利用數(shù)據(jù)中心和數(shù)據(jù)中臺(tái)，構(gòu)建“數(shù)據(jù)超市”。為各類對(duì)象（政府部門(mén)、交通管理者、車輛、乘客、企業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等）提供數(shù)據(jù)服務(wù)。數(shù)據(jù)中心實(shí)時(shí)匯總和分析來(lái)自各業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)，并隨著時(shí)間推移不斷沉淀形成不同的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)資源，為交通大腦提供數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)中臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載、加工、共享等功能，提供動(dòng)態(tài)顆粒度集成的API接口，根據(jù)對(duì)不同用戶群體開(kāi)放的權(quán)限為各類用戶提供數(shù)據(jù)服務(wù)。管理層可根據(jù)需求，設(shè)計(jì)以獲得訂閱式BI報(bào)表等服務(wù)。

c）AI服務(wù)能力基于數(shù)字服務(wù)能力，通過(guò)AI技術(shù)的導(dǎo)入并根據(jù)業(yè)務(wù)靈活、切合實(shí)際地加入創(chuàng)新，提供AI服務(wù)能力。AI服務(wù)能力可以將確定的事情自動(dòng)化，不確定的事情輔助化。AI遵循“以用促建”的建設(shè)模式，將海量計(jì)算與高復(fù)雜度的算法及研究成果落地，形成具有數(shù)據(jù)流控制的閉環(huán)。AI服務(wù)能力可人為主觀性地介入，依托技術(shù)與業(yè)務(wù)的雙向支持，隨時(shí)能根據(jù)需求修改其工作邏輯產(chǎn)出結(jié)果。

AI服務(wù)能力是交通大腦的核心能力，具備以下功能：

①信息感知。通過(guò)布設(shè)在道路上的各類傳感器以及交通共享數(shù)據(jù)，將離散的時(shí)變信息流實(shí)時(shí)匯總提取成為作用于特定業(yè)務(wù)或功能的服務(wù)與告知信息。

②計(jì)算分析。AI服務(wù)不僅能生成基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)類報(bào)表，還能透過(guò)深層邏輯算法，提供具有價(jià)值的參考建議或者直接采取行動(dòng)，比如通過(guò)圖像處理檢測(cè)出視頻中的異常事件，及時(shí)發(fā)出警報(bào)。

③自行動(dòng)力。如提前預(yù)判擁堵發(fā)生，及時(shí)發(fā)送相應(yīng)指令，自動(dòng)發(fā)布信息。④多方交互。能夠與交通出行者進(jìn)行交互，信息發(fā)布及時(shí)觸達(dá)，從而使業(yè)務(wù)面向更廣闊的群體，形成規(guī)模效應(yīng)，交通出行者能夠獲得更多的路乘交互感和出行科技感。根據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景與用戶的不同，交通大腦的應(yīng)用主要包括面向交通安全管控的“公安交通集成指揮平臺(tái)”、面向交通運(yùn)輸管理的“交通運(yùn)行監(jiān)測(cè)調(diào)度中心”、面向智慧高速的“智慧高速公路大腦”等。

▎好書(shū)推薦

本書(shū)由吳冬升、李大成擔(dān)任主編，機(jī)械工業(yè)出版社出版。書(shū)中在分析智慧城市重點(diǎn)建設(shè)內(nèi)容和智能網(wǎng)聯(lián)汽車重點(diǎn)發(fā)展內(nèi)容基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探討智慧城市與智能網(wǎng)聯(lián)汽車融合發(fā)展帶來(lái)的車聯(lián)網(wǎng)智能道路基礎(chǔ)設(shè)施、新型能源基礎(chǔ)設(shè)施、地理位置網(wǎng)、現(xiàn)代信息通信網(wǎng)、車城網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)和發(fā)展情況。并且介紹智慧城市與智能網(wǎng)聯(lián)汽車融合創(chuàng)新發(fā)展的相關(guān)案例。

吳冬升 博士