盘点2019年交通现象

 行业动态     |      2020-02-13 11:17:36
      2019年交通领域发生过哪些有影响力的事件,为我们在2020年的工作又会带来什么思考?

1、 交通大脑步入冷静期

从2018年交通大脑、城市大脑频繁出现在交通领域,甚至超脑、上帝视角都不能满足交通领域的业务需求,到2019年各地对交通大脑的功能认知、作用定位逐步清晰,交通大脑给整个交通行业带来了一波强震。

各地纷纷上马交通大脑项目之后,2019年交通行业目前普遍接受这样一种观念:运用交通大脑的架构和功能来借力解决交通问题,是一个积极的、有益的尝试。

但是如何开发交通大脑,如何让交通大脑真正解决交通问题,而不是说新鲜,讲故事,看脑壳,摆POSE,只是不断的堆砌更多地服务器和存储,这是摆在我们面前的、人类大脑需要思考如何构建交通大脑的实际问题?对比动则宣扬已建成交通大脑或城市大脑的说辞,2020年交通大脑应该不会凉凉,会步入一个冷静启动期,逐步开始尝试建设交通大脑是正确之举。

2、 共享出行仍不愠不火

说到共享出行,目前已经超越了以往的单车共享,汽车共享,公交共享等提法,MaaS在架构设计上力图打造能够整合不同交通出行方式和出行服务公司(含共享汽车、网约车、共享单车、弹性公交等),能够整合不同的移动应用终端和应用服务,甚至能够整合不同城市和国家的交通服务,达到一键支付的效果。

2019年在新加坡举办的ITS世界智能交通大会上,仍然延续了交通行业对MaaS的热情关注。即便最新一期的研究杂志Transportation Researc Part A推出了一期专门研究MaaS的专刊,但是,目前MaaS真正给百姓民生带来的感受和服务提升仍未收到实质性效果,另外国内鲜有对MaaS的适用模式的探究,2020年MaaS或许仍需要一段在浅水区试水的过程。 

3、 高速公路ETC一枝独秀

2018年高速公路经历了一波建设智慧高速的风潮,智慧监控、智慧收费、智慧养护、智慧信息服务、智慧通信、智慧设施、智慧服务区等领域无所不含,到了2019年,突然一个新的要求冲击了偌大的高速公路市场-全国ETC联网收费民生工程。

以ETC技术为引导带来的各个地方的示范试点实验,各个厂商的研发研究研判,各个系统的联网联调联试,各项机制的指示指导制订,各个行业的协同协作协调,2019年高速公路ETC成了智慧高速发展的高频热点和行业共识,可以期待2020年,围绕ETC快速扩容、系统维护、功能扩展以及以此为契机引发的智慧高速的建设机会前景可期。 

4、 自动驾驶正稳步前进

自动驾驶的出现为整个交通行业带来的冲击不容小觑。一个小小的四个轮子+两张沙发的机壳内外可谓是集万千宠爱于一身,自动驾驶技术、图像识别技术、自动控制技术、超密集异构网络通信技术、新能源充电技术、V2X技术等一应俱全。

在自动驾驶的技术路线上,我国采取了与欧美等国不同的发展思路,开启了车路协同的研究和建设模式,一方面丰富了车端的信息资源,一方面完善了自动驾驶的技术体系。

2019年,国内以车路协同技术为主的示范园区建设和驾驶测试一直持续进行中,由此引发的智慧道路、车路通信、高精地图、交通管控等研究建设项目不断。在各项规范标准制度法规的赋能下,可以预期2020年自动驾驶稳步前进,会逐步出现一批真正投入运营的自动驾驶项目工程。 

5、 人工智能需要以场景为锚

从2016年AlphaGo战胜人类棋手李世石开始,引爆了各行各业对AI领域的创投热情。一时间AI人才踏至纷来,各类智能算法层出不穷,普天之下,莫非智能,率土之滨,莫非AI。

恰在前天,李世石九段职业生涯的最后一战,又以不敌围棋人工智能“韩豆”两子的战败结果,选择退役。反观人工智能在围棋中的成功,与其在有限应用场景中的学习和训练不无关系。

2019年人工智能在交通领域同样赞声不断,但是相对于交通中的无法控制和无法预测的多因素多场景多变量,AI在交通领域的实际落地仍道远而多荆棘,2020年围绕特定交通场景,开展限定条件下的AI应用值得尝试。 

6、 区块链技术风景旧曾谙

区块链技术伴随着网络比特币的出现和起起落落早就在人们的意识中不再陌生,并不是2019年新出现的事物。区块链技术以其核心的分布式账本、非对称加密、共识机制和智能合约技术在金融领域有着潜在的巨大应用价值。

伴随着2019年10月份国家将区块链技术提升为核心技术自主创新的重要突破的定位,交通领域也经历了区块链一日游的冲击,但是由于缺乏在交通领域的具体业务场景细致深入的探究和思考,这次冲浪运动以微澜不惊的方式默默收场。

2020年,区块链技术或许在交通行为追踪,交通信用,交通违法取证等方面可以小试锋芒。 

7、 信控系统集成管控平台应定位清晰

自从出现了信号机,就出现了多个厂家生产经营各自特色产品的情况。同一城市同时存在不同品牌、不同协议、不同算法的信号机硬件和控制系统软件,是不争的事实。

笔者了解到同样在美国某城市,同时存在SIEMENS信号机和TACTICS控制系统、PEEK信号机和Spinnaker控制系统、Maxview信号机和Aries控制系统,如果想集成控制多达3000个路口的信号机硬件和相应的控制系统,需要对至少300多项信息进行标准化。

另外是否需要中心端统一控制所有信号机,信号机智能化程度怎样,通信保障和应急保障机制如何,控制层次策略是否合理,平台架构设计是否灵活等问题。简而言之,信控系统集成管理平台不建议采取一刀切的方案,应该因地制宜,根据地区规模和新旧设备情况以及信控行业平均发展水平制定相应集成方案。2020年信控系统集成管理平台应该考虑适量集成,有条件集成。

8、 边缘计算方兴未艾

边缘计算可以理解为一个微型数据中心的网状网络,这个网络在本地处理或存储关键数据,并将接收到的数据推送到中央数据中心或云存储库。边缘计算以其强的数据实时处理能力,好的业务数据可靠性以及低的带宽限制要求,能够很好的满足交通行业的长距离远程实时业务需求。

同样在麦肯锡的咨询研究报告指出,边缘计算的行业应用中,交通运输所占比例最高,在所有行业中占24%的比例,其次是能源和医疗行业。

我们也欣喜得看到,2019年国内交通行业出现了多款基于边缘计算技术的设备产品,2020年我们期待交通行业能够围绕基于公共边缘设备的多接入边缘计算继续发力,推动智能交通多样化场景落地。
 

来源 : 赛文交通网