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   “當一個城市沒有地方再修路的時候，剩下的工作就應該交給智能交通來做了。”清華大學未來交通研究中心主任吳建平對智能交通的解釋，給我們描繪了一幅充滿想象空間的美景。而今智能交通已經得到國家戰略層面的大力推進，在納入“大交通”綜合運輸體系之后，勢必得到更大力度的資金和政策支持，各地數百個“智慧城市”也將智能交通作為重要內容來建設，智能交通建設者的底氣越來越足了。

　　據悉，交通運輸部對統籌各種交通運輸方式、構建大交通格局蓄能已久，國家鐵路局并入后，交通運輸部開始發力綜合交通運輸體系。發改委綜合運輸研究所運輸經濟與技術研究室主任李連成表示，“十二五”后三年交通投資規模將達近4萬億元。而交通運輸部近日召開“綠色循環低碳交通運輸體系建設試點示范推進會”，明確提出要加快智能交通與信息化建設。此次會議提出了明確的量化指標，到2020年，與2005年相比，交通運輸行業實現營運車輛單位運輸周轉量能耗、碳排放量分別下降16%和18%，營運船舶單位運輸周轉量能耗、碳排放量分別下降20%和22%，城市客運單位客運量能耗、碳排放量分別下降26%和30%，這些都是智能交通發展的巨大潛在空間。但是，當我們看到先進的智能交通系統屢次完敗于“中國式過馬路”，看到掌握各類交通信息資源的政府部門之間依然難以實現共享整合，看到龐大復雜的信息系統背后由于缺乏智能處理的能力而淪為一個個“樣子工程”，我們不得不說，拖智能交通后腿者還真是不少！

　　中國式過馬路

　　“逼癱”智能交通？

　　不久前的一則“武漢2億元研制智能交通系統被中國式過馬路逼癱”的新聞，可以說引起了智能交通界的軒然大波。

　　“實際上沒有被逼癱，只能說運行效果打了折扣。”武漢市交通管理局科研處一位工作人員如此解釋。武漢市交管部門表示，過去10年武漢已投資近兩億元，在600多個路口設置了交通信息誘導屏、智能紅綠燈系統以及電子監控抓拍系統等。這套智能信號燈系統可以感知路口的車流量，并通過優化計算自動調節紅綠燈的時間。但如果本應通行的車輛因為橫穿馬路的行人而無法通行，計算機也就無法準確算出下一次紅燈的亮閃時間。據了解，東湖高新區有100多個路口智能交通系統，紅綠燈都能根據路口車流量情況，自動調節通行時間，增加車輛通行效率。但現在，這些系統基本停用了。出現這種情況，主要是因為智能交通系統常常受到行人亂穿馬路的影響。

　　原來，阻礙智能交通真正發揮效用的本原還是交通管理法規的完善和守法執法力度。有關專家指出，所有的智能交通系統，其基礎是建立準確的信息采集，但行人、車輛亂穿馬路，加之一些施工點挖斷電纜導致數據傳輸受影響，還有少數司機違法掉頭、闖紅燈等行為，都會使智能交通系統產生誤判。只有行人、車輛都守法出行，耗資巨大的智能交通系統才能更好地發揮作用。

　　當然，如果從技術角度看，智能交通作為智慧城市建設的關鍵一環，其終極目的不應局限于緩解交通壓力、解決交通事故等低層次領域。當技術足夠成熟時，應實現對每個行為個體的點對點服務，而不僅僅起到管理作用。針對“中國式過馬路”，就可以通過3S技術、無線網覆蓋等實現對每個交通主體的合理規劃，根據人流、車流實時調整信號燈，確保交通順暢，切斷可能出現問題的源頭，而不能有問題了再去補救。

　　部門信息共享整合

　　究竟有多難？

　　“信息孤島”，在國內的信息化建設各領域都是一個頑疾。大家都知道這樣不好，都明白實現信息共享之后將帶來的巨大社會效益效益和經濟效益，但就是打破不了那些體制機制的框框。在智能交通領域，同樣如此。

　　據了解，武漢智能交通系統由4個部門負責。公安交通管理局負責道路管理，交通運輸委員會負責出租車和公共汽車等運輸車輛的管理，隸屬于國土規劃局的交通戰略研究院制定交通規劃，而屬于國有企業的城市投資開發集團，則主導著武漢市橋梁隧道的不停車收費（ETC）系統。在一項名為“交通信息工程”的項目中，交通戰略研究院也在利用出租車的GPS信息進行道路流量的監測。對此專家是這樣描述的：“各部門之間共享的態度是有的，但是具體執行起來還是牽扯到機制、利益等問題。”

　　這樣的尷尬在全國普遍存在。在今年7月召開的珠海市智能交通規劃評審會上，現場專家就指出，當地沒有一個合理合法、機制暢通的執行機構，能對全市綜合交通信息采集系統建設、交通信息匯聚、數據挖掘及交通信息服務全面承擔責任。

　　為避免條塊分割的弊端，北京市成立了交通運行協調指揮中心。但是，這個在2011年建成的全國首個城鄉一體化交通協調中心，到2012年仍在呼吁，“希望能跟公交部門實現更多互動，通過利用動態的路況信息，更全面地分析路網擁堵情況，及時發出提示和預警”。

　　其實信息資源就是一種職權，甚至可以說是一種特權，一個部門能掌握多少信息決定其行使怎樣的管理手段。當然，智能交通本身是一個全球都在不斷探索完善的新領域，信息資源共享問題是個世界性難題。

　　智能交通建設

　　一直處于“入門階段”？

　　立個紅綠燈，放一個醒目的顯示屏在那兒，很容易看得見。但是隱藏在這些設備身后的，包括數據處理在內的“軟”的體系往往被人們忽略。吳建平指出，如果不完成數據分析即使采集到足夠的數據依然毫無用處。中國學外國的智能交通建設，最大的區別就在這里。國外的一套系統里70%的錢是用來開發和維護軟的體系，而在中國，智能交通建設項目往往是以硬件建設為指標，后續的數據處理則缺乏進一步的資金支持，“樣板工程”最后往往成了“樣子工程”。國家智能交通系統工程技術研究中心主任王笑京表示，現在的智能交通都是以建設項目立項，在建設項目預算中，本身留給軟件開發的費用比例就很少。而在北京和上海等智能交通建設發展較好的城市，大多利用國家相關部委建設示范城市的名義，避開了建設項目對軟件開發的限制。

　　缺少實時、高效數據處理分析的智能交通是沒有智能的交通。以往的交通管理系統只需將過車數據做簡單的存儲，在小范圍內實現數據查詢，所能提供的交通狀況統計查詢功能相當有限。而隨著機動車保有量的突飛猛漲，當數據量大到一定程度，會耗費幾十分鐘的時間完成一些統計，交通系統所需要的實時性更無法得到保證。在這種情況下，運用云計算等新一代信息技術進行數據處理則顯得尤為重要。對于交通管理部門來說，利用大數據平臺可以對交通違章進行監控，降低道路違章率、交通事故發生率。同時，車輛交通信息還可以給公安部門提供線索，提高城市破案率，保證城市安全。交通規劃部門更可以通過歷史行車數據進行出行目的地模式識別，發現城市中的熱點線路和區域，作為交通規劃的數據依據。

　　所以我們需要警醒的是：如果只是關注硬件而忽視軟件，中國的智能交通建設將一直處于“入門階段”。