針對不同類型的擁堵情況，首先要對不同類型的擁堵提供相應的服務，也就是服務功能域，在每個功能域中定義了對實現這項功能所必要的輸入、輸出以及控制邏輯，從而使得解決這個擁堵從邏輯上成為可能。

獲取服務后，支撐服務所需要的技術也尤為重要，正是由于這些技術的崛起，才使得智能交通系統(Intelligent Transportation Systems，ITS)得到飛速的發展，應用這些技術與這些服務功能域進行結合才能發揮最大的功效。

最后，每個功能域之間的數據交換以及相互資源協調所產生的紊亂和效率低下問題，需要一個平臺來解決—車路協同平臺，也就是解決交通擁堵問題的核心，使得整個解決方案有機的聯系起來并得以穩定高效的運行。

今天，主要講一下解決交通擁堵的技術條件。

從上個世紀獨立的子系統到本世紀的車路協同系統，智能交通系統近幾年在全球各個國家地區都有著飛速發展，研究、商業模式、產品、科技都有著突飛猛進的發展，這一切都得益于本世紀多項新技術的出現。如果說上世紀八九十年代是 ITS 的概念崛起的話，本世紀初的這些技術就是使得 ITS 概念落地的必要條件和催化劑，是人類邁向無擁堵、高效率、安全舒適交通愿景的重要一步。解決交通擁堵的技術條件有V2X 技術、大數據、云計算及云控平臺、人工智能、車路協同新型平臺。

V2X 技術

21 世紀初，搭載遠程信息處理(Telematics)功能的車輛開始出現在市場上。該技術基于移動通信網絡，將車輛位置信息根據服務請求的時間進行上傳，后臺發送從現有位置到目的地位置的路徑規劃等數據，車輛接收到之后開始導航，可以提供給用戶免提電話、緊急救援電話、導航等服務。

但是由于無線通信技術的局限性，實時性要求較高的服務無法達成，即使現在的4G-LTE所提供的接入延時和穩定性也達不到實時性的要求，對于車輛安全服務的延時設計是 20ms 以下，而且大規模車輛接入的時候保證各自的通信穩定性也是很大的挑戰，所以 V2X 技術就孕育而生，V2X 在無線通信技術的基礎上針對汽車高速、低延時、高可靠的要求，開發了一套全新的通信協議和空中接口技術，如美國的 DSRC 技術以及 3GPP推行的 LTE-V2X，以及未來的 5G-V2X 技術等等，來保證車與車、車與基礎設施以及車與網絡的可靠連接和數據交互。V2X 有著不同的頻譜、不同的空中接口、不同的通信協議、低延時、高可靠等特點，使得 V2X 技術成為推動解決交通擁堵服務的必要基礎技術。

與傳統的無線通信技術不同，V2X 技術也提供車輛與路側設備的接口，這樣路側設備可以作為信息的處理方和中轉站，將車輛上傳的信息反饋給云端，也可以將云端的數據廣播給車端。這樣的鏈路可以省去數據上傳到云端和從云端服務器下發的時間，減少云服務器的負擔和網絡延時引起的數據實時性問題。

路側設備也可以將自己拍攝和處理的路口信息以及行人信息傳遞給車輛，作為車輛傳感器的延伸。這樣就使得行人、非機動車這些沒有 V2X 設備的交通參與者也可以參與到互相的通信中來，提高整個交通環境的安全覆蓋面。

當然，LTE-V2X 和未來的 5G-V2X 也提供了車輛或終端連入運營商核心網以及應用云端的接口，為 V2X 的應用能夠擴展做出預留。同樣可以通過運營商進行資源調度和分配，來實現接入擁擠地區的網絡服務質量的提高。

依托 V2X 技術后，我們所描述的服務功能域就擁有了數據采集和交換的通道。例如，車輛安全與控制功能域，以往的通信手段無法滿足快速移動車輛之間，以及車輛與路側設備之間的直接、高速、可靠、低延時的通信交互，通過云端服務器后的延時和抖動使得這個功能域的功能不能很好的實現。在 V2X 的幫助下，這個功能域所需的數據可以高速、低延時、高可靠的進行交互，行人和非機動車也可以通過路側設備進行識別，并通過 V2X 將行人和非機動車的位置廣播給周圍車輛，車輛可以根據各自情況做出安全響應。

實時交通信息也可以通過 V2X 技術來實現。通過路口的攝像頭實時采集，或者實時移動的車輛通過上傳的位置和速度信息等獲取實時的道路交通流量信息，并通過云端或者路側端進行廣播和下發，環境部門也可以通過他們的云端向車輛終端、行人終端以及路側端發送局部天氣信息，車輛以及行人可以及時的收到天氣氣候影響，做出及時反應，公共車輛可以通過 V2X 技術上傳自己的位置、目的地等信息，云端對公共車輛進行調度，下發可用車輛信息，來滿足公共出行需求。

道路運營服務、應急救援服務等也可以通過 V2X 技術進行自己的位置廣播、路線廣播和緊急需求廣播，從而使得自己的道路優先級可以得到提高，救援和運營效率得到提升。

總之，V2X 技術為六大服務功能域提供了及時、準確的信息交互通道，使得原本閉塞、滯后的信息傳遞有了根本的改觀，所以說 V2X 技術是解決交通擁堵的重要技術基礎之一。

大數據

近年來，伴隨互聯網和寬帶移動互聯網的大規模普及，以及未來 V2X 技術的進一步推進，每個終端設備隨時隨地都會上傳巨大的數據量。特別地，相比以前的互聯網接入技術，V2X 技術提供的數據量成倍增加。這些看似無用的海量數據其實潛在蘊藏著無限的價值，而這些價值在上世紀末由于網絡和數據存儲等原因并沒有得到重視，基本都被浪費了。然而，近期對于大數據有了重新的定義：大數據是指無法在一定的時間范圍內使用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要使用新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化的海量、高增長率和多樣化的信息資產。該定義已經將大數據上升到了資產級別。

借助于 V2X 以及移動互聯網技術，道路上的車輛無時不刻會通過網絡發送各類數據，包含位置、速度、轉向以及車內各個傳感器的狀態信息。紅綠燈也不停地進行著相位和時間的發送，交警部門也不停更新著地面上傳感器上傳的交通流量數據，攝像頭也上傳了路口以及道路的監控信息，行人、共享單車、出租車也上傳著自己位置和目的地、興趣點等等數不勝數的數據量。

從這些數據中可以獲得和當時交通相關的信息、路況、事故、天氣以及動態的交通流情況，通過 V2X車路協同系統加以廣播，就可以讓人們及時得到所需要的路況信息、目的地停車信息、周圍的商場、餐飲信息、擁堵信息、事故信息、道路維護信息等等，從而在車輛端可以做相應的重新規劃，使得交通效率得到進一步提升。

如果對這些數據做進一步的挖掘，根據 V2X 車路協同系統定義的數據規則和相互關聯，可以得出每個地點、不同時間的交通流情況，基于大數據使得預測交通流規律成為可能，并實現實時動態的交通燈控制，疏導大規模車流，避免常規擁堵。

總之，充分挖掘這些數據的潛力對于未來解決交通擁堵問題有著至關重要的作用。服務功能域實時地上傳與廣播海量數據，有些數據只是相互告知位置，有些數據需要進一步挖掘才能得出所需要的結論。比如，車輛道路運營服務，除了需要大量的道路車輛提供的位置信息，來計算出道路流量狀況之外，還需要結合車輛目的地情況，營運公司的計劃以及貨物到達情況等進行綜合的數據分析，才能得出合適的運營部署。

云計算及云控平臺

充分利用大數據就不得不提及云計算，光有數據沒有處理，無法對應大數據 5 個屬性的計算能力，數據就還是數據，沒有任何價值。所以必須得有相應的計算和分析能力才能發揮大數據真正的作用。

借助采集來的大數據，其數量之大以及高速和多樣性決定了普通的數據處理方法是沒有辦法來處理這樣的大數據的，智能交通有幾大特點：海量數據、數據使用負載不確定、數據需要實時處理，數據共享需要高可用性以及高穩定性。

萬輛出租車一天就會上傳數億條 GPS 數據，加上車牌、監控等數據，交通有關的數據量級已經從 TB 等級躍升到了 PB 等級。

由于交通流隨機性強、區域關聯性強、需要全局統籌等特點，以及人們出行需求有不定時不定點的特性，這就要求智能交通需要做到高實效性、高可靠性，確保所有統籌的數據按照需要共享給每一個交通參與者，實現無縫共享。所以處置這樣特點的大數據就需要更為強大的移動寬帶和運算能力來實現，換句話說，我們平時使用的電腦，移動設備，車輛的核心電子模塊都無法勝任這樣的工作。而且，大數據需要集中或者分布式來處理，而不是一個一個分散的來處理，所以需要一個或多個網絡服務器計算機來實現。我們把網絡、互聯網比作云，所以就有了云計算這樣一個概念。

云計算就是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態的、易擴展且經常是虛擬化的資源，是網絡和互聯網的一種比喻說法。過去往往用云來表示電信網，后來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。云端可以擁有每秒 10 萬億次的運算能力，通過這樣強大的計算能力可以結合 V2X 車路協同系統獲得大數據以及數據科學理論以及相關算法對大數據進行進一步挖掘，獲得更為準確及時可靠的深層信息，為緩解交通擁堵提供客觀上的數據支撐，并動態的滿足各個實體的使用需求，就拿實時道路交通信息服務中的出租車上傳的 GPS 數據為例，通過對這些 GPS 進行每天、每周、每月甚至每年的軌跡分析計算，得到區域性周期性交通流的趨勢預測，得到該區域的交通熱點圖，對熱點圖可以進一步分析改進，來緩解分散熱點，從而達到交通流均衡發展和疏導，降低用戶預約車輛以及車輛到位的時間，提升公共出行的體驗以及提高交通效率等。

云端也可以分為中心云和邊緣云，邊緣云的作用是在數據最初級、最密集的邊緣端提供具有云端計算能力的服務器，是在最接近源頭的地方將數據初步處理，同時也可以減輕中心云端的接入和運算壓力，中心云與邊緣云計算的結合可以將云計算的效率和成本發揮到最佳水平。

除了計算能力強，云端還可以對交通流做集中控制，構建起云控平臺。同樣在分析完所需要的數據后，根據云計算的結果，云平臺也可以通過車路協同系統網絡自動下發實施控制信號，實現全自動、全工況的動態交通系統控制。例如實時交通管理服務功能域中的交通控制子功能，當各個車輛上傳的位置、速度以及方向等大數據通過云控平臺的云計算系統，計算出一周中不同時段不同路段不同方向的車速及流量情況后，動態的計算出各個路口各個方向紅綠燈的相位和時間，達到最優的通行速度，并將這些結果數據通過云控平臺發送到各個路口的信號燈控制器，實施動態控制信號燈的綠信比，達到交通效率最優控制。

人工智能

對于大數據的多元性，單純的云計算可能無法勝任，需要一定的智能算法配合超強的計算能力來處理原來只有人的智慧才能處理復雜多樣的問題，人工智能就孕育而生。

人工智能的概念在上世紀中期已經被提及，只不過礙于硬件的計算能力得不到發展。隨著計算機技術的提高，云計算能力的增強，人工智能這一概念又被大眾所關注，人工智能被人們賦予了“研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作”定義，而且也被認為二十一世紀三大尖端技術之一。通過神經網絡進行深度學習，對交通大數據進行智能處理，可以實現在數十秒內完成數十億規模的交通大數據可視化分析，實現對交通流的實時預測，自動切換調配信號燈的配時，從而實現最優的通行效率。

以行人和非機動車安全這個功能域為例，通過人工智能的深度學習，對路邊攝像頭所拍攝到的視頻在邊緣計算服務器端進行物體識別，判斷出行人以及非機動車和車輛在路口的位置以及相對移動方向和速度，實現路口事故預防提醒等應用，使得原本無法進行通信的行人和非機動車也可以通過這項技術參與到車路協同系統中來，從而降低路口的事故發生率，提高通行效率。

實時交通管理服務功能域中的實時監督執法這個子功能也會用到人工智能這項技術，道路中設置的電子警察采用了人工智能算法對車輛的行為進行識別，并結合交通法規自動對違規車輛進行初步識別和處理，大大減少了交通管理部門執法的成本和執法的范圍，減少因為違規駕駛引起的交通事故或者通行效率降低等常見交通問題。

同樣人工智能和云控平臺的結合可以實現多車協同、車隊控制、共享控制信息等，通過云控平臺的超強計算能力對 V2X 車路協同系統所獲得的車隊位置、目的地、檢測障礙物、道路信息等大量數據進行機器學習，使得云控平臺具有智能控制多車協同，實現車隊控制行駛，提升車輛通行效率。

車路協同新型平臺

當大數據、云計算和人工智能的核心技術和 V2X 車路協同系統進行無縫整合后，從信息采集、信息交互、信息處理、預測、保障以及應用服務等層面對智能交通系統做出了重新定義，可以說有了結合 V2X 車路協同系統和三大高科技技術才有了現在的智能交通系統的迅速發展，所以盡快落實 V2X 車路協同技術的產業化，對提升我們智能交通系統的水平有著巨大的幫助，對解決交通擁堵，提升交通效率起著至關重要的作用。

大數據、云計算和人工智能的核心技術匹配上 V2X 技術的基礎可以解決獨立的六大服務功能域里的大部分服務功能，但是各個功能域之間需要共享數據，交換計算結果，各項服務也需要協同作用，從整體角度來看整個系統，還缺少一個必要的核心—車路協同新型平臺。

車路協同新型平臺的必要性

在解決六大類交通擁堵問題的服務功能域：車輛安全與控制服務功能域、行人及非機動車安全服務功能域、實時交通信息服務功能域、實時交通管理服務功能域、運營車輛與道路管理服務功能域、應急救援服務功能域，它們似乎各自獨立運行，完成各自的服務功能，但是各個功能域所需要的數據來源有重復性，例如車輛安全與控制功能域所需要的車輛位置和速度以及方向、傳感器數據等等數據在行人和非機動車安全域中也會涉及到，在實時交通信息服務功能域中也需要這些數據做進一步挖掘，提取出實時交通路況信息，作為服務發布出去。

所以各項數據的來源有重復性，服務的輸出之間也會有重復，例如及時交通信息服務域會將交通信息輸出給車輛、終端設備等，車輛也會接收到來自于車輛安全與控制功能域所傳來的信息，不同功能域與各種終端、車輛、職能部門之間都有數據往來，分立的數據傳輸會導致效率的低下、重復以及資源的浪費，還會出現信息的延遲、阻塞，使得重要信息丟失等等弊端。

圖 1 交通系統六大功能域關系示意圖

如上圖所示，各個功能域之間的數據交互雜亂無序，使得六大功能域不能高效的運作，所以一個車路協同新型平臺是十分必要的有了車路協同平臺，上述雜亂無章的邏輯圖可以變為如下結構：數據流向變得更加清晰，資源調配變得更加合理，與外部實體的通信更為直接。

圖 2 加入車路協同新型平臺的交通系統功能域關系示意圖

車路協同新型平臺的描述

車路協同新型平臺是現代智能交通系統的基礎性內容，也是實現六大解決交通擁堵的服務功能域的必要條件之一，是以信息處理為中心，連接各項服務的基礎平臺，具體來說，平臺包含了數據收集、協同處理、數據交互、外部接口、數據流優先級等功能。

整個平臺包括交互子系統，負責和各個服務功能域進行數據交互，協同子系統，對各個服務功能域所要訪問的信息和控制進行初步篩選、優先級評定等操作。

信息子系統和控制子系統接口外部車輛、終端、職能部門以及服務提供商等等，收集信息以及發布控制信息。

在這樣一個框架之下，各大服務功能域能夠更高效的協同運作，使得由 V2X技術收集來的數據能夠被更好的利用、傳遞、處理，資源可以更好的調配，最終實現服務的最優化，從而使得交通擁堵問題得到解決。

通過 V2X 技術將各個服務功能域，細化并對應多個 V2X 應用場景，定義所要收發的消息和使用的信號，并定義信號間的邏輯將對具體落實整個方案起到實際的指導意義，通過車路協同新型平臺將數據交互、協同、接口、分析多種功能集成為一體，通過大數據、云計算和人工智能對整個交通擁堵情況做出正確的分析和預估，動態實時地對交通流進行管控，最終實現零擁堵的愿景。