智能交通系统：不是装几个摄像头那么简单

你走在大城市的路口，抬头数一下，至少有七八个摄像头对着你。很多城市宣传自己建了「顶级智能交通系统」，说白了，八成就是把原来的违章摄像头换了个高清壳子。 真没黑。我上个月跟业内的朋友跑项目调研，见过一个三线城市，花了近3亿建智能交通，百分之八十的预算都花在买摄像头和装杆子上，后台算法还是五年前的。

别被营销忽悠，现在的智能交通还没到「全智能」阶段

很多人以为智能交通就是全路网自动驾驶，错得离谱。现在国内九成以上落地的项目，都还停留在单点信息采集阶段：拍违章、记车流量、凑数给领导看。 真正能做到全路网协同调度的，全国也就不到十个试点城市，屈指可数。 业内现在公认的下一个阶段，是路车协同感知——就是路侧的设备能和路上的车、甚至行人的手机交互，提前预判流量变化，调整信号灯配时。 说起来简单，做起来难。光是不同厂家设备的通信协议不统一这一条，就卡死了一半的项目。 城市十字路口智能交通路侧传感布局图 你有没有遇到过那种，明明另一条路空得要死，你这条路上堵了几公里，红灯还是死活不变绿？大概率就是你的路口的智能系统，根本没拿到隔壁路口的流量数据。 尴尬不？

今年顶会的科研成果，搞定了卡了十年的恶劣天气盲区

说实话，智能交通最核心的问题，永远是「你能不能准确看清路上有什么」。 晴天大太阳的时候，摄像头加雷达，能做到98%以上的识别准确率，看起来很牛对不对？一到下雨下雪下雾，准确率直接掉去不到60%。别说预判了，连现在有几辆车都数不对。 这个问题，业内卡了快十年。直到今年CVPR上，清华自动化系的团队发了一篇成果，用非对齐多模态融合算法，直接把恶劣天气下的感知准确率拉回了90%以上。 我看过他们的测试数据，同样的暴雨天路口，原来的算法把暴雨的雨纹当成了三辆货车，错得离谱。新算法能把雷达的点云数据和摄像头的图像数据，在不对齐像素的情况下做特征融合，直接过滤掉天气带来的噪声。 太牛了。 暴雨天智能交通系统识别效果对比图 不过话说回来，这个成果现在还只在少数试点路测，离大规模落地还有个两三年，毕竟要换算法，还要重新适配不同厂家的硬件，没那么快。但至少方向对了，原来大家都死磕「对齐数据」，现在换个思路，问题就解决了一大半。

智能交通落地最大的坑，从来不是技术，是利益

智能交通落地最大的坑，从来不是技术，是利益 我接触过的做智能交通的工程师，十个有八个吐槽，技术问题都能解决，解决不了的是数据孤岛。 对，就是数据孤岛。路侧设备是城投建的，流量数据归交通局，违章数据归交警，出行数据归互联网公司，谁都不肯把手里的数据拿出来共享。 没有全路网的流动数据，智能调度就是一句空话。你拿着一个路口的数据，怎么调整个片区的信号灯？ 去年我去杭州的未来科技城片区参观，人家就做对了一件事：政府牵头建了脱敏的数据中台，所有部门的感知数据都匿名化放进去，谁用谁申请，统一调度。结果呢？去年一年片区早高峰平均拥堵指数降了13%，晚高峰降了11%，你算算，每天给上班族省出多少喝咖啡的时间？ 反过来，我见过北方某省会，花了十几个亿建智能交通，建完之后四个部门各管一块，数据连不到一起，最后整个系统就用来拍闯红灯，你说可惜不可惜？十几个亿啊，就干了原来几十万摄像头就能干的活。 最近发改委出了新的要求，所有新上马的智能交通系统项目，必须明确数据共享和开放的规则，不达标不给批。这真的是戳中了痛点，太该管管了。 很多人说智能交通就是用来拍违章罚款的，我真的想替这个领域说句话。 它根本不是为了罚你那两百块扣分。它是给城市疏通血管——原来你每天堵在路上半小时，未来能省下来陪孩子吃顿饭，原来你出门找二十分钟车位，未来开到商场门口就有预留好的车位，原来救护车出任务一路红灯，未来能一路绿波直达医院。 这些才是智能交通系统本来该有的样子。 现在只是刚开始，慢慢来。