当车路学会对话：智能交通系统的落地暗礁与未来边界

上个月在南京河西打车，晚高峰堵了二十分钟，司机师傅骂了一句，“天天说智能，连哪段堵提前分流都做不明白”。这话扎心，但也实在。现在到处都在谈，钱投了不少，项目落了一地，但真正能让普通人感觉到的变化，其实没多少。

被高估的车端智能，被低估的路端协同

现在赛道上绝大多数玩家，都在押注单车智能。堆激光雷达，堆自动驾驶芯片，把车搞成一个移动的超级计算机。但这套逻辑放到中国的道路场景里，天生带缺陷。那些宣称靠着单车智能就能解决所有城市拥堵问题的厂商，大多都没在中国三四线城市的老城区开过十分钟车，更别说遇见放学时间背着书包横穿马路的孩子、突然变道拉活的三轮车、路边违规停着抢单的网约车。 单车智能的感知极限，就在车前一百米。遇到路口视线遮挡，就是死局。去年我接触过苏州开放测试路段的一组测试数据，十台量产自动驾驶测试车，八台在过无信号灯的村口路口时，因为突然窜出的电动三轮车触发紧急制动，全部被逼出人工接管。 路端协同的价值，就是把感知范围往前延伸五百米，让车提前知道路口有什么。可惜很多项目为了蹭概念，把钱都砸在了车端，路端只装几个样子货摄像头。 城市核心区车路协同感知设备部署实景图

数据流转的隐形墙

就算路端设备装齐了，下一个坎就是数据壁垒。 说实话，做交通优化的都懂，没有实时、全量的交通数据，再牛的算法也跑不起来。但现状是什么？交通局管道路建设数据，交警管卡口流量和信号灯权限，城投集团管路侧设备的运维，各家的数据存在自己的服务器里，接口不开，权限不放。车企那边更不用说，车端的动态出行数据，更是核心商业机密，不可能平白无故共享出来。 珠三角某个试点城市，三年前启动了区域智能信号优化项目，预算过亿，目标是把核心区通行效率提升20%。最后项目验收的时候，整体提升只有3.1%。核心问题就是交警部门只开放了脱敏后的日聚合流量数据，不肯开放实时的卡口过车数据，算法只能靠网约车的浮动车数据倒推路口流量，误差最高超过19%，绿波带调整根本不对症。 不过话说回来，也不能全怪部门守着数据不放。数据共享的责任边界没划清，出了信息安全问题谁担责？这个问题没解决，谁都不敢先松口。 城市交通多部门数据权限流转逻辑图

别为了概念，铺不必要的摊子

别为了概念，铺不必要的摊子 现在很多地方搞新基建，陷入了一个奇怪的误区：只要是智能项目，就要全域覆盖，就要用最贵的设备。好像不把全路段装满毫米波雷达和8K摄像头，就不算做项目。 我上个月去华东一个县级市考察，当地新建的绕城公路，双向六车道，一天的车流量才八千多，硬是每隔五十米装了一套带雷达的感知设备，单套造价超过二十万，全路段下来投了快两千万。这套设备跑下来，一年的运维费几十万，当地交通局的朋友说，其实大部分时间根本用不上，就是为了凑项目指标。 智能改造的核心是解决问题，不是堆砌概念。应用边界从来都是清晰的：核心城区CBD，高峰小时流量过万，混行严重，当然需要全域感知协同优化；城郊快速路，只需要在互通枢纽、事故高发点部署感知设备做事件预警就够；至于县乡的普通公路，一天没几辆车，只要装几个监控摄像头，出了事故能快速调度就达标，根本不需要搞全域智能。 很多人说未来要取消红绿灯，要实现全路段自动驾驶。我反倒觉得，至少未来二十年，中国的道路交通依旧会是混行状态，行人、非机动车、机动车抢道的情况不会消失。智能只是优化现有秩序，不是颠覆重来。那些喊着颠覆的，大多是为了卖概念拿项目。 那天从河西下车，走过路口的时候发现，新换的智能信号灯确实会根据过街的行人调整时长，不用像原来那样站在路边等好几分钟。没有翻天覆地的变化，但确确实实舒服了一点。 技术落地从来都是如此，哪有那么多一蹴而就的革命。都是在一个个具体的堵点里，一点点磨，一点点找边界，慢慢走出适合自己的路。