现阶段，面临着城市交通发展的新的形势、新的挑战，我们如何更好的用城市交通工程技术来支撑城市的交通治理和管控？
近年来，我们一直在积极地推动能够深化应用的交通工程系统，以此更好地支撑城市交通的基础环境，城市交通也在逐步地走向科学化、精细化和专业化。
另外，很多不按照通行规则通行的行为造成的交通事故仍有很多，我们应该如何规范和引导人们的交通规则意识？有哪些方面值得关注？如何进行人性化执法？以及新技术变革催生出了怎样的智慧交通新环境？
对此，公安部交通管理科学研究所副所长刘东波在“2019中国城市交通规划年会“上进行了主题为“新时期城市交通智慧管控深化发展若干思考”的演讲。
以下为刘东波演讲的主要内容(经本人授权发布)：
今天跟大家报告的主题，主要是在协同大环境下，以公安交管的视角，分析交通治理、智慧交通管控等方面如何进行深化发展的一些思考。
首先，针对现阶段城市交通发展的实际情况，大家都有明确的共识。
在这里，我要突出强调几点。
一个是现在城市交通发展的速度太快，太快了就带来了很多不适应的问题。
截止到今年6月份，全国机动车保有量达到了3.37亿辆，汽车保有量已经达到了2.5亿辆，全国已经有66个城市的保有量超过了百万辆，有11个城市超过了300万辆，有两个城市超过了500万辆。
也就是说，我们机动化的发展非常快，也非常高，因此，城市里的交通结构呈现出多样化发展的趋势。
最近几年，网约车、共享单车等共享交通出行模式逐渐增多，尤其是随着城市格局的扩大，城市职住分离、通勤距离变长的问题越来越突出，给交通的管理和治理带来非常大的压力，另外，出行的强度也越来越大。
两年前，全国的城市大概有2/3以上在高峰期间出现了拥堵的情况，但现在来看，已经达到了4/5，拥堵已变成我国交通的新常态。
老百姓更加关注的是出行的品质，关注时间的可靠性、交通方式选择的自主性以及环境等等，现在，我们从机场、高铁下来之后，可以坐地铁、网约车，接下来可以骑共享单车，这和以前的方式有明显的变化。
当我们开私家车、坐公交车时，都希望道路行驶环境有品质，希望交通设施有保障，大家对出行的环境有了更高的追求。
对政府来讲，自然是希望能够通过科学决策、协同系统和各种服务保障来不断提升城市的综合交通治理能力。
在这样的大环境下，我们还面临着很多挑战，以下是立足于交通管理领域做出的介绍。
新挑战1：不匹配-规则意识不强，由乱致堵频发
首先是一个匹配性问题，或者说不适应性的问题。
城市正在集中化的快速发展，但是交通参与者的交通规则意识和快速发展的现实环境并不匹配，因此，它带来的一些弊端，比如简单的一个加塞，就会让城市交通效率发生大幅下降，另外，我们在等红绿灯的时候，有多少人在拿着手机，当我们拿着手机在发一个语音微信的时候，一抬头，发现和前车的距离已经近了许多，我们的交通效率在这样没有规则意识的过程中不断下降，所以，我们要关注行为的问题。
如今，道路条件变得越来越好，有些地方在做隔离带，有些地方把它撤出来，但是把隔离带撤了之后，出现了交通无序的情况，也就是说一些行为规则与现实中的通行环境并不是非常匹配。
总结来说，当下秩序混乱、排队加塞、乱停乱放、开车看手机、缺乏隔离设施、标线不清晰等不规则行为太多，行为不守规、组织渠化设施不精细，技术应用和治理靶向度不够等问题依旧突出。
公安部交通管理科学研究所所长王长君也曾说：交通强国之路，需要一场规则启蒙。
新挑战2：缓进步-智能化程度低、通行效率低
第二个挑战是缓进步，主要是指智能交通控制领域，总体上应该说智能化提升的频率比较慢，进步缓慢，就拿我们的红绿灯来讲，现在红绿灯信号配置不合理，已经成为政府和老百姓广为诟病的一件事，道路拥堵路段是红灯，车辆稀少路段反倒是绿灯，红灯有车不放，为什么？小小的红绿灯为什么不能跟随车流变化？
另外，还有感知设备落地效果差、信号控制不智能、拥堵预防疏解手段少等场景。
其实，这些年新技术发展比较快，但是大家忽视了一个问题，现在都讲大数据云平台，高高在上，但是，要想解决交通领域实质性的问题，往往忽略了前端的检测器、交通感知手段以及路口信号机之间的关系。
记得前两年，阿里的一位博士，曾经提到了世界上最远的距离是红绿灯和摄像头的距离，一语道破我们这么多年城市智能交通发展的一个瓶颈，我们在平峰的时候希望讲究效率，在高峰的时候希望能够缓堵，但是我们一味的将调整信号配时来解决高峰期间的这样一个拥堵，它能够发挥的作用并不像我们期望的那么高。
因此，我们需要重新进行审视思考，在高峰阶段如何解决交通调控的问题。
新挑战3：缺精研-动态特征掌握不精准、被动缓堵
第三个挑战是缺精研，需要对车和通行行为进行管理，并对运行规律进行分析。
因此，就需要知道路上有多少车，这些车在早高峰晚高峰的出行是集中在哪个时段，以及道路路网有多大动态的容量？在高峰时段，路网高容量的情况下，网约车有多少？外地车有多少？货运车有多少？
在大数据时代，我们需要精准的知道这些车是哪个类型，哪些使用性质，在这样的基础上，才能够更好的调控，并进行缓堵，这也决定了在一定的时期范围之内，交通缓堵是相当被动的。
新挑战4：少地气-新技术发展快、跨界协同弱
第四个挑战就是少地气，技术发展比较快。
最近，新技术新思维的大胆尝试和试点，和传统的智能交通的技术进步发展，出现了强烈的碰撞，或者说，这是一种相互的融合和学习，也碰到了现实跟未来的碰撞。
举几个简单的例子，三年前，我们说互联网加信号灯，去年又听说互联网在接管信号等等，还有红绿灯和感知设备、5G+车联网/自动驾驶，以及最近一两年城市大脑、交通大脑的不断发布，传统的智能交通也变成了集成式的模式。
那么，以后该怎么办？接下来的感控的智能化，新一代城市交通智慧管控应用路径应该在何方？交通管控的大数据应用平台应该如何构建？如何更好的来支撑城市的畅通？
这是值得我们去很好地思考，也是面临着的现实问题。
交通工程技术持续不断的演进
在这样的形势下，近年来，我们一直在积极地推动能够深化应用的交通工程系统，以此更好地支撑城市交通的基础环境，所以，第二部分汇报一下交通工程技术应用方面。
2000年，公安部、建设部共同部署实施全国城市交通管理“畅通工程”，目前为止，畅通工程技术在国家道路网建设、提升道路的通行能力、设施的规范上发挥了重要的支撑作用。
国家的交通工程技术也在不断地发展变化，2010年，中央文明办、公安部在全国开展文明交通行动计划；
2016年，公安部部署推进城市道路交通信号灯配时智能化和交通标志线标准化，重提两化基础性的工作，目的就是能够打好交通标志标线的规范的设置，和交通信号等等智能化控制的问题。
2017年，公安部、中央文明办、住房城乡建设部、交通运输部共同部署《城市道路交通文明畅通提升行动计划(2017-2020)》；
在座的有很多我们行动计划和畅通工程的专家，专家组组长，接下来，从2017年开始，公安部组织了若干现场会，这些现场会到目前为止一共有七个，支撑这些现场会、这些城市在打造示范样板的核心支撑技术，就是交通工程技术，达到了很多示范方面的治理的样品。
2017年4月，全国城市道路交通管理工作现场会在深圳召开；
2017年6月，城市道路交通管理工作现场推进会在南宁召开；
2017年7月，城市道路交通秩序整治现场推进会在济南召开；
2018年3月，城市道路交通管理勤务机制改革现场推进会在长沙召开；
2018年11月，深化城市道路交通管理警务机制改革现场会在杭州召开；
2019年4月，全国城市停车治理工作现场会在西安召开；
2019年5月，全国城市道路交通组织优化工作现场会在成都召开；
上图是2016年之后，公安部和四部委联合发的一些文件在推动工程技术的一些应用，我们所也在立足行业需求的领域，做了一些标准的制修订，也推选了一些各地做的比较好的交通治理的案例，同时也打造了一个精细化的资源共享的平台，来分享各地的设计成果，案例的一些成果。
总体上来说，城市交通在逐步地走向科学化、精细化和专业化。
交通组织如何精细化、如何专业化
接下来的问题是我们要更多的去思考如何来做精细化和专业化的问题。
谈到精细化，那么我们的精细化到底落地在哪里？直接作用在哪里？
从技术角度来讲，精细化更多的体现在时间上的精准分配和空间上的高效的利用，这是两个根本的方向，从管理者的视角来看，更多的是应该体现在通行权的分配和行为的引导上。
如果是落在通行权分配和行为引导，更多的目标是针对交通动态性的问题，围绕着交通的动态性问题，我们提上来以下几点，都需要得到更多的关注。
首先是道路空间功能和交通运行的匹配性和一致性的问题。
应该说在十年前，渠化岛在城市里面路口做的是比较多，但是现在电动车比较多，所以接下来需要考虑如何来处理非机动车、电动车在路口的通行问题。
我这里，引进了同济大学杨晓光教授的设计，他的设计理念，更多的是来考虑通行权的问题。
现在城市车辆较多，停车资源较少，所以在路边有占用道路的路边停车，但是这样设置停车位，接下来非机动车停放要怎么做？如果是发生事故，怎么来进行处理？
如果在道路前期在规划或者改造阶段，能够把这样的空间考虑到，那当然是更好的。
第二个方面需要关注的典型，实际上是关注时空资源动态转换利用的问题。
我们有很多城市在不断创新，并在各方面进行试点，比如潮汐车道、可变车道、借道左转、蓄水池放行，以及这种学校门口护学通道的这种古典分解移位等等一些创新的做法，核心是希望把时空资源能够更好的在动态方面进行转换利用，这方面是值得的更好的去推广，去考虑，去精细化地打造。
第三个方面需要精细化的打造，除了微观之外，在整个路网上，也要好好去做一些事情。
现在有大数据的来支撑，但是我们确实要来了解每一条道路、每一个路段、每一个路口，晚高峰早高峰，交通急剧消散的动态设计，如果这样的特性刻画不出来，就很难做到交通缓解。
从交通角度出发，我们更希望能够建立一个科学的交通运行评估指标体系。
其中，不但包括了时间空间强度方面的指标，也融入管理层的评估指标，我们所正在联合一些院校考虑这个方面，确实更希望能够通过这样一个科学的评估指标体系，为未来的城市交通治理提供比较好的支撑。
通行规则的再认知与行为的规范引导
2012年到2018年，我们分析事故的时候，很多典型的不按通行规则通行的行为造成的交通事故量基本上没有得到改善。
我们一直在推动和呼吁全社会应该搞一场重塑交通规则意识的活动，从政策法规、驾驶培训、交通宣传、严格执法等方面去规范和引导人们的交通规则意识，主要有几个方面是值得去关注的。
第一，在道路交通法规上，对通行规则的再认知。以前，我们确实是没有太多的关注，包括我也是从事道路交通法规的方面的研究，我都不知道我们法规上到底有多少通行规则。
最近一段时间我们团队初步的梳理出一个结论：在《道路交通安全法》和《实施条例》里，涉及到通行规则的表述近200项。
那这200项，我们有多少人知道呢？我们有多少人了解？我们现在新驾驶员有多少？我们在教育培训考试的过程中，我们学到了多少上路时应该注意的问题？我们知道哪些具体的例子？
比如，一辆车在左转的时候，跟一辆车在右转相汇合的时候，您让吗？当我左转的时候，我碰到人行的时候怎么办？当我右转的时候，我碰到还有一个尾车在这里，谁该让谁呢？我们有3.37亿辆机动车，汽车数量稍微少一点，那么，这些驾驶员对交通通行规则清楚吗？他们到底能够知道多少？
我们一直在热议礼让班马线，其实翻开我们《道路安全法》和《实施条例》，这里面已经做了非常明确的规则，怎么来进行礼让？其实从礼让角度来讲，更多是从道德角度来讲，让行的规则是非常明确的，首先你要看到行人，看到行人你就要停车，行人走过了之后，你当然就可以走。
所以，这里面夹杂了很多规则需要我们去再认知。
第二，在工程设计和这个技术应用上，要有通行规则的准确体现。无论什么样的工程技术措施和设施，包括管控方式，其实它最终的目的就是在保证通行规则。
我们说一些交替的东西，我们所有的技术支撑手段都是为了交替通行几个字，这就是一个基本的一个规则，能不能够做到？
最近一两年，我们一直在说，能不能在小路上来设置这样的人行道隔离护栏？这样的隔离护栏设置，很多违法停车停不了，大家也都会觉得不能这么干，这就是一个基本设施上的体现。
现在，各地有很多这样的创新，这都是在倡通行规则，我们也觉得用工程和设施来规范通行时空，让交通参与者在道路上“有理想的选择”才是好的交通组织优化设计。
第三，在违法查缉和执法管理方面，重心和导向应该实现正转变。对酒驾、假套牌等严重的交通违法行为，当然是要进行严格执法。但对一些轻微的违法，更多的是要考虑警示性教育，采取一种包容引导的措施。
比如说，监控抓拍闯红灯现象，然后把闯红灯的车辆号牌显示在前方大屏上，有些时候我们确实做得有些过，应该去纠偏，有些地方通过大数据技术把人脸识别完之后连接人口系统，最后警察到驾驶员家里将其逮过来罚款，这就是我们说的有点过，其实更多的我们要强调警示教育的问题。
目前，全国的城市、快速公路、高速公路上测速设备非常多，当时，测速设备引入道中国时，更多是从欧洲学过来，但是，有一点我们没有学过来，我们到欧洲的时候看到更多的道路上不但有6F测速设备，还有更多的速度显示提醒设备，这在我们国家非常少。
我不知道在座的有多少是不是跟我一样，我虽然是一个执法者，但我每年基本上一不小心就有千八百块钱的违法罚款，当然，因为有些时候是我不经意或者不明确规则情况下才违章，所以，我们需要更多的这样的提示和文件。
我们现在有很多路边的智能设备来抓拍违法停车，那么，能不能在做设备的时候设置一块显示屏，如果违停就把车牌显出来，限制三分钟开走，这就非常好，我们一直在希望有比较好的品质交通环境，那么，在执法方面，我们也希望能够推动有更多的这样警惕性和包容性的教育。
新技术变革催生的智慧交通新环境
以上是对交通工程技术的介绍，接下来，介绍一些信息化打造典型的思考和想法。
第三部分跟大家分享汇报一下，关于用新技术如何更好的支撑智慧交通智慧管控的落地。
如今，技术发展特别快，所以这些年有很多的新概念，包括一些新做法在不断提出。以前，我们更多提的是交通的信息化和智能化，但是，放在现在这样环境下是不是可以把它稍微换个顺序，我个人觉得这个顺序非常重要，不然接下来我们交通大数据驱动下的智能交通路径就不知道该怎么办。
我们一直在说智能网联环境，什么是智能网联？
这个概念，它包括了前端的互联网交通的互联，也包括了中心平台的互联，同时也包括了车流之间的协同，这是基本的智能网联、智慧交通的基本环节，有了智能网联环境才会有数据，有了数据才会有智能化，有了智能化和数据，才能让我们的出行服务更加精准，更加主动，更加的好。
我为什么要这样来说这件事呢？
因为前一两年我们一直在提大数据解决了很多问题，AI解决了很多问题，但是，大数据平台算力再怎么高，如果不关注这件事情的话，那就成了无源之水，有了数据却只在云平台上用，智能化也很难，尤其是前端的智能化，也就很难去提升，更不要更好的进行服务，所以，总体上来讲，我们觉得在智能网联大环境下，确实让智能交通迈进了现实版的新环境。
接下来，从四个方面简要报告一下在技术发展路径上的思考。
第一，既然我们一直在提互联网、车联网，那么，首先就要使前端的摄像头、信号机和车能够联系，使他们能够进行直连的交互，有了这样的职能交互，我们会获取更多的数据。
以前的智能交通更多的像烟囱一样，现在有些地方在做大数据平台时，往往是将全年的数据直接拉到了云中心，并没有在前端控制，所以，第一件事应该做好前端的直接互联和交互问题，有了互联交互，我们就会获取更多数据，有了更多的数据，再考虑数据怎么用，我们就可以精准的策划微观的交通运行状态和运营状态，这样才能更好的去用。
刚才我提到一点，关于现在的智能化，尤其是控制红绿灯的智能化，为什么有时候感觉到没有我们技术发展快？我个人觉得其中有一个原因，就是前端采集了很多数据，但是没有在前端直接用，所以红绿灯不是很灵，包括平台层面，我刚才谈到互联网能控制信号增长，如果互联网的数据和我们的交通控制数据系统能够进行互联，进行数据规范和交互，那它发挥的作用会更好，会更好的来落地。
这两年我们也做了一些实际的探索和尝试，比如说把摄像头跟信号机连起来，针对不同车道排队和放行的情况，摄像头能够分车道采集。当然，用了这些数据，就直接可以把信号机的算法进行重构，这样就能实现有多少车放多少，当然这是在平衡状态下，我们也在不断推动信号控制系统，包括集成指挥平台和互联网平台，能够直接进行数据的交互。
毕竟我们是在做一个行业的事情，所以在推动试点的同时，也积极推动前端、中心，包括平台之间，以及跨行业跨领域之间的数据信息交互规范。
第二，是系统智能化提档升级方面，有了这么多数据，我们当然是考虑如何去重构前端控制以及中心平台的智能算法，但是，现在的交通场景非常复杂，所以，最近两年的探索主要以考虑目标场景为导向，也就是把交通不同特点、不同时间、不同空间的拥堵的状况或通行状况，把它做成不同场景，以此来分别构建不同算法。
第三，是平台层面，在平台上如何实现靶向治理，目标主要是针对缓堵的问题。
有了大数据平台算力的支撑，可以汇集公安交管路侧的信息，系统的数据，互联网数据，车联网的数据，有了数据之后，就可以做诊断，做情报研判，这是大数据平台很重要的功能，但它不是智能的，它更多的是起到协同调度的执行作用，这就是很多地方做大数据平台来调控信号时，始终落不了地的关键原因。
大数据平台需要协同调度，调度路侧的信息发布，把信息推给互联网移动导航，让导航帮我们去诱导一部分交通，不要再驶向交通拥堵点。
以前经常说通行效率要提升15%，通行能力要提升15%，但是直观来评判，如果导航能够使10%的车不再走这条路了，那也就相当于通行效率提升了10%，所以，接下来要更好的发挥互联网导航助力缓堵的一个作用。
现在，车联网不只是自动驾驶的问题，其实很多车都有智能网联的功能，也就是说车载机机型会承担很多作用，高峰时，我们调动不同场景的信号控制系统来实现控制功能，在高峰时希望通过信号进行截流。
最后，是车联网，最近连续三年，我们所联合中国移动、华为，在无锡打造了车联网示范，有很多收获也有很多教训，比如规模化延伸、跨领域协同和信息交互等等。
在无锡做了三年车联网之后，对我们公安交管领域大的一个触动，就是让前端和中心平台数据开放，把很多管控的信息、管制的信息、事故的信息、事件的信息，因为它并不涉及隐私信息，我们全方位开放给、推给具有网银功能的汽车，实现路况服务和辅助的智能化。同时按照这样的发展路径，我们也在考虑制定车路协同的技术标准。
那么，车联网在现阶段能够看到的作用主要有两方面，一个是实现了点对点出行的精准服务，简单的来说就是让车知道路况，知道的更远，长了千里眼，另一个是辅助安全驾驶，不敢说能不能辅助自动驾驶，但是确实能够做到辅助安全驾驶和一些智能的控制。
实际上，我们把大量的信息推给智能网联汽车，接下来就会有大量车的信息同时推到智慧交管中心，也进一步提升了智慧交管平台的能力。
所以，当时李军院士曾说，未来的自动驾驶智能网联汽车，必将融入到整个城市的智慧交通发展大环境中。
以上就是针对智慧管控方面的一些认识和思考，不足之处请大家多批评指导，谢谢。
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