據(jù)統(tǒng)計，目前中國的城鎮(zhèn)化率為65%，預計到2030年將達到75%。大規(guī)模增加的城市人口會給交通帶來前所未有的壓力。其中，路口是整個城市交通系統(tǒng)中最重要的節(jié)點，基于邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能技術(shù)的智慧路口解決方案，可幫助城市智慧管理路口交通流量，減少擁堵，保障交通安全，從而改善居民的生活質(zhì)量。但目前各個城市的路口“千城千面”，不同路口的基礎設施、邊緣感知能力都不同，需要面向不同邊緣路口場景構(gòu)建靈活應用的解決方案。

浪潮信息攜手多倫科技打造的智慧路口多場景方案，在南京江寧區(qū)智慧街區(qū)部署成功，不僅能夠靈活滿足各類路口場景，還通過優(yōu)化改造，將路口高峰期車輛排隊長度降低10.47%，車輛通行速度提升13.24%。目前，這套多場景方案也已在全國20多個城市完成了落地，為更多城市居民提供智慧交通服務。

　　城市“神經(jīng)”痛，海量數(shù)據(jù)集結(jié)卻難以有效協(xié)同

城市交通就像人體的神經(jīng)網(wǎng)絡，而交通擁堵，一直是城市的“交感神經(jīng)”痛，不管城市大小，都有自己的痛點。雖然隨著科學技術(shù)的發(fā)展，中國各個城市都已經(jīng)鋪設了大量的流量檢測、信號控制、誘導屏等設施設備，產(chǎn)生了大量的交通流、交通事件數(shù)據(jù)，但海量數(shù)據(jù)的簡單集結(jié)，仍然難以完全滿足交通智慧化管理的需求，同時也帶來了挑戰(zhàn)。

一是路口邊緣算力不足，交通路口的數(shù)據(jù)要傳輸至中心并通過后臺中心處理，計算耗時久、數(shù)據(jù)時延大，很難支持實時、復雜的優(yōu)化治理工作，迫切需要將計算壓力下放到邊緣側(cè)。

二是應用數(shù)據(jù)偏重于交通管理業(yè)務，難以刻畫高精度路口的流量特征、路口范圍內(nèi)車輛真實軌跡等微觀層面的交通特征，對開展精細化交通治理工作的支撐效果非常有限，需要在路口端直接實現(xiàn)數(shù)據(jù)的再挖掘、再利用。

三是城市路口千城千面，雖然市場上關(guān)于智慧路口的概念層出不窮，但針對路口精細化治理對感知能力和算力的不同需求，目前關(guān)于路口、路段、區(qū)域如何有效協(xié)同等方面并沒有很成熟的解決方案，導致路口治理之痛依然存在。

　　南京新解法，厘米級地圖刻畫路口感知設備“兼收并蓄”

如今，困擾各地的智慧路口建設難點，在南京江寧區(qū)智慧街區(qū)挹淮街勝利路有了全新的解決方案。該路口位于南京江寧百家湖片區(qū)，這里是典型的南京市老工業(yè)區(qū)，更是人群居住密集地和地域商業(yè)中心，集聚了IT、金融企業(yè)辦公片區(qū)、居民小區(qū)、城市公園等多個城市功能空間，是連系人們工作與生活的重要社區(qū)，日常交通通行車流很大，早高峰時段，部分路口的通行流量可達到4500PCU（Passenger Car Unit）/小時，遠超一般1600CPU/小時的通行流量。而巨大的通行流量，給路口的通行速度和通行效率帶來了極大挑戰(zhàn)，也讓很多人對這個上下班路上經(jīng)常的堵點望而卻步。

針對應用痛點，浪潮信息聯(lián)合多倫科技和東南大學等合作伙伴，通過總結(jié)當前智慧路口的主要建設思路，以設備利舊、適配兼容、多盒聯(lián)動、場景化應用等為重點，采用“云-邊-端”三體協(xié)同的技術(shù)架構(gòu)，將每個路口都轉(zhuǎn)變?yōu)榫邆涓兄?計算-管控-服務能力的智能單元，充分釋放云中心計算壓力：

首先，在前端通過適配兼容實現(xiàn)前端設備利舊，可以根據(jù)路口管理的不同需要，部署在任何有需要的路口，達到無需更換感知設備和交通信號控制機，即可構(gòu)建單路口內(nèi)“感知-控制-服務”三維一體的業(yè)務閉環(huán)。

其次，在邊緣部署AI算法模塊和邊緣計算模塊，深度挖掘路口前端感知數(shù)據(jù)的價值。在實現(xiàn)“路口信息數(shù)字化”的同時，提供多元階梯算力的邊緣計算設備，支持六大類108種算法，在打通路口與中心數(shù)據(jù)通道的基礎上，打造跨路口目標跟蹤、干線信號優(yōu)化、多路口安全分析等精細化應用。

最后，在云中心實現(xiàn)各邊緣側(cè)數(shù)據(jù)的匯集。通過整合單路口能力，以精準的交通流計算為基礎實現(xiàn)信控優(yōu)化，在高精度電子地圖上自動實現(xiàn)對指定車輛的實時定位和仿真跟蹤，實現(xiàn)干線、區(qū)域級協(xié)調(diào)和控制，以及多路口之間的自動接力追蹤，并與指揮調(diào)度、勤務管理、數(shù)據(jù)分析等中心業(yè)務系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和業(yè)務聯(lián)動。

通過優(yōu)化，智慧路口方案在算力、高精度地圖、感知設備、方案功能等多方面實現(xiàn)了多項創(chuàng)新突破：邊緣計算硬件算力可在20T到200T之間靈活配置，可伴隨硬件更新逐步升級，滿足不同業(yè)務的算力要求；高精度地圖測繪精度達到厘米級，滿足路口流量的高精度刻畫；算法兼收并蓄，滿足不同終端、異構(gòu)設備數(shù)據(jù)的接入和融合；從實際交通管理的業(yè)務出發(fā)，圍繞場景化應用展開，有效支撐當前和未來的城市交通管理需求。

　　智慧造通衢，“云-邊-端”協(xié)同多場景靈活應用

智慧路口場景多樣，四通八達的街區(qū)往往有不同的場景需求。而多場景化靈活應用，正是南京智慧街區(qū)路口方案的重要亮點。該方案根據(jù)智能感知、信控優(yōu)化、全息路口、車路協(xié)同不同的應用場景滿足不同的業(yè)務需求，同時四個場景具有相關(guān)性，首先實現(xiàn)智能感知，獲取道路交通數(shù)據(jù)信息，然后根據(jù)交通流量變化實現(xiàn)信控配時方案自動優(yōu)化，同時根據(jù)路口流量數(shù)據(jù)刻畫出路口畫像，實現(xiàn)全息呈現(xiàn)，人-車-路-環(huán)境數(shù)據(jù)實現(xiàn)信息共享，即車路協(xié)同。不同場景之間可自由組合，因地制宜，配置靈活多變，面對各種各樣的路口街區(qū)，可以“千城千面”。

治理，首先需要感知。在交通場景智能感知上，邊緣微服務器采集傳感器、雷達等設備自檢事件，同時基于視覺分析技術(shù)對原始視頻流進行安全隱患事件聚合分析，尋找路口安全隱患位置以及時空分布規(guī)律，實現(xiàn)對路口行人、非機動車、機動車交通安全事件檢測，比如堵車、路口異常停車、交通事故等。同時，聯(lián)動路口側(cè)誘導屏，將安全隱患直接推送給誘導設施設備上，提前預示后方車輛，多管齊下降低路口風險系數(shù)。

感知到的信息，最終會作用在交通信號優(yōu)化上。這份智慧路口方案，可以根據(jù)路口的特性和等級以及周邊路口復雜情況，進行路口交通信號優(yōu)化，比如在一般的路口，可以通過利舊現(xiàn)有感知設備的實時在線優(yōu)化，基于調(diào)整綠信比減少路口綠燈空放情況，提升路口通行效率（基礎版）；較復雜的路口，可以通過卡電結(jié)構(gòu)化和實時視頻分析數(shù)據(jù)，實現(xiàn)重點路口的離線或在線的實時優(yōu)化控制（標準版）；針對一些大型交通樞紐的特殊路口，可以通過干線、區(qū)域的自適應優(yōu)化，解決復雜交通問題，以達到更好的控制效果（增強版）。

路口要治理好，還需要精準路口數(shù)字畫像并進行聯(lián)動?；跀?shù)字孿生技術(shù)，方案可以對路口250米范圍內(nèi)形成車道級檢測，實現(xiàn)路口多個方向的卡電視頻數(shù)據(jù)和雷達數(shù)據(jù)的異構(gòu)融合，在高精度地圖上以厘米級精準還原機動車、非機動車以及行人的運行動向，以精細、全面、連續(xù)、可計算的數(shù)據(jù)構(gòu)建路口數(shù)字畫像。

有了這樣的智慧路口，未來車路協(xié)同也將照入現(xiàn)實。通過與車端設備實時互通，實現(xiàn)信號控制方案、行人和非機動車感知信息、路口交通態(tài)勢、特殊車輛優(yōu)先通行請求等信息交互，未來的智慧道路將可以支持車路協(xié)同安全預警與車路協(xié)同自動駕駛兩類標準化服務，打造更加安全、暢通、便民的車路協(xié)同體驗。

目前，在江寧區(qū)的智慧街區(qū)，無論是路口的通行感受，還是交通管理效能，都得到了大幅度提升。通過優(yōu)化改造，該路口高峰時期的最大排隊長度下降了10.47%，車輛通行速度提升13.24%。另外，通過邊邊協(xié)同、邊云協(xié)同技術(shù)，可以實現(xiàn)多路口聯(lián)動和整個區(qū)域的全域路口管理，實現(xiàn)“點-線-面”三級智能，同時為指揮中心情報研判、精準調(diào)度提供數(shù)據(jù)支撐和應用保障。

無論是在城市交通管理技術(shù)未來發(fā)展中，還是在未來車路協(xié)同網(wǎng)聯(lián)環(huán)境中，強化邊緣計算能力以滿足不斷提高的路口信息的實時性要求，已成為行業(yè)共識。浪潮信息和多倫科技基于邊緣計算的智慧路口解決方案，通過“云-邊-端”三體協(xié)同的場景化應用，實現(xiàn)了路口、路段、區(qū)域三個層面的多級交通管理需求。（科文）