智能交通物联网与综合交通信息服务——“交通7+1论坛”第三十次会议纪实

张国伍

(1.北京交通大学中国综合交通研究中心，北京 100044;2.中国交通运输系统工程专业委员会，北京 100044)

“交通7+1论坛”第三十次会议于2013年3月30日下午在北京翠宫饭店召开.参加会议的除了论坛核心理事王庆云、段里仁、于景元、张国伍、李学伟，还有周干峙院士，以及刘海峰、郭继孚、王长君、邓寿鹏、张元方、陆化普、郭小碚、毛保华、方然、周伟、林仲洪、葛昱、胡华清、胡基士、任瑞铭、沙洪江、王飞跃、汤淑明、邹难、刘军、荣朝和、赵坚、聂磊、贾元华、关积珍、沈培钧等专家学者、政府部门决策者、企业界管理者共60余人.会议的主题为“智能交通物联网与综合交通信息服务”.会议由中兴智能交通(无锡)有限公司承办，张国伍、段里仁主持.

刘海峰:物联网从2009年开始，国家一直在推动产业的发展，到目前为止，有点后劲不足.当时对物联网产业的估计有点太过于乐观，这可能和一个产业发展和技术水平及经济发展的现状有关系.智能交通物联网近几年是培育期，当时只是对物联网产业在智能交通领域简单的认识，这样几年以后，对智能交通物联网的产业还是离不开交通信息载体作为服务的主体.

我们做智能交通产业已经十几年，也是最早做智能交通企业之一.在目前来看，智能交通领域没有出现旗舰型的企业，没办法在国际上进行竞争，国际上的市场需求越来越旺盛.企业前期发展定位就是业务方案提供商，但是随着产业的发展，企业必须在标准和引导方面有突出的作用.具体的产品，一是高清视频类产品;还有一个是平台类，包括综合管控平台，智能公交调度平台和云计算服务平台;还有终端类，GPS以及车载终端和手持终端，后期想延伸成云终端，也就是智能交通物联网终端，这也是后期行业的发展方向.从物联网的角度来说，除了前端必须要有检测设备，中间有传输设备以外，后端必须有处理设备，云处理平台，逐步衍生成大数据了，数据处理方面需要提升.

智能交通物联网发展趋势，分三个阶段，一是应用创新和产业形成期，以公共管理和服务市场应用带动产业链的形成，方案形成阶段，以政府引导和促进.二是技术创新和标准形成期，行业应用标准和关键环节技术标准的形成，解决方案逐渐稳定成熟，产业链分工协作更明确，产业聚集最终可能还得依附于国外.三是服务创新和产业形成期，面向服务的商业模式创新活跃，个人和家庭市场应用逐步发展，物联网产业进入高速成长期.

在物联网交通信息服务方面，商业模式是一个很大的难题，必须由企业介入，进行商业化的运作，最终能形成产业化，否则对产业的发展会起到瓶颈性的作用.

智能交通物联网的组成，包括感知层、网络层和应用层.感知层现在可能是各个系统，信息孤岛基本上都已经建起来了，前端的检测包括线圈检测、视频检测及红外检测、雷达检测，以及前端信息流的采集.通过传输层有机进行整合，最终形成大数据，我们现在所说的是云，最终形成各个模块所应用的数据信息，包括道路的管理者、道路的参与者，以及民众和企业.

智能交通物联网的信息流，一体化的交通的采集，汇集到交换数据平台，再通过数据分析中心，同时到达各块所需要数据的部分，包括交通规划以及决策支持，包括交通运行管理、交通运行协调、交通行业监管和公众出行信息服务，也就是云终端、云存储、云平台和云业务.通过这些技术，把现有的数据有机地整合起来，最终形成真正的交通原始数据，通过分析再形成交通的数据源.目前智能交通物联网现状是缺少应用层，将综合交通信息与运营商连接起来的关键部分，为交通的使用者提供服务.

目前做到了三部分，第一部分智能交通管控平台，在城市已经开始示范应用，第二大部分是交通信息服务的应用趋势，多元化的信息服务平台，全程化的信息服务过程，立体化的信息服务内容.多元化包括手机、电脑、收音机，各个城市在道路上也有信息发布.全程化的信息服务过程，现在对交通信息的需求已经全程化了，北京目前已经开始在103.9频段全程化播放，包括道路上的诱导牌，除了汽车上，包括地铁、公交，我们要进行换乘，可能也需要这些信息.立体化进行服务，除了交通信息服务以外，可能还有一些附加的，人的效率越来越高，对服务要求越来越高.第三部分城市交通运行智能化分析和应用系统开发，这一块正在推动示范工程.

综合统一的交通信息服务平台，包括应用子系统，感知设备，还包括信息服务平台.传统应用模式感知设备标准不统一，感知设备无法复用，通用、可扩展性差，最终通过中间件技术和数据总线技术所形成的标准化感知设备访问接口，是一个统一的接口，实现数据的集中管理，可交互，设备的共享复用以及通用性和扩展性比较强.

高效的数据融合算法，包括简单的交通信息，包括公交浮动车，基础地理信息，有限的数据内容和单一数据处理，最终的发展处理，准确、实时动态的交通信息，既然是数据应用，必须是动态实时的，否则它的应用价值可能就降低了，包括多数据源海量数据内容以及多级融合验证，因为多级融合验证就是数据的安全性.

任何人在任何时间任何地点利用任何设备，包括电脑、手机、路边的终端，都得到交通信息，包括民航、铁路、地铁、公交.通过构建车、路、人和谐的绿色交通，融合的智能交通云计算和物联网技术，解决交通领域的信息孤岛、海量存储、融合分析、多渠道发布，为交通管理者提供决策依据、为交通出行者提供全方位的出行服务.谢谢!

郭继孚:我的题目是用数据看交通，大家知道，现代的信息技术发展到今天，交通产生大量的数据，在这样的大数据时代，我们怎么样让它为交通服务，仍然是突出的问题.

现在的交通数据来源是非常多的，比如北京市有66 000多辆出租车，每辆车都装了GPS，每隔一分钟左右就会传一个数字，位置信息随时可以回传回来，事实上我们国家几乎所有的大城市出租车都开始装上这样的设备.位置信息传回来以后，可以根据它反映交通运行情况.交管部门和公路管理部门在路上装了很多的监测器，传回来各种各样的数据，公共交通高速公路的ETC系统等，都在实时回传数据，数据量是非常大的，比如说像北京公共交通乘客一天将近两千万人次的乘客，其中90%以上都是用IC卡付费的，每笔付费的数据传回中央处理，仍然可以得到很多有用的信息.在这样的时代，如何实现科学的决策化和公众出行智能化.另外一方面还需要对数据进行加工和处理，能够让它为交通系统的决策、规划、建设、运营、管理提供服务.

比如用一个数字反映城市交通运行状况，把它概括成为交通拥堵指数.每个人对于交通都有感受，但是每个人又都说不清楚全市交通情况，你今天出去走一条路花了十分钟，明天可能出去花了半个小时，十分钟的时候常常可能没感觉，半个小时会让你印象深刻，一次误机的经历一定会对北京的交通产生非常深刻的印象.这么多的人，每时每刻都在路上行驶，怎么样反映全市的交通状况呢?对决策来讲更需要有一个比较单一的简单数据，这个数据类似于天气预报和空气污染指数的数据，它的难度在于哪里呢?交通系统是车多了以后才会堵，对于堵的概念没有那么简单，有的时候流量并不能够告诉我们真实的情况，举一个极端的例子，路上出现了拥堵，流量为零的时候，实际上交通是很堵的，如果我们仅依靠路上的流量检测设备断定交通，实际上就出大问题了.我们把全市每个路段都按照运行状态定义成一个级别，分0—10的数字，所有的道路汇合起来，放在一起形成指数.之所以能够做到这一点，就是因为我们处在能够获得大数据时代，运营在北京市66 000多辆出租车实时回传的信息，通过计算机终端的处理，可以得到每段路实时情况，每段路组合起来得到全市综合情况.

一天24小时，正常的交通上午、下午两个峰，如果遇到节日的时候，还会出现早高峰之后的二次高峰，甚至于晚高峰之前还会有一个平台期.经过研究，我们发现当指数在4以下的时候，交通状况是比较舒适的，如果超过4，在6以内，我们经验是最好看看路况信息，如果超过8的话，我们建议赶紧在路边找一个地方喝点咖啡，吃吃饭，躲过高峰再走.我们用这套数据也在观察交通系统，为决策提供辅助作用，从数据上可以看出到了7、8月份中小学一放假，交通指数立刻会下来，到9月份一开学，指数迅速上升，历年下来都是这样的规律.通过这个指数能够敏感地反映交通季节性的变化，但交通流量系统就没有这么敏感.像北京的二环路，我们观测近十年来基本上已经没有什么太大的变化了，因为上游瓶颈地带已经限制了流量增加，指数可以让你清晰看出波动性.

在信息化的时代，我们可以做的事情是蛮多的.有了这样的技术，一天24小时一年365天天天看，我们就会发现，北京早高峰的时候交通从南向北，几个主要的通道，西三环、西二环，东二环、东三环都处于排队的状态，这就是公众感觉到的，我们的系统能够更加清晰地刻划出来它到底堵在哪儿，从哪儿堵，堵了多长，持续了多长时间.如果采取一些措施的话，交通是否有改善，系统可以非常直观地看得到到底有没有改善，我认为这是信息化的作用.

IC卡系统，也能够像浮动车一样，每时每刻把信息传回来，基于这样的系统，非常清楚地能看到，轨道交通开通后，客流瞬间的变化，不仅如此，在此基础上，能够分析的东西是非常多的，以前在做系统规划的时候，我们在做地铁设计、做交通设计的时候，经常会用到一个高峰系数，全日平均流量基础之上再做一个高峰系数，高峰系数是全系统是一个常数，在地面公交的时候，做到12% ～15%，地铁可能做到20%，但是大家注意看，居住区交通高峰系数，天通苑的居住区就会发现，早高峰单一土地功能绝大部分的交通在这个时刻出来，其他的时间基本上已经没人了，在这样的点上，我们在做交通系统设计的时候，这个地方的高峰系数不是10%、20%，这也就是为什么很多的地方交通系统刚开通，像北苑地区5号线刚开通就限流，为什么?因为不知道交通是这样的特征，设施做得高峰小时系数远远不是这个数.商业区、混合土地区交通特征都是不一样的，有了这样的系统以后，我们就可以用它做进一步的分析.

去年我们做了八通线早高峰专用道系统，通州乘客能够走京通快速路最里侧的公交专用道，不需要停站，直接进入到北京三环国贸地区，因为大部分通州市民在东部地区上班，同方向的交通状况是很堵的，复八线也很挤，早晨的时候这个方向有很多站都是限流的，因为人太多，所以政府选择这条线的时候，冒着很大的风险，到底行不行?设置这条公交专用道是否有人坐?通过这条专用道的设置，能否缓解地铁的压力?是否因为把最里侧一条车道清开后，不允许小汽车走造成东部交通大瘫痪?我们当时承担了这样的任务.对这样的决策之前做了风险评估，这种评估就是建立在数据分析基础之上，我们预计在这个地方通过开辟专用道，开辟多少线路，可以吸引地铁120万人，经过后台交通模型评估发现，开了这条专用道对东部地区的交通影响是很小的，不会形成大面积的交通拥堵，到后来真正运行的时候，与预测是非常接近的.

之所以能够有这样的结果，我个人的体会，就是因为掌握了这些数据，这些数据能够告诉我们，每天需求到底是在哪里，已经把北京市将近两千万IC卡数据归结到每个车站，归结到每个区间、每条线路和每一个通道，做哪些调整的时候，能否调整，这些都可以通过数据对决策和管理提供强有力的支持.当然还有其他的应用，比如在奥运的时候，因为实行单双号，预计有4 500万人转移到其他的交通工具，其中我们发现至少要有80万人转到出租车系统上，出租汽车能否承担?怎么样才能承担呢?我们做出这样的预计，出租汽车的出车率必须达到95%，如果低于95%，市民就会出现比较大的打车难的问题，也就是因为有这样的科技系统的支撑，使得管理部门就可以实时监视系统的运营情况，进一步采取措施，低于这个数据的时候，我们就可以通过管理公司督促出租车司机上路.

这样的技术，除了为政府的决策提供服务之外，为公众提供服务也是更重要的方向.这个指数也在网站上，手机上，现在安卓和苹果智能手机可以很方便查到当前的指数.总之，我们真的处于这样一个大数据时代，在这样一个时代下，如何运用这样的技术，特别是物联网云计算的技术，事实上我们也做了一些尝试，像指数的运算系统，我们把它放在基于云平台并行网络环境下，运行效率也是非常高的，像北京几万辆出租车放在一起的运行速度用不了一分钟就可以实现.新一代的技术可以大大提高服务水平.谢谢!

王长君:我以静态信息为主，从公安交通管理的角度给大家做一下汇报.回顾一下道路交通管理信息化发展过程.大致可以分成三个阶段:1998年左右，公安部用了4年的时间，在全国建立了省、部和市三级计算机网络，把公安交通管理的车信息化工作迈出了第一步.从2003年到2009年，第二阶段主要是把跟道路交通管理相关的机动车登记注册，驾驶证注册，交通事故管理和交通违法四块主要的业务在所有的省和市用计算机实现了处理和信息的采集.主要的数据库是机动车管理、驾驶人管理、交通事故管理、交通违法管理、危险化学品运输管理和交警信息平台.10年开始到现在，第三阶段把道路交通管理最主要的六块业务合成到一个平台上，用一个平台实现业务的处理，实现业务数据采集存储和应用.

这是一个标志，围绕着六大核心业务，实现了信息能够在一个平台上采集、处理和应用，驾驶证、机动车登记、事故处理，所有六大块业务实现在一个平台，从业务角度是很小的一件事，但是从数据和信息应用角度也是非常大的一步.同样在数据库上面实现了一个整合，把原来6个相互独立相互分离的6个数据库整合成为一个统一的数据库，也就意味着可以同时对它进行关联的挖掘和应用.现在每天全国有8万多交警用这个系统处理我刚才讲到所有的业务，利用这个系统每天会向公安部资源库和公安部交通管理科学研究所备份中心发送这么多信息，这个量可能和城市动态交通信息相比不是很大，但是对于事故违法的量来说还是比较大的，目前为止已经存储了机动车登记基础数据有2.7亿条，机动车登记业务办理大概有26亿条，同样在驾驶证办理，在交通事故的处理，在交通违法行为的处理等方面，在公安部和公安部的交通研究所的备份中心里边，这些数据每天都实时产生，并且存储.包括机动车登记、驾驶人登记，交管相关基础数据，再就是行业之间部门之间，交警与交警之间，交警与公安共享交换数据，这块对执法来说也是很大的数据量.比如公路缉查布控和重要国省道卡口机动车通行记录数据，去年开始公安部在三个省，大概有30多个城市把所有公路治安卡口的信息图象数据，车流向数据统一传输到一个平台上，今年会把这个平台推广到全国另外28个省，以统一的方式发布到公安部统一平台上.

如何更好地把这些数据用于城市管理的决策，用于交通信息的服务，我们现在也有一些初步的设想.公安部用了三年的时间，已经形成了公安内网道路交通管理业务综合平台，这个平台现在已经把车辆管理、驾驶人管理、交通事故的数据、交通违法的数据，包括剧毒化学品公路运输数据都已经在一个平台上了，另外公路卡口的平台以及公路主干路网平台，这两块信息将会构成公安交通管理、动静态信息主干部分，通过这两块，我们正在建立道路交通管理信息分析研判平台，通过这两块信息整合融合，依托交通信息分析研判平台，给公安部和全国各地公安交通管理部门确定政策、执法的依据，当然大家更感兴趣的是，道路交通管理信息服务和发布平台，利用车、驾管信息处理挖掘，以城市交通信息和公路交通信息为主的动态信息，建立专门的数据仓库分析模型，从中挖掘出面向交通安全，面向城市交通拥挤的人、车、路、环境、事故、违法、交通流量交通现状分析方法，把动静态信息真正意义上用起来，这是现在总体的构想.谢谢!

段里仁:题目是智能交通与交通信息服务十论，关键词是眼睛向下，系统整合.

观点1:既要重视智能交通系统本身的建设，更要重视与相关系统的整合:定位与应急.大家知道2012年7月10号，深圳市发生了一起非常大的事故，死了3个人、伤了3个人，满城风雨，责任归谁呢?红绿灯同时亮，怎么办?及时报警，赶快把厂家找来修，来得及吗?国外是怎么办的呢?1997年我到德国去，这里有信号灯，上面还有一个菱形标志，这条路是优先的，另外一个方向是次要的，如果说信号灯不亮了，就按这个标志走，如果说信号灯是红绿一起亮的，也没有关系，你是为主的，他要看到这个信号灯时，他就要考虑到是为次的，这叫各定其位.全世界的事都是因为定位的问题没有定好出麻烦事，就是这样一个问题.

观点2:既要重视静态限速标志，更要重视动态可变限速标志的设置:限速与引导.我们的限速标志多，到底作用如何?由于只有固定的限速标志，没有随交通量变化的限速电子诱导屏，驾驶员们不可能用同一个适应交通量变化的速度运行，也就是说人－车－路就不能真正的一体化.在这里，交通密度这么大，怎么可能按静态标志所规定的速度行驶呢?在国外，近二十年来，在交通拥堵路段用得最多的是可变速度显示屏，有的高速道路在接近城市路段或其他交通拥堵路段每200～300 m就有一个.遗憾的是，在我国对此仍未引起重视.

观点3:既要重视红黄绿电子诱导屏，也要重视带有旅行时间的电子诱导屏:诱导与便捷.这种用红、黄、绿来显示道路交通拥堵状况，在我国十多年来受到驾驶人的欢迎，也提升了城市交通管理水平，但同时如能给出旅行时间，将要受到交通参与者更大的欢迎.目前，世界各发达国家都采用旅行时间.即使在上个世纪90年代，日本也尽量给出数字，哪怕是“大约”也行.澳大利亚把红绿的表示和时间的表示结合在一起.

观点4:既要重视动态信息，更要重视动态信息与静态信息的一体化.交通诱导屏一般与静态标志一起设置，也可以单独设置，但都是静态标志的补充，不过后者是与前后静态标志相呼应，这就叫“各定其位，各有其位，各能所为，系统整合”，使人车路一体化.

观点5:既要重视动静态信息办的设置，更要重视其设置与驾驶员行为改变的一体化.信息服务是为了驾驶员的，是为了行人和骑车人的，信息认读需要时间，行为改变既需要时间，又需要空间.将交通诱导屏设在离交叉口400 m处，以使驾驶员在到达交叉口前还有时间决定是左转还是直行.这叫做“用信息的提前获取为驾驶员赢得决策并改变自己驾驶行为的时间”.

观点6:既要重视可变信息板本身功能的发挥，更要重视车辆导航仪和手机导航等功能的整合:诱导设施整合化.导航仪是交通诱导屏的最好补充，比如说信息板是有限的信息，只能指明到哪儿多少公里，到哪儿多少公里，但是我要到高速需要多长时间呢?导航仪会告诉你，因此是整合起来应用的.

观点7:既要重视城市交通指挥中心的建设，更要重视交叉路口智能交通控制:重上更要重下.就交通信号控制系统来说，我国对它的研究、开发和应用已有40年的历史，大都注重在系统中心和平台的建设，如果眼睛向下，就会看到全国有几十万个交叉路口，但目前交叉路口控制器只有4万多个，而美国有40万个;面积只有我国吉林省大的日本也有18.5万个.如果以人为本，眼睛向下，又有多大的任务等待我们去完成!在国外，在单点控制模式中，特别在夜间，比如在伦敦许多路口常采用全感应或半感应模式，而在我国几乎不用.很值得深思!我做了一个对比，日本东京新桥站附近有19个信号交叉口，信号灯间距平均100米，最短50米，最长是230米.在北京同样的面积里头，只有4个信号交叉口.所以要增加信号灯，要增加信号控制.

观点8:既要重视固定车道的效率提高，更要重视可变车道的有效利用.时空流量均分极为重要(充分利用交通时空资源).搞智能交通的人都知道，可变车道90年代就有了，并有很好的效果，但国内一直没有实施.

观点9:既要重视交叉路口信号灯对车辆的智能化控制，更要重视对行人的便捷性:控制车辆以保行人、自行车安全、便捷.我们便捷吗?我们智能交通把行人放在什么样的位置上?

观点10:既要重视多相位控制，更要重视多相位控制在不同时间、不同地点的适用性:尽量减少相位是信号控制的基本原则.交通信号控制必须与交通组织、交通工程一体化，以缓解交通拥堵为主要目的.我国多相位控制源自1996年对西四路口由西向北左转弯专用信号的研究，后来，发展为多相位控制，但是相位不是越多越好，多相位控制如处理不好，将导致交通堵塞.

眼睛向下:必须认真考虑交通利用者的各方面、全方位的需求，还要考虑以备万一(应急);系统整合:必须考虑措施的整合性，智能交通系统只是交通整合系统的一部分(当然是很重要的一部分).谢谢!

邓寿鹏:大数据有很多的发展，人们越来越注意它的应用，什么是大数据?通常是指计算机数据存储的演进.大数据是指数据量超过了传统的尺度，一般的软件工具难以捕获、存储、管理和分析的数据群.不同的行业、不同的企业、不同的时期，大数据的规模不尽相同，也无需统一和无法统计什么数据是大数据.目前大体上数据量达到TB.我个人把大数据归纳为5个基本特征，第一个属性是海量的;第二是动态的，可以扩展的;第三实时的，但是是可以追诉的，可以挖掘的;第四是专属的，数据是公司和单位拥有的;第五是可以共享的，共享有条件的.

对美国来说，存储量最大的第一是制造业，第二是政府，然后是零售业和教育业.交通业的数据不是美国数据量十强的系列.在美国，最大的数据拥有者是投资、证券业、银行、传媒，最后是政府，交通业作为企业这个层面来讲是第10位.

我国政府现在收集三类数据，一是业务数据，业务数据由下级部门和各类社会组织收集上报，这样的收集方式基本上是被动接受，由基层上报.另外是民意数据，最后是环境数据.

数据和信息、知识是递进和转化的，有了数据，数据挖掘是指特定的数学模型和算法，对大量的数据进行自动分析，解释数据隐藏的关系、模式和趋势，为决策提供新的知识.数据挖掘被看作是基于数据库的知识发现，基于数据库可以发现很多的知识，深度挖掘能充分发挥数据的潜在价值，数据挖掘有两个功能，一是进行描述性的分析，针对过去揭示规律，二是预见性的推论，面向未来，预测趋势.

既然有了数据挖掘，用于指导业务，我们就发展了各种各样的业务智能，业务智能以数据为基础，事实为支持，辅助业务决策的一系列技术和方法.随着数据仓库、联机分析、数据挖掘等这些新技术的发展，以及对结构化数据、非结构化数据，可视化数据的处理能力的提高，大大扩展了商务、公务、政务的智能.

爆炸式的增长的大数据，是一座富矿，有待数据挖掘、业务智能等新兴技术去开发、应用，充分发挥大数据在各项业务中的潜能，当然也可以用于交通.支持大数据的是移动互联网，数据仓库、联机分析、数据可视化，有了大数据，我们可以进行数据挖掘，然后我们就可以应用到各种智慧或者是智能的系统.谢谢!

周干峙:根据这几年电脑和手机发展可以看出信息情况有很大的变化，能否把这个问题作为一个目标，如果和大数据挂起钩的话，很快建立和推广全市的交通诱导，我的看法是从北京先开始做起来.这是一条建议，能否推进这件事情?

大城市交通枢纽，换乘非常不方便.过去受体制的阻碍，因为投资计划分工，而且往往涉及到地下的出入口问题，要有一定的工程，我觉得这也是我们需要解决的问题.大城市的交通发展到今天，多种交通工具都在大发展，如果不是综合安排，是非常落后的.交通从来不是孤立的，过去由于体制的关系，很多客观条件不具备，我觉得现在有条件改变过去这个状况.谢谢!

张元方:智能交通有很大的发展潜力，但是到底怎么样做，我们从理念上认识得比较充分，但是具体能从什么地方突破?不管是从管理系统，从软件还是从硬件，从规划都需要梳理，特别是现在大部制以后，交通是一体化的，如果要再分成各个体系，一是发挥不了整体的作用，二是会造成某一程度浪费，特别是数据的采集系统.我个人认为，要在这方面下功夫，一是找到合适的切入点尽快推进，另外要整合资源，避免浪费.谢谢!

郭小碚:交通信息平台可以有三个方面使用，一是政府管理使用，二是作为决策咨询方面的使用，三是使用交通的人使用.交通是需要动态的实时的数据，从这个角度来说，还是要从制度上解决这个问题.一是数据的采集和共享，二是政府和市场，提供有偿服务，处理好信息采集和共享.智能交通的作用在未来可能会更加突出，在智能交通中，谈得比较多的是为道路上的小汽车提供方便，从中国的环境来说，可能要花更多的精力在公共交通方面，在公共交通方面怎么样发挥智能交通的作用.

沙洪江:航空业在这方面也有很多的空间可以往前推进.首先是航班时刻，从机场航空公司以及媒体，包括出租车、广播电台等还需要进一步深化，能够提供旅客服务，及时得到航班时刻消息.物联网，特别是传感器系统设备在民航也有很大的空间，包括航空保安等.国外在这方面有很好的经验，值得学习.

陆化普:智能交通系统是一个途径，是为发展目标服务的，城市总体目标是生态城市、绿色交通系统，为了实现这个目标，顶层设计非常重要，智能交通系统的建设一定要做好需求分析，在需求分析基础上进行功能设计.数据是智能化的前提和赖以生存的基础.在数据资源共享这一点上，需要破除很多的壁垒，智能交通系统的建设，要重视数据的采集同时更要重视数据的共享和深层次的挖掘利用.智能系统离不开和传统系统的配合.比如说信号控制系统，我们下了很多的功夫，单点优化，绿波控制甚至区域协调，但是路口渠划，交通工程设施都没有完善，没有匹配，这个系统无法发挥作用.这些系统具有综合性，要进一步放在城市发展的大环境里面考虑问题，比如调整土地利用形态，会大大减少城市交通需求的总量，减少城市居民出行的距离，这样的效果可能会更好.

邹难:我们做的工作，在一定程度上是为了提高交通系统运行水平、服务质量，实际上最终影响到的是人，最终看到的应该是我们所做的工作能否提升大家的生活质量，能否把大家的出行服务水平提高得更高.进一步深化整合的情况下，实际上就是城市交通发展大思路，有数据的支撑，进行问题的发现，有各种各样的分析方法，也有技术手段提供各种各样的服务，为最终的交通使用者提升生活质量，提升满意度.

刘军:智能交通已经不是新鲜的概念，已经走过这么多年了，所谓交通信息服务，服务的对象是谁呢?应该是出行者，但是出行者又分为公众和小众，既有面向公众的，也有面向个体出行者的.目前更多是在小众身上实现了盈利和发展，在公众的服务上面一直发展得不是很快，这是服务的对象.服务的主体是谁呢?一是政府，二是企业，政府应该是提供公益性的服务或者非营利性的服务，但是从目前来看，政府提供服务并不是直接的动机，政府提供服务的直接动机是管理，怎么样提高城市的运营效率，而不是提高老百姓出行便利.从企业来讲，它服务的动机是盈利.面向公益性的服务不盈利，所以企业只能从小众做盈利.按照这样的分析，怎么样能够使交通信息服务再走上一个新的台阶，可能还得从政府的角度入手，一是政府能否采取购买公共服务的形式，提高公众的信息服务水平，第二政府能否通过信息资源向企业开放扶植小众市场快速发展，使小众服务逐渐扩大，使小众变成大众，打造中国智能系统.

葛昱:北京市交通委去年实施两个物联网项目，通过激光图象检测设备检测轨道客流实时流动信息，通过物联网的技术在获取车辆和交通出行者的信息方面，比原来有了新的提高.随着网络技术的发展，数据获取的频率更高了.从过去一周或者一天到现在基本集中在分钟，比如说5分钟、1分钟，在这个频率上，未来交通信息系统的构建越来越是一个实时的交通系统.交通信息中心每天入库的信息量基本上达到了1个TB，按刚才的定义算是大数据时代了.针对这么大的数据量，如何进行数据的挖掘，以及如何把挖掘的成果更好回馈给社会还是一个比较大的问题，目前大量的数据还是沉淀在政府或者各个部门.

王庆云:这次主题是智能交通物联网和综合交通信息服务，同时也对7+1论坛30次工作进行了回顾.我觉得这项工作和国伍教授的毅力、工作的态度和持之以恒的精神是分不开的.应该说我们的论坛形成了自己的特色，而且我们的论坛也的确有生命力.已经搭建出了一个学术型和实践型的平台;系统工程学科交流和应用的载体;我们的视野不仅仅就交通谈交通，它是跨学科跨部门和跨方式的，但最后都是解决交通的综合性、系统性、整体性的问题;是官产学研的结合;是围绕着中国特色交通发展变化而变化的.我们研究的问题非常中国化，而且也具有时代性.我们自己也有这个信心，有与时俱进的思想，并且能用这种思想与交通的现实结合，又有这种勇气，敢于探索现实交通中各种各样的问题，这是非常重要的.再次感谢大家的参与!