基于人工智能应用的福建省交通运输行业前景分析

郑兆鹏 张显松

(福建省港航事业发展中心，福州 350001)

0 引言

交通运输是国民经济中基础性、 先导性、 战略性产业。 目前，福建省的交通运输行业正处在高位运行、稳中有进的发展关键期。据官方最新数据统计，全省公路总里程为108901.276 公里， 内河航道通航总里程为3245.28公里，全年总客运量为51435 万人，总货运量为136974万吨[1]。因此，把握发展关键期，推动福建省交通行业高质量发展，构建现代化智能交通运输系统(ITS)，是引领经济发展新常态，推动国家重大战略实施，支撑全面建成小康社会的客观要求。

1 ITS 概念及作用

智能交通运输系统(简称ITS)是将信息技术、传感技术、通信技术结合当今前沿的人工智能、大数据等技术综合运用于交通运输行业，形成一种大范围、全方位、实时准确高效的综合交通管控系统[2]。 ITS 被公认是现阶段交通运输领域研究的前沿性课题。 它将改变公路、水路、航空等传统的交通方式，是解决交通拥挤、提高运行效率、改善交通安全、减少空气污染等问题的最佳途径[3]。

2 国内外现状

2.1 国外智能交通发展现状

美国、日本、欧盟等国家对于ITS 的研究起步较早(20世纪90 年代)， 并且在有关当局积极参与和财政的大力支持下，经过三十年的发展，形成了较为完善的体系。 根据相关资料显示， 在对美国智能交通发展情况进行分析时，可以将《2050 年远景：国家综合运输系统》作为分析和研究的主要导向。 对于欧盟而言，则更多的是将《交通白皮书》 作为指导思想， 实现对交通枢纽科学合理的建设， 保证综合交通运输系统在构建和具体应用过程中的绿色、环保以及高效性。日本的ITS 研究主要集中于电子收费、紧急车辆优先、商业车辆管理、公共交通以及交通信息发布等方面[4-6]。

2.2 国内智能交通发展现状

我国对于ITS 的研究起步较晚， 应用尚处于起步阶段，但也进行了一些富有成效的基础性工作。 目前，我国在智能交通研究和应用领域已进入高速发展期， 相关的方针政策正在出台推进。 2016 年，国家发改委和交通运输部就联合发布了《推进“互联网+”便捷交通促进智能交通发展的实施方案》，首次提出了搭建ITS 的整体框架以及具体落实措施；交通运输部门在2016 年，也同步印发和落实了 《关于推进交通运输行业数据资源开共享的实施意见》。该《意见》明确提出对现有的行业数据资源进行开放共享管理以及科学合理的构建， 同时还要保证数据的完整性和有效性；2017 年，国务院印发了《“十三五”现代综合交通运输体系发展规划》，在该规划当中明确提出了综合交通基础设施网络在建设时的主要目标和任务。同年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，对研究智能运载工具、 加快推进智能交通技术应用等方面提出了要求。 综上所述, 我国智能交通系统的研究前沿是以安全、高效、绿色为核心,推进综合交通运输系统向网联化、协同化和智慧化方向发展[7-10]。

3 福建省ITS 发展的现状及未来

根据国务院 《政务信息系统整合共享实施方案》、交通运输部《国家综合交通运输信息平台总体技术方案》和福建省人民政府 《福建省政务信息系统整合共享实施方案》相关要求，“大平台、大数据、大系统、大服务”是当前及今后一段时间内信息化发展方向。 通过构建“大平台、大数据、大系统、大服务”信息化发展体系，实现“三融合、五推进”，即：应用融合、数据融合、业务融合；推进要素感知高度智能、推进信息传输高度发达、推进基础设施高度集中、推进网络信息高度安全、推进保障机制高度完备，实现交通运输管理与服务工作的数字化、 网络化、 智能化，为建设交通运输强省提供有力支撑。

3.1 交通大数据汇聚期

为实现福建省交通行业的跨越式发展，依据《交通运输部办公厅关于推进交通运输行业数据资源开放共享的实施意见》、《福建省促进大数据发展实施方案(2016—2020 年)》，交通运输厅组建“智慧交通云办公室”，启动福建省交通资源中心工程(一期)建设，作为交通运输大数据发展项目的先导性、基础性子项目。 本项目拟建设“物理分布、 逻辑集中” 的省级交通运输行业数据汇聚交换中心，推进技术融合、业务融合、数据融合，实现福建省交通运输行业数据资源跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务安全的服务，依托丰富的、高质量的交通运输行业数据资源，促进行业管理和行业服务领域的协同管理和服务，增强交通运输行业科学治理能力， 提升交通运输行业公共服务品质， 助力交通运输行业转型升级和健康的可持续发展。

3.2 人工智能技术的应用期

交通大数据的建立， 为人工智能相关技术的应用奠定了结实的基础。 未来的智能交通主要表现在以下五个方面：

(1)智能感知协调系统

智能感知协调系统在构建以及具体应用过程中，主要是面向运输工具、 基础设施等具有多层域特征的感知对象。 与此同时，该系统在操作时，主要是依靠智能传感器、物联网等各种不同类型的技术手段进行有效结合。通过理论与实践的结合， 可以在实践中构建出面向高效融合的高通大数据， 这样不仅可以保证大数据的标准具有一致性，而且还可以保证交通信息具有全面性、及时性和有效性。只有这样，才能让交通运输行业朝着智能化的趋势发展，同时可以保证服务、管理等各个环节都可以有大数据作为支撑。

(2)高可靠性通信系统

智能交通系统在实际应用过程中， 如果该系统处于非常态的交通环境下， 那么其自身就会呈现出一些独有的特性。比如网络拓扑具有快速多变的特征，同时现有的物理环境也相对比较复杂等。 在实际应用过程中的很多常规性商用通信技术， 其实很难能够满足智能交通在运行时的安全要求，同时也无法满足其自身在可靠性、网络性等各个方面提出的基本要求。 尤其是在当前智能交通系统正在逐步完善， 对综合承载业务的需求一直在不断提升。所以在此时与其相对应的通信协议、计算模式等都必须要进行适当的改变和优化， 同时还要将人工智能等技术与智能交通系统进行有效结合， 这样才能够保证系统在应用时的可靠性和有效性。

图1 福建省交通运输大数据资源全景图

(3)无人驾驶控制系统

移动交通的无人驾驶技术主要综合运用深度学习、计算机视觉、电子信息以及高精度定位装置等。无人驾驶控制系统在构建以及具体应用过程中， 主要可以将其划分为环境感知、 高精度地图以及智能决策控制这几个模块。 首先，在对环境感知进行分析时，其存在的意义和目的就是为了为无人驾驶提供周围环境的相关信息， 同时还要对车身的情况进行随时的跟踪处理， 为了保证其在实践中的应用效果， 需要对不同的车载传感器进行科学合理的利用。 其次，高精准度地图在实际应用过程中，就是为了给无人驾驶控制系统提供有效的路况信息。 最后智能决策在实际应用过程中， 主要是与前两个模块提供的各项数据信息内容进行有效整合， 这样可以提出自主合理的驾驶决策，进而完成整个无人驾驶的流程操作。

(4)综合安全评估系统

交通系统在运行过程中的综合安全问题， 会直接影响到系统的运行可靠性和安全稳定性。 因此要结合实际要求，对系统进行主动安全防护措施的有效落实，这样不仅可以从根本上实现对系统风险的有效识别， 而且还可以实现对风险的有效追踪和处理。该系统在运行过程中，会涉及到交通行为的监督和控制， 同时还会涉及到各种不同类型的交通风险等。这些技术在实际应用过程中，要保证实现与人工智能技术的有效融合， 只有这样才能够最大限度保证道路的整个交通运行情况可以得到有效的监督和控制。 同时还可以对道路上的一些安全隐患事件进行有效的消除， 为主动安全防护体系在实践中的应用效果提供保障。

(5)智能出行决策系统

运用先进的IT 技术、5G 通信技术、GIS 地理信息系统技术等,基于实时综合交通态势分析的信息服务,结合不同交通工具的运行特点, 研究综合交通系统中的交通工具联合导航技术。对于客运而言，可以对已知出行者当前的出行状态、目的地情况等进行及时的获取，保证了这些路况信息的准确性和有效性。根据出行者的实际需求，可以为其规划不同的线路， 这样不仅可以满足出行人员的个性化要求， 而且还可以促进交通运输行业的智能化发展。对货运来讲，研究全局交通协同运行下的一票出行问题，在高效智能管理模式下可实现一站安检，形成一体化智能出行方案。 分析多样化信息服务对多尺度交通需求生成与分布特点的影响， 进一步研究多样化的信息服务对潜在交通需求管理手段的影响[11-12]。

4 结论

智能交通运输系统是人工智能、 大数据等最新技术应用最活跃、最具有潜力的一个领域。通过梳理国内外智能交通系统的现状及发展趋势，借鉴先进的经验做法，为福建省交通运输行业的发展前景提出相应的对策建议，以提升福建省交通运输行业综合治理能力和服务水平，这样不仅有利于提高整个行业的经济效益， 而且还能推动我省交通运输行业的转型和升级。