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以人工智能赋能城市交通区域化协同治理

来源:光明网-学术频道2023-12-29 13:59

  作者:罗湖平(湖南工商大学公共管理与人文地理学院副院长、长沙人工智能社会实验室特邀研究员),李雅婷(长沙人工智能社会实验室特邀研究员)

  作为现代城市的血脉,交通行业承担着要素流动和资源配置重任,交通运输的高质量发展承载着建设交通强国梦。当前,全国各大城市交通治理问题日渐凸显,缓解区域交通拥堵难题面临着诸多现实挑战。伴随着大数据时代的来临以及算力算法的快速迭代升级,以智能化、精细化、准确化著称的人工智能技术为甄别城市交通拥堵问题、优化城市交通组织系统、提升区域交通治理能力等带来了新的契机。当前,计算机仿真、大数据分析、云计算等人工智能技术正与传统治理手段深度融合,有效推动了城市交通拥堵数据库、分流引流系统、路径优先级实时诱导系统、信号灯决策平台、区域化协同智能决策体系等建设。数智赋能城市交通区域化疏导、协同治理和智能决策,宣告了城市交管智能时代的到来。

  加强数据共享 助推区域交通协同治理

  以人工智能赋能城市交通区域化协同治理,促进区域合作和数据共享是基础。一是要加强区域交通智能治理的府际合作。鼓励地方政府之间打破行政区划壁垒,建立常态化的合作机制,共同拟定人工智能治理的统一标准和规则,做到人工智能技术有理、有据、有度、有效地嵌入实际治理情境中,通过区域合作和人工智能赋能形成行政主体间抓执行、重实效的强大合力,进而构建上下联动、齐抓共管、整体发力的城市交通区域化协同治理新格局。

  二是要加强人工智能技术的赋能功效。基于人工智能技术原理,数据的形成、获取、流通、分析是人工智能赋能区域交通治理的前提。通过府际对话,积极促成市域公安机关、交通管理委员会、交警大队等相关部门部署统一的数据采集系统、罗列信息共享的标准化清单、建立开放应用程序编程接口等方式构筑信息共享平台,以人工智能技术打破区域行政主体之间“信息孤岛”局面。

  三是要加强数据的区域化协同与共享。大力促进不同区域之间的信息无障碍流通,实现信息资源融通,建立起城市之间的信息互通网络,提高交通决策的整体效能,助力人工智能为城市交通区域规划提供更为全面且系统的治理决策选项。

  加深智能干预 驱动城市交通组织优化

  以人工智能赋能城市交通区域化协同治理,实现智能干预和交通优化是核心。作为城市交通区域化协同治理的核心推动力量,人工智能技术的出现为解决慢行交通、路网分流、公共交通拥挤、停车乱象等城市出行问题带来了新的可能。

  首先,人工智能作为有力的智能干预工具,通过整合城市交通信息和计算机仿真,精准映射并再现城市交通场景,保证诸如交通流量、车辆行为、道路状况等交通数据的实时汇聚。

  其次,以云计算、数字孪生为代表的人工智能技术,通过智能感知、大数据分析、机器学习等手段预测交通高峰、优化信号灯配时、调度公共交通,实现对城市交通系统的智能监测、态势预测、智能干预,助力城市交通管理的精细化和智能化。

  最后,以智慧交通系统分析城市交通历史数据和实时状况,提出更为科学的交通规划方案,针对不同区域的需求进行个性化的交通优化设计,提高道路利用率,减缓拥堵情况。如广东省按照“城市交通治理体系与治理能力现代化”的要求,由省市两级交通治理领导小组牵头启动“交通治理示范城市”建设项目,积极推动人工智能赋能区域交通并以全息感知、在线推演、闭环管控和全程服务为原则,将人工智能交通治理纳入到智慧城市的总体部署当中。

  人工智能技术的嵌入极大优化了城市交通组织并有效整合了行政资源和技术资源,为城市交通协同治理提供了值得借鉴的新模式。

  加速信息联通 促进社会参与治理决策

  以人工智能赋能城市交通区域化协同治理,强化社区管理和群体反馈是重点。作为城市交通协同治理最后一公里的社区,内部交通管理无序、停车难停车乱、交叉路口拥堵、安全事故频发等问题一直困扰着居民日常出行。

  一是要引入智能交通系统,实施社区“数字化+网格化”管理。各大城市可先行选择部分开放社区试点,以其交通承载能力为基准,打造统领全局的智能基础设施,利用大数据和人工智能技术整合社区内部交通信息,实现“场、人、物、车、机”全要素数字化。通过车辆限流、智能识牌、车位管理等智能干预方式进行客流、车流疏散模拟,对社区车辆车速、行经区域、停留时长进行全面分析,形成社区交通网格化管理,提高社区交通一体化分析治理能力,助推社区交通智能运行,提高社区交通治理效率。

  二是要畅通信息反馈渠道,建立广泛参与的协同治理机制。积极扩大人工智能技术用户群体,宣传并引导智能导航、智慧出行等移动端APP在居民群体下沉,促使城市交通治理与社区居民紧密联结,形成广泛的群众出行信息网络。加快建设信息反馈系统、智慧泊车、访客管理等社区便民服务设施,健全“社区治理—居民参与”的双向互动机制,促使居民群体及时了解交通信息并主动上传实时路况、出行需求等数据,促进社区居民广泛参与城市交通区域化协同治理决策,为人工智能赋能交通管理提供更为全面的数据基础,有效提升城市交通区域化协同治理效能。

  人工智能技术的出现为城市交通协同治理提供了新的思路和手段。在区域层面,人工智能助推地方政府之间建立合作机制,跨区实现信息资源互联互通,成功构筑交通治理的区域一体化行动网络;在城市层面,通过智能算法优化交通信号灯控制和路网规划,对不同片区路段交通数据分析形成个性化的调整治理策略,极大提升城市交通承载效率;在社区层面,移动端交通APP、智能导航等智能技术的下沉打通了交通数据壁垒,扩大了交通信息来源,有效促进了数据联通共享,并通过道路情况、交通数据等信息反馈渠道进一步保证了区域交通治理决策的社会参与广度和深度。概而言之,人工智能赋能城市交通区域化协同治理旨在通过科技手段,提高交通管理的智能水平,实现更高效、更精准、更安全的区域交通运行水平,为城市的可持续发展和区域经济的持续增长提供了新的动能。

[ 责编:李澍 ]
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