近20年来，我国在城市交通智能管控方面进步和成效显著，但依然还存在数据、智能、工程三大制约。在这样的环境下，该如何借助智能技术有效开展交管工作呢？请看华为中国政企首席科学家胡善勇介绍面向交管工作的智能交通理念、顶层设计、方法论和解决方案。

交管工作中的业务与技术挑战

城镇化加速，人、车、路供需矛盾带来日益严峻的新挑战，主要体现在：城市交通安全防控压力大，包括道路交通事故死亡总量突出、城市道路交通网络和规模持续增大、老年人及外来务工人员增多、电商及快递行业的新业态风险等；人车持续增长与交通供给矛盾加剧；人民群众对出行品质要求不断提高，在互联网+自媒体时代负面事件易被放大。

近20年来，我国在城市交通智能管控方面，进步和成效显著，但依然还存在三大制约。

▼ 数据制约，数据不精准，不全面，不规范，包括：缺少统一的数据标准和质量保障手段；无法采集交叉口精准全量数据；单纯的浮动车数据采样不足；视频检测器无法全天候精准识别；传统地磁、线圈易损坏，不能区分车辆。

▼ 智能制约，算力不足，算法封闭，智能化不足，包括：采集不全面，不精准，实战效果差；缺少端、边、云协同统一架构；新设备性能不足，无法灵活适配不同场景；传统设备智能化不足，采集数据不精准。

▼ 工程制约，工程施工难度大，费用高，包括：工程费用在整体项目中占比高；路口挖沟埋缆等施工周期长，难度大；路口线缆故障多，维护困难；信号灯电警等设备故障，难以及时发现；业务流程有断点，无法端到端拉通。

打造交通智能体，应对新挑战

我们提出的交通安全新理念可总结为“安全隐患可发现，执法震慑力有提升，重点车辆能管控，控大减量有手段”。从小处入手，通过“四精化”管理，发现隐患，可着力提升执法效率，预防道路交通事故。

交通治理新理念可总结为“信控优化点线面，问题诊断有支撑，宏观治堵施策易，治堵更科学”。城市拥堵原因非常多，不能仅以交管视角就治理而治理，应从大处入眼，从整体规划到道路规划，到法规和施策，逐层过渡，以此来看到交管、交通组织优化的态势，在总体观的情况下制定整体解决方案。

面对分散、多元、离散的交管业务，利用合理框架把碎片化信息和片状应用、服务结合在一起对业务整体赋能是有效开展交管工作的关键。

我们在新理念的牵引下，打造华为交通智能体，具体由感知体、交管大脑、执行体三部分组成，以端边云智能协同赋能人车路业务协同。交通智能体能提供CT+诊断的核心能力，达到全感之、深识之、敏行之，赋能交管业务实现提档换代。

▼ 感知体的功能：以CT方式实时、精准扫描路口全量扇面数据，路口级交通参数达40+种；以小脑方式横向联通路口单元，让摄像头与信号机的距离不再遥远；边缘智能，一机合成“违法识别、流量统计、事件发现、隐患分析“能力；建立以交警为中心的精准数据采集，破除数据制约。例如：车道级流量精准感知: 对路口200米范围内路口数据进行精准采集，精准刻画每一个路口、每一条车道、每一辆车的行为，轨迹精度达到50cm，轨迹准确率达到95%以上。事故检测&还原：以秒级自动感知路口的交通事故事件，通过50cm精度的交通轨迹自动判别责任方，交警精准出警处警，节省事件20分钟以上。隐患挖掘：由车辆真实的行驶轨迹还原出车辆冲突、违法变道、逆行等危险驾驶行为，挖掘重点路口的隐患点。

▼ 交管大脑的功能：基于统一数据标准+传统交通工程+交通模型实现路网数字化；基于端边云协同的AI+大数据能力实现主动安全；基于端边云协同的AI+大数据能力实现梳堵保畅；从只能解决单一路口和小范围区域的感应式信控到点线面、人车路全面协同式信控；建立以交警为中心的端、边、云协同架构，破除智能制约。

▼ 执行体的功能：基于大数据情报串联起应用实战，实现交通业务管理闭环；建立以交警为中心的端到端业务体系，基于统一的数据标准和开放平台，破除工程制约。