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張曉春：數據驅動城市交通治理
發布時間：2018-12-20 分類：趨勢研究
12月17日上午，由鵬城實驗室、新一代人工智能產業技術創新戰略聯盟共同舉辦的“新一代人工智能院士高峰論壇”在深圳拉開帷幕。本次論壇以“「頭雁」穿云，云腦啟智”為主題。匯聚了國內人工智能領域頂尖專家，共同探討行業變革與技術創新、探尋AI邊界。
深圳市城市交通規劃設計研究中心主任、中國城市交通學委會專家咨詢委員會專家、中國智能交通協會城市同委員會副主任張曉春帶來了關于數據驅動城市交通治理的講話。
城市人口和交通大變化的背景
很榮幸能跟大家分享一些交通方面的事情，我今天講的主要是從城市治理的角度來看我們到底需要什么樣的數據，甚至需要什么樣的人工智能，同時也結合我們在深圳這幾年做的一些案例，來談一下我們在整個交通治理體系里面的治理方案以及這一過程中遇到的一些問題。
深圳市這幾年花很大的力氣做市政交通的投入，我們的任務是希望構建一個非常完整的，基于智慧城市或者整個交通體系的大框架，對未來的交通做支持。中國的城市化進程從過去的20%到2017年的58.5%，我們的城市化進程到這個階段已經是穩定了，過去的10年每年大概有1%的人進入城市，到近幾年大概是0.5%，這個趨勢是放緩的，城市已經到了一個穩定發展的階段，這意味著未來它可能比較穩定，不會有太大的變化。
大家知道，交通核心數據模型其實是要靠數據來驅動整個交通治理的，過去這么多年因為城市變化太快，所以交通數據變化頻度非常快，導致建立的數據模型今年建完明年就沒辦法用了，結果是花了大量的力氣最后卻徒勞無功。但是如果城市相對穩定了，我們就有很多的投入或者很多的精力把城市穩定模型建立起來，作為城市長期治理的依據。
通過研究我們發現我們主要的一線城市是基本穩定的。首先是所有的人口進入了平緩增長期，人口是相對穩定的，其次是城市里面的交通基礎設施也基本上穩定了，軌道也到了一個相對穩定的時期。一個地區所有主要城市的人口穩定了，它所需要的交通基礎設施也穩定了，說明我們可以在它的運行規律上多去找些規律，開展更理想的城市治理。
當然，雖然城市的人口穩定了，城市的基礎設施也穩定了，但是還有一些不穩定的，還有些在變化的。比方說中等收入的人群在迅速的擴展，因為中等收入人群的變化，所以交通規劃當中規律出行里面的非通勤出行也有變化，除了上班、上學這些規律出行之外，還有很多其它的活動。深圳、北京、上海在過去10年這一類的出行分別增長了40%、20%和13%。雖然說城市穩定了，人口穩定了，基礎設施穩定了，但是人的出行內涵在變化，這是城市人口和交通大變化的背景。
新一輪城市建設當中遇到的問題
在城市人口和交通大變化的背景之下，我們這一輪的城市建設，包括交通的建設，我們面臨什么問題呢？有以下幾個主要的問題：
第一、這一階段國家重點在提大灣區、都市圈的建設，這是我們國家下一輪的重點。前段時間剛參加了大灣區軌道的實驗室，也是希望在大灣區的范圍內能不能實現更快的城際軌道。大家知道我們的城際軌道只有120公里每小時，但是我們這個灣區有5.6萬平方公里，是東京灣、紐約灣、舊金山灣的3倍，我們這個灣區是不是需要更快的城際軌道，所以也需要有這樣的考慮。
在這個階段里面，灣區是我們國家下一輪城市發展的重點，基于灣區這么大的城市空間范圍內，它的交通該怎么解決，它的交通是怎么流動的，特別是它的大的區域基建，大灣區是多機場的，我們有大量的高鐵、大量的城際，這些人的活動是怎么樣的，基礎設施該怎么構建，滿足這些人的出行，需要我們大量的智慧化的數據的手段，來解決我們這個階段的問題。
第二、我們在這些主要的穩定的城市里面還有一些不穩定的建設。比如說在深圳，我們在羅湖中心區、福田中心區、南山中心區建的相對穩定的時候，其實我們還剩了很多小的地塊還要再開發。其實這些地塊說小也不小，像現在深圳灣公園邊上的1.4平方公里的超總基地，這個地區有500萬平米的開發量，是一個高密度開發，這個城市已經很擁擠了，已經是高度集聚了，如果再開發500萬方的建筑，整個城市的基礎設施的建設、交通的出行該怎么解決，這都需要大量的數據的支持。500萬的體量是什么概念？福田中心區是800萬平米，是福田中心去的5/6，是王府井的一半，在很小的區域內做半個CBD，我們該怎么做它的交通的治理，怎么做供應，這是需要考慮的。
第三、除了城市的協同，還有大的一些改造。我們在出行的模式上面，比方說公交，大家知道北京、上海、廣州、深圳每年都花大量的資金來補貼公交的出行，北京一年要花200億來補貼所有的公交乘客的出行，深圳、廣州、上海每年的補貼都在100億左右，北京十三五期間大概要花1000億，這么多公交出行補貼給誰了？是不是該補貼，補貼給哪一類人群，我們有沒有數據支持？這可以看出來，我們在過去這么多年中，公交的車輛政府花了大量的錢，增加了很多的公交車輛，也增加了大量的公交線路，但是使用公交的人在下降。深圳每天使用公交的人次從600萬下降到了400萬，我們的車輛規模增加了一倍，補貼從60億到了80億，我們的補貼是不是沒有發揮它的作用？這其實也是一個我們面臨的非常重要的對城市規律的了解的課題。
深圳原來的交通政策的核心是希望通過收費的價格杠桿來調節車輛的使用，而不是強制性的限購汽車，但是我們的價格要調整到什么程度，大家才會不開車，而選擇坐地鐵、坐公交，像這樣的數據跟人的關系，跟家庭收入的關系，跟家庭組成的關系，沒有做更多更好的分析。其實有很多數據煙囪，但是關聯度、分析度是有問題的。
從深圳的角度來看智慧化和數據的考慮
交通大家都很關注，互聯網+交通帶來交通的變革，未來不管是自動駕駛還是網聯化，都會產生更多的數據，這些數據為我們未來能夠了解大灣區的出行規律、城市的出行規律，各類交通基礎設施的出行規律，包括各類人群的社會屬性，提供了可能性。所以我們覺得未來在智能交通行業里面，在面向國家下一輪大的智慧城市、智慧交通的投入方面，這個行業是可為的，并且有很多可以探索和研究的空間。
下面我就講講我們在深圳的統計角度來看的智慧化和數據的考慮。
早些年交通的模型體系是靜態模擬城市的，我們拿所有的數據，從人口崗位以及出行規律出發，建立了一個模擬交通出行的大模型體系，這個模型體系是靜態的。深圳交通研究中心從1998年就開始做動態數據，我們在深圳立項做城市交通仿真系統，就是面向城市級的實時交通仿真系統，那時候我們核心就是想把所有車輛的GPS數據接入到我們的網絡中，能夠實時地反映所有城市的交通運行狀態。那個實時的交通在線系統我們從2002年實現全網的交通擁擠地圖，我們是最早做這個事的，并且我們最早實現了，我們2002年就實現了交通擁擠地圖。在這個基礎上，近5年我們重點是增加更多的數據采集的手段，讓整個交通的信息能夠非常準確地采集回來，能夠了解每輛車和每個人的出行規律，作為下一段城市的大的治理，不管是空間的治理還是補貼的投入，還是基礎設施的建設，作為它一個主要的依據，這是我們數據這個角度考慮的事情。
這個治理包括幾塊，第一個是采集的變化。這一輪我們核心的采集手段是智慧道路，智慧道路的采集手段是包括路上所有的采集的桿件，主要是路燈桿，希望通過路燈桿的多功能的整合，讓它具有采集、包括未來可能的車路協同的功能加進去。然后就是信號燈。其次還有路上有可能智慧化的欄桿、標志標線，我們路上所有的設施都把它智慧化。這件事情深圳市政府是下了決心的，我們今年已經在11條新建道路，大概1萬多根燈桿上推新的采集設備，我們希望能夠逐步推成全網、全市的數據采集系統，最近還在跟市里面討論，如果這樣跟隨我們的新路的改造來推，是不是它沒有迅速形成一個網絡，它的整個的數據效果會非常差，我們希望能夠盡快形成一個整體，這是采集方面。
第二就是基于我們的數據采集，用知識圖譜，包括人、車、路，包括人的社會屬性的關聯關系，形成背后大的數據支持。
第三就是實時仿真系統。它主要面向實時的運行和決策，大家可以看到我們在新洲路上的實驗，這是實時場景，左邊是我們模擬的情況，右邊是實時的視頻，準確率非常高，這是基本吻合的，我們說它不叫仿真，它其實就是真的，這是我們這一輪面向動態管理的實時的速度、運算量大幅增加的系統。
當然長期我們是面向大的城市的決策，就是剛才我講的，包括人的屬性，包括人的各種各樣的出行規律的了解，能夠作為城市未來大的建設，包括大的政策，包括補貼政策、用車政策、基建政策。這其實就是一個復雜的輔助的專家決策系統，只不過這個非常復雜，因為城市運行的各種因素非常多，整個規模也非常龐大，這就非常復雜。所以這個可能會用一些初級的人工智能手段來做分析，我們還在討論，可能不像我們前面討論的那些技術，它很專注于某一點，它容易突破。這個框架是非常難以突破的。最近我們跟BAT、華為、平安在智慧城市方面有合作，大家商量的角度還是找一些小的具體的應用場景去突破，而不是做這種規模大的城市級的復雜因素的模擬，這個太長久了，大家覺得可能一時半會兒對日常的場景的改善不見得會有直接明顯的效果，大家都很著急，所以我們也在做一些近期和中長期的考慮。
透過福田中心區看城市治理中智慧化交通所發揮的作用
另外講講我們在福田中心區4平方公里做的一些基于數據的人的出行的空間上的改善，作為一個案例，讓大家了解一下我們在這個階段城市治理中智慧化交通能發揮什么樣的作用。
福田中心區是深圳市的幾何中心，這個中心區規劃4平方公里，后面是蓮花山，中間是一個大的中軸，兩邊是商業、金融，它是一個大中軸帶兩邊的高層建筑，我們這個城市設計叫雙龍飛舞，中間希望有一個大的空間形成城市活動的空間，這個面積非常大，預計有60多萬平方米。中心區CBD建設從1996年開始建設，到2004年市民中心建好，到2015年高鐵站建好，到現在平安大廈建成，基本上這個中心區就建成了，花了大概20年的時間，把這4平方公里的CBD建成。
大家看到我們有一個非常強的中軸，我們希望大家有非常多的活動在這個中軸上，我們花了20年，用了幾千億建設，就希望達到這樣的效果。但是大家看到我們這個廣場上沒有人活動。我們花了這么多錢的建設，為什么沒有達到這個效果呢？你看別人的CBD，這是我們福田CBD每天的人的活動的地圖，他其實是活動在南邊和北邊，沒有沿著中軸活動，我們做了60萬平米這么大的中軸，沒有人沿著這個中軸活動。所以這就是我們對這個城市建的想法、規劃的想法和事實上使用的想法不一樣，這個巨大的信息不對稱就是我們的智慧化未來要做的事，這就是我們能夠發揮幾千億投資在這個地區起到作用的重要的該做的工作。
后面有一些分析，我們的分析有幾個角度，一個角度是這個地區因為它供應了大量的新的軌道和公交，這個區域進入的小汽車是減少的，在早期我們這個地區是按照小汽車的模式建了大量的小汽車通道，因為有小汽車通道，這個空間被小汽車占用了，然后小汽車在中間活動的頻度又非常高，人就沒有可以到達這個廣場的這樣一些途徑，他也覺得不安全，所以廣場就少人用、少人活動，這是它核心的原因之一。
這個地區核心就是小汽車占用人的空間，我們對這個地區首先要研究人，我們現在做的最多的手段就是視頻識別，看這些人到底在這個區域是怎么活動的。研究發現這個地區的人活動有幾個特征，首先是空間上小汽車給多了，行人給少了，另外就是這里面缺大量的設施，人不愿意活動。從這里可以看出來，這個地區里面大量的人是非常難以走平緩的通道來活動的，因為這個地區有各種各樣的坎，有大量的渠化島，還有大量的高差，很多推嬰兒車的人都很難在這里活動。為什么有大量的小汽車活動？因為這個地區廣場邊上是音樂廳、少年宮、圖書館，但是我們的豎向空間上沒有提供很好的讓人家活動的地方。我們在調查過程中看到有一個坐輪椅的老人，家人陪他過渠化島的坎，他過這個坎來回花了將近5分鐘，先把輪椅推上去，然后邊上幫他的家人再回來拿他們帶的這些行李，然后再往前，一個坎一個坎的過，一個坎一個坎的推，這是我們調查的時候看到最大的問題。第二是這個地區的人，大量的人都是打傘出門的，因為這個區域很曬，因為很曬，他們也不愿意活動，說明這個地區少了遮蔭，少了風雨連廊，少了各種各樣的東西，再就是這下面沒地方坐，大家席地而坐，找各種各樣的地方坐，我們識別出最多人坐的地方就是要做座椅的，這都是大家駐留比較多的地方。
這是我們的兩個地鐵站，這都是很重要的地鐵站，都在福田中心區，但是少年宮就非常多的人聚集，因為這邊出來有開敞的廣場，他走出來會更舒適一點。大家也知道我們高新園區的幾個地鐵站，早高峰都是我們的災難，光出一個地鐵站就要15分鐘，因為人流量非常大，沒辦法擠出去。
我們基于這些問題，來做了這一輪的福田中心區的空間和大的交通方式的改造。大的交通方式上面，我們減少小汽車的通道，我們在這個地區里面大概壓縮了10萬平米的小汽車的機動車通道換做步行，這是我們干的第一件事，相當于增加了1/4個天安門廣場的面積，把它壓縮給步行。第二是我們把這里所有的高差抹平，所有的騎化島都把它取消。同時我們對這里的車速進行10公里的時速限制，確保行人的安全。這是我們做的基于空間的改造。
后面基于智慧化的改造，我們在這個地區里面做了所有的人車沖突點的智慧化的改造。這個里面包括兩類，一類是所有的信號燈的左轉和行人的沖突，我們識別出許多問題多發點并提醒行人。比如說邊上有機動車，機動車要知道邊上有行人，這些都是出現問題的密布的點，我們把這個地區做得更安全。另外就是所有的停車場的出入口，如果車直接沖上來就會沖撞到路人，所以就需要內外信息的互通，我們選擇了100多個停車場的出入口，做人和車的信息的互通。這是我們按照空間活動的分析給這個地區做的空間智慧化、車速的管控，這是我們的案例的分享。
當然我們的研究里面也提了一個建議，建議主要是關于數據的。我們希望未來所有的數據都要對政府做開放，然后要做統一的數據管理，這是第一個。第二個是所有的數據的連接要做統一的標準。第三個是像國際上一些大的城市和國家，他們固定做數據的采集、分享和發布，形成了專門的法律法規，我們也希望有明確的法律法規把整個數據的采集標準、規律，形成專門的管理體系，對整個城市未來的研究做支持。
最后總結一下，我們覺得在這個發展階段，整個國家在提城市治理、交通治理，也提要像繡花一樣來管理城市，所謂的要像繡花一樣管理城市，就是我們必須得像繡花針一樣能夠了解這個城市的每一個具體的出行的數據、出行的規律，來作為未來我們城市的交通治理、運營治理、空間治理或者政策治理的支持。互聯網+交通給我們帶來了可能性，未來的自動駕駛、車聯網會帶來更多的數據，帶來更多的可能性，希望各位IT界的朋友們更加關注交通，利用這一輪的機會對我們的城市出行的治理做更多的演繹，能夠做到出行讓城市更美好。
深圳市城市交通規劃設計研究中心主任、中國城市交通學委會專家咨詢委員會專家、中國智能交通協會城市同委員會副主任張曉春帶來了關于數據驅動城市交通治理的講話。
城市人口和交通大變化的背景
很榮幸能跟大家分享一些交通方面的事情，我今天講的主要是從城市治理的角度來看我們到底需要什么樣的數據，甚至需要什么樣的人工智能，同時也結合我們在深圳這幾年做的一些案例，來談一下我們在整個交通治理體系里面的治理方案以及這一過程中遇到的一些問題。
深圳市這幾年花很大的力氣做市政交通的投入，我們的任務是希望構建一個非常完整的，基于智慧城市或者整個交通體系的大框架，對未來的交通做支持。中國的城市化進程從過去的20%到2017年的58.5%，我們的城市化進程到這個階段已經是穩定了，過去的10年每年大概有1%的人進入城市，到近幾年大概是0.5%，這個趨勢是放緩的，城市已經到了一個穩定發展的階段，這意味著未來它可能比較穩定，不會有太大的變化。
大家知道，交通核心數據模型其實是要靠數據來驅動整個交通治理的，過去這么多年因為城市變化太快，所以交通數據變化頻度非常快，導致建立的數據模型今年建完明年就沒辦法用了，結果是花了大量的力氣最后卻徒勞無功。但是如果城市相對穩定了，我們就有很多的投入或者很多的精力把城市穩定模型建立起來，作為城市長期治理的依據。
通過研究我們發現我們主要的一線城市是基本穩定的。首先是所有的人口進入了平緩增長期，人口是相對穩定的，其次是城市里面的交通基礎設施也基本上穩定了，軌道也到了一個相對穩定的時期。一個地區所有主要城市的人口穩定了，它所需要的交通基礎設施也穩定了，說明我們可以在它的運行規律上多去找些規律，開展更理想的城市治理。
當然，雖然城市的人口穩定了，城市的基礎設施也穩定了，但是還有一些不穩定的，還有些在變化的。比方說中等收入的人群在迅速的擴展，因為中等收入人群的變化，所以交通規劃當中規律出行里面的非通勤出行也有變化，除了上班、上學這些規律出行之外，還有很多其它的活動。深圳、北京、上海在過去10年這一類的出行分別增長了40%、20%和13%。雖然說城市穩定了，人口穩定了，基礎設施穩定了，但是人的出行內涵在變化，這是城市人口和交通大變化的背景。
新一輪城市建設當中遇到的問題
在城市人口和交通大變化的背景之下，我們這一輪的城市建設，包括交通的建設，我們面臨什么問題呢？有以下幾個主要的問題：
第一、這一階段國家重點在提大灣區、都市圈的建設，這是我們國家下一輪的重點。前段時間剛參加了大灣區軌道的實驗室，也是希望在大灣區的范圍內能不能實現更快的城際軌道。大家知道我們的城際軌道只有120公里每小時，但是我們這個灣區有5.6萬平方公里，是東京灣、紐約灣、舊金山灣的3倍，我們這個灣區是不是需要更快的城際軌道，所以也需要有這樣的考慮。
在這個階段里面，灣區是我們國家下一輪城市發展的重點，基于灣區這么大的城市空間范圍內，它的交通該怎么解決，它的交通是怎么流動的，特別是它的大的區域基建，大灣區是多機場的，我們有大量的高鐵、大量的城際，這些人的活動是怎么樣的，基礎設施該怎么構建，滿足這些人的出行，需要我們大量的智慧化的數據的手段，來解決我們這個階段的問題。
第二、我們在這些主要的穩定的城市里面還有一些不穩定的建設。比如說在深圳，我們在羅湖中心區、福田中心區、南山中心區建的相對穩定的時候，其實我們還剩了很多小的地塊還要再開發。其實這些地塊說小也不小，像現在深圳灣公園邊上的1.4平方公里的超總基地，這個地區有500萬平米的開發量，是一個高密度開發，這個城市已經很擁擠了，已經是高度集聚了，如果再開發500萬方的建筑，整個城市的基礎設施的建設、交通的出行該怎么解決，這都需要大量的數據的支持。500萬的體量是什么概念？福田中心區是800萬平米，是福田中心去的5/6，是王府井的一半，在很小的區域內做半個CBD，我們該怎么做它的交通的治理，怎么做供應，這是需要考慮的。
第三、除了城市的協同，還有大的一些改造。我們在出行的模式上面，比方說公交，大家知道北京、上海、廣州、深圳每年都花大量的資金來補貼公交的出行，北京一年要花200億來補貼所有的公交乘客的出行，深圳、廣州、上海每年的補貼都在100億左右，北京十三五期間大概要花1000億，這么多公交出行補貼給誰了？是不是該補貼，補貼給哪一類人群，我們有沒有數據支持？這可以看出來，我們在過去這么多年中，公交的車輛政府花了大量的錢，增加了很多的公交車輛，也增加了大量的公交線路，但是使用公交的人在下降。深圳每天使用公交的人次從600萬下降到了400萬，我們的車輛規模增加了一倍，補貼從60億到了80億，我們的補貼是不是沒有發揮它的作用？這其實也是一個我們面臨的非常重要的對城市規律的了解的課題。
深圳原來的交通政策的核心是希望通過收費的價格杠桿來調節車輛的使用，而不是強制性的限購汽車，但是我們的價格要調整到什么程度，大家才會不開車，而選擇坐地鐵、坐公交，像這樣的數據跟人的關系，跟家庭收入的關系，跟家庭組成的關系，沒有做更多更好的分析。其實有很多數據煙囪，但是關聯度、分析度是有問題的。
從深圳的角度來看智慧化和數據的考慮
交通大家都很關注，互聯網+交通帶來交通的變革，未來不管是自動駕駛還是網聯化，都會產生更多的數據，這些數據為我們未來能夠了解大灣區的出行規律、城市的出行規律，各類交通基礎設施的出行規律，包括各類人群的社會屬性，提供了可能性。所以我們覺得未來在智能交通行業里面，在面向國家下一輪大的智慧城市、智慧交通的投入方面，這個行業是可為的，并且有很多可以探索和研究的空間。
下面我就講講我們在深圳的統計角度來看的智慧化和數據的考慮。
早些年交通的模型體系是靜態模擬城市的，我們拿所有的數據，從人口崗位以及出行規律出發，建立了一個模擬交通出行的大模型體系，這個模型體系是靜態的。深圳交通研究中心從1998年就開始做動態數據，我們在深圳立項做城市交通仿真系統，就是面向城市級的實時交通仿真系統，那時候我們核心就是想把所有車輛的GPS數據接入到我們的網絡中，能夠實時地反映所有城市的交通運行狀態。那個實時的交通在線系統我們從2002年實現全網的交通擁擠地圖，我們是最早做這個事的，并且我們最早實現了，我們2002年就實現了交通擁擠地圖。在這個基礎上，近5年我們重點是增加更多的數據采集的手段，讓整個交通的信息能夠非常準確地采集回來，能夠了解每輛車和每個人的出行規律，作為下一段城市的大的治理，不管是空間的治理還是補貼的投入，還是基礎設施的建設，作為它一個主要的依據，這是我們數據這個角度考慮的事情。
這個治理包括幾塊，第一個是采集的變化。這一輪我們核心的采集手段是智慧道路，智慧道路的采集手段是包括路上所有的采集的桿件，主要是路燈桿，希望通過路燈桿的多功能的整合，讓它具有采集、包括未來可能的車路協同的功能加進去。然后就是信號燈。其次還有路上有可能智慧化的欄桿、標志標線，我們路上所有的設施都把它智慧化。這件事情深圳市政府是下了決心的，我們今年已經在11條新建道路，大概1萬多根燈桿上推新的采集設備，我們希望能夠逐步推成全網、全市的數據采集系統，最近還在跟市里面討論，如果這樣跟隨我們的新路的改造來推，是不是它沒有迅速形成一個網絡，它的整個的數據效果會非常差，我們希望能夠盡快形成一個整體，這是采集方面。
第二就是基于我們的數據采集，用知識圖譜，包括人、車、路，包括人的社會屬性的關聯關系，形成背后大的數據支持。
第三就是實時仿真系統。它主要面向實時的運行和決策，大家可以看到我們在新洲路上的實驗，這是實時場景，左邊是我們模擬的情況，右邊是實時的視頻，準確率非常高，這是基本吻合的，我們說它不叫仿真，它其實就是真的，這是我們這一輪面向動態管理的實時的速度、運算量大幅增加的系統。
當然長期我們是面向大的城市的決策，就是剛才我講的，包括人的屬性，包括人的各種各樣的出行規律的了解，能夠作為城市未來大的建設，包括大的政策，包括補貼政策、用車政策、基建政策。這其實就是一個復雜的輔助的專家決策系統，只不過這個非常復雜，因為城市運行的各種因素非常多，整個規模也非常龐大，這就非常復雜。所以這個可能會用一些初級的人工智能手段來做分析，我們還在討論，可能不像我們前面討論的那些技術，它很專注于某一點，它容易突破。這個框架是非常難以突破的。最近我們跟BAT、華為、平安在智慧城市方面有合作，大家商量的角度還是找一些小的具體的應用場景去突破，而不是做這種規模大的城市級的復雜因素的模擬，這個太長久了，大家覺得可能一時半會兒對日常的場景的改善不見得會有直接明顯的效果，大家都很著急，所以我們也在做一些近期和中長期的考慮。
透過福田中心區看城市治理中智慧化交通所發揮的作用
另外講講我們在福田中心區4平方公里做的一些基于數據的人的出行的空間上的改善，作為一個案例，讓大家了解一下我們在這個階段城市治理中智慧化交通能發揮什么樣的作用。
福田中心區是深圳市的幾何中心，這個中心區規劃4平方公里，后面是蓮花山，中間是一個大的中軸，兩邊是商業、金融，它是一個大中軸帶兩邊的高層建筑，我們這個城市設計叫雙龍飛舞，中間希望有一個大的空間形成城市活動的空間，這個面積非常大，預計有60多萬平方米。中心區CBD建設從1996年開始建設，到2004年市民中心建好，到2015年高鐵站建好，到現在平安大廈建成，基本上這個中心區就建成了，花了大概20年的時間，把這4平方公里的CBD建成。
大家看到我們有一個非常強的中軸，我們希望大家有非常多的活動在這個中軸上，我們花了20年，用了幾千億建設，就希望達到這樣的效果。但是大家看到我們這個廣場上沒有人活動。我們花了這么多錢的建設，為什么沒有達到這個效果呢？你看別人的CBD，這是我們福田CBD每天的人的活動的地圖，他其實是活動在南邊和北邊，沒有沿著中軸活動，我們做了60萬平米這么大的中軸，沒有人沿著這個中軸活動。所以這就是我們對這個城市建的想法、規劃的想法和事實上使用的想法不一樣，這個巨大的信息不對稱就是我們的智慧化未來要做的事，這就是我們能夠發揮幾千億投資在這個地區起到作用的重要的該做的工作。
后面有一些分析，我們的分析有幾個角度，一個角度是這個地區因為它供應了大量的新的軌道和公交，這個區域進入的小汽車是減少的，在早期我們這個地區是按照小汽車的模式建了大量的小汽車通道，因為有小汽車通道，這個空間被小汽車占用了，然后小汽車在中間活動的頻度又非常高，人就沒有可以到達這個廣場的這樣一些途徑，他也覺得不安全，所以廣場就少人用、少人活動，這是它核心的原因之一。
這個地區核心就是小汽車占用人的空間，我們對這個地區首先要研究人，我們現在做的最多的手段就是視頻識別，看這些人到底在這個區域是怎么活動的。研究發現這個地區的人活動有幾個特征，首先是空間上小汽車給多了，行人給少了，另外就是這里面缺大量的設施，人不愿意活動。從這里可以看出來，這個地區里面大量的人是非常難以走平緩的通道來活動的，因為這個地區有各種各樣的坎，有大量的渠化島，還有大量的高差，很多推嬰兒車的人都很難在這里活動。為什么有大量的小汽車活動？因為這個地區廣場邊上是音樂廳、少年宮、圖書館，但是我們的豎向空間上沒有提供很好的讓人家活動的地方。我們在調查過程中看到有一個坐輪椅的老人，家人陪他過渠化島的坎，他過這個坎來回花了將近5分鐘，先把輪椅推上去，然后邊上幫他的家人再回來拿他們帶的這些行李，然后再往前，一個坎一個坎的過，一個坎一個坎的推，這是我們調查的時候看到最大的問題。第二是這個地區的人，大量的人都是打傘出門的，因為這個區域很曬，因為很曬，他們也不愿意活動，說明這個地區少了遮蔭，少了風雨連廊，少了各種各樣的東西，再就是這下面沒地方坐，大家席地而坐，找各種各樣的地方坐，我們識別出最多人坐的地方就是要做座椅的，這都是大家駐留比較多的地方。
這是我們的兩個地鐵站，這都是很重要的地鐵站，都在福田中心區，但是少年宮就非常多的人聚集，因為這邊出來有開敞的廣場，他走出來會更舒適一點。大家也知道我們高新園區的幾個地鐵站，早高峰都是我們的災難，光出一個地鐵站就要15分鐘，因為人流量非常大，沒辦法擠出去。
我們基于這些問題，來做了這一輪的福田中心區的空間和大的交通方式的改造。大的交通方式上面，我們減少小汽車的通道，我們在這個地區里面大概壓縮了10萬平米的小汽車的機動車通道換做步行，這是我們干的第一件事，相當于增加了1/4個天安門廣場的面積，把它壓縮給步行。第二是我們把這里所有的高差抹平，所有的騎化島都把它取消。同時我們對這里的車速進行10公里的時速限制，確保行人的安全。這是我們做的基于空間的改造。
后面基于智慧化的改造，我們在這個地區里面做了所有的人車沖突點的智慧化的改造。這個里面包括兩類，一類是所有的信號燈的左轉和行人的沖突，我們識別出許多問題多發點并提醒行人。比如說邊上有機動車，機動車要知道邊上有行人，這些都是出現問題的密布的點，我們把這個地區做得更安全。另外就是所有的停車場的出入口，如果車直接沖上來就會沖撞到路人，所以就需要內外信息的互通，我們選擇了100多個停車場的出入口，做人和車的信息的互通。這是我們按照空間活動的分析給這個地區做的空間智慧化、車速的管控，這是我們的案例的分享。
當然我們的研究里面也提了一個建議，建議主要是關于數據的。我們希望未來所有的數據都要對政府做開放，然后要做統一的數據管理，這是第一個。第二個是所有的數據的連接要做統一的標準。第三個是像國際上一些大的城市和國家，他們固定做數據的采集、分享和發布，形成了專門的法律法規，我們也希望有明確的法律法規把整個數據的采集標準、規律，形成專門的管理體系，對整個城市未來的研究做支持。
最后總結一下，我們覺得在這個發展階段，整個國家在提城市治理、交通治理，也提要像繡花一樣來管理城市，所謂的要像繡花一樣管理城市，就是我們必須得像繡花針一樣能夠了解這個城市的每一個具體的出行的數據、出行的規律，來作為未來我們城市的交通治理、運營治理、空間治理或者政策治理的支持。互聯網+交通給我們帶來了可能性，未來的自動駕駛、車聯網會帶來更多的數據，帶來更多的可能性，希望各位IT界的朋友們更加關注交通，利用這一輪的機會對我們的城市出行的治理做更多的演繹，能夠做到出行讓城市更美好。
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