6月14日~17日,2023世界交通运输大会在武汉召开,智慧交通成为热门议题。4天的会议议程,几十场分论坛,就有十余场论坛名称中带有“智慧”、“智能”等关键词,涉及桥梁、公路、隧道建造、港口管理等领域。
2019年和2021年,国家相继出台《交通强国建设纲要》和《国家综合立体交通网规划纲要》,提出大力发展智慧交通,推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业深度融合。
在各大行业充当“数字化助手”的腾讯,已经进军交通行业多年,至今携手生态伙伴打造了数十个标杆案例。6月15日,在2023世界交通运输大会期间,腾讯智慧交通副总裁施雪松、腾讯数字孪生业务负责人张少宇接受了包括《每日经济新闻》记者在内的媒体采访。
(相关资料图)
施雪松认为,当下我国交通行业面临从信息化过渡到数字化的分水岭,仍面临供需平衡、智慧化成果的感知和度量、各环节协调等方面的挑战。他提到,智慧交通作为高度创新的事物,其应用落地常常面临无先例和标准参考的难题。“创新与合规,怎么去找平衡点?决策和管理才是真正的挑战,相比之下技术本身相对容易一些。”
施雪松在2023世界交通运输大会发表演讲 图片来源:企业供图
智慧交通对于建设安全、高效、绿色和智能的综合交通运输体系有着重要的意义。在新一代信息化技术浪潮的推动下,在政府和企业纷纷加码中,我国智慧交通获得前所未有的投资热度。
记者从腾讯方面了解到,面向交通全行业,腾讯提出一套解决方案:以分布式云筑底,部署“实时孪生+交通OS”双轮,通过AI技术加持,打造交通行业数字化转型的可计算底座。
施雪松表示:“我国交通行业的信息化建设已经推进多年,但从地域和行业上看发展仍不均衡,当下正面临从信息化过渡到数字化的分水岭。过去的信息化是以管理为特征,而到了数字化阶段则更多的是以计算为特征。专业知识和经验分类会越来越细,通过语义化描述后,能够借助足够的算力引擎进行计算,把交通的实时状态描述出来。所以当这些工具越来越好用,当数字化程度越来越高的时候,数字化相对于过去信息化会更容易一些,过去的不均衡也会逐步变得均衡。”
自2019年以来,腾讯整合了在云计算、大数据、AI、5G、数字孪生等方面的技术能力,形成了面向智慧高速、城市交通、智能网联、智慧轨交、智慧民航、智慧港口、智慧物流七大领域的数字化解决方案,先后与蜀道集团、招商局港口集团、广州地铁集团等十余个头部交通企业深入合作,持续推进技术与交通的深度融合。
在参与智慧交通项目的过程中,施雪松明显感觉到智慧交通是个长期的攻坚战。“挑战是显而易见的。”他表示,“首先是供给和需求不平衡,机动车保有量、驾驶人数量的增速远高于道路里程的增速;第二,智慧化的建设成果如何能够被大众感知,如何衡量效果,也存在较多挑战;第三,对于决策者而言,在规划、建设、管理、养护、运营、服务的多个环节,如何每一段都做到数字化?每段之间要如何协调?这都是难题。”
图片来源:视觉中国-VCG4179253815
他还提到,在一个项目的规划建设前期,需要有预算,有评估。“这个时候面临的障碍便是,没有完全的标准和案例可以引用。这些项目本身是不是合规?这些预算是不是合理?效果怎么去度量?创新与合规,怎么去找平衡点?决策和管理才是真正的挑战,相比之下技术本身相对容易一些。”
各大技术厂商在智慧交通领域秀出的“硬本领”中,数字孪生是无法绕开的核心技术支撑。数字孪生是从国外引进的概念,最早是美国国家航空航天局将数字孪生技术应用于航空航天领域。其本质是将现实空间中的人、物、关系、过程等对象全时空一致地复现为虚拟空间,并通过观测、分析、推演和操作数字孪生体来实现对现实对象的研究和控制。
记者从腾讯方面了解到,腾讯的实时孪生贯穿三维构建、动态感知、宽带通信、数据处理、云端服务,到用户触达和设备控制等,每个环节都是动态的、实时的,不仅可以进行历史回溯、实时呈现当前高速场景,还能依托AI算法能力预测未来高速态势的发展,从而满足高速交通运输动态需求,并为安全畅通的行车环境和伴随式体验的服务提供支撑。
去年7月,阿里云也正式发布超融合数字孪生平台。相较于传统数字孪生技术,该平台能将感知、仿真、控制、可视等四域数据进行融合与计算,目前已广泛应用于高速公路、城市交通、码头及机场等场景。
腾讯数字孪生业务负责人张少宇表示,目前数字孪生在国内交通领域的应用可以分为两大类:“一是利用数字孪生的技术,在交通路网的规划上提供解决的方案,从道路设计,到规划车辆高效率行走的路径,数字孪生都提供了一种可能性。二是在已建的路网上有了数字孪生的基础设施后,能够预见路面塌方、交通事故、拥堵等情况,再反向地去影响交通疏导的决策。这对于智慧交通的运营效率、安全事故的监测预测都会有极大的帮助。”
施雪松以节假日的高速公路为例。“在广东,每逢节假日,车流是从深圳到惠州,再到河源,再到韶关,然后再进入江西这样一路像潮水般涌过去。我们利用数字孪生技术,它基于对历史数据的观察,形成规律,就能预测车流几点到哪里,从而指挥交管部门在洪峰到之前做好相应的导流措施。”
张少宇最后指出,上述仿真推演仍是目前的技术方向,关键技术在于对当下时空的精准实时还原,以及利用AI大模型来推演预测。
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