西南交通大學劉曉波：智慧高速的應用場景應該讓出行者和運營方同時獲利

其中，西南交通大學交通運輸與物流學院院長劉曉波重點從智慧高速的場景建設、數字孿生技術的應用等角度進行了分享。

在談到應用場景時，劉曉波提出，智慧高速公路的應用場景在實現上有一個瓶頸，在提升出行者安全與效率的同時，也要考慮到讓道路運營方獲得收益。只有保證道路運營方和使用者互惠的應用場景，才能實現可持續發展，否則會始終處于實驗項目階段。

劉曉波列舉了一個服務大貨車的應用場景：如果智慧高速能夠充分利用服務區，做好貨車的組隊、甩掛等智慧運輸與物流服務，可以改善中國2500萬輛貨運車輛的運營效率問題，同時為智慧高速公路帶來效益。

實時數字孿生是智慧高速的一項重要技術。劉曉波表示，針對高速公路基礎設施的數字孿生技術有三大關鍵環節，即感知、識別和判斷。通過對這三個環節的功能開發，找到它們內在的規律并能對基礎設施與交通流的演變機理實現數字解析，就能解決其全生命周期關鍵環節的關鍵問題。

感知系統是數字孿生技術的第一個環節，是整個孿生系統成敗的關鍵。感知的信息通過對道路設施全要素的靜態數字重構，與對載運工具實時交通狀態的動態數字重構，構成了智慧高速建設的基礎。大數據技術，實現的是對數據本身的獲取、傳輸與保存，與對數據的挖掘與分析。智慧高速的應用場景，對于數據的實時性和準確性要求都很高。如果能把不同的交通要素的大數據有機地結合起來，就能夠發揮出數字孿生在智慧高速的功效。

高速公路動輒成百上千公里，所處位置又遠離市區，養護工作是讓高速公路企業一直頭疼的“老大難”問題。關于這點，劉曉波認為，所謂高速公路智慧養護，還是通過智能感知、識別和判斷三個環節，實現傳統養護管理作業的升級換代。智能感知就是給高速公路拍X光片，用于發現問題；智能識別就是針對高速公路病害診斷系統，建立采集數據與公路病害的對應數據集；智能判斷和診斷則是基于數據集進行智慧決策，從而讓在復雜環境下形成高速公路養護解決方案的全過程。

以下為劉曉波圓桌論壇交流實錄：

主持人：目前智慧高速都有哪些主要的應用場景？而這些場景可以解決用戶出行的哪些問題？而目前這些場景的應用、成效都如何？

劉曉波：關于智慧高速的應用場景問題，其現實應用有一個前提，那就是高速公路的投資方即業主企業要實現穩定盈利，才能保證對交通運行與道路維護的高水平服務。換而言之，只有保證道路運營方和使用者互惠的應用場景，才能獲得發展，否則只能停留在實驗階段。

我給大家舉兩個例子。第一個例子，針對高速公路收費的主體——大貨車。如果高速公路的智能服務，能夠開發拓展服務區做好貨車的組隊、甩掛等服務，通過這種物流的增值服務，可以直接改善中國2500萬運輸車輛的運營效率，同時給智慧高速公路帶來收益。

第二個例子，就是通過智能設備對交通流運行狀態的監控場景。當發現異常狀態的時候，通過司機或車主的交互，提供及時、有效的交通服務，比如說誘導車輛遠離事故地，指導車輛實現車道級的導航、變速、限速等等，這些都是非常經典的交通場景。但是高速公路企業對這個系統投資大量設備都很難獲利，因為他們沒有to C的渠道。互聯網科創企業是有to C渠道的，也有自己的技術路線，自己就能實現交通狀態的感知。所以這個經典場景是互聯網平臺和運營方雙方得共同獲利，達成合作關系。

關于應用效果比較有成效的場景，我想介紹以下幾點。

第一，兩三年前全國道路ETC推廣以后，基于現有的ETC門架應該建設自由流的收費，通過北斗、5G技術對測量的快速精準的識別，不停車收費，可以極大提高收費站的通行能力，而且降低整個道路的擁堵和排放情況。

第二，對高速公路上的重點車輛，包括冷鏈車、軍事運輸車和一些特殊功能的車進行實時監控，在車輛出現異常狀態的時候，進行實時提醒。對高速公路重點的區域開展環境和氣象的綜合監控，對實時的道路狀態進行警示和維護。還有對特殊環境下特殊的交通節點，包括隧道，開展各種交通狀態預測和預警的功能，這對交通流的安全順暢貢獻都很大。

至于剛才我提到的貨運服務、物流服務，現在美國有18個州都在開展貨運組隊的商業化服務，歐盟2023年跨國公路都實現貨車的組隊運行。這些系統從技術層面來說，都能很好地提升交通與運輸問題的痛點。

但是目前，我們的公路車輛和道路上都還缺乏這種相關設備的普及、安裝和應用，所以大部分都還沒有進入實際應用，都還在試驗階段，其中的原因就是這些場景本身都存在盈利閉環的問題。

另外，還存在責任問題。比如我剛才提到高速公路的設施檢測涉及到對山區的地質監控，這不是高速公路企業的責任，是地方政府的管理范疇，彼此之間的關系都應該建立出規范。

所以我個人感覺，未來智慧高速公路的建設，除了在技術層面提升出行者的安全、道路效率的同時，打破公路業主企業盈利閉環的瓶頸，同時還要明確好責任和權力的問題。

主持人：感知系統、數字孿生技術已經被廣泛地應用于交通行業，智慧高速領域同樣也是如此，感知系統、數字孿生技術能為智慧高速帶來哪些積極的作用和影響？

劉曉波：高速公路基礎設施的數字孿生技術，實際上是把物理世界的交通要素，通過一個映射的手段重構了一個數字系統，中間有三個關鍵環節：就是感知、識別和判斷。通過對這三個環節的功能開發，從而找到它們各自內在針對高速公路全生命周期關鍵環節的演變機理。

孿生技術的應用面很廣，但是對高速公路數字孿生技術的開發，我們首先必須要明確它到底解決了什么問題。

感知系統是數字孿生技術的第一個環節，是整個孿生系統成敗的關鍵。高速公路的感知系統包括對道路本身自身狀態的感知，還有對交通流運行狀態的感知這兩部分。前者是對道路設施全要素進行數字重構，偏靜態，當然也不是絕對的靜態。后者是對載運工具的實時交通狀態進行數字重構，偏動態。全面的、實時的、精準地監控和采集靜、動態數據要素，是實現整個高速智慧化的前提和基礎。

大數據技術，服務于數字孿生技術的第二個環節。包括對數據本身的獲取、傳輸與保存，與對數據的挖掘與分析。智慧高速的各種應用場景對于數據的實時性、準確性要求很高。這就對邊緣計算、云計算提出了很高的計算要求；另外，要高效處理和挖掘多維、異構、海量交通數據，這對交通設施與交通流的算法要求也很高。在此基礎之上，如果能夠對不同交通要素的大數據計算進行有機地有效地組合，就能發揮出智慧高速的功能效力。比如說我剛才也介紹過一個貨運場景，我覺得是很有希望。在貨運場景中，ETC收費數據是現成的，高速路段視頻監控數據也是現成的，研發團隊只需要挖掘貨運車輛的交通特征，將既有數據，包括車輛行駛數據、包括司機駕駛數據等都通過挖掘分析，對其行為選擇、安全性、可靠性、忠誠性做細致分析，最后制定貨車的管控策略，形成閉環管理，這些研究本身就富有商業價值。同時，在此基礎上，將這一系列的管控措施與交通部差異化收費標準相融合，就能夠為貨車收費提供精細化數據支撐決策，打造出服務于特定道路網絡和司機特征的智慧化解決方案。

我們這兩年也做了一些交通感知系統的研究實驗。我發現每個企業對自己使用的設備都比較熟，但其設備類型相對單一，大多是靜態的功能。怎么樣在動態的交通環境下考慮各種因素功能的演變，對不同設備組合的布局進行優化，并且實現數據實時傳輸呢？我知道騰訊做了很多這方面工作，把這些全部實現以后，生成的高質量數據，才能支撐算法開發對應用場景的某一個功能點發揮作用。

主持人：智慧技術的應用能夠為高速公路的養護和維護環節帶來怎樣的改變和提升？

劉曉波：打個比方，公路的路面跟人的牙齒很像。高速公路的智慧養護實際上就是要實現牙齒的自動檢查、蟲牙的自動判斷，與高水平低成本的修護，所以我們說高速公路的智慧養護實際上是用新技術，通過智能感知、識別和判斷三個環節，實現對傳統養護管理作業的升級換代。

智能感知就是給高速公路拍X光片，這是一種替代了人的眼睛、耳朵和傳統的檢測方法的新技術。智能識別是針對高速公路病害診斷系統，對整個感知指標建立的演變機理，最終目的是要根據感知數據形成有效決策。這一點對理論的要求非常高，而且難度很大，當前道路、橋梁等設施監測還沒有完全解決這個難點問題。

最后一步是智能的判斷和診斷。這實際上是基于我們的數據，通過人工智能大腦去輔助，甚至替代管理者進行決策，并在復雜環境下形成高速公路養護的具體方案。比如說，在各種災害、各種特殊情況下的緊急救援工作。日常維護各種作業，各種作業設備的布局之外，還要思考養護作業方案，運維系統怎么去協作等問題，這樣才能整體上提高道路的全面使用效能和車輛通行質量。這是我的一點理解。謝謝。

主持人：新一輪的國家戰略對于智慧高速發展有何影響？智慧高速產業鏈的各類市場主體應該重點在哪些方面來重點發力？

劉曉波：我國智慧高速公路發展到今天取得了很多成績，存在問題也很多。我國智慧公路建設還沒有成熟完善的方案，其實還處在實驗階段。因為智慧高速系統的功能體系尚未打通，所以對于實驗階段的前期規劃，制定一個科學的原則就特別重要。

一方面，咱們國家不可能等著整個技術路線都成熟了再從國外引進。引進的技術不一定適合我國情況，而且成本也不會便宜。另一方面，我們自身實驗也不能夠盲目投資，造成過多的浪費。我個人覺得，關于智慧高速公路的相關實驗都值得開展。而且在現階段，不管是公路業主或者是互聯網科創企業，都不應該要求獲得一個閉環的財務回報。否則，就沒人可以做下去了。

我們做實驗的規劃和設計的原則，是要明確一個目標，圍繞這個實驗目標把相關的系統在時間與空間維度盡量建設和覆蓋完整。實驗的系統不用規模過大， 能夠滿足服務實驗目的，獲得實驗效果就合適了。我們看到的很多高速公路的智慧實驗系統規模很大，但系統構建與功能很單一，最后得到的收獲、即實驗價值就變得很低。這就是我關于智慧高速實驗建設基本原則的建議，謝謝大家。

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