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城市道路交通為什么會擁堵?

2022-10-11 10:33:32 來源:作者:全大偉責任編輯:
摘要:中國科學院院士、清華大學人工智能研究院名譽院長張鈸院士曾以《智慧交通的機遇與挑戰》為主題分享過要分階段推進智慧道路交通的觀點,他強
中國科學院院士、清華大學人工智能研究院名譽院長張鈸院士曾以《智慧交通的機遇與挑戰》為主題分享過要分階段推進智慧道路交通的觀點,他強調智能路網(IRN)屬于新型基礎設施,要首先解決交通安全問題,人工智能技術有望大幅降低交通事故及傷亡率。對此,引發筆者對道路交通安全治理的一些思考。

圖片隨著工業化時代進步,世界各國都在進行汽車普及,長期以來,中國駕駛人數量、機動車保有量、道路里程持續增長,道路交通出行的體量巨大,從“硬件”來看,中國已進入汽車社會,成為交通大國。數量眾多的密集度較高的汽車行走在道路上,造成路況環境的擁堵。
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一直以來,城市交通管理,著力完善交通法規、加強道路監控以及通過對路口信號配時優化等措施來進行道路安全保障。盡管手段措施幾乎已經推到了極致,交通法規也在社會大眾層面大力宣傳普及,但隨著近年涌現的許多交通新業態,交通安全防控形勢復雜多變,交通安全管理工作依然嚴峻。

以大學高考為例,眾多參加高考的人為什么只有少部分能及格?因為人群不一致性。一樣的知識,可每個人的理解和運用是不同的。高考不通過,今年不能讀大學而已。

可是道路交通參與者匯聚社會各個層面,不同知識、不同認知理解、不同行為舉止的眾多人群,在有限的時空共用道路資源;人群的不一致性,外加車輛物理質量慣性與驅動性能不一致性,就更加加大了這場“道路交通參加考試”的難度。道路上的交通參與者,即考生,對道路交通與車輛駕駛,從法規到技能擁有眾多規則選項,這必然是一份難度更大的考卷。

幸虧道路交通“錄取率”很高,“高分”和“及格”不受名額限制,所有包括“及格”水平以上的人都可以使用道路資源,以滿足社會出行需求。

也正因為這個原因,在相對時空場景里,哪怕路上只有極少數“及格”低水平的參與者占據了路面資源,也會讓所有道路參與者只能跟隨“及格”者后面,導致那些“高分”水平的人不能“一騎絕塵”,也不能得到更快捷更安全的出行體驗。

更不堪的是,只要出現少數對交通法規條款與實際操作理解運用錯誤的“不及格”情況,就會導致安全事故的發生。當然,眾多勉強“及格”者們與“高分”者都同在該特定時空中,道路路面車道資源使用就只能算是“及格”水平了。筆者認為這正是道路擁堵產生的根本原因。

從安全角度來看,車間距離越大越安全,但是距離過長,則會影響道路通車流量,不利于通行效率。假設一群相互熟悉的專業駕車人上路,來自老司機之間的默契,道路車輛移動速度和車輛相互間距,將與目前普通的道路交通車流很不一樣!這也說明道路交通的道路使用效率,其實很符合“木桶原理”,即是道路數量眾多密集度較高路段場景中,道路使用效率是由“及格”水平高低決定的。

要提高道路使用效率,就必須想辦法將“最短的那塊木板”,即是“及格”水平提升。這也說明了長期以來一直在路口車輛數量視頻探測和通過時長配時的方法,對擁堵解決見效不明顯的原因。

那么,問題來了,道路交通法規不夠完善嗎?不能起到交通治理效能嗎?“及格”們能及時甄別發現并采取有效措施讓“及格”們提高水平嗎?有沒有一種可能,是我們對交通“治理”在概念認識上存在偏差呢?

道路交通安全法規法則目的是為了預防并減少交通事故的發生,保護公民的人身安全和財產安全以及其他合法權益,維護道路交通秩序,提供交通效率。筆者認為,條款數量越多、規則越詳細就越放大了人群不一致性。

過去,因信息技術能力限制,不可能開展實時連續對所有道路使用者提供不同時空一對一精準針對性引導。而在今天的信息時代,道路數字信息化與車聯網融合技術,已經具備了對所有道路使用者在不同時空一對一精準針對性協調指揮引導。駕車人不同時空占據哪條車道、以什么車速、前車動作意向、與前車應保持什么間距、前方路況預知等車輛移動最核心的關鍵要素信息,這就解決了今天駕車人出發上路就立刻陷入迷宮般路網路線選擇難題。同時也能均衡路網各個道路使用的車輛數量,以及為車輛提供最佳線路條件,安全事故問題和擁堵問題不就解決了嗎?

消防工作最強調預防和及時滅火,因為一旦火燃燒起來了,滅火就很困難了。今天的道路交通法規在實際應用中,還存在“被動事后型”,筆者認為應從法律法規層面進行引導,強調主動安全,從源頭杜絕事故的發生。總之,道路交通法規極為重要、不可或缺,但道路交通參與者更需要的是協調、引導和指揮,而不僅僅是熟記所有道路交通法規條款。

道路數字信息化與車聯網融合形成信息智慧應用體系,不僅能對車輛實現一對一精準協調指揮,也能實時連續對道路中不按指引的車輛進行甄別發現,更能實時提醒和預警,能避免“火燃燒起來”而影響整條道路或路段的暢通使用,筆者認為這才是真正實現交通“治理”的最終目標。

本文作者 | 全大偉:智能交通行業資深從業者,行業悟道感悟者。

 

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