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一、 城市交通存在的问题
改革开放 40 年来，中国的城镇化发展迅速，城镇化率由 1978 年的 17.9%提高到 2017 年的 58.5%，平均每年增长 1.2%，意味着平均每年 2000 万农村人口流入城镇，城镇常住人口由 1978 年的 1.7 亿增长到 8.1 亿人，城市数量由 193 个增加到 657 个。从东部沿海城市、外贸明星城市的崛起，到如今中西部省会城市的高速发展，我国人口也在这个过程中逐步向省会城市、直辖市、计划单列市等一、二线大城市集聚。目前中国常住人口城镇化率距离发达国家 80%的平均水平仍有较大差距，这也意味着巨大的城镇化潜力将为经济发展持续释放动能。目前中国仍在经历快速城镇化时期，城镇化对需求有很强的拉动作用。2030 年，中国城镇化水平将达到 70%，届时中国城市人口总数将超过 10 亿。
随着城市化进程加快，城市发展规模扩大，人口涌向城市，促进城市发展同时，交通拥堵问题越来越突出，全国大约有 2/3 的城市交通拥堵成为常态。各大城市均出现了不同程度的交通拥堵，尤其是特大城市交通拥堵呈现出区域化、常态化特征。以北京为例，交通拥堵形势日益严峻，有逐年增长趋势。拥堵时间已经由 2011 年拥堵持续时间的 3.5 小时，增长到 2016 年 6.5 小时，年均增长 14%。交通拥堵指数为 2.014，单程平均通勤时间为 46.7 分钟，单程平均通勤距离为11.297km，单程平均通勤拥堵损失时间为 23.5 分钟，在大于 300 万汽车保有量城市中排名第一。
交通拥堵现象不仅造成了城市投资成本增加，浪费了大量能源，还会增加环境污染，损害人们身体健康及带来了精神困扰，减少了社会活动效率，造成较大经济损失。根据中国交通运输部发表的数据显示，交通拥堵带来的经济损失占城市人口可支配收入的 20%,相当于每年国内生产总值（GDP）损失 5-8%,每年达 2500亿元人民币。根据各城市的平均通勤距离、拥堵指数、该城市社会职工的平均时薪等数据计算拥堵经济成本，经济损失排行榜上北京占据榜首，其人均单程通勤距离长达 11 公里，较高的平均时薪，根据统计，2017 年，北京因为交通拥堵额外耗费的经济成本为人均 4013.31 元，让漫漫上班路上的每一秒拥堵都十分昂贵。
整体上看，当前我国城市交通拥堵问题的主要成因，可以归集为以下方面：交通供需矛盾突出、城区建设规划不合理、城市交通管理效率不高、公交分担率和服务水平有待提升、智能交通系统成效有限等。
二、 AI+ 智能交通概述
2.1 “AI+”智能交通系统定义
纵观历史，历次工业革命都伴随着交通出行方式的变革，进而带来人们生活方式的变革。今天，在互联网时代下，大数据、人工智能等技术的不断发展并且与交通的不断融合，必然也会带来交通方式的变革，尤其是智能交通的革新，从而为更好地应对城市日益增加的交通压力，解决传统智能交通系统存在的问题提供了可能性。
2.2 “AI+”智能交通体系能力框架
“AI+”智能交通体系将实现交通系统的“可测、可视、可控、可响应”。
可测：通过多元化的数据采集手段，能够实时获取反映交通系统运行状态的各项指标，并据此建立交通系统的数字化模型，以及完整的评价指标体系。
三、 “AI+” 智能交通系统应用体系
3.1 实时动态自适应交通管理
3.1.1 功能介绍
依托海量的场景数据，基于大规模云计算容量，建立实时动态自适应交通管理应用系统，支持仿真测试、实时控制等。满足交通管理、交通运输、交通服务的多元化需求。
3.1.2 应用场景
（1）治理拥堵
交通信息发布与研判平台不仅可以为交警提供拥堵报警、拥堵排名、道路监测等功能，还可以通过人工智能算法进行路况分析、交通预测等核心功能，帮助交警构建情报、指挥、勤务和督查一体化的治堵工作机制，以数字化手段帮助交警发现拥堵、定位拥堵、评价拥堵、分析拥堵、治理拥堵，提升交通管理效能、科学治堵。
（2）交通信号智能控制
智慧信号灯解决方案基于浮动车轨迹大数据和 AI 视频识别交通流大数据，为交警和信号控制行业从业者提供路口死锁和溢出报警、信号灯配时优化和评价等服务，将互联网交通大数据与信号控制系统实时打通，让信号灯更加智能，实现城市交通流管理点控、线控和面控的全面协调和优化，平均道路通行速度提升15%，平均道路通行时间缩短 3 分钟。
3.1.3 案例实践
百度智能交通研判平台充分发挥百度在交通大数据、云计算和人工智能等方面的技术优势，利用路况、轨迹等超大规模实时多维数据的处理和计算，实现交通运行的动态全方位监测评估和深度整体认知，为交通管理者提供强有力的数据支撑以及便捷高效的业务工具。交通态势监控和研判不仅可以为交警提供拥堵报警、拥堵排名、道路监测等功能，还可以进行路况分析、交通预测、大屏展示等核心功能，帮助交警构建情报、指挥、勤务和督查一体化的治堵工作机制，以数字化手段帮助交警发现拥堵、定位拥堵、评价拥堵、分析拥堵、治理拥堵，提升交通管理效能、科学治堵。
3.2 全出行链个性化出行服务
依托于数据采集手段、后台计算能力的提高以及车载或手持终端的不断发展普及，未来智能交通系统将能够更多的考虑单一用户的出行行为，提高个性化服务水平，建立全出行链信息服务体系。
3.3 自主控制的可互动载运工具
3.3.1 功能介绍
无人驾驶是人工智能与交通结合后的新兴产物，也是未来智能交通系统的重要应用。从 1925 年第一辆无人车在美国上路，到今天百度无人驾驶汽车“阿波龙”实现量产，尽管经历过崎岖的发展历程并且未来依然面临诸多挑战，但可以肯定的是高度智能化的可互动载运工具将成为未来智能交通系统的基础核心。无人车改变的不单是人与车的关系，一旦车与车、人与人、人与社会都被智能工具连接，带来的将是对现有物质世界规则的重塑。
3.3.2 应用场景
（1）人车交互
人车交互系统将能够完全颠覆以往的驾驶体验，汽车将不仅仅是代步工具，而是更懂用户的“第三空间”，化身用户的车内智能秘书。通过集成语音图像交互系统和智能引擎，在帮助用户提升驾乘体验的同时，还能像朋友一样用最自然的方式进行交流，具备眼神唤醒、声源定位、笑脸拍照、手势识别等功能。
3.4 智能网联交通基础设施
3.4.1 功能介绍
借助物联网、互联网、车联网等通信技术及人工智能技术将道路各组成部分信息化、物联化、可视化，利用云端技术打造集检测、通信、控制、诱导等功能于一体的智慧网联交通基础设施体系，实现人/货物、运载工具、交通设施、交通环境等要素有效联通和全面动态感知，形成动态感知、全面覆盖、泛在互联的新一代智慧交通基础设施体系。
3.4.2 应用场景
（1）交通基础设施运维
通过结合智慧地图和物联网技术，实现了交通管理设施的数字化和智能化管理。在运维平台中，为交通标志、交通标线、隔离设施、交通信号等、室外显示屏、非现场执法设备等各交通管理设施建立“数字身份证”。通过网络与智能交通基础设施平台打通，实现对交管设施的全生命周期管理，联网及时发现设备自身问题。
四、 “AI+”智能交通的社会价值
4.1“AI+”智能交通的社会效益
积极推进人工智能与交通的融合，以新技术及理念引导智能交通发展建设，对于激发城市发展新动力，推动城市相关产业发展有着十分重要的意义。以人工智能为依托，汇聚整合跨部门、跨行业交通大数据资源，搭建智能交通应用基础环境，构建综合交通运行监测平台，增强交通行业监测调控能力，发挥大数据平台支撑作用，增强交通规划建设决策能力，秉承人文交通理念，提供多元综合交通信息服务。
4.2“AI+”智能交通的影响
4.2.1 成为城市发展新增长极
城市智能交通系统作为未来城市交通优先发展的主题，对于提高交通管理效率、解决交通拥挤、减少环境污染、确保交通安全起到了非常重要的作用，进而拉动城市经济发展。
此外伴随着我国城镇化建设的深入和城市道路建设投入的增加、以及原有城市智能交通系统的更新换代，城市智能交通的市场规模将会继续呈现快速增长势头，其产业化和规模化将带来巨大的社会效益和经济效益，未来市场前景广阔。
4.2.2 重塑城市交通资源配置方式
智能驾驶将可能重塑城市空间资源配置。一方面城市空间格局重构，城市出行可达性显著改善，通勤距离敏感性降低，城市空间呈现扁平化的趋势。另一方面城市道路网络空间资源配置优化，由着眼通过效率的“路”向注重交流效果的多模式共享空间的“街”转变。
4.2.3 城市交通“水陆空地”一体化发展推动规划模式创新
“水陆空地”交通一体化的发展，无人车、无人机、管道运输、悬索运输等新交通方式的出现，对规划用地、交通设施布局提出新的要求，推动规划模式创新。交通组织向综合立体化的方向扩展，对立体交通衔接上提出了新的需求。交通规划需要从二向平面思维模式转向三维立体思维模式。“水陆空地”交通一体化发展将可能在区域、城市、街道等各层面实现人流、物流、信息流的有效衔接，实现城市数据的融合，打造城市的数字化图景，支撑科学决策和全过程的规划评估与建设管理。
