何均宏：以“新平台 新治理 新服务”构建交通大脑

　　何均宏亲历华为从早期发展到不断壮大，其最早从事程控交换机、光网络、宽带IP网络的研究，参与负责全国骨干网、重要省份及城市网络规划建设，带领团队这个阶段的研发成果得到国家技术发明奖。　　何均宏表示近几年来他和团队的工作方向转向云计算、大数据、人工智能和5G车联网研究，为城市交通大脑提供海量的连接、海量数据存储、强大的计算和智能。他提到，这几年华为在交通管理领域做了大量探索，包括与公安部交通管理科学研究所共同建立了全国交通大数据分析平台，与深圳交警联合创新推进交通大脑等，不断积累实践经验，构建智慧交通联合解决方案。　　荣誉源于实力精耕。2017年11月的世界智慧城市博览会上，深圳交通大脑解决方案获得“2017年巴塞罗那智慧城市博览会”平安城市大奖。组委会评价认为：深圳交通大脑创新性的使用人工智能(AI)技术，完善日常交通违法行为审核、审计业务水平，让城市交通管理模型更加人性化，让城市交通更加安全、有序、畅通，让城市交通管理者、出行者从中获益。　　深刻理解智慧交通管理的新常态、新挑战

　　　　何均宏表示，一个城市的文明水准，站在路口就能一目了然，城市文明交通是各个城市日夜闪耀的名片。“我们在和公安部交通管理科学研究所等行业专家交流中了解到，有些城市应用了很多新设备，但城市道路通行秩序往往并未出现根本性好转。”　　如何避免为创新而标新立异，何均宏认为，首先要深刻理解交通管理的新常态，理解城市产业结构、需求结构、要素结构的重大变化，理解市民职住分离、互联网出行、网约车、电商外卖喷涌发展对出行波动的剧烈影响。　　他介绍，新常态包括六个方面：一是车辆数井喷，车辆发展快于道路承载能力；二是交通文明还需改进，部分人的不良出行习惯可以扰乱整个城区的交通安全、有序；三是交通规则丰富，不同城市的交通规则差异需要因地因时制宜，交通规则越来越丰富、弹性；四是停车位少、不均衡，新旧路网并存；五是功能区密集，城市化快速发展，城区快速扩张，但教育、医疗、商业、产业园区等核心功能相对集中在部分城区；六是交通监控、信号机、交通诱导和互联网应用、移动应用难于协同。　　“理解把握新常态，有助于我们回归交通管理的初心：那就是减少交通违法行为，促进维护良好的道路交通秩序,在眼花缭乱的技术创新中，继续强化交通管理四个方面的意识——规则意识、经典意识、系统意识和成本意识；有助于我们贴近业务，去构建新常态下交通管理的平台、治理、服务。”何均宏说。　　构建智慧交通管理的新平台、新治理、新服务

　　　　2018年是智慧交通大脑理性发展元年。深圳、北京、天津、广州、上海以及大量二三线城市的交通管理者，正在推动城市交通管理进行历史性变革。　　“我们和交科所、深圳交警等联合创新‘交通大脑’，搭建全新的技术支撑平台、数据治理体系、业务服务模式时，发现从安全交通到顺畅交通，从法治交通到文明交通，新时代交通管理必须深化规则意识、经典意识、系统意识和成本意识，来构建智慧交通新平台、新治理、新服务。”何均宏介绍。　　新平台，是基于对交通管理规则、交通路权理解，利用大数据、云计算、人工智能等前沿核心技术打造三方面的能力，开放包容交通出行方、管理方、管理算法、管理应用，基于平台数据、智能和应用，打通交通管理回路(Traffic Management Loops)，让各方更快速、更全面的进行交互、评估，实现交通管理快速优化。何均宏提到：“早期的交通管理系统比如卡口、交警指挥、信号灯等系统很多都相对封闭独立，无法实现共享分析，很难满足现在智慧交通管理的需求。要实现当前智慧交通管理目标，必须要系统性建设新的平台，把原来的智能化碎片和数据碎片整合起来，打造新资源池。”　　何均宏指出，交通大脑平台要能解决当前的主要问题，必须具备三种智能：一是计算智能，基于神经网络处理器提供强大学习能力，基于微服务智能容器运行多种算法，对交通监控视频、卡口图片、电警图片、违法及过车数据、年检及保险等等数据，进行深度分析挖掘。二是感知智能，基于算法仓，支持多种交通管理算法、模型，实现对交通流量、事件、违法行为进行动态全域感知。三是认知智能：基于数据挖掘、知识图谱、强化学习，发现交通出行规律、违法车辆轨迹，支持交通路况分析、研判，进行信号灯配时协同优化。　　新治理，当前大数据、云计算、人工智能等前沿技术发展带来了海量数据的喷涌，丰富多彩的人工智能算法则带来让人眼花缭乱的执法效果。交通管理因此要在传统经典的交通工程理论和技术规范基础上，对交通数据、特别是对违法数据进行治理。新治理要解决三个方面的问题：端到端的数据集成和管控，执法规则管控和多算法融合，执法效果数据分析和督察。　　新服务，交通诞生于智能社会，它将重新定义交通管理服务，包括交通智能感知的服务、智能辅助执法的服务、交通违法智能打击的服务、交通流量智能管控的服务等等。　　让每个城市可以构建自己的城市交通大脑

　　　　在何均宏看来，每个城市都有内在强大的生命力和发展潜力，城市交通管理科技部门基于新平台、新治理、新服务，及其强大的连接、计算、分析能力，可以构建自己的城市交通大脑，从前端、平台、应用三个层面入手，根据自身城市特点构建交通大脑个性化方案。　　前端包括：道路监控、交通卡口、电子警察、信号灯、执法仪等等；　　平台包括：云计算、云存储、云网络、交通大数据湖、开放算法仓，以及交通视频分析算法、违法智能分析算法、时空分析算法、信号优化算法；　　应用层包括：缉查布控、违章取证、违法处理、信号优化、交通诱导、出行提示、执法监督。　　“我们和深圳交警等联合创新中，利用新平台的AI平台和开放算法仓，帮助整合大量碎片化的智能系统。”何均宏介绍，现在做交通视频分析，各个算法厂商都提供一整套方案，包含了应用、算法、硬件，提供烟囱式的解决方案。随着算法的迭代能力不断增强，原有系统的分析能力不能应对逐步增多的业务需求。因此需要构筑开放的AI平台，支持各个应用算法的统一部署、资源调度以及持续训练，比如：基于深度学习的训练以及推理服务；提供大数据基础组件，用于视频分片处理、图片存储、数据检索等；提供针对图像多维向量特征检索优化的结构化存储能力，可支持百亿级别+的特征高性能检索。　　“我们和公安部交通管理科学研究所联合创新中，发现城市交通大脑AI平台具备初步交通感知能力，比如：占有率超限、交通拥堵、无视频输入和低视频质量、车辆停驶、车辆逆行、车辆慢行、违章变道、遗弃物预警等等。但是道路交通系统具备自适应、自调节特点，这要求交通大脑必须进一步具备理解、认知交通规律的能力。我们认为要把多源交通数据汇聚起来，构建交通数据资源池，通过对数据的分析学习，转化为对交通的认知。”何均宏说。　　他介绍，新平台的交通大数据湖，是交通管理“数据大脑”基础，包括三个子方案：　　1.数据融合共享平台方案：在技术上保障交警、社会数据的联通，从数据来源层面满足大数据服务实战，包括：路口列表、路口GPS坐标、配时方案信息、过车信息(GPS坐标、时间、方向、速度)等等。　　2.基础模型服务方案：构建模型和计算, “认知”交通运行状态，比如：路况实时状态和变化趋势、拥堵里程比(CMI)、行程时间比(TTI)、速度变化量(SCR)等等。　　3.交警实战应用方案：通过智能交通系统和勤务体系“执行”和反馈大脑的决策，形成从感知到认知到执行的一体化智慧应用体系。　　何均宏坦承，建设交通大脑非一日之功、一家之地，参考公安部大数据智能化思路和公安大脑思路，进行分层解耦，明确数据层(资源)、计算层(能力)和应用层(场景)功能和技术标准，打造新平台、新治理、新服务，就可形成本地数据驱动的“交通大脑”总体架构。　　联合创新，探索智慧交通大脑、交通管理落地方式　　先进技术不会自动转变为先进的交通管理，应用不当反而会影响交通管理。华为这两年和交通管理部门进行了密切合作、联合创新、实战验证。　　(一)配合交科所，探索智慧交通“数据大脑”　　“我们在联合创新中发现，城市交通拥堵的根本原因，是交通供给不能满足交通需求，而交通供给和交通需求的矛盾受多方面综合因素的影响和制约。”何均宏分析到。　　双方联合构建交通管理动、静态信息以及跨部门、跨行业外部信息大数据资源池，通过对数据的分析转化为对交通的认知，将现实中时变、强非线性的交通系统演变为可计算、可表达系统，基于交通系统的原理、特征和规律再提出可实施的交通管理策略和措施。　　1.大数据综合研判、集成指挥，构建全国交通防范打击平台　　根据《公安云计算建设指导意见》平台选择原则：“成熟稳定、安全可靠；设施国产、开放兼容”；符合Hadoop标准的大数据技术，OpenStack标准的云计算技术，100%兼容开源社区API。实时流处理的缉查布控，毫秒级发现嫌疑车辆，布控更精准；支持多种数据挖掘和统计分析算法等。　　2.交通态势实时诊断预警，在无锡率先部署和验证　　(1)验证排队溢出诊断及告警、拥堵热点发现、常规拥堵和异常拥堵点段的问题诊断分析，对于出现排队溢出现象的路口及时发现、准确定位、迅速出警，快速疏导交通。(2)对路口失衡、干线失调等问题进行实时诊断分析，提供拥堵预测，判断拥堵影响程度，制定对周边道路的疏导方案等。　　(二)配合深圳交警，创新智慧+交通管理模式　　1.从管车到管人，全球首创刷脸执法　　“一直以来，交警的非现场执法的查处对象只能是车，而不能精准打击违法行为人，以致各种躲避行政、刑事处罚的违法行为得不到有效处理，隐患也因此得不到消除。”何均宏表示，交警在城市道路上拦下违法车辆、人员，进行车辆、人员身份的盘查，大量消耗警力处置时间、增加道路占用时间。当在交通高峰时期，还可能因为盘查引发交通拥堵、交通事故。　　在深圳交警带领下，华为、云天励飞、平安科技联合创新团队积极响应，基于Atlas及AI平台算法仓支持多种智能算法，实现多种交通参与对象的智能感知、交通违法行为智能认知，在40天内快速实现全球首个刷脸执法创新。　　2.联合进行TrafficGO点、线、面协调优化验证　　(1)多智能体学习流量特征，协同优化信号配时　　基于AI对路口、路段、路网的交通事件采集、流量采集数据，学习交通环境、交通流状况，发现各个交通单元不同时段通行流量特征，协同优化信号配时。　　(2)先干为敬，在华为公司基地进行验证　　华为研发的TrafficGo在华为基地周边进行路测，在交通信号控制安全模型基础上，计算交通信号控制参数，达成全局交通最优目标，比如常用的三个指标的改进：一是平均延误时间降低；二是平均旅程时间降低；三是平均车速提升。　　华为智慧交通解决方案的重点内容　　何均宏表示，基于交科所、深圳交警等联合创新工作，参考公安部、中央文明办、住房城乡建设部、交通运输部《城市道路交通文明畅通提升行动计划(2017—2020)》，华为构建了智慧交通的五个子方案，实现道路状况自动感知、交通态势自动研判、信号控制自动调整、交通违法行为自动监测、路况信息自动发布，完善城市交通科学管控体系，加快智慧交通发展。　　一是全城交通视频图片联网共享方案：交通很多资源采集后存放在各个区里，难于共享和分析，不利于整个城市相互衔接，构成一个完整的大脑。基于全城联网共享，构建整个城市交通视频图片和数据资源池，视频图片资源利用率可以大幅提升。　　二是全城交通智能分析和非现场执法方案：现在的交通系统包括很多碎片智能，通过开放平台和算法仓，将这些碎片智能融合成一个完整的智能系统，不局限前端类型，都可支持全城开车打手机、不系安全带、前排坐小孩、压实线、不按道行驶、刷脸执法，实现智能非现场执法业务的持续演进。　　三是全城交通违法大数据治理方案：目前各地交警警力紧张，交警每月都有专项行动，以前开展一个专项活动需要比较长的时间进行数据资源开发和分析，才能找到合理的数据。现在，通过城市交通大脑的大数据平台及交通分析建模引擎，创建各种专项大数据分析模型，30分钟就能形成情报精准推送，实现专项行动精准查处。　　四是全城智慧交通流研判诱导方案：包括时空分析引擎，智能分析交通流量，服务交通出行。基于卡口过车数据，路口交通流采集数据以及基于视频解析的交通流量、排队长度等信息，进行互联网数据融合，形成精准交通态势感知，及时发现路面交通路况和拥堵点发现并进行预警，提高处置效率。　　五是全城智慧交通信号配时方案(TrafficGo)：华为TrafficGO具有全量实时采集路面交通流量、事件，实时多路口联合协同训练，对路口、路段、子区进行协同控制等独特优势，可以自己学习交通流规律，主动学习全城路网交通流量规律，生成信号优化配时方案，跟交通控制信号系统对接，主动缓解交通拥堵现象。　　开放平台、繁荣生态，让城市交通出行更美好　　好的城市出行需要无缝衔接。“开放平台、繁荣生态”是华为近年来提出的发展战略。 “在交通管理行业这一细分领域，华为积极配合科技部门构建开放、弹性的平台，支持业务部门创新业务流程，支持各业务系统在平台上开放共享、互联互通、按需扩容、迭代升级。这样分工协作，充分调动和发挥各部门的职能作用，支撑交通管理各个部门业务的智慧化。”何均宏谈道。　　随着生态伙伴不断增加、不断扩展业务范围，基于华为交通大脑开放平台的生态圈，现在已能支持交通状态感知、智能非现场执法、大数据违法打击、智能交通路况服务、智能信号控制等等业务，实现整个交通管理系统的闭环。　　何均宏说，如今这些合作伙伴开始走出深圳，为全国各地市交警服务，已经得到十多个城市交通管理者的赞扬。　　凡是过去，皆为序章。面向未来，何均宏先生表示：“我们和交警客户、生态伙伴的合作才刚刚开始，基于高可靠低时延的5G技术、深度学习平台、高精度定位和地图，我们及生态伙伴，正在把智慧道路、智能汽车、智慧信号灯，等等连接起来，在开放平台上进行车路协同、智慧交通管理技术测试，促进方案更加成熟，服务新一代城市交通出行和管理。”