智能人车路云协同混行交通规划与管控研究

11月3日～6日，2024中国智能交通大会在杭州隆重召开。11月5日，在车路云一体化创新发展论坛上，中科院深圳先进院特聘研究员，深圳市金溢科技股份有限公司董事、顾问关志超就《智能人车路云协同混行交通规划与管控研究》做了分享，本文系现场演讲整理而来，未经本人审核，如有错漏，敬请谅解。

关志超：总结了四个关于车路云一体化的关键点。

第一点 ，当前全球智能网联汽车有两条发展路线，由美国主导的单车智能和中国引领的网联智能，两者的总体发展结论和路线定位一致，相互促进；

第二点 ，通过反复研究认为，智能网联汽车产业障碍已不再是感知、规划、控制、执行、端到端车辆等自身需求问题，而是智能网联人、车、路、云供给侧结构性改革问题；

第三点 ，国内外90%以上智能网联汽车研究在交通运行阶段，提升城市交通的效率、安全等能力有限，应该溯源到交通规划阶段，方可实现标本兼治；

第四点 ，车路云一体化发展至今为什么存在明显卡点？核心问题就是我国现行的交通模型体系依然是传统的四阶段法，距发达国家基于活动的第五代模型和探索人类需求的第六代模型存在1~2代的代阶差距，亟需构建更为先进的模型体系。

2012年10月，国家863计划主题项目“智能车路协同关键技术研究”发布申请指南，由清华大学、同济大学、东南大学等10家单位承担；2015年9月，工信部就先后支持了北京、重庆等10个城市建立智能网联汽车测试示范区；2017年12月，交通运输部“智能车路协同关键技术及装备行业研发中心”审核批准；2019年8月，交通运输部发布“智能车路协同系统创新人才培养示范基地”建设任务；2020年2月，国家发改委印发《智能汽车创新发展战略》的通知；2021年7月，工信部等三部委印发《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》的通知；2024年1月，工信部等五部委印发《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点的通知》；2024年7月，工信部等五部委印发《关于公布智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单的通知》，首批20个试点城市发布。10余年的发展也是我国车路云一体化关键技术到整体构建的过程。

2020年构建了智能人车路云协同混行交通人本需求规划与管控技术研究项目，从规划的视角来研究混行交通一体化的整体体系，涉及国家战略、长期科研支撑、研究内容、成果应用等内容，核心依托是国家车路云一体化系统结构中的云控平台，该核心平台包含规划和管控，我们重点基于此内容来构建整个架构体系。

深圳市交通建模与仿真系列科研建设历时20年，2000年至2020年政府连续4次投资，总投资额超过1亿，分4期建设城市交通模型体系。由此可见，城市交通模型体系对于落实车路云一体化推进，以及城市交通结构、交通系统的演变起到了核心支撑作用。

我国在交通模型体系建设上存在“卡脖子”技术限制，2018年美国商务部对我国进行限制，“交通建模与仿真”的关键技术被列入第八项的交通物流技术中，不能向中国出售，当前我国现行的交通模型体系依然处在第三代或第四代交通四阶段法模型理论阶段，需要充分认识到这一差距。

2012年我国开始863计划，但仅仅进行了理论研究和产业化推进，在城市交通领域上没有向第六代模型的探索和应用上跟进，所以我们要全力克服这一“卡脖子”技术，突破第四代交通模型时效性差、颗粒度粗、多主体缺失等关键问题，这也是“智能人车路云协同混合交通规划与管控”项目需要解决的核心目标。

本项目采集与汇聚了交通大数据总量达万亿级，动态构建了城市交通模型体系，针对人工智能AI大模型、交通行业大模型、人本需求模型等都进行了相应的探索和实践，构建了“1个平台、1个网络、4个系统”整体框架。“1个平台”是指城市和城市群新交通与土地利用规划决策可视化推演平台；“1个网络”是指粤港澳城市群综合交通多网融合立体交通网络（含深圳城市交通）；“4个系统”包括城市交通近期、中期、远期“两代融合”模型体系建模系统、城市和城市群交通宏观、中观、微观、在线“四位一体”仿真系统、交通规划与管理、数字孪生与系统分析可视化推演决策系统、城市更新和交通治理、交通管控感知计算通信信息交互系统。

破解智能车路协同混行交通规划与管控的关键——人本需求交通建模与仿真科学问题；提出“三重构”交通系统建模与仿真的模型算法、仿真算力、作业数据理论方法；创建第五代活动模型与第六代人本需求模型“两代融合”城市和城市群交通建模与仿真“一套模型”支撑的可视化推演平台，支撑规划局、交通局、交检局一体化决策，将车路云一体化落到实处，解决平台耦合和平台解耦的核心问题；

构建混行交通规划建模与仿真和车路协同一体化平台模型的关键在于突破数据标注困境，伴随着智能人车路云协同等新交通产业化应用深入、场景复杂度提升，随之而来是算法的飞速更新迭代、算力的需求指数上升、数据的爆发式增长，这对人工智能的发展提出新要求，即算法、算力、数据是人工智能的三大瓶颈要素。而突破交通建模与仿真重构流程（模型算法）、重构体验（仿真算力）、重构运营（作业数据）“三重构”关键技术卡点：正是交通人本需求建模与仿真技术，实现重构支撑智能人车路云协同混行交通规划与管控建模仿真理论方法的流程架构创新支点——交通建模流程再造。

2000年，深圳曾出现过一个问题，两个交通主管部门发布的同一年年度报告对同一片区域得出了不同的结论，据悉这是由于两部门采用的模型环境不同导致的结果差异，这也表明规划局的数据和模型环境、交通局数据和模型环境、交警局数据和模型环境之间，各自为政、彼此独立、互不协调，甚至于会出现同片区域结论不同的情况。

项目组从规划局入手，一体化协调交通、交警数据。在近期建模技术上，实现交警线上的模型环境，近期智能主体决策建模组件ST是一种基于智能主体（Agent）的多模态微观仿真组件，其中Agent的需求以非常好的分辨率（高达100毫秒）采集，实现粒度精细化；在中期建模技术上，实现交通线上的模型环境，通过基于活动与人本需求“两代融合”一周净心理库存最大的最优化算法，得出人们在一周的7天是否参与活动、参加哪些活动、活动时长和活动地点，进而进入日需求细粒度分析；远期建模技术上，实现规划线下的模型环境，远期模型组件LT模拟住户、企业房地产、商业房地产和就业市场中的Agent行为，提高了交通模型体系的创建速度与效率。最终实现了规划、交通、交警线上线下一体化的“三部门”一套模型支撑，解决了应用试点城市的公交体系、出租车环境、网约车环境等，在车路协同一体化模型体系中的支撑和应用。

此外，需要重点聚焦交通系统中的驾驶人、车辆、道路、环境四大要素，明白人、车、路、云的耦合机理是什么，我们完整构建了交通系统人、车、路、云要素人因工程模型，以及对应的智能人、车、路、云协同混行交通耦合机理、需求建模、仿真决策架构，整体关联结构的完成得以支撑车路云一体化模型体系的整体构建，其中包括后台平台算法和关键技术突破，所以整个项目的核心就是理论性、机理性的探索。

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