李一隆、朱树涌 | 作者
HAO | 编辑
引言：交通数字化转型的必答题
高速公路作为现代交通的重要构成部分，对区域经济发展和民众出行意义重大，但在交通管控领域存在不少痛点。传统交通管控模式多为被动管理，像交通状态判别不准确、管控手段单一且滞后、应对复杂情况能力差、多部门协同效率低等，难以契合快速变化的交通状况。在疏导拥堵和预防事故方面，常缺乏对车辆的精确引导，无法从根源上解决交通拥堵问题。面对突发事件或特殊交通状况，传统管控响应迟缓、协调困难，无法实现高效的交通组织与管理。
在此情形下，主动交通流管控在高速公路管理中的重要性愈发突出，行业内也普遍认为主动交通流管控是解决智慧扩容的有效途径。主动交通流管控能够依据实时交通流量、车速、密度等交通参数，通过动态调整限速、车道分配等策略，优化交通流，缓解拥堵，进而提高道路利用率；同时，在突发事件发生时，可基于路况快速生成最优交通组织方案，自动确定管控范围，并同步共享至各协同部门，实现应急指挥的智能化与数字化，提升应急响应速度与协同管控水平。
随着交通基础设施数字化转型的推进，结合主动交通流管控技术实现转型升级已成为必然趋势。在路网运行监测方面，路侧感知设备的升级让交通状态识别更加精准，为交通运行态势分析筑牢数据根基，也为主动交通流管控提供决策依据。在交通管控方面，打造主动管控策略库，研发基于数据和模型共同驱动的管控算法，强化多部门协作，完善应急联动管控机制。在交通服务方面，进一步优化出行信息服务，通过多种渠道为公众缔造更优质的出行体验，同时为交通管理部门提供科学的决策支撑，助力交通服务迈向智能化。
解读：主动交通流管控关键要素
主动交通流管控是指在交通管控预案的指导下，依据高速公路实际运行状况，迅速对交通拥堵及交通流发展趋势展开预测，智能化推荐适用于主线、互通、隧道等场景的交通管控策略，形成车道、通道和路网的多层级诱导措施。通过主动交通引导，对道路交通进行时空调控，实现路网车流的最优化配置，进而达成交通的稳定与均衡状态，削减拥堵现象、降低事故发生几率，增进交通安全和提升通行能力。
主动交通流管控涵盖七大核心要素，即交通态势研判、交通管控预案、交通管控策略库、交通管控执行方案、多元信息发布、一路多方协作以及管控效果评价，各要素间的关联关系如下图所示：
1、关键要素之一：交通运行态势研判
主动交通流管控的核心在于对交通态势变化的及时响应。而交通管控启动的基础，在于对交通运行状况的精准感知、预测及推演。通过对实时感知数据与历史交通数据的深入分析，剖析交通流的时空分布规律，从而预测未来时段的交通态势。当交通事故发生时，还需评估事故对公路行车安全产生的影响，推演未来一段时间内交通事件的发展走向，为交通管控的适时启动以及制定适宜诱导策略提供有力支撑。
2、关键要素之二：交通管控措施预案
交通管控预案是交通管理部门及相关机构，针对高速公路管控场景中可能出现的交通拥堵、交通事故、恶劣天气、道路施工等各类突发事件与特殊情形，为确保交通的安全、畅通和有序而预先拟定的一系列应对举措和行动方案，旨在为交通决策者提供科学的决策框架，为一线交通执行人员给予明确的执行参照。交通管控预案宜采用数字化手段进行管理，搭建预案数据库并具备便捷的预案检索功能，便于交通管理人员迅速查找相关预案的详细信息，包括预案适用场景、管控措施、部门职责等内容，为交通管控决策流程提供有力支撑。
3、关键要素之三：构建交通管控策略库
为快速响应各种交通状况，需在交通管控措施预案的指引下，结合高速公路路侧诱导设施布设状况，针对不同交通管控场景构建策略库，并实现数字化管理，为高速公路提供精准的策略管理。例如速度和谐策略、动态车道分配策略、匝道控制策略、临时开放硬路肩策略和信息（事故、拥堵、施工和恶劣天气等响应信息）管控策略等。每种策略均应详细明确其触发条件、具体管控规则和管控依据的原理等内容，确保策略实施的科学性与精准性，提升高速公路交通管控效能。
4、关键要素之四：交通管控方案智能推荐
交通管控执行方案推荐，是依托管控预案、交通运行态势和既定管控策略，运用先进的交通管控算法模型，为交通管理者智能筛选并推荐适配的交通流管控策略组合，从而形成契合当前交通状态的管控执行方案。该执行方案应涵盖：管控启动原因、管控起止时间、管控路段范围、具体管控策略组合等关键内容。同时，支持依据用户个性化需求对执行方案内容进行灵活修改，具备多方在线审核确认功能，以及一键执行指令下达等便捷操作，为交通管理者提供低学习成本的便捷人机交互管理界面，显著优化用户体验，提升交通管控的效率与质量。
5、关键要素之五：多元信息发布
为保障交通管控方案的有效施行，诱导信息的快速触达是关键，亟待建设立体式、伴随式的多元信息发布系统。该系统协助交通管理实现多设备快速联动，多渠道同时发布，确保诱导信息的可触达性与时效性。因此，依托交通管控执行方案，充分利用可变情报板、定向广播等路侧诱导设施，以及OBU2.0、互联网导航地图、粤通行等多元发布渠道，可将交通诱导信息迅速、精准地传达至司乘人员，为高速公路主动交通管控的高效实施筑牢根基，实现对交通流的精细化引导与优化调配，有力推动高速公路运行的安全性、流畅性与整体效能提升。
6、关键要素之六：一路多方协同
在主动交通流管控执行方案实际实施阶段，由于各项管控措施的有效执行往往需跨部门、跨路段开展沟通协调，因此有必要建立一路多方协同管理机制，明确各部门的责任与分工，为管控措施的高效施行提供坚实保障。其涵盖的协同工作机制包括但不限于区域路段处置协作流程、交通管制协作流程和应急救援协作流程等等。例如，当某个路段在执行远端分流策略，需向相邻路段发起分流或交通管制的联动协作请求时，通过一路多方协同系统，能够迅速实现路网运行数据的共享、协作需求任务创建与受理，以及对协作联动过程的有效指引与精准跟踪等，进而显著提高协作任务的沟通成效与执行效率。
7、关键要素之七：管控效果评价
基于仿真技术与数据分析方法，参照历史交通运行数据，记录管控全流程，深入剖析交通管控方案实施前后各项指标的变动情况，并生成详细的效果评估报告，以此衡量管控方案的实际成效。评估报告应包含评估目的、评估指标、数据来源与分析方法、策略实施效果总结、存在的问题及改进建议等。管控效果的评价可为后续策略的调整、优化或新策略的制定提供科学依据。
2022年，利通科技在南沙大桥数字通道智慧监测技术应用研究项目中，基于ETC门架数据、收费流水数据、视频检测数据、管控预案数据等多源数据，构建了门架区间拥堵指数，路段健康指数，短期拥堵预测模型，主线拥堵管控模型，形成了从感知、预测、管控到服务的闭环。
该项目在路况态势感知上的准确率达到99%以上，短期拥堵预测的准确率达到97%以上，其主要管控策略包括速度和谐、拥堵响应处理、极端天气响应处理、事故/事件/信息响应处理以及远近端分流等。
本项目研发的智能管控中心系统及高分可视化大屏，为南环路段监控中心的智能化决策提供了有力的保障。该项目的研究成果荣获广东省智能交通优秀项目案例一等奖，南方都市报对其进行专题报告，广东交通厅、广东省公路建设有限公司等微信公众号转载了相关成果报告。
2023年，利通科技在主动交通流管控领域继续推广发力，智能管控中心系统在阳茂高速，广连高速等路段相继上线，得到路段业主的普遍认可。
2024年，利通科技在新开的雄信高速，中开二期等路段继续推动智能管控中心应用落地。此外，在荔湾南收费站项目中，针对
荔湾南收费站
车流量大，拥堵常发等特点，构建了收费站效能监测指数，收费站短期拥堵预测模型，收费站拥堵管控模型，形成了针对收费站场景下的感知-预测-管控-服务的业务应用闭环。其中，收费站短期拥堵预测的准确性达到93%以上，主要管控策略包括ETC车道与混合车道比例动态调整、潮汐车道智能控制、增减移动收费终端等，助力收费站管控的智能化决策。
展望未来，主动交通流管控技术将与自动驾驶、车路协同深度融合，共同绘制出一幅更加辉煌的智慧交通蓝图。随着5G通信、物联网、人工智能等技术的迅猛发展，车与车、车与路、车与人之间实现无缝连接与实时交互将成为可能。自动驾驶车辆在智能交通管控的辅助下，按照精准规划的路线行驶，自动调整车速、车距，与周围车辆协同行驶，实现未堵先疏，大幅提升道路通行安全和效率。
总而言之，主动交通流管控技术已然成为推动交通基础设施数字化转型升级的重要力量，其对于优化交通资源配置、提升交通系统运行效率以及改善民众出行品质等方面所具有的显著优势不言而喻。利通科技公司凭借其卓越的创新能力，推动主动交通流管控技术的可持续发展，逐步实现从试点到普及的全方位跨越，进而重塑未来交通的全新格局，切实为人们缔造畅行无忧、高效便捷、绿色环保的“智行”新体验。
作者简介：李一隆、朱树涌，
广东利通科技投资有限公司智能交通研究院
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