@留德华叫兽：【运筹OR帷幄】【DIY飞跃计划】【DeepMatch交友AI】创始人&主编 ，知乎|头条大V（18w+粉丝） ，美国克莱姆森大学数学硕士（运筹学方向）、Ph.D. candidate，欧盟玛丽居里学者，德国海德堡大学数学博士（离散优化、图像处理方向），期间前往意大利博洛尼亚大学、IBM实习半年，巴黎综合理工访问一季。现任德国某汽车集团无人驾驶部门计算机视觉研发工程师。
大家好，我是不那么严谨的德国数学博士--留德华叫兽。
前段时间百度阿波罗无人驾驶出租车在北京上线了～从10月10日在北京全面开放以来，高峰期单日订单量超2600单，一些市民甚至反映无人出租车十分紧俏，不好约车。这样看来，大家对无人驾驶的接受度空前高涨，那些本存在于未来黑科技的智能出行方式，仿佛离我们又更近了一步。那么，承载智能出行的智慧（智能）交通系统，在技术上到底是怎么实现的?它将给我们的生活带来什么样的buff呢？智慧交通是智慧城市建设的重要构成部分，后者还包括智慧生活、智慧医疗、教育、财政、环保、安防、房产、旅游、能源、智慧城管等等。
由于博士的研究方向运筹学，以及目前从事的工作无人驾驶和计算机视觉与智慧交通息息相关。因此今天我们先来聊一聊我比较擅长的，以及全球各大城市都在卖力推进的--智慧交通。智慧交通离不开无人驾驶，而单车无人驾驶，也将会是未来智慧交通的个体组成单位。
就像微观和宏观经济学理论中，微观经济假设人是理性且自私的，在追逐个人利益最大的同时，有一只“看不见的手”使得整个社会的利益也最大化了。
用到智慧交通，则是假设单车追求自身的利益最大化，即从起始地A用运筹优化算法规划最优的路径行驶到目的地B，途中实时地依靠单车无人驾驶系统的算法和技术，不违反交通规则且不发生任何碰撞事故。
亚当斯密在《国富论》中表示，这样的个体最优往往也促进了整个城市交通逼近最优。
然而就如经济学博弈论中存在“囚徒困境”一样，即使在仅有俩辆车的城市无人交通系统，也可能因为单车做出理性（自私）的选择而导致集体的非理性，无法达到城市交通的全局最优。因此这个时候，需要城市大脑通过“看得见的手”，基于城市交通大数据，对交通进行宏观调控和决策。
而我们今天的重点，就是要剖析一下，这只“看得见的手”--城市大脑（智能交通系统），是如何通过数据和算法，来最优化整个城市的交通系统！巧妇难为无米之炊，人工智能大数据的时代，数据是一切算法和智能的基石。
以最简单的GPS导航软件为例，系统需要的数据便是每条道路的路名、长度、限速、车道数、拥堵状况和预录的志玲姐姐的导航语音等等，这些数据除了道路拥堵状况，大都无需实时传输。而道路及其交叉点和长度数据，代表着图论中图的点和边及其权重，在输入了目的地之后，将会被导航系统的运筹学车辆路径规划模型所调用。
而智慧城市所需要的数据，需要在城市各个角落和车辆上安装不同的传感器进行收集，并通过5G实时传输，实现物联网、车辆网、V2X（viechle to everything）与城市大脑互联，并存储到城市大脑的数据中心。视频监控记录下道路上车辆的行驶速度、数量和道路状况，出租车司机用手机软件抢单，每辆车的行驶路径被记录，公交刷卡记录了什么时间段、多少人乘坐了公共交通，个人通过手机APP，每天的出行轨迹也被记录，建立人口信息库。
大部分数据会在传感器终端进行实时处理，再上传至云端连接城市大脑。有的数据直接通过5G传输到云端，被城市大脑实时处理，帮助城市做出当下的判断和决策。有的数据过于冗余，经过数据挖掘等技术，将有用的数据沉淀下来并做存储，供城市大脑做长远规划。数据的重要性，对于一个运筹优化问题，如果数据不够精确，等于数学模型的系数是不准确的，那么即使求得了全局最优解，这个解也将变得不可信！以2016年开建的杭州城市大脑为例，它利用各类传感器收集的城市数据，通过5G实时传输到服务器，全局优化城市公共资源，实现从单点、单线到整个城市的交通优化。
杭州全城有十五万个摄像头，全天24小时在记录数据，如果由交警三班倒去查看，需要15w个交警，才能数清楚有多少辆车、车往哪走了。那么，如此海量的数据，城市大脑又是如何融合处理，实现智能优化的呢？首先是基于终端传感器的边缘计算，例如单车无人驾驶系统通过车载摄像头、雷达等传感器，以及事先录入的城市高精地图，可以自行识别交通灯和车道，避开障碍物。
在行驶过程中，则只需把自己的定位、车速、轨迹等信息上传至云端即可。再例如车道旁边统计人流和车流的摄像头，通过自带的人工智能芯片，实时分析采集到的图片中行人和车辆的数量，最后只需上传俩个数字即可，大大减少了上传的带宽！其次就是基于城市交通大数据的城市大脑云计算，在通过5G传输收集到所有传感器的实时数据后，城市大脑基于运筹学算法调用云端的计算机集群进行云计算。
例如某处道路发生了车祸，道路摄像头通过交通事件实时识别将这一状况同步到云端，并实时评估拥堵状况。城市大脑则根据这一反馈，运用多车路径规划算法统一调度所有本来要经过此路段的车辆，并动态调控红绿灯配时，减少整体拥堵时间。杭州市用8w多个路口实时的交通大数据，通过城市大脑进行计算，并在毫秒间作出决策，使得行驶速度平均提升了3-5%。下面，我们来具体看2个案例（基于当前L3及以下的无人驾驶级别）。堵车，可以算是最让人气急败坏，却又无可奈何的道路问题了。
根据CEBR的研究，美国每年塞车导致的燃料浪费和商贸活动营运成本增加的损失高达1200亿美元，到2030年可能增加50%。全球各大城市几乎都已将”智能”交通信号灯管理系统，列入智慧交通中的一环，以提高十字路口承载与运作效率。
这种智能红绿灯系统利用城市交通摄像头内置的计算机视觉芯片进行边缘计算，获得即时交通流数据，如车辆数量、新车速度、道路拥堵情况等。通过对这些数据的分析，可以优化路口的红绿灯配时，提高道路通行效率，从而大幅减少塞车问题。
基于沉淀下来的各个时段、各种天气下的车流大数据，通过人工智能预测（未来）末个时段和天气下的车流，提前实现城市所有路口的红绿灯配时规划。智能系统还能实现公交信号优先，即在车路协同技术的加持下，“路端”可以实时获取智能网联公交车辆的速度、位置、驾驶状态等实时数据，并与红绿灯控制系统进行实时联动。当车辆接近智能路口时，与红绿灯控制系统进行数据交互，在科学的多维调控机制下实时调整信号灯各相位时长配置，通过红灯缩短、绿灯延长等方式实现公交优先通行。
城市大脑通过5G物联网实时地知道城市所有车辆未来的停车需求，即将于多长时间后到达目的地，且大概要停留多久，以及当前和未来预测的停车位状况。
然后通过这些信息合理调配车辆、精准匹配到路段和小区，计算你目的地附近的最佳停车策略。而自动代客泊车的智能停车场，也已经面世。停车难的问题终将成为历史。
犹记得2016年7月北京的那场大暴雨，许多路段积水严重，交通严重拥堵，更是有不少车辆浸泡在水中无法行驶。再或者是在上下班的途中，因为修路、交通管制等客观因素，以及车辆故障、碰撞等交通事故造成的交通拥堵，往往都让人苦不堪言。这就是智慧交通中的城市应急响应功能大显身手的时刻了。之前提到了当某条道路发生车祸后，交通大脑能够做出的及时应对，从而减少整体拥堵时间。
针对可能会重大影响交通运行的自然灾害、事故灾难、重大活动等突发事件，交通应急是城市应急指挥体系的重要组成部分。这时，城市大脑需要整合交通安全监管和应急保障所需的相关资源，实现应急状态下相关人员、物资、装备的指挥调度。比如这次疫情，如果在城市大脑的指挥下，患者前往医院就诊的道路会更加便捷和安全，医疗物资的物流和调度也将更加顺畅。另外，在日常交通运行中，城市大脑也可以随时做出针对120等救护专车的智能路径规划，让急救患者在最短时间内得到专业救助。类似的，一些政要名人的专车也可以实现从出发地到目的地的无障碍通行。然而，这项技术想要真正发挥功效，则需要L5级别无人驾驶技术的配合，城市大脑将以特权车辆为优先级，统一规划城市所有车的行驶路径，人类驾驶员将无权人工干预。估计到时候，懂王特朗普会是第一个想要体验这一项特权的。以上讨论的话题是基于现有的L3级别以下的自动驾驶，那么，L5究竟离我们还有多远？其实我一直都觉得L5无人驾驶的安全性和普及是一个悖论。假设第一辆L5级别完全自动驾驶的车出现了，这时候马路上依旧行驶着手动驾驶的汽车。
只要有人类司机这一不确定因素，就会出现无人驾驶系统没有遇到（“训练”）过的道路场景，车祸便有可能发生。
而只有当马路上所有的车都是L5时，它们由交通大脑统一调度，行驶在确定的规划好的最优轨迹上，才能达到0事故率。但是，无法事先验证安全性的L5无人驾驶系统，又怎么可能在一夜之间被“强制”推广呢？答案是：欧美或许不可能，但极具中国特色的智慧交通试点城市有可能。从零打造全新而完善的智慧城市基础设施，没有一辆私家车，初期由无人驾驶公交车代步，逐步引入无人驾驶车队，从1辆、2、3一直到N辆。最小化试错的成本，反复迭代，智慧交通系统终将成熟，最后再把它推广到其他城市。
至此，L5完全无人驾驶得以100%普及（部分城市），交通大脑利用运筹学算法全局调度和实时优化每辆车的行驶轨迹，因此，未来的城市将不再需要交通灯。无人车也可能会在地下行驶，地上的空间将完全交还给人类。
并且，未来的无人车将没有方向盘，对于一些想要享受驾驶乐趣的小伙伴，就像骑马要去马场一样，得去赛车场才能体验手动开车的乐趣了。滴滴、Uber和百度这样的公司将会运营无人驾驶车队，他们就像移动网络运营商一样，会提供多种移动出行的收费方式：按次、按时间、按公里数，亦或是包天包月的套餐收费。无人车把一个客户从家送到公司后，无缝衔接服务下一个，或是自动寻找附近的充电桩待命。我能设想的，不同用户还会有不同的行驶优先权，及最高时速。就像百度网盘下载有限速一样，冲个VIP会员，交通大脑数学模型中的你，将会享有更高的时速和权重。Umm.. 虽然没有了堵车，但毕竟俩点之间线段最短，而能够实现直线出行的，就不得不提到空中无人飞行器了。与市内、高速交通网络类似，空中交通网络也是将成为未来庞大的基础设施。
哦对了，建议那时候的飞行器做成全透明和低噪音的，毕竟谁也不想成天头顶上挂着乌压压的一片不明飞行物！到这时，人们的出行速度将会进一步大幅提升，或许那时，住在房价低廉的周边城市，依靠无人车（机）通勤，工作在高薪的北上广深将不再是梦!以上，未来交通出行的哪个场景是你最期待的呢？你还知道什么我所不知道的脑洞呢？
—— 完 ——
扫描下方二维码，回复关键词：“ 叫兽微信 ”，与我connect！
