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“智能交通”更多的是從技術角度，在交通系統中引入信息技術所產生的解決方案；

“智慧交通”強調的是綜合技術、政策等多方面手段，解決交通領域社會問題的人機混合系統。

城市交通面對的是一個“社會-技術”系統，要解決的問題實際上是社會不同群體、不同行為主體之間的利益分配與調控。

二、技術的發展會帶來很多挑戰，怎么理解新技術？有各種各樣的技術發展，但需要總體把握這些技術所產生的影響，在智慧交通體系中重新審視任務定位。

人工智能：人工智能現在處于換代階段，轉向機器的過程中，“人”是否完全得到了解脫？實際上人被賦予了更大的責任，他需要有一種大智慧，大智慧絕對不是工程智慧或者是技術智慧，而是社會智慧。

一講到交通，都會說車和路的矛盾，實際根本上不是車和路的矛盾，而是個體化需求和人居環境的矛盾。好比說跟老百姓講不能在中心城搭建別墅，大家會認為這是天經地義，但跟老百姓講不能在中心城區里面自由開車上班，他們立刻會說“憑什么”，這兩者之間的差異是什么？擁有一套別墅需要真金白銀付出代價購買，而道路不花錢，誰搶不到這塊公共資源誰就會吃虧。所以這種無序爭奪公共資源的問題是造成公共交通擁堵的原因，如果從根本上解決不了這個問題，即使交給高效運行的云計算系統，交管工作人員也要考慮更高層次的問題。

物聯網+區塊鏈：交通領域對于物聯網+區塊鏈的發展前景不夠重視，他是逐漸建立的信用體系。這種客觀的信用體系對交通管理極為重要，怎樣把物聯網+區塊鏈建立的信用體系充分利用起來，這是解決問題的出路之一。第一代物聯網強調的是信息互聯，第二代互聯網強調的是價值互聯，價值互聯對社會的進步有很大的幫助，社會不進步，交通管理將永遠被動。

大數據：大數據實際上很“熱”，但是“熱”的過程中把它本質性的東西忘掉了，“大數據”并非局限于“數據”，它首先是一種資源，其次是一個認識研究對象的方法，同時也是一種去偽存真、撥云見日的技術處理過程。

大數據得到的信息往往是這些，如果不做情報角色、情報分析，直接將數據拿過來，往往很難用。面對快速且復雜的變化，傳統交通調查無論從觀察頻度還是觀察廣度上，均顯示出極大的不適應，這是瓶頸出現的重要原因。在信息時代，信息環境變化必然要求工作模式的變革。

自動駕駛

自動駕駛技術徹底突破城市資源的制約，車開得也快，停的時間也越長，需要的停車資源反而增加。行業內很清楚，地面停車泊位需要30平米，地下需要35平米，城市是否能提供這么多的停車空間，同時還能保證居住環境的質量，這是巨大的矛盾。自動泊車也涉及到很多問題。

此外，城市大腦在推進過程中，也要考量這是一個高度集中式還是分布式的系統。當一個城市對某套系統依賴性越來越大，就產生了一個問題，城市、政府有可能被“綁架”了。　

三、在智慧交通體系中重新審視任務定位

智慧交通并非計算機控制一切

智慧交通跟智能交通的差異就是走向智慧治理，治理和管理一字之差，但是會帶來巨大的理念變化和操作變化。治理強調的是社會各方面的合作，而不是簡單依靠權力的指揮，所以系統強調溝通、理解、透明，所以交通管理模式和治理體系建設捆綁在一起，而不是單獨的信息系統建設。

從物理系統的控制走向社會系統的治理

對于社會系統管控的最大問題是管控者實際會受到自己的立場、信息、經驗的局限，所以道路交通控制系統，不僅要完成物理系統的控制，而且要幫助相關的管理者和技術人員不斷地深化認識，及時發現新問題。而且要逐步建立“退饋控制”，退后一步重新認識問題的重要性，這是信息系統最重要的任務。

不僅是系統運行控制，而且關注交通演化模式引導

城市交通不能只吃“止疼片”，“守門員”也不能僅限于“被動防守”。道路控制系統要與交通需求管理有機融合，從單純的流量被動控制，到幫助區分車輛對象的精細化管控，從簡單化“一刀切”到精細差別化調控。

智慧交通是一個分布式體系

跟軍隊的作戰系統一樣，絕對不可能集中在一個單點的控制，否則整個體系就要垮臺，智慧交通系統也是這樣的，因此未來的智慧系統是一個分布式體系。智慧交通要采用新思維方式，將管理主體、運營主體、使用主體等，之間的有效連接和信息耦合，使得城市交通網絡中心模式的運作成為現實。同時，大數據如果依靠單一數據，實際上是盲人摸象，要注意將各種渠道的數據整合，實現數據共享。

四、千里之行始于足下：精準管控

標志標線精細化設計

對于車輛使用類型的精細劃分

外牌限行政策對車輛使用和交通流結構的影響分析

圍繞公交運行可靠性的系統分析

最后，不管是智能管控，還是智慧管控，絕對不是單純做技術系統、信息系統。交通的復雜在于綜合性，要放在社會背景之下考慮，從物理-信息-社會三個維度理解目標與任務。從細微末節著手看準遠期方向很重要，不要被各種技術概念忽悠糊涂了，認清該堅持、該解決的問題是什么？是技術管理里面非常重要的問題。

《交通管控，從智能走向智慧》楊東援

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