2018年7月24日，華為在北京召開了“探索新時代智慧交通解決方案——新平臺、新治理、新服務”媒體交流會，對華為智慧交通解決方案總監何均宏先生進行了專訪，全面系統地交流了華為的智能交通業務布局、新時代的智慧交通解決方案以及部分應用案例。

　　何均宏親歷華為從早期發展到不斷壯大，其最早從事程控交換機、光網絡、寬帶IP網絡的研究，參與負責全國骨干網、重要省份及城市網絡規劃建設，帶領團隊這個階段的研發成果得到國家技術發明獎。

　　何均宏表示近幾年來他和團隊的工作方向轉向云計算、大數據、人工智能和5G車聯網研究，為城市交通大腦提供海量的連接、海量數據存儲、強大的計算和智能。他提到，這幾年華為在交通管理領域做了大量探索，包括與公安部交通管理科學研究所共同建立了全國交通大數據分析平臺，與深圳交警聯合創新推進交通大腦等，不斷積累實踐經驗，構建智慧交通聯合解決方案。 

　　榮譽源于實力精耕。2017年11月的世界智慧城市博覽會上，深圳交通大腦解決方案獲得“2017年巴塞羅那智慧城市博覽會”平安城市大獎。組委會評價認為：深圳交通大腦創新性的使用人工智能(AI)技術，完善日常交通違法行為審核、審計業務水平，讓城市交通管理模型更加人性化，讓城市交通更加安全、有序、暢通，讓城市交通管理者、出行者從中獲益。

　　深刻理解智慧交通管理的新常態、新挑戰

　　何均宏表示，一個城市的文明水準，站在路口就能一目了然，城市文明交通是各個城市日夜閃耀的名片。“我們在和公安部交通管理科學研究所等行業專家交流中了解到，有些城市應用了很多新設備，但城市道路通行秩序往往并未出現根本性好轉。”

　　如何避免為創新而標新立異，何均宏認為，首先要深刻理解交通管理的新常態，理解城市產業結構、需求結構、要素結構的重大變化，理解市民職住分離、互聯網出行、網約車、電商外賣噴涌發展對出行波動的劇烈影響。

　　他介紹，新常態包括六個方面：一是車輛數井噴，車輛發展快于道路承載能力；二是交通文明還需改進，部分人的不良出行習慣可以擾亂整個城區的交通安全、有序；三是交通規則豐富，不同城市的交通規則差異需要因地因時制宜，交通規則越來越豐富、彈性；四是停車位少、不均衡，新舊路網并存；五是功能區密集，城市化快速發展，城區快速擴張，但教育、醫療、商業、產業園區等核心功能相對集中在部分城區；六是交通監控、信號機、交通誘導和互聯網應用、移動應用難于協同。

　　“理解把握新常態，有助于我們回歸交通管理的初心：那就是減少交通違法行為，促進維護良好的道路交通秩序,在眼花繚亂的技術創新中，繼續強化交通管理四個方面的意識——規則意識、經典意識、系統意識和成本意識；有助于我們貼近業務，去構建新常態下交通管理的平臺、治理、服務。”何均宏說。

　　構建智慧交通管理的新平臺、新治理、新服務

　　2018年是智慧交通大腦理性發展元年。深圳、北京、天津、廣州、上海以及大量二三線城市的交通管理者，正在推動城市交通管理進行歷史性變革。

　　“我們和交科所、深圳交警等聯合創新‘交通大腦’，搭建全新的技術支撐平臺、數據治理體系、業務服務模式時，發現從安全交通到順暢交通，從法治交通到文明交通，新時代交通管理必須深化規則意識、經典意識、系統意識和成本意識，來構建智慧交通新平臺、新治理、新服務。”何均宏介紹。

　　新平臺，是基于對交通管理規則、交通路權理解，利用大數據、云計算、人工智能等前沿核心技術打造三方面的能力，開放包容交通出行方、管理方、管理算法、管理應用，基于平臺數據、智能和應用，打通交通管理回路(Traffic Management Loops)，讓各方更快速、更全面的進行交互、評估，實現交通管理快速優化。何均宏提到：“早期的交通管理系統比如卡口、交警指揮、信號燈等系統很多都相對封閉獨立，無法實現共享分析，很難滿足現在智慧交通管理的需求。要實現當前智慧交通管理目標，必須要系統性建設新的平臺，把原來的智能化碎片和數據碎片整合起來，打造新資源池。”

　　何均宏指出，交通大腦平臺要能解決當前的主要問題，必須具備三種智能：一是計算智能，基于神經網絡處理器提供強大學習能力，基于微服務智能容器運行多種算法，對交通監控視頻、卡口圖片、電警圖片、違法及過車數據、年檢及保險等等數據，進行深度分析挖掘。二是感知智能，基于算法倉，支持多種交通管理算法、模型，實現對交通流量、事件、違法行為進行動態全域感知。三是認知智能：基于數據挖掘、知識圖譜、強化學習，發現交通出行規律、違法車輛軌跡，支持交通路況分析、研判，進行信號燈配時協同優化。 

　　新治理，當前大數據、云計算、人工智能等前沿技術發展帶來了海量數據的噴涌，豐富多彩的人工智能算法則帶來讓人眼花繚亂的執法效果。交通管理因此要在傳統經典的交通工程理論和技術規范基礎上，對交通數據、特別是對違法數據進行治理。新治理要解決三個方面的問題：端到端的數據集成和管控，執法規則管控和多算法融合，執法效果數據分析和督察。

　　新服務，交通大腦誕生于智能社會，它將重新定義交通管理服務，包括交通智能感知的服務、智能輔助執法的服務、交通違法智能打擊的服務、交通流量智能管控的服務等等。

　　讓每個城市可以構建自己的城市交通大腦

　　在何均宏看來，每個城市都有內在強大的生命力和發展潛力，城市交通管理科技部門基于新平臺、新治理、新服務，及其強大的連接、計算、分析能力，可以構建自己的城市交通大腦，從前端、平臺、應用三個層面入手，根據自身城市特點構建交通大腦個性化方案。

　　前端包括：道路監控、交通卡口、電子警察、信號燈、執法儀等等；

　　平臺包括：云計算、云存儲、云網絡、交通大數據湖、開放算法倉，以及交通視頻分析算法、違法智能分析算法、時空分析算法、信號優化算法；

　　應用層包括：緝查布控、違章取證、違法處理、信號優化、交通誘導、出行提示、執法監督。

　　“我們和深圳交警等聯合創新中，利用新平臺的AI平臺和開放算法倉，幫助整合大量碎片化的智能系統。”何均宏介紹，現在做交通視頻分析，各個算法廠商都提供一整套方案，包含了應用、算法、硬件，提供煙囪式的解決方案。隨著算法的迭代能力不斷增強，原有系統的分析能力不能應對逐步增多的業務需求。因此需要構筑開放的AI平臺，支持各個應用算法的統一部署、資源調度以及持續訓練，比如：基于深度學習的訓練以及推理服務；提供大數據基礎組件，用于視頻分片處理、圖片存儲、數據檢索等；提供針對圖像多維向量特征檢索優化的結構化存儲能力，可支持百億級別+的特征高性能檢索。

　　“我們和公安部交通管理科學研究所聯合創新中，發現城市交通大腦AI平臺具備初步交通感知能力，比如：占有率超限、交通擁堵、無視頻輸入和低視頻質量、車輛停駛、車輛逆行、車輛慢行、違章變道、遺棄物預警等等。但是道路交通系統具備自適應、自調節特點，這要求交通大腦必須進一步具備理解、認知交通規律的能力。我們認為要把多源交通數據匯聚起來，構建交通數據資源池，通過對數據的分析學習，轉化為對交通的認知。”何均宏說。

　　他介紹，新平臺的交通大數據湖，是交通管理“數據大腦”基礎，包括三個子方案：

　　1.數據融合共享平臺方案：在技術上保障交警、社會數據的聯通，從數據來源層面滿足大數據服務實戰，包括：路口列表、路口GPS坐標、配時方案信息、過車信息(GPS坐標、時間、方向、速度)等等。

　　2.基礎模型服務方案：構建模型和計算, “認知”交通運行狀態，比如：路況實時狀態和變化趨勢、擁堵里程比(CMI)、行程時間比(TTI)、速度變化量(SCR)等等。

　　3.交警實戰應用方案：通過智能交通系統和勤務體系“執行”和反饋大腦的決策，形成從感知到認知到執行的一體化智慧應用體系。

　　何均宏坦承，建設交通大腦非一日之功、一家之地，參考公安部大數據智能化思路和公安大腦思路，進行分層解耦，明確數據層(資源)、計算層(能力)和應用層(場景)功能和技術標準，打造新平臺、新治理、新服務，就可形成本地數據驅動的“交通大腦”總體架構。 

　　聯合創新，探索智慧交通大腦、交通管理落地方式

　　先進技術不會自動轉變為先進的交通管理，應用不當反而會影響交通管理。華為這兩年和交通管理部門進行了密切合作、聯合創新、實戰驗證。

　　(一)配合交科所，探索智慧交通“數據大腦”

　　“我們在聯合創新中發現，城市交通擁堵的根本原因，是交通供給不能滿足交通需求，而交通供給和交通需求的矛盾受多方面綜合因素的影響和制約。”何均宏分析到。

　　雙方聯合構建交通管理動、靜態信息以及跨部門、跨行業外部信息大數據資源池，通過對數據的分析轉化為對交通的認知，將現實中時變、強非線性的交通系統演變為可計算、可表達系統，基于交通系統的原理、特征和規律再提出可實施的交通管理策略和措施。

　　1.大數據綜合研判、集成指揮，構建全國交通防范打擊平臺

　　根據《公安云計算建設指導意見》平臺選擇原則：“成熟穩定、安全可靠；設施國產、開放兼容”；符合Hadoop標準的大數據技術，OpenStack標準的云計算技術，100%兼容開源社區API。實時流處理的緝查布控，毫秒級發現嫌疑車輛，布控更精準；支持多種數據挖掘和統計分析算法等。

　　2.交通態勢實時診斷預警，在無錫率先部署和驗證

　　(1)驗證排隊溢出診斷及告警、擁堵熱點發現、常規擁堵和異常擁堵點段的問題診斷分析，對于出現排隊溢出現象的路口及時發現、準確定位、迅速出警，快速疏導交通。(2)對路口失衡、干線失調等問題進行實時診斷分析，提供擁堵預測，判斷擁堵影響程度，制定對周邊道路的疏導方案等。

　　(二)配合深圳交警，創新智慧+交通管理模式

　　1.從管車到管人，全球首創刷臉執法

　　“一直以來，交警的非現場執法的查處對象只能是車，而不能精準打擊違法行為人，以致各種躲避行政、刑事處罰的違法行為得不到有效處理，隱患也因此得不到消除。”何均宏表示，交警在城市道路上攔下違法車輛、人員，進行車輛、人員身份的盤查，大量消耗警力處置時間、增加道路占用時間。當在交通高峰時期，還可能因為盤查引發交通擁堵、交通事故。

　　在深圳交警帶領下，華為、云天勵飛、平安科技聯合創新團隊積極響應，基于Atlas及AI平臺算法倉支持多種智能算法，實現多種交通參與對象的智能感知、交通違法行為智能認知，在40天內快速實現全球首個刷臉執法創新。

　　2.聯合進行TrafficGO點、線、面協調優化驗證

　　(1)多智能體學習流量特征，協同優化信號配時

　　基于AI對路口、路段、路網的交通事件采集、流量采集數據，學習交通環境、交通流狀況，發現各個交通單元不同時段通行流量特征，協同優化信號配時。

　　(2)先干為敬，在華為公司基地進行驗

　　華為研發的TrafficGo在華為基地周邊進行路測，在交通信號控制安全模型基礎上，計算交通信號控制參數，達成全局交通最優目標，比如常用的三個指標的改進：一是平均延誤時間降低；二是平均旅程時間降低；三是平均車速提升。

　　華為智慧交通解決方案的重點內容

　　何均宏表示，基于交科所、深圳交警等聯合創新工作，參考公安部、中央文明辦、住房城鄉建設部、交通運輸部《城市道路交通文明暢通提升行動計劃(2017—2020)》，華為構建了智慧交通的五個子方案，實現道路狀況自動感知、交通態勢自動研判、信號控制自動調整、交通違法行為自動監測、路況信息自動發布，完善城市交通科學管控體系，加快智慧交通發展。

　　一是全城交通視頻圖片聯網共享方案：交通很多資源采集后存放在各個區里，難于共享和分析，不利于整個城市相互銜接，構成一個完整的大腦。基于全城聯網共享，構建整個城市交通視頻圖片和數據資源池，視頻圖片資源利用率可以大幅提升。

　　二是全城交通智能分析和非現場執法方案：現在的交通系統包括很多碎片智能，通過開放平臺和算法倉，將這些碎片智能融合成一個完整的智能系統，不局限前端類型，都可支持全城開車打手機、不系安全帶、前排坐小孩、壓實線、不按道行駛、刷臉執法，實現智能非現場執法業務的持續演進。

　　三是全城交通違法大數據治理方案：目前各地交警警力緊張，交警每月都有專項行動，以前開展一個專項活動需要比較長的時間進行數據資源開發和分析，才能找到合理的數據。現在，通過城市交通大腦的大數據平臺及交通分析建模引擎，創建各種專項大數據分析模型，30分鐘就能形成情報精準推送，實現專項行動精準查處。

　　四是全城智慧交通流研判誘導方案：包括時空分析引擎，智能分析交通流量，服務交通出行。基于卡口過車數據，路口交通流采集數據以及基于視頻解析的交通流量、排隊長度等信息，進行互聯網數據融合，形成精準交通態勢感知，及時發現路面交通路況和擁堵點發現并進行預警，提高處置效率。

　　五是全城智慧交通信號配時方案(TrafficGo)：華為TrafficGO具有全量實時采集路面交通流量、事件，實時多路口聯合協同訓練，對路口、路段、子區進行協同控制等獨特優勢，可以自己學習交通流規律，主動學習全城路網交通流量規律，生成信號優化配時方案，跟交通控制信號系統對接，主動緩解交通擁堵現象。

　　開放平臺、繁榮生態，讓城市交通出行更美好

　　好的城市出行需要無縫銜接。“開放平臺、繁榮生態”是華為近年來提出的發展戰略。 “在交通管理行業這一細分領域，華為積極配合科技部門構建開放、彈性的平臺，支持業務部門創新業務流程，支持各業務系統在平臺上開放共享、互聯互通、按需擴容、迭代升級。這樣分工協作，充分調動和發揮各部門的職能作用，支撐交通管理各個部門業務的智慧化。”何均宏談道。

　　隨著生態伙伴不斷增加、不斷擴展業務范圍，基于華為交通大腦開放平臺的生態圈，現在已能支持交通狀態感知、智能非現場執法、大數據違法打擊、智能交通路況服務、智能信號控制等等業務，實現整個交通管理系統的閉環。

　　何均宏說，如今這些合作伙伴開始走出深圳，為全國各地市交警服務，已經得到十多個城市交通管理者的贊揚。

　　凡是過去，皆為序章。面向未來，何均宏先生表示：“我們和交警客戶、生態伙伴的合作才剛剛開始，基于高可靠低時延的5G技術、深度學習平臺、高精度定位和地圖，我們及生態伙伴，正在把智慧道路、智能汽車、智慧信號燈，等等連接起來，在開放平臺上進行車路協同、智慧交通管理技術測試，促進方案更加成熟，服務新一代城市交通出行和管理。