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让红绿灯聪明起来，科技交警携手百度AI信控缓堵保畅
人工智能红绿灯，自动调节放行时间；一个路口红绿灯，联动区域多条道路；打开导航软件，实时跟随车速信息就可“一路绿灯”……城区汽车保有量十五年间从20万辆到100万辆，虽然让株洲市的道路交通压力倍增，但部分区域的整体拥堵指数却下降了13.4%，平均车速提升了9.7%。在这背后，科技交警正在运用“AI信控“技术，改变着这座城市的交通。
靠手指挥交通的时代
而作为交警，一线路面执勤是每天的日常工作。对于当时还年轻的罗湘彬来说，一线交警的日子不仅仅是“累”，更是“苦”和“难”。
据罗湘彬回忆，当时他负责的区域是荷塘区的红旗广场附近路口，算是当地比较核心的区域。当时他每天要在7点左右到岗，从早上7:20到8:30，下午从5:20开始到6:30，都要处理早晚高峰路口疏导，其他时间则要巡逻路面，纠正违法等。
罗湘彬回忆，当时株洲交通管理的科技含量不高，交通疏导、交通违法查处、交通事故处理等路面交通管理依靠人工，交通信号控制依靠人工经验。实地调研所能观察的信息也很局限，一名交警只能发现自己所处路口的情况，上下游路口的情况却不得而知。
“当时路面上为数不多的几路监控，很难起到什么作用。”交警之间、交警与指挥中心之间的沟通，要么依靠手机，要么依靠对讲机，而每一名交警对路面情况的判断也因人而异。同时，指挥中心也谈不上现代化，分析和研判的功能很少，以“上帝视角”统筹区域交通管理的能力则更是几乎没有。据罗湘彬回忆，直到2008年的株洲市城区的机动车保有量20万辆，全市有交通信号灯的路口仅100多个。
随着整个城市的发展及长株潭一体化带来的城市化进程的加快，目前，株洲市仅城区机动车保有量就超过100万辆，红绿灯路口500多个，几乎是当时的5倍。而早晚高峰的时段，前后也相应延长了1个小时。这样的变化对一线交警来说，不仅是工作量的成倍增长，更大的挑战在于路况复杂程度增加，处理难度增加。交通对城市发展及市民生活的影响也越来越大。
也是在同一年，经过了一线交通警察、交通事故处理等岗位多年的历练后，毕业于计算机专业的罗湘彬，终于迎来了专业对口的机会，进入了株洲市公安局交通警察支队科技所，正式从事起交通管理科研工作。
还是在同一年，株洲市的交通管理方式也正式向智能化方向开始了升级之路。
变革从引入AI信控开始
自2008年到2020年，罗湘彬记忆中的株洲交通智能化改造先后经历了“人工采集变电子设备采集”到“交通信号灯单点自适应的改造”的变化，这些改造虽然在当时都遥遥领先全国，但是最终仍不能适应交通事故、社会活动或者天气变化等引起的突然的交通流变化。道路与道路之间，区域与区域之间，基本难以形成有效的自动联动控制。
最大的变化出现在2021年到2022年，株洲交警开始开始向区域交通信号自适应优化控制，这个世界性难题冲击。“我们知道这是非常困难的，也是鼓起勇气来做这个事情。我们只希望能探索出一条路来。”而直到目前，在罗湘彬的眼里，这样探索的成果已经远远超过了他当时的预期。
株洲城区，一条湘江穿城而过，将整个市区切分成了河西、河东两个区域，河东路面红绿灯300多个，河西路面红绿灯200多个。株洲交警选择河西区进行了交通信号灯自适应改造，其中核心区域的天元区66个灯控路口是重中之重。
株洲交警做了大量前期基础工作，包括对数据采集设备的升级，增加摄像头、雷达、终端盒子、雷视一体机等数据采集设备，同时全面梳理改造区域道路基础台账，对每一条道路的承载能力做了分析，包括车道数量，车道宽度，出入口梳理，道路承载能力，做了量化数据，从宏观上建立起来对整体区域的交通出行趋势的研判。
中观上，针对区域内道路，将本地采集的交通流数据与百度公司的浮动车数据、道路拥堵情况、平均车速等互联网数据融合起来，获得了比较准确的交通流判断。经过前期大量的人工分析和数据收集，通过百度AI信控建立了针对不同交通场景、不同时段的数十个模型。百度地图数据+后台数据采集+现场人工分析，海量的数据不断进入到模型中，人工智能也在不断地深度学习，形成信号优化的控制策略。
“我们的交通信号灯控制方案从之前的24小时4次变化，现在可以做到每15分钟就下发一次信号灯策略。而在这其中，调控的过渡期仅仅只有不到3分钟。”罗湘彬举例，如果系统监测到某一个路口交通流突然出现增长，会自动将相应方向的绿灯时间延长。
除此之外，百度AI信控会根据拥堵区域的历史和实时车流数据，分析道路拥堵趋势和关键上下游路口，并在复杂的城市路网环境中找出若干交通状况良好的协调干线，除了用红绿灯的时长控制来被动引导车流进入协调干线，AI信控还可以依托地图APP、车载智能终端、路侧诱导屏等主动诱导，进而实现区域内跨干线的流量摊薄，避免了一个路口放行，却溢流到下一个路口拥堵的尴尬。
而且这个周期只有5分钟，也给了司机充足的反应缓冲期。
“目前这个系统已经跑了一年时间，算法也越来越成熟。”2022年9月，株洲全市中小学相继开课，这是新系统建立以来迎接的首次大考。交警在初期并未人为干预，“就让它（人工智能）去跑。” 系统敏锐地关注到了整个城市交通流的增长，特别是某些学校附近路段发生的较大变化，系统敏捷调整信控策略，极大的缓解了部分重点区域的交通压力。
在不断关注人工智能的学习情况的同时，罗湘彬等科技交警，也有针对性地运用自身经验，不断将新的道路变化情况匹配进系统，然后让AI信控持续深度学习，进而达到了区域整体优化策略及各路口优化方案无限贴近区域交通流变化、适应全工况场景下的区域信号优化效果。
就是在这样磨合中，AI信控在不断进化的同时，道路交通管理者也在不断地对智慧交通产生了更多的理解。“此前交警的工作，完全凭经验，形不成量化，也没有宏观视角，交通流的指挥无法精确介入。”AI信控的介入，用精准的数据采集和分析，再来进行指挥调度，将原来漫长的人工经验的总结过程，交给系统自动完成，交警只需要关注系统执行和实际效果是否相符，及时跟进或者调整即可。“这个过程可能要经历一到两年，相对就会比较成熟，让机器不断学习各种交通流变化，效果会越来越好。”
安全始终是交警的心结
作为一名从一线路面执勤岗位走过来的交警来说，罗湘彬提起交通安全这个词，敏感度就会瞬间提升。在他眼里，对交通活动所有参与者来说，安全、有序、畅通的总目标中，所有人都应该将“安全”放在第一位。在株洲的智慧交通升级改造中，用科技保障安全的理念也时刻印在罗湘彬这样的交通科研人员脑海中。
株洲市株洲大道和莲花路交汇口，从2019年到2021年间发生了多起伤人交通事故。但令罗湘彬和其他交警们匪夷所思的是，经过分析研判，这些事故的发生位置共通点迟迟没有找到，也在交警们的心里成了一个久久不散的结。
直到2021年株洲智慧交通改造改造工程中，置入了一项交通事故地点定位功能，才找到了事故多发规律。
罗湘彬介绍，此前交通事故双方、指挥中心和交警，对一起交通事故的发生地点，总是有不同的表述，交警可能以路口为定位点，当事人则可能以周边建筑为定位点。这样的情况不准确更不精确，对交通事故多发点分析研判的帮助并不大。
而现在指挥系统通过民警和事故当时人确认电子地图定位，统一以经纬度坐标为准，显示具体事故发生地点。交警们根据这个特征进行分析，很快发现了问题。“我们发现事故总是出现在一个很精确的坐标点上，我们分析研判后，在这个点上设置了隔离护栏，简单的方法，解决了很大的问题。”罗湘彬表示，长期以来的经验式管理方式，短时间是很难发现具体问题的，而引入人工智能后，有了比较明确的数据情报支撑，这样的分析研判并做出改变的过程就变得非常简单。自2022年这个护栏设置之后，近一年的时间，这个点位再也没有发生过一起伤人事故。
智慧交通是AI信控的终极目标
2022年底，株洲交警引入了第三方机构对智慧交通改造的效果进行了评估，数据显示，在涉及改造的66个路口区域，车均延误率下降了7.8%，干线整体拥堵率下降了13.8%。效果甚至还辐射到了整个天元区，区域整体拥堵指数下降了13.4%，平均车速提升了9.7%。
以滨江路为例，滨江路（黄山路口至神农大道路口），共计有10个信号灯，行程时间由原来优化前的10分钟下降至现在6分钟左右，通行效率大幅提升。
“从目前的效果看，这样的探索是比较成功的，也大大超过了我们的预期，我们初步预期让在目前66个红绿灯基础上，让AI信控覆盖河西200多个红绿灯路口。”罗湘彬说。根据株洲市印发的《株洲市“十四五”信息化发展规划（2021—2025年）》显示，百度人工智能城市治理产业培育项目，被列为株洲市“十四五”信息化发展重大项目，其中就包括：构建人工智能交通中心、基础全息地理信息系统平台、交通大数据平台及交通仿真与预测平台的“人工智能+智能交通”框架体系等项目。项目始建于2020年，预计2025年全面建成。
据罗湘彬介绍，目前株洲市公安局交通警察支队科技所共有民辅警22人，全部为科研人员，他们分别负责交通违法处理、机动车管理、交通事故处理、驾驶证管理、智慧交通管理等业务系统。“这样的配置，在全国来说也是比较强的。”
罗湘彬表示，株洲交警将坚持科技赋能，推动交通管理由“传统疏导”向智能疏导转变，推动风险防控由“经验防控”向“智能防控”转变，改善市民出行的品质，进一步提升交通管理服务能力。
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