Интеллектуальное управление умным городом — идеальное решение для интеллектуального транспорта

При активном продвижении строительства умных городов, такие направления как интеллектуальные транспортные системы, умная медицина, умная безопасность, умная энергетика и другие привлекают большое внимание. В городском строительстве, прежде всего, важен транспорт, и интеллектуальные транспортные системы стали важным двигателем экономического развития. Они все глубже интегрируются во все сферы общественной жизни, меняя образ жизни и методы работы людей, а также играют важную роль в строительстве умных городов. Ниже приведена статья Шао Юаня из Исследовательского института городского транспорта Центра планирования и дизайна города Шэньчжэня (Институт Интеллектуальных Технологий) на тему "Мудрость для будущего городского транспорта | Создание" 4C города".

С момента своего основания 20 лет назад Шэньчжэнский транспортный центр активно занимается исследованиями и разработками в области транспортного моделирования и больших данных для осуществления планирования и проектирования городского транспорта и интеллектуальных транспортных систем. В последние годы мы преобразились из традиционного института по планированию и проектированию в полноценного поставщика решений в сфере городских перевозок. То, что мы представляем сегодня, является предварительным обзором общей концепции умного транспорта будущего города. Доклад разделен на две части: во-первых, будущая мудрость города, видение умного транспорта, во-вторых, предварительные размышления.

С точки зрения всего процесса развития умного транспортного узла, его можно разделить на три этапа развития. Этап 1.0 сосредотачивается на разработке отдельного продукта и функциональном проектировании приложений. На этапе 2.0 акцент делается на взаимосвязи больших данных, преодолении барьеров данных. Мы входим в новую эру умного города 3.0, которая представляет собой новый этап развития умного города, основанный на всеохватывающих сервисно-ориентированных решениях, подчеркивая общественное участие и сотрудничество между правительством и бизнесом.

Исследование McKinsey предоставляет очень подробный обзор будущих тенденций движения в семи областях, включая совместное использование транспорта, электрификацию автомобилей, автопилот, новое общественный транспорт, возобновляемую энергию, новую инфраструктуру и Интернет вещей, охватывая суть будущего. С одной стороны, в будущем интеллектуальные транспортные системы будут основываться на дата-драйвной взаимосвязи всех объектов, а также использовать различные новые виды транспорта как носители для организации новых форм транспортировки. Новые транспортные услуги проявляются в совместном использовании транспорта.

Соединенные Штаты упомянули в "Отчете о тенденциях развития новых технологий 2016-2045", что Интернет вещей, анализ данных и технологии, включая блокчейн, могут кардинально изменить способ передвижения во всем городском трафике в течение следующих 10-20 лет. Таким образом, вся городская транспортная отрасль также постоянно меняется.

Концентрация на строительстве умных городов в Европе и США, ядром развития является создание четырех основных систем, включая мудрость системы восприятия, умное принятие решений, умные операции, умные услуги в четырех областях. В будущем городской транспорт должен иметь четыре ключевые характеристики во всех аспектах.

Первая особенность заключается в том, что ориентированный на будущее городской транспорт представляет собой сложную гигантскую систему. В рамках этой системы необходимо создать систему всеобъемлющего характера, взаимосвязанную, многообразную и многомерную систему.

Второе — городское управление перешло от прежнего пассивного управления к умному управлению. С 2000 года Шэньчжень подчеркивал умный рост городского транспорта и концепцию умного управления. Предпосылка умного управления требует поддержки больших данных и точного контроля данных на основе больших данных для разработки стратегий和服务 мер.

Например, конкретный путь через большие данные для понимания каких типов транспортных средств используют наши дороги, какие факторы в разное время и пространстве влияют на принятие точечных решений для достижения целей строительства дорожной сети.

Третья сторона характеризуется концепцией мобильности, представленной ЕС, которая имеет несколько ключевых особенностей.

Первая заключается в том, что мы сосредотачиваемся на переходе от улучшения пропускной способности транспортной инфраструктуры и стремления к более быстрой мобильности к фокусу на доступности с ориентацией на человека, включая изменения городской жизни, здоровья и окружающей среды, а также поддержку экономики через транспорт.

Во-вторых, города будущего будут уделять больше внимания "городскому управлению"而不是 "городскому менеджменту", подчеркивая преобразование государственных услуг, координацию сервисов и создание социальных ценностей. Развитие городов выделяет умное управление и умный рост.

Третье, меняется способ мышления. Традиционное мышление сосредотачивается на независимом строительстве системы. Новое мышление больше фокусируется на координированном развитии между системами. Акцент делается на согласовании интересов, особенно общественного участия. На основе больших данных можно достичь точной калибровки и замкнутого цикла управления от планирования до подготовки, формируя более эффективную модель управления.

Четвертое — служение в качестве ядра, отражается в опыте передвижения людей, с акцентом на человеческие ощущения как на ядре многоцелевого строительства, особенно для личного опыта всего процесса бесшовных транспортных услуг.

На основе вышеназванных четырех трендов, города будущего обязательно станут осязаемыми, функциональными, управляемыми и сервисоориентированными городами. Эти четыре аспекта городов отражают развитие урбанизации как "4C город", а именно: Осязаемый Город, Выводящий Город, Управляющий Город и Обслуживающий Город в онлайн-среде.

Во-первых, голограммное восприятие города. Необходимо создать многоуровневую систему восприятия на основе больших данных пространственных единиц, включая интеллектуальные перекрестки и умные участки дорог, чтобы обеспечить многоуровневое, круглосуточное и точное осознание полос движения. Раньше погода и вся система восприятия транспортной среды были ограничены. Шэньчжень использует умные фонарные столбы, умные перекрестки, умные дорожные покрытия и другие элементы для совместного создания новой системы восприятия умных дорог. Умный фонарный столб имеет множество функций, включая высококачественное видео, обнаружение транспортных средств и выпуск информации, что позволяет осуществлять интеллектуальный мониторинг, детекцию трафика, идентификацию опасностей на дорогах, обмен информацией, отслеживание многообъектного радара и другие функции. Это один из ключевых носителей системы голограммного осознания транспорта в будущем.

Второе — это вывод города в онлайн. На основе технологии больших данных достигается технология трассировки трафика, глубокое понимание различных типов генерации трафика и механизмов его эволюции. Например, это анализ состава сотрудников разных районов через данные сигнализации мобильных телефонов. Карта может использовать динамические данные об обнаружении велосипедов, чтобы понять их использование для последней мили, включая мониторинг перемещения людей в течение 24 часов в разброс по области.

Техники больших данных и глубокого обучения имеют множество применений во всем анализе транспортной структуры, открытии транспортных практик, анализе общественного мнения, полицейских проверках и так далее. Кроме того, создание онлайн-системы вывода через регрессионные данные всего цикла замкнутых активностей. В ядре Шэньчжэня проводится онлайн-симуляция системы для испытаний, при этом на проезжей части устанавливается большое количество сенсорных систем, включая высококачественные видео. Благодаря этой разметке можно точно определить каждое транспортное средство, а внутри транспортного мозга можно реально восстановить весь поток движения в реальном времени, что позволяет сделать вывод о плане транспортного движения, включая организационный план, и обеспечивает системную поддержку для оптимизации всего потока транспорта.

Это реальный случай. Инспекторы дорожной полиции использовали онлайн-систему моделирования при инциденте в туннеле Шэньчжэня. Благодаря реальному времени и онлайн-анализу этой системы, можно снизить загруженность дорог в верхнем потоке и эффективно решить проблему за 10 минут. В прошлом, без данной системы, затор мог длиться более получаса. Этот случай обсуждался на выездном совещании китайской дорожной полиции по охране общественного порядка, которое проходило в этом году в Шэньчжэне.

Третье, умное управление городом. Это создание замкнутого цикла управления и контроля "планирование-проектирование-строительство-управление-данные" для совместной работы, а также краткое описание с трех уровней: регионального, городского и уровня кампуса.

В основе регионального уровня лежит создание стратегии и системы управления и контроля на региональном уровне для активного управления спросом. В Аризоне, США были предоставлены программы различным группам людей, с разными временами поездок и разными затратами на путешествия. Пытаясь эффективно изменить поведение и планы 20% путешественников, США достигли баланса во времени и пространстве на дорожной сети.