指導 | 黃勇
調研 | 黃勇 文鴻偉
撰寫｜文鴻偉
前言
“綠波帶是交通行業存在已久的概念，每日互動依託自身在大資料、人工智慧方面的長期技術積累，透過對自身資料、交管部門資料及第三方資料進行融合計算，綜合週期時段、周邊場景、道路車流方向、行車速度等因素，利用演算法計算出最佳信控引數，快速形成城市綠波方案，並可依據路面實時車流及路況進行動態調整。在儘可能對周邊交通影響小、最大程度利用存量交通基礎設施的情況下，大幅度降低綠波信控協調最佳化複雜度，讓交管部門點點滑鼠即可排程管理路網交通流，讓‘Photoshop’秒變‘美圖秀秀’，同時以極低成本幫助城市交管部門構建數字化交管業務管理體系，快速提升城市道路交通訊號控制的精細化、智慧化水平，以‘百一費率’實現‘百倍效率’，助力交通強國建設，為人民群眾出行創造安全、有序、暢通、文明的道路交通環境。”
特別鳴謝杭州交警。杭州是我們數智綠波的首個落地城市，也是在杭州交警的信任和專業指導下，我們才真正打磨出這個產品並不斷最佳化。從去年10月開始，我們與杭州各區交警大隊共創並加強了綠波帶建設，改變原先長距離綠波帶設定的模式，將3-5個路口作為一組，把線變成面，提速達到20%左右。目前，杭州建有綠波帶200多條，里程數達到300多公里，遍佈杭州城區。杭州市民在日常出行中，不知不覺間就已經享受到了綠波帶帶來的暢通便利。
近日，每日互動創始人、CEO方毅接受愛分析專訪，系統分享了對城市交通擁堵治理的觀點和成功實踐。
方毅
浙江大學竺可楨學院特優畢業生。第二十四屆“中國青年五四獎章”獲得者，第十屆“中國青年創業獎”得主，國家“萬人計劃”科技創業領軍人才。
現任全國工商聯執委、中國科協全國委員會委員、全國青聯常委、中國青年企業家協會副會長、全國資訊保安標準化技術委員會委員、浙江省青聯副主席、浙江省工商聯（省商會）副會長、浙商總會副會長、杭州市工商聯副主席、杭州市政協委員等職。所創立的每日互動於2019年成功登陸創業板（股票程式碼：300766），成為國內率先在A股上市的資料智慧企業。
01
城市交通擁堵治理是城市病中的世界性、最突出問題，每日互動尋求方案新突破
愛分析：黨的二十大報告提出，要加快建設交通強國和數字中國，提高城市治理水平。交通擁堵作為“城市病”中最突出、最重要的世界性難題，其治理非常具有現實性、挑戰性。當前，交管部門在最佳化城市路況管理、服務市民出行方面，普遍存在哪些痛點問題？
方毅：黨的二十大提出，要加快建設交通強國、數字中國，交通運輸部、科技部也聯合印發了《關於科技創新驅動加快建設交通強國的意見》《交通領域科技創新中長期發展規劃綱要（2021—2035年）》。國家的戰略、相關政策的出臺，為我們資料智慧領域的發展提供了很好的政策環境，也指明瞭發展方向。
“十四五”時期，我國經濟將轉入高質量發展，客貨運輸總量仍將保持增長，交通治理面臨的主要問題是城市核心區域通行不暢和智慧交通協同性不足。據官方統計，我國有70個城市的汽車保有量已突破100萬輛，交通擁堵作為城市病中最常見、最多發、最突出、最重要的世界性難題，其治理非常具有現實性、挑戰性。據實地觀察和業界交流，我們發現，目前交管部門在最佳化城市路況管理、服務市民出行方面，普遍存在以下痛點：
首先，我國城市汽車保有量、駕駛人數激增，城區人口不斷增多、交通設施逐漸複雜，但城市的路口、路段數字化建設程度仍不高，智慧交通協同性不足，資料共享體系尚未形成，導致城市整體路況線上監測分析難度大、單點路口的配時智慧化低，很多路口常常出現空放或擁堵現象。同時，交管部門大多以人工經驗為主，缺少大資料支撐，路口訊號燈配時經人工調整後的效果無法快速準確驗證，閉環迭代最佳化難以實現，並且不同路口、區域之間缺少充分協調，難以應對整個區域實時變化的複雜交通狀況，不合理的單點綠信比設定會對路口通行效能造成極大影響。
目前，很多城市普遍使用澳洲的SCATS（Sydney Coordinated Adaptive Traffic System）和歐洲的SCOOT(Split Cycle Offset Optimizing Technique)系統，其配時能力、自適應能力雖然非常強大，但資料採集透過城市道路上的線圈或者地磁感應來實現，其地面感應裝置經常因為城市道路規劃調整、常年大交通流的影響而頻繁損壞失靈，並且SCATS及SCOOT系統不夠“智慧”，配時人員需要“程式碼級”能力，透過輸入複雜的程式碼指令碼進行配時，使用門檻高，且系統對交警反覆的臨時調整無“記憶能力”，難以沉澱經驗，形成“複用”，無法靈活應對瞬息萬變的城市交通狀況。
最後，各城市交通基礎設施投入巨大，單個路口動輒數十萬，不同供應商資料間較難打通，整個城市、區域的“一盤棋”的交通智慧化投資成本高昂，硬體投入大而實效收益偏小。
鑑於上述情況及痛點，每日互動希望運用前沿技術助力交通管理理念、管理手段、管理模式創新，提升交通治理現代化、資訊化、智慧化水平。今年，每日互動面向智慧交通領域打造了“數智綠波”產品（以下簡稱“數智綠波”），該產品能夠幫助交警部門高效完成訊號燈智慧配時、綠波路線智慧協調最佳化等工作，實現路網交通流的數字化建設和智慧排程管理，更好地服務市民出行，提升各城市交通管理水平。
2022年初，浙江省溫州市計劃建設中國（溫州）資料智慧與安全服務創新園（即“數安港”），每日互動於早期就深度參與其中，在數安港建成運營之際，“智慧交通”正好作為001號場景釋出。我們希望透過依託數安港的成立，充分利用自身海量鮮活的移動網際網路大資料及能力，深度融合來自交通管理部門、地圖服務商以及第三方資料智慧服務商的多方動態資料進行聯合計算，構建一套本地化的業務系統，為交管部門提供交通治理手段，在智慧交通領域進行智慧化落地應用。
愛分析：相較於傳統配時方案的紅綠燈、人工協調的綠波帶方案，每日互動所倡導的“數智綠波”在解決交管部門的上述痛點時有哪些創新和突破？
方毅：所謂綠波帶，並非新的概念，而是交通領域存在已久的一種理念，是指在指定的交通線路上，車輛按照規定的速度行進時，訊號控制機根據路段距離將該車流所經過的各路口綠燈起始時間做相應調整，以確保該車流到達每個路口時，正好遇到“綠燈”，從而提高該交通線路的整體通行效率。
我們的“數智綠波”產品，將透過大資料智慧化手段，分析路口綜合車流，最佳化單點綠信比，提高大流量下的路口利用效率，同時篩選出適合建造綠波帶的交通幹線路口，綜合週期時段、周邊場景、道路車流方向、行車速度等因素，利用演算法計算出最佳信控引數，增加綠波協調控制，透過對路口訊號燈配時的精準切分，保障區域幹道車輛能夠順利透過，從而減少延誤和停車次數，實現“最多停一次”目標。
每日互動“數智綠波”產品的最大特點，是將資料層實現接入和打通，並對資料進行車流分佈、信控特徵、路口及道路特徵等交通場景的資料探勘分析，提供流量分佈、綠波推薦、綠波最佳化等多種服務元件，進而支援交通管理具體應用中的路口/路網視覺化配置、路口協調關係研判等具體作業，從而實現“資料特徵化，特徵服務化，服務應用化”，讓城市交管部門對路況進行實時分析、應對和監控，尤其是便於交通民警根據實時路況，快速對所管轄的路口訊號燈配時進行快速、動態調整。
相較於傳統配時方案，“數智綠波”產品可根據路面的交通流資料進行快速最佳化，而非傳統配時下的“固定”方案，其實用性、靈活性更高；相較於人工協調的綠波方案，“數智綠波”產品以交通流資料和智慧演算法為支撐，大大減輕了對專家經驗的重度依賴，操作也更加簡單，無需一線交警掌握複雜的程式碼，僅需透過1小時的簡單培訓，一線交警即可熟練掌握系統使用，可實現綠波方案的一鍵配置，也可以拖拽方式進行單路口、路段的精細調整。與此同時，數智綠波可基於整個區域進行整體協調管控，避免各路口、路段缺少系統化思考進行區域性最佳化而導致的區域交通整體陷入低效的情況。
02
“數智綠波”產品的工作原理大致是什麼樣的？這一過程中，每日互動調動了每日互動“數智綠波”產品助力城市交通自“手動擋”向“自動擋”升級
愛分析：每日互動哪些核心資源和技術能力，以確保“數智綠波”產品的智慧、高效、安全？
方毅：我們的“數智綠波”產品，結合網際網路大資料，分時段提供個性化的綠波信控方案，並對綠波路段進行定時監測，對符合要求的綠波方案進行決策配時，實現路網交通流的數字化和智慧排程管理。具體可以從以下幾個方面去理解：
圖1：每日互動“數智綠波”提供方案架構示意 
我們的“數智綠波”產品使用大資料聯合計算平臺作為底層基礎設施，最大程度保障資料流通計算的安全性。這是因為，雖然每日互動的海量資料在綠波場景下是以統計級給到系統，完全符合《個人資訊保護法》《資料安全法》等相關法律法規的要求，但也需要融合交管部門甚至第三方的資料，因此，需要透過邊界進入到專網並與專網內的資料進行融合計算，為上層應用提供服務。為確保產品及資料安全，所有的資料都放在國資控股的大資料聯合計算平臺上進行聯合計算，確保原始資料可進不可出、可算不可識、可用不可擁、演算法透明易監管、計算安全高效，既保障了資料提供方資料共享流通的安全性，也為資料需求方實現了更多的應用價值。
在基礎能力方面，數智綠波對接豐富的資料來源，並使用每日互動內部的一套強大系統——“DiOS資料智慧作業系統”進行資料治理和融合計算，生成信控方案建議。我們透過自己的大資料去感知路面實時車流資料，同時在交管部門的協調下，也會接入交管部門的路網基礎資料（如紅綠燈、車道線等）、交警業務資料、基礎設施感測資料等進行融合計算和交叉驗證，將來甚至還可能與更多第三方地圖與出行服務商的資料進行融合，讓交管部門對車流和路況的判斷依據更加立體。那麼我們怎樣去對如此多源複雜的資料進行治理和計算呢？這就要用到DiOS資料智慧作業系統了。DiOS能充分調動公司數字建模、安全計算、視覺智慧、智慧交通等相關的核心能力，在對各方資料治理的基礎上進行融合計算，將各類交通資料“場景化”，用於分析挖掘各路口、路段、區域的車流特徵、出行OD特徵等，以便生成相應信控方案建議，並提供模擬元件，便於對不同信控方案的效果進行模擬和預測。
再到業務應用及賦能方面，我們的數智綠波透過API、RPA的方式與SCATS等系統打通，以便進行信控方案的實時傳遞與執行，支援自動下發。同時，基於區域、路網交通特徵資料，每日互動提供了路網管家、信控最佳化、綠波平臺以及駕駛艙、執行監測等功能模組，可以對路網進行感知、研判及信控措施的動態調整與最佳化，對綠波方案進行自濾波地圖、綠波設計、方案下發、效果預測與最佳化的動態閉環管理；基於上述功能模組，城市交管部門可透過PC端、移動端、大屏端等全端接入方式，輕鬆實現從宏觀的城市規劃建議到中微觀的路網建設指導、數智綠波服務等立體化業務應用。
值得一提的是，數智綠波還可以對區域交通進行“一盤棋”式的整體協調及系統最佳化。為避免某一個方向的綠波帶破壞掉與其交叉方向道路的通行效率，當比如橫向的道路做成綠波帶後，我們的“數智綠波”產品支援以某個紅綠燈路口為中心，該區域內所有路口向它看齊，從而可將互相交叉的路線、方向的道路配成綠波帶，進行區域交通“一盤棋”的整體最佳化。當然，交通無常事，交通流是實時不斷變化的，因此，數智綠波必須具備應對突發情況、不斷迭代最佳化的能力。實際交通治理過程中，追求所有路口都是綠燈並不現實，這裡需要交管部門進行價值判斷，為防止“蛇頭咬蛇尾”的情況出現，數智綠波也支援“臨時方案”，一旦某個路口或路段發生諸如交通事故等臨時突發狀況，即可將訊號燈控制快速恢復至原始狀態下，待臨時突發事件結束，可重新恢復為綠波狀態，從而將交通壓力消解掉。並且，數智綠波還可以運用短時流量預測、可變車道等技術，做好綠波方案的智慧迭代，構建城市交通治理業務閉環。
最後落到具體使用層面，我們的數智綠波產品的一大優勢就是使用便捷。橫軸是一條路，縱軸是時間軸，當左邊訊號燈相位選好後，右邊的訊號燈相位可實現一鍵自動對齊，透過這種相對對齊，快速實現區域綠波帶方案，在機器輔助之下，讓高難度“photoshop”秒變“美圖秀秀”，大幅度降低綠波信控協調最佳化複雜度，讓交管部門點點滑鼠即可排程管理路網交通流。
愛分析：“數智綠波”產品對城市交通管理、民生的核心價值分別體現在哪些方面？其主要適合什麼樣的城市、路段？
方毅：從上邊的工作原理大家可以看出，我們的“數智綠波”產品基於網際網路端大資料融合計算，以極低的成本建設城市綠波帶，幫助城市交管部門構建數字化交管業務管理體系，實時感知並分析道路概況，並給出合理化的建設建議，快速提升城市道路交通訊號控制的精細化、智慧化水平，為人民群眾出行創造安全、有序、暢通、文明的道路交通環境。
值得一提的是，我們的“數智綠波”產品絕不浪費任何一個感測器，而會把原來已經存量建設的設施最大程度利用起來，將資料都匯聚在一起，實現“跨域資料融合”為城市交管部門提供相互驗證。比如，萬一出現一些極端情況，每日互動的交通流資料迅速變化，交管部門可以用其自身的資料去校準每日互動的交通流資料；同理，每日互動也可以推測出交管部門不合理的交通設施資料，進而去補全它。
圖2：每日互動“數智綠波”產品主要優勢
從適用範圍角度來看，只要是實現了線上化控制的路段，就有了“數智綠波”的應用基礎。同時，每日互動的“數智綠波”產品有一套自己的度量標準，如進入某個路口與駛出的路口的車輛數量的重複率等需要達到某個指標，同時我們會結合該路段的位置及周邊設施情況做綜合判斷。例如，我們發現一個路段相當於隧道一樣，進去的車跟出來的車重複率非常高，那麼我們認為這個路段屬於通勤道路，適合做綠波帶。
愛分析：據瞭解，每日互動的“數智綠波”產品已在杭州、溫州、湖州等多個地市落地，並收穫良好反饋。那麼，您能否系統介紹一下公司在幫助城市交管部門落地“數智綠波”專案時的建設思路？
方毅：總體來看，我們數智綠波專案建設思路可以分為以下幾個步驟，實現從理念溝通、診斷、設計規劃到方案最佳化與固化的閉環。
首先是理念提報。我們會先丟擲我們對於城市交通管理的理解，與交管部門充分討論，促使雙方在理念上達成一致；然後，我們會闡明每日互動基於底層資料的打通，以智慧演算法向前端業務賦能的思路，強調交管部門尤其是一線交警作為使用者的使用者體驗，從傳統的工控領域思維模式轉變到網際網路面向C端的思維模式，提升前端的易用性，並且無需改變原來任何的城市交通建設方案，以極低成本即可完成。
第二步就是著手規劃設計。每日互動的“數智綠波”產品利用移動網際網路大資料、交警部門以及地圖服務商的資料，能夠自動聯合計算生成城市中適合進行綠波建設的道路，並支援對推薦的綠波路段進行人工干預，可根據實際情況進行新增、刪減、修改。例如，杭州綠波帶專案中，我們基於自己對綠波帶的度量標準，找出杭州全域700多公里適合建設綠波帶的道路，並將其分佈圖提報給杭州交管部門審查、討論。
接下來是配置綠波。數智綠波能夠結合路網資料和對應路段、路口的車速流量等資料，智慧推薦一批最適合建設綠波帶的路段，並計算出詳細的綠波配置方案，輔助最終的綠波帶建設決策。交警部門可以根據我們的推薦結果，挑選特定路段進行“綠波方案”效果體驗。接著，我們利用視覺化路口管家等實現訊號基礎設施、渠化、流量等綠波建設資訊的全面錄入和直觀展示；同時，路網管家會融合路段長度、歷史車速以及路段特徵等資訊生成智慧推薦車速，為綠波方案設計提供速度指導、確保綠波效果。
接下去是劃分時段與方案設計。說到這裡，又要提到我們數智綠波產品使用便捷這一大優勢了。數智綠波支援在時距圖上透過簡單拖拽，快速實現綠波帶的調整和最佳化，可根據不同場景（學校、景區附近）、不同時段（早、晚高峰、白天平峰）、不同時期（工作日、週末）等進行綠波帶的個性化調整，進行特定路口、路段的多個綠波方案設計，還可以根據交管部門對特定路段的監測資料及管控經驗，選擇最優綠波方案。
單點最佳化也很有價值。在此環節中，我們可以結合路口流量資料、路口特徵資料與路口信控資料，透過精準最佳化區域內所有路口的單點信控方案，去產出按時段劃分後的單點推薦配時方案，並可進行自動或人工下發，或對單點推薦配時方案進行人工干預後下發至訊號燈控制系統。
最後就到了試執行及方案最佳化、固化環節。我們會協助交管部門對整體及單點最佳化後的綠波方案在選定路段進行區域性或全面的試執行，並對方案效果進行實時的執行監測，根據實際的區域、路網的方案應用情況再進行最佳化後，提交城市交管部門確認，從而實現針對不同路口、不同時段的綠波方案的固化。
圖3：每日互動智慧綠波帶建設思路示意
另外，從具體服務方式來看，每日互動的“數智綠波”專案建設流程包括試點模式、平臺部署、產品使用培訓、產品最佳化升級的四大步驟，在試點期間每日互動可提供部分選定路段的綠波帶建設並承諾相應效果，提供免費培訓及維保期內的產品免費迭代升級服務。
愛分析：城市交通是否可以參考自動駕駛進行分級，這對助力智慧城市治理升級有何意義？
方毅：正如自動駕駛根據“從完全手動到完全自動化”的自主程度能夠被分為五個級別，我們認為城市交通的數智化治理程度也可以根據該城市各路口訊號燈控制的智慧化程度進行分級，於是，我們提出了“智慧交通6L”分級理念。
圖4：每日互動“智慧交通6L”分級理念
L1級是指路口設有訊號燈，可進行基礎交通控制。L2級是指路口訊號燈有聯網，交警可遠端下發指令，進行單點調控。L3級是在L2基礎上，透過路口安裝的雷達、攝像頭、地磁等裝置以及網際網路大資料可感知路口排隊長度、車速等數字化資訊。L4級則是可以透過對路口上傳的資料進行分析建模，形成動態的、以資料為指導的閉環控制。L5級是在L4基礎上可實現多個路口的智慧協同，比如“數智綠波帶”建設。L6級為實現道路智慧化管控，即基於對政府、商圈、學校等區域道路特徵進行資料建模分析，可實現多路口精細化協調控制，全面提升區域道路功能性。
我國城市的發展程式、規模差異較大，交通基礎設施投入進度千差萬別，即使是南方某些相對發達的城市，其城市內的大批訊號燈依舊可能是單點級的，並未實現聯網。透過“智慧交通6L”分級理念，每日互動可與各地方交管部門基於同一套語言和度量體系，幫助各城市找到不同路口、路段所處的具體座標，結合當年的城市交通建設方案、預算情況，針對性地溝通對不同路口、路段的升級方案，例如從L1升級到L2，或直接跳級升級到L3，同時，基於約定的升級路徑，每日互動可在一定時期內按約定完成對指定路口、路段的城市交通設施的智慧化升級，配合各城市靈活安排升級進度，大幅降低各年財政支出壓力，讓城市交通的智慧化升級可見、可控、低成本。預計每日互動“數智綠波”產品，會首先以長三角為中心，其後向全國鋪開。
03
每日互動以資料智慧核心能力，面向國內大交通智慧化深度賦能
愛分析：每日互動未來在大交通領域的數字化、智慧化升級等方面，還有什麼樣的規劃？
方毅：在大交通領域，我們主要有以下兩方面的規劃：
在城市交通方面，如前面所講，每日互動將用大資料非常便捷的方式給城市的交通實現初步的智慧化。當前是“數智綠波”方案，未來，每日互動還將透過Wi-Fi感知系統或其他新的感知路況的系統，以更精細的方式，加上大資料去進行閉環，大幅度降低城市交通智慧化的建設成本。
在高速交通方面，每日互動目前正與浙江省交投旗下的浙江高信技術股份有限公司深度合作，以DiOS資料智慧作業系統助力其進一步深化高速公路資訊化業務；同時，每日互動還利用自身的技術能力打造出高速公路異常情況下的預警系統，積極參與高速公路拋灑物等異常情況的治理工作。具體而言，我們利用高速“龍門架”ETC資料，計算出每輛車的進出的瞬時速度及兩個龍門架間的區間速度，並根據龍門架之間的車速及車流變化，結合高速公路攝像頭，快速發現高速公路特定路段的問題並及時預警，降低高速公路事故風險。目前，高速公路異常情況下的預警系統已經做到能在一分半到兩分鐘左右時間發現異常情況路段，並在事故發生前的二至十分鐘告知高速交警以便其提前、快速到達異常路段進行處理。未來，每日互動將進一步深挖高速交通的治理場景，為提升高速公路資訊化、降低高速公路事故率而不斷努力。
愛分析：您對路網數字化、城市交通治理等方面還有什麼觀點想要分享？
方毅：現在關於交通治理有個新的趨勢是去應用雷達和影片，但這種方案的投資成本、邊緣計算成本比較高。近幾年，我們國內的算力資源得到了很大提升，但算力終歸是有限的，合理運用算力資源則成為降本增效之關鍵。我認為，現在很多車輛尤其是新能源汽車，車輛本身不停發射著各種各樣諸如藍芽、Wi-Fi等無線訊號，交通管理部門若以建設基於無線訊號來在地面以上而非地下建設感知裝置的方式來治理交通，難度和成本就會相對低很多，也會成為一種新的正規化。
“數智綠波”是每日互動一次面向民生需求創新的成果。伴隨著國家加快建設交通強國、網路強國、數字中國的大趨勢，我們走在資料智慧的道路上恰逢其時，希望未來以資料智慧驅動更多社會變革。
文章來源：愛分析公眾號