技術驅動 北京交通系統加速演進

12月10日，第三屆北京智能交通大會在京召開。這場關于智能交通的行業會議再次將公眾視線引向城市的“動脈”與“毛細血管”。官方數據顯示，北京亦莊已實現600平方公里的智能網聯道路和智慧城市專網覆蓋，部署各類車載單元1000余套，各類智能網聯車輛測試驗證里程超3300萬公里。云控平臺日均處理數據量約420TB，接入了約1100輛測試車輛，覆蓋1600余個路口。從“車看燈”到“燈看車”的轉變勾勒出一幅技術驅動下交通系統加速演進圖景。

然而，在亮眼數據的背后，關于技術路徑、實際效益與可持續模式的行業思考同樣在深入。智慧交通的建設，正從追求單一技術突破，轉向更為復雜和系統的價值實現階段。

“車路云”數字底座

作為全國標桿，北京的智慧交通建設呈現出明顯的系統性特征，其核心是構建“聰明的車、智慧的路、協同的云”一體化發展格局。

“聰明的車”通過智能自動駕駛系統感知環境并自主決策，實現安全超車、智能變道等功能。智能自動駕駛系統就像是車輛的“大腦”，它不僅能讓車輛感知周圍環境的變化，還可根據這些信息做出最優的行駛決策。

“智慧的路”則依托攝像頭、雷達等傳統設備，采集來自車輛、道路以及其他交通相關系統的動態交通數據，并向車輛及交通參與者提供來自系統的交通相關信息。

“強大的云”是產業“車路云一體化”發展理念在各地實踐過程中進行信息化建設的一系列平臺的總稱，包括云控基礎平臺和云控應用。

在“車路云一體化”部署下，北京市高級別自動駕駛示范區率先定義了“多感合一”“多桿合一”智能網聯標準路口，自主研發國內首套三模通信車載終端產品。截至目前，示范區600平方公里范圍內已實現智能網聯標準路口充分覆蓋，部署各類車載單元1000余套，各類智能網聯車輛安全、高效開展測試驗證里程超過了3800萬公里。

在系統性部署下，北京示范區取得了多項開創性成果：率先定義了“多感合一”“多桿合一”的智能網聯標準路口，大幅提升了道路設施的集成度與美觀度；自主研發了國內首套三模通信車載終端，確保了通信鏈路的可靠與冗余。百度、小馬智行等企業的自動駕駛車輛通過接收路側設施發送的超視距感知信息，有效擴展了安全ODD（設計運行域）。這種“車路云一體化”協同模式，被業界廣泛視為提升高階自動駕駛安全冗余、降低單車智能過高成本的關鍵路徑。

緊扣現實需求與獲得感

在積極實踐的同時，業內對于如何讓巨額技術投資更精準、更高效地服務于經濟社會發展與人民福祉，展開了日益務實的討論。

業內人士分析指出，當前部分前沿探索（如為高級別自動駕駛服務的“車路云”系統）與公眾最迫切的出行需求之間存在一定的階段性錯位。普通道路使用者當前最關心的，往往是更基礎的安全與效率問題：例如，能否提前獲知道路異常，如坑槽、塌方；在擁堵時獲得有效的繞行引導。

智路云交通科技有限公司董事長趙延東在接受北京商報記者專訪時表示，實現理想的、全域全要素協同的“車路云”體系，面臨現實復雜性挑戰。例如，道路上始終存在大量非網聯車輛、老舊車輛，其行為難以被系統精準預測和納入協同控制。此外，將核心控制權大規模移交至云端系統，其通信可靠性、網絡安全及故障應對能力，仍需經歷極端場景的長周期驗證。這些現實約束促使業界思考分階段、分層級實施的務實路徑。

因此，多位專家強調，智慧交通發展需平衡“前瞻探索”與“當下賦能”。國家智能交通系統工程技術研究中心首席科學家王笑京在第三屆北京智能交通大會上也提出，應構建基本公共服務與市場化增值服務并存的多層次體系，并重視項目效果的長期科學評估。這意味著，在探索未來可能性的同時，必須將大量資源投入到能立即提升路網安全、緩解擁堵、優化出行的應用上來。

未來路徑聚焦核心能力

無論技術如何演進，智慧交通的最終價值必須落在提升系統核心能力上。這主要包括三個方面：常態化的精準服務能力、突發事件的應急處突能力，以及基于大數據的綜合調度能力。

其中，一個標志性的轉變是從“車看燈”到“燈看車”的進化。

傳統交通信號控制是“車看燈”，車輛被動等待預設的配時方案。而智慧交通通過“路”側的感知設備和“云”端的分析能力，使信號燈能實時“看到”各方向的車流數量、隊列長度甚至車輛類型（如公交、急救車），從而實現動態自適應配時。

趙延東表示，一種更具性價比的技術路徑正在受到青睞，即“低成本、高覆蓋”的感知與數據融合方案。這并非盲目鋪設高端硬件，而是強調充分利用現有數據資源。趙延東舉例道：例如通過與高德、百度等導航平臺合作，深度挖掘其海量車輛軌跡數據（實時路況本身就是一種強大感知），結合關鍵節點的視頻監控、雷達等專業設備，形成“輕重結合”的感知網絡。據悉，這種思路目前已被智路云科技有限公司應用在新疆等地的部分智慧公路項目中，且已取得實踐成效，而其核心在于將數據轉化為可用于管理決策和服務公眾的信息產品。

人工智能正成為提升這些核心能力的強大工具。北京市智慧交通發展中心正探索研發交通領域專用大模型，用于異常事件預警等復雜場景。在實踐中，AI的價值日益凸顯：利用計算機視覺技術自動識別路面病害與拋灑物；通過融合多源數據快速生成應急方案，智能匹配救援資源；未來甚至可能通過自然語音交互直接調度系統。業界普遍認為，AI是“工具”而非“目標”，其價值完全取決于是否能解決具體業務痛點。

可持續的商業模式是規模化應用的關鍵。當前共識是，保障道路基本安全與暢通的公共服務，其投入主體仍是政府，這符合其法定職責。例如，針對邊坡監測、橋梁預警等安全類項目，政府投資具有必然性。與此同時，市場化的增值服務模式也在探索中，例如向物流公司提供精準的路況預測服務，或與保險公司合作，通過提供危險路段預警來降低事故率，從而創造“風險減量”價值。探索“政府基本服務+市場增值服務”的多元模式，被認為是行業健康發展的方向。

如今北京高級別自動駕駛示范區已升級至3.0，在覆蓋范圍、測試規模和應用場景上持續拓展。下一步將圍繞四環到六環區域擴大建設范圍，并深入推動自動駕駛在干線物流、機場、車站等具體場景的商業化探索。業內人士表明，智慧交通的征程是一場兼顧技術創新與人文關懷、平衡前瞻探索與當下賦能的系統進化。其最終成功，不僅在于路的“聰明”，更在于讓每一位出行者都能擁有更安全、更便捷、更公平的“獲得感”。

北京商報記者 張茜琦