2016年4月在杭州云栖小镇5G车联网样板项目的一次讲话中，云栖小镇名誉乡长、阿里云创始人、阿里巴巴集团技术委员会主席王坚明确提出城市数据大脑，概念首创，马上获得城市管理者和有关政府部门的回响和高度尊重。两个月后，作为提高城市交通拥堵为先导市场需求的探索性项目，杭州城市数据大脑项目启动。　　当年10月的云栖大会上，杭州市政府、阿里巴巴集团牵头大华股份、中控信息等13家单位联合对外月公布了这个极大的工程。

王坚在云栖大会上明确提出的世界上更远的距离是摄像头到信号灯获得了科技类媒体的爆炒，也获得了智能交通行业更好的声援。　　2017年3月，城市数据大脑概念走进杭州，随后衢州、乌镇、苏州、桐乡等城市开始由阿里云联合建设城市大脑。　　一年后的云栖大会，我们再度听见了关于杭州城市数据大脑项目建设的最新进展，在此基础上，融合过去一年对多个地方城市就城市交通大脑、城市大脑核心应用于互联网+信号的工作积极开展追踪，走再行看那引发极大争议的更远的距离做到了多少落地工作，智能交通行业技术获得了怎样的发展变革。

　　一、什么是城市大脑　　城市大脑内涵很多，但目前注目深度|城市交通大脑让智能交通有哪些技术变革更加多，样板建设、技术探寻最少的是其分支交通领域的交通大脑。　　阿里云对城市大脑展开了定义：城市大脑是承托未来城市可持续发展的全新基础设施,其核心是利用动态全量的城市数据资源全局优化城市公共资源，即时修正城市运营缺失，构建以下三个突破　　城市管理模式突破:提高政府管理能力，解决问题城市管理引人注目问题，构建城市管理智能化、集约化、人性化；　　城市服务模式突破：更加精准地随时随地服务企业和个人，城市的公共服务更为高效，公共资源更为节约；　　城市产业发展突破：对外开放的城市数据资源是最重要的基础资源，对产业发展充分发挥促成造就起到，增进传统产业转型升级。阿里云城市大脑总体架构　　阿里云城市大脑总体架构　　从阿里云对城市大脑总体结构的理解，交通、交警、公交是主要的数据来源和应用于场景所在。

　　实质上，在智能交通行业最先经常出现大脑这个概念约在2006年，当时的交通大脑与我们现在所指的交通大脑含义不尽相同。　　目前，不单单是阿里在托交通大脑这个词汇，百度、滴滴互联网公司也都在托，传统智能交通企业、行业用户都在托，交通大脑不是一个专业名词，他早已沦为一个营销词汇。

　　二、城市交通大脑技术路线　　随着互联网公司渐渐了解智能交通领域开展业务，无论是互联网+信号，还是互联网+交通管理，整个行业在传统智能交通技术基础上，与互联网技术的融合后都渐渐呈现较为完全一致的技术发展路线。　　互联网数据与固定点数据的融合　　分开互联网数据如何在智能交通领域盗贼早已沦为伪命题，项目型市场多年巨资投放的固定点交通收集数据起到多年来也是意义受限。但互联网数据与公安交警固定点数据融合，一方面用互联网数据校准传统检测数据，取得宏观连续性数据；另外一方面互联网数据与线圈、卡口检测系统数据融合，提供车道级数据，更进一步提高互联网数据的空间粒度和置信度。

　　数据融合充分发挥互联网数据的宏观、全面、连贯、持续性的特点，再行用固定点数据展开微观补足，大数据有了，幸福的事情就来了。　　我们看见无论是易华录、银江、海信今年公布的近期智能交通平台类产品，还是刚公布的广州互联网+交通信号灯研究项目、中山市互联网+智慧交通项目重点研究建设内容，亦或是杭州城市交通大脑，其基础数据都是互联网+固定点数据的融合。

这是未来交通管理的最重要基础之一，也是互联网企业与传统智能交通企业合作的切入点之一。　　交通数据中心的创建　　我仍然指出交通数据所谓的结构化或称之为洗白是一切大数据技术应用于的最关键环节与技术，其次才是各类核心算法。

　　中山市互联网+智慧交通项目建设内容之一为交通数据计算中心的建设：终端的互联网交通数据及交管专用数据，构成标准化和空间简化的资源目录。　　杭州城市交通大脑萧山区样板建设项目，建设的三个主要内容中有两项牵涉到数据应用于。其一为建设公安云眼，对路口和路面的800多路视频展开结构化分析处置；其二为建设数据资源服务平台，以数据为核心构建数据加工、研发、服务为主要目标的资源平台建设，还包括数据归集溶解、数据管理、数据目录、数据工程化、数据管控、数据服务的资源平台。　　我们常常不会听见说道城市交通调查，交通检测的大量数据都睡觉在涉及部门的电脑里，利用率低落。

我们也听见某互联网公司与某城市合作互联网+信号优化项目，与固定点数据融合时，固定点数据的结构化都是互联网公司帮助整理，用户也不告诉如何处置那些海量数据。　　现在，交通数据中心，交通数据平台的建设，技术环节的推崇，让数据资源显得更加有价值沦为有可能。　　互联网+信号是核心应用于之一　　作为交通管理、调度和服务的核心，交通信号掌控就出了交通大脑的核心包含，互联网+信号沦为交通大脑的核心应用于之一。　　杭州城市大脑目前几乎就环绕着交通信号掌控积极开展涉及研究和实践中工作。

　　广州市互联网+信号灯掌控优化实验研究项目实质上就是在研究电源型信号灯掌控优化方法。路口信号灯控制参数比较简单，而潮汐车道灯、匝道掌控灯、分车道灯等控制参数非常简单，仅有牵涉到打开重开时间和时长。广州项目重点就对电源型信号灯的掌控方法展开研究，通过划界掌控影响的区域范围、关联前后掌控路段、展开动态流量估算和影响评估，确认信号灯的启闭和转换模型。

　　中山市互联网+智能交通项目中第五个建设内容为互联网+信号掌控评价优化平台。将互联网交通数据及其对系统信息与信号控制系统结合，创建持续的信号掌控优化策略，构成对信号配上时不合理单点交叉口掌控优化方案，对于区域性交通堵塞，通过互联网交通数据各link段道路平均值车速为干线协调控制获取更加精确的相位差，构建车辆通行的星型绿波带上；通过交通地理信息服务系统获取的路网流形关系及交通数据计算中心的车辆轨迹数据，融合区域构成路口交通堵塞检测结果，构成区域交通流诱导及信号优化方案。　　数据可视化，数据驱动交通管理　　经过大数据的处置，交通状况的监测、研判、展出则沦为业务应用于必不可少的环节。

　　中山市互联网+智能交通项目中第六个建设内容，交通管理可视化指挥官平台建设拒绝构建交通运营概况监测，中山市交通路网路况监测、常规交通堵塞/出现异常交通堵塞监测、热点区域运营状态监测、交通事件监测及公布、警力资源监测展出、事故违法监测、交通设施设备空间化展现出监控、视频通判等功能。构建交通管理大数据研判，通过互联网交通上下班数据、交通管理各业务子系统数据的汇集融合，构建对城市路网运营指数定量研判分析、事件信息研判报警、态势演进可视化展现出、常规交通堵塞和出现异常交通堵塞分析、事件影响分析、指挥官指数研判、交通OD及车辆大数据迁移图等。　　杭州萧山区城市大脑样板建设项目中，大脑运营指挥官平台建设则还包括了交通管理可视化应用于大屏的建设，动态展出整体交通态势、动态信号配上时、交通动态预测、交通出现异常对系统以及其他数据应用于成果。　　系统效果评价方法　　互联网数据应用于在智能交通管理中，当下显然仅次于的用途是用来做到城市路网及路段的运营监测、评价和预测等方面，更加多的人接纳这一观点，尽管互联网公司指出他们可以做到的更好。

　　在极大争议中，互联网+信号优化效果的评价指标往往受到批评，而这些指标大多由互联网公司评价和公布，并不半透明。　　中山市互联网+智能交通项目中，拒绝建设互联网+信号掌控评价优化平台，基于互联网数据的中山市各信号掌控路口动态的进口车道速度、旅行时间、排队长度数据的动态监测，并能可视化展出。

　　广州市互联网+信号灯掌控优化实验研究项目则拒绝在固定点数据与互联网数据融合和处置的基础上，对交通流特征展开统计资料挖出，并展开交通参数估计，参数还包括排队长度、行驶次数、通行时间、入口和出口速度、流量估算等，这些参数应用于路口路段运营的评估模型。　　而杭州萧山区的城市大脑评价体系更加简单一些，首次引进了问卷调查、电话调研、车辆通勤时间计算出来、道路运营数据评价、经常发堵点交通变化对比、实际道路驾驶员体验等6种互相佐证的信号掌控评价。

　　交通系统运营评价方法是对互联网+交通涉及技术应用于工作有效性评估关键所在，其评价方法的研究和严谨性尤为重要。

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