本文为中国人民公安大学交管学院智慧交通教研室副主任晏松在第十四届交博会道路交通管理技术赋能交流论坛上进行主题分享的现场录音整理而来，未经本人审核，如有错漏，敬请谅解。
晏松：分享有几个关键词，首先着眼于“城市道路交叉口”，交叉口虽然麻雀虽小，但五脏俱全，需要从系统的视角去看待；另外两个关键词，一是“数”二是“智”，“数”是要应用数据要素，“智”是要发挥智能化技术作用。
梳理了一下国家相关部、局以及各省市对于城市交通精细化治理的相关政策文件，其中两个文件和今天分享主题关联性较高。
2022年5月和2023年4月，公安部交通管理局先后对交叉口精细治理工作提出任务和具体要求。2022年出台的《城市道路交叉口精细治理提升工作方案》，围绕开展基础摸排分析、规范完善设施设备、优化交通管控方案、强化执法管理评估等四个方面提出十二项具体工作内容；2023年提出的《深化城市道路交叉口精细治理工作方案》，围绕健全完善路口基础台账、分类确定路口治理策略、集中整治问题隐患路口、重点提升关键控制路口、创建打造精品样板路口等五个方面提出十六项具体工作内容。
此外，还有相应的标准规范，行标《道路交通信号配时运行管理规范》于2023年6月1日实施，规定了道路交通信号配时运行管理的原则和要求、工作内容、运行保障和绩效评价等要求。工作内容方面，对基础台账管理、信号配置设计、信号运行巡查、交通信号保障，公众意见管理，紧急情况管理等，都规定了具体的要求；运行保障方面，规定了人员和路口的比例规范，比如50个交叉口需要配备一个专业技术人员运行保障；绩效评价方面，根据工作规范性、工作质量，以及工作时效性进行月度或季度绩效评价。
01现状主要成就
自城市路口精细化治理工作部署以来，全国各地出台政策要求，公安交通管理部门通过引入社会力量、抽取业务骨干、组建专家团队等方式加强技术支撑和业务指导，在基础信息摸排、问题突出路口整治、成立配时中心、智能设备建设、典型治理案例评选等方面开展一系列工作，取得了一定成效。
具体来看，各地公安交通管理部门围绕交叉口渠化设计、交通组织管理、信号配时调整、行人过街优化、交通数字化治理等综合措施，开展路口精细化治理和优化调整，形成了一系列较为通用成熟的技术方法、经验做法和标准体系，更加注重以人为本，更加注重基础工作，更加注重科技支撑，更加注重专业精神。
02存在问题
主要涉及四个方面，一是基础台账数字化有待提升，比如数据关联融合应用不足、数据治理不足等；二是信控诊断调优智能化不足，比如效率和优化频率低、人工优化质量不一、服务效果量化评估不足、自适应和感应方式应用不足等；三是渠化与信控协同优化待加强，比如渠化、组织管理与信控配时协同优化不足、智能系统缺乏对协同优化的决策支持等；四是交通安全治理精准主动欠佳，比如尚未采集构建全量数据集、数据关联分析不足、对交通参与者及道路的精准画像不健全、主动性预防薄弱等，精准性和主动性方面还有一定的提升空间。
接下来通过问题的视角分享具体的调研成果。
路口基础台账方面。
数字化程度不高，多数城市基础台账主要以表格、word、拍照或录视频记录为主，数据是散落的，部分地方只是在局部探索了全息路口和数字路口，普及率并不高，而且需要去反思全息路口/智慧路口的建设成本是否适合于大规模推广。
数据关联融合不足，路口静态动态流量、信控方案和事件隐患等多源数据未充分整合建立关联融合，散落在不同部门。
基础数据要素不全治理不精细，很多数据存在一定的误差，精度不够，比如车道级别的转向流量、渠化长度、路口宽度、慢行、周边环境等相关信息不精细，同一路口电警、雷达和雷视等不同设备采集数据不一致等。
智能化程度不够，部分城市建立的智慧交管平台总体智能化程度不高，全息路口/智慧路口建设比例有限。
信号配时方面。
问题诊断和调优人工为主，信号配时从范围来说分为单点干线控制和区域控制，从方式来说分为固定、定时配时和感应、自适应配时，通过调研发现，超过80%的城市交通信号控制方式还是单点和固定配时，这也就意味着需要人工去反复调控和维护。
效率低、优化频率低、不能很好满足需求，部分城市超过50%的信控路口一年平均仅优化1～2次，无法根据动态交通流变化满足常态化大规模优化的需求。
优化效果质量存疑，信控质量主要取决于人工投入和工程师水平，方案是否最优存疑，对于场景策略、参数指标、相位、周期等多凭经验，缺乏全流程量化和智能法应用。
配时中心效果评估待提升，目前对配时中心服务效果评价主要通过聘请第三方，利用互联网数据或人工抽样调查评估，成本较高而效率低，并未利用交管自身已有数据进行综合评价。
自适应和感应方式应用不足，超过80%的城市采用单点多时段定时方案，只有约10%～20%有自适应和感应能力。
渠化组织与信控方面。
渠化、组织管理与信控配时协同优化待加强，部分城市渠化组织优化与信控优化所属不同科室管理，跨部门的协同待加强。治理模式待提升，路口拥堵成因复杂，当前多数城市在拥堵治理中以优先调整信号方案为主，当信控方案不能解决问题时，才考虑渠化、组织管理等措施，综合多种措施，时空协调优化治理模式待提升。
智能化最优推荐方案技术手段不足，精细化治理是一个系统工程，当前对系统的综合诊断和优化结合还主要依靠人工来实现，结合全局问题诊断和需求分析，利用智能化手段实现不同配时，提供最优组合决策方案的系统相对较少。
安全隐患方面。
安全隐患数据来源单一，当前多数路口的安全隐患数据主要来源是已发生的事故、违法事件等结果性数据，对事故的全过程记录较少。
对个体危险驾驶行为的精准画像未建立，利用AI算法对视频监控、路口局部区域、微观层面，以及个体、车辆或企业等的具体危险行为精准画像还未建立。
大数据安全隐患研判分析不足，安全事故热力图解析不足，安全隐患历史规律、发展态势研判分析不足。
总体按照“1234”的思路路径，即围绕1个总体目标，完善2项重点系统，开展3项关键技术，获得4个方面效益，以此推动路口精细化治理。
可持续性指的是在设施和流量等数据动态更新后依然能够进行精准治理，集约化的数智赋能指的是在调流量、查看冲突隐患等不需要精度感知很高时，可以直接利用已有的数据进行解决。
2项重点系统包括大数据分析研判系统和智能优化预警系统，3项关键技术包括基础台账数字化、秩序优化智能化、安全防控精准化，主要介绍一下关键技术涉及的内容。
01基础台账数字化
通过数智化手段将静态、动态的基础数据数字化，并进行多源数据治理、数据关联融合、数据动态更新，提高信息统计与分析速度，增强治理响应时效，为各项工作开展夯实基础。
02秩序优化智能化
传统的秩序优化方法一般需要经过调查、分析、设计、仿真、实施、评估等环节，并要不断地迭代优化，费时费力，还要投入专业化的团队。针对此现状我们提出了新模式，诊断模块强调利用现有数据，针对规则比较明确的问题事件进行实时的感知和评价；优化模块，打通数据采集、数据关联、自动仿真、自动分析等的关键节点，自动生成新的方案。
具体来看，在信控诊断方面，能对整体服务水平、绿灯空放、排队溢出、交通冲突等进行诊断管理；在信控优化方面，提供时段划分、相位相序、配时方案等功能；在渠化诊断方面，能对标志标线不规范、车道积大、组织展宽不足等进行识别诊断；在协同优化方面，对车道－相位－配时协同优化、对交通组织优化、提出可变车道管控算法等。
03安全防控精准化
海因里希法则强调了全量数据的重要性，其中有两个重要理论，一是安全事故的发生就像一连串的环，环环相扣，在其中某个环节做好预防，事故就有可能避免；二是规律蕴含在全量数据之中，别小看轻微事故，只有重视它们，才能防止更严重的伤害发生。
基本的思路是构建全量数据台账，利用视频或雷达识别的轨迹级数据，将行为隐患冲突详细记录，同时对数据进行关联分析，并通过定制化识别模式，对相关的人脸、车辆、事件解析定位，得到个体精准画像、道路风险画像、运输主体风险画像等，在这些精准画像的基础上进行主动治理和防控。
基于上述三类关键技术，我们和实战交警部门合作在部分代表路口进行了相关探索，利用技术去弥补人工经验和规则计算的不足，包括对排队溢出和绿灯空放等的诊断，构建交通事故、违法行为隐患数据库进行主动安全治理等。
来源：智慧交通