“当一个城市没有地方再修路的时候，剩下的工作就应该交给智能交通来做了。”清华大学未来交通研究中心主任吴建平对智能交通的解释，给我们描绘了一幅充满想象空间的美景。而今智能交通已经得到国家战略层面的大力推进，在纳入“大交通”综合运输体系之后，势必得到更大力度的资金和政策支持，各地数百个 “智慧城市”也将智能交通作为重要内容来建设，智能交通建设者的底气越来越足了。
据悉，交通运输部对统筹各种交通运输方式、构建大交通格局蓄能已久，国家铁路局并入后，交通运输部开始发力综合交通运输体系。发改委综合运输研究所运输经济与技术研究室主任李连成表示，“十二五”后三年交通投资规模将达近4万亿元。而交通运输部近日召开“绿色循环低碳交通运输体系建设试点示范推进会”，明确提出要加快智能交通与信息化建设。此次会议提出了明确的量化指标，到2020年，与2005年相比，交通运输行业实现营运车辆单位运输周转量能耗、碳排放量分别下降16%和18%，营运船舶单位运输周转量能耗、碳排放量分别下降20%和22%，城市客运单位客运量能耗、碳排放量分别下降26%和 30%，这些都是智能交通发展的巨大潜在空间。但是，当我们看到先进的智能交通系统屡次完败于“中国式过马路”，看到掌握各类交通信息资源的政府部门之间依然难以实现共享整合，看到庞大复杂的信息系统背后由于缺乏智能处理的能力而沦为一个个“样子工程”，我们不得不说，拖智能交通后腿者还真是不少!
中国式过马路
“逼瘫”智能交通?
不久前的一则“武汉2亿元研制智能交通系统被中国式过马路逼瘫”的新闻，可以说引起了智能交通界的轩然大波。
“实际上没有被逼瘫，只能说运行效果打了折扣。”武汉市交通管理局科研处一位工作人员如此解释。武汉市交管部门表示，过去10年武汉已投资近两亿元，在600多个路口设置了交通信息诱导屏、智能红绿灯系统以及电子监控抓拍系统等。这套智能信号灯系统可以感知路口的车流量，并通过优化计算自动调节红绿灯的时间。但如果本应通行的车辆因为横穿马路的行人而无法通行，计算机也就无法准确算出下一次红灯的亮闪时间。据了解，东湖高新区有100多个路口智能交通系统，红绿灯都能根据路口车流量情况，自动调节通行时间，增加车辆通行效率。但现在，这些系统基本停用了。出现这种情况，主要是因为智能交通系统常常受到行人乱穿马路的影响。
原来，阻碍智能交通真正发挥效用的本原还是交通管理法规的完善和守法执法力度。有关专家指出，所有的智能交通系统，其基础是建立准确的信息采集，但行人、车辆乱穿马路，加之一些施工点挖断电缆导致数据传输受影响，还有少数司机违法掉头、闯红灯等行为，都会使智能交通系统产生误判。只有行人、车辆都守法出行，耗资巨大的智能交通系统才能更好地发挥作用。
当然，如果从技术角度看，智能交通作为智慧城市建设的关键一环，其终极目的不应局限于缓解交通压力、解决交通事故等低层次领域。当技术足够成熟时，应实现对每个行为个体的点对点服务，而不仅仅起到管理作用。针对“中国式过马路”，就可以通过3S技术、无线网覆盖等实现对每个交通主体的合理规划，根据人流、车流实时调整信号灯，确保交通顺畅，切断可能出现问题的源头，而不能有问题了再去补救。
部门信息共享整合
究竟有多难?
“信息孤岛”，在国内的信息化建设各领域都是一个顽疾。大家都知道这样不好，都明白实现信息共享之后将带来的巨大社会效益效益和经济效益，但就是打破不了那些体制机制的框框。在智能交通领域，同样如此。
据了解，武汉智能交通系统由4个部门负责。公安交通管理局负责道路管理，交通运输委员会负责出租车和公共汽车等运输车辆的管理，隶属于国土规划局的交通战略研究院制定交通规划，而属于国有企业的城市投资开发集团，则主导着武汉市桥梁隧道的不停车收费(ETC)系统。在一项名为“交通信息工程”的项目中，交通战略研究院也在利用出租车的GPS信息进行道路流量的监测。对此专家是这样描述的：“各部门之间共享的态度是有的，但是具体执行起来还是牵扯到机制、利益等问题。”
这样的尴尬在全国普遍存在。在今年7月召开的珠海市智能交通规划评审会上，现场专家就指出，当地没有一个合理合法、机制畅通的执行机构，能对全市综合交通信息采集系统建设、交通信息汇聚、数据挖掘及交通信息服务全面承担责任。
为避免条块分割的弊端，北京市成立了交通运行协调指挥中心。但是，这个在2011年建成的全国首个城乡一体化交通协调中心，到2012年仍在呼吁，“希望能跟公交部门实现更多互动，通过利用动态的路况信息，更全面地分析路网拥堵情况，及时发出提示和预警”。
其实信息资源就是一种职权，甚至可以说是一种特权，一个部门能掌握多少信息决定其行使怎样的管理手段。当然，智能交通本身是一个全球都在不断探索完善的新领域，信息资源共享问题是个世界性难题。
智能交通建设
一直处于“入门阶段”?
立个红绿灯，放一个醒目的显示屏在那儿，很容易看得见。但是隐藏在这些设备身后的，包括数据处理在内的“软”的体系往往被人们忽略。吴建平指出，如果不完成数据分析即使采集到足够的数据依然毫无用处。中国学外国的智能交通建设，最大的区别就在这里。国外的一套系统里70%的钱是用来开发和维护软的体系，而在中国，智能交通建设项目往往是以硬件建设为指标，后续的数据处理则缺乏进一步的资金支持，“样板工程”最后往往成了“样子工程”。国家智能交通系统工程技术研究中心主任王笑京表示，现在的智能交通都是以建设项目立项，在建设项目预算中，本身留给软件开发的费用比例就很少。而在北京和上海等智能交通建设发展较好的城市，大多利用国家相关部委建设示范城市的名义，避开了建设项目对软件开发的限制。
缺少实时、高效数据处理分析的智能交通是没有智能的交通。以往的交通管理系统只需将过车数据做简单的存储，在小范围内实现数据查询，所能提供的交通状况统计查询功能相当有限。而随着机动车保有量的突飞猛涨，当数据量大到一定程度，会耗费几十分钟的时间完成一些统计，交通系统所需要的实时性更无法得到保证。在这种情况下，运用云计算等新一代信息技术进行数据处理则显得尤为重要。对于交通管理部门来说，利用大数据平台可以对交通违章进行监控，降低道路违章率、交通事故发生率。同时，车辆交通信息还可以给公安部门提供线索，提高城市破案率，保证城市安全。交通规划部门更可以通过历史行车数据进行出行目的地模式识别，发现城市中的热点线路和区域，作为交通规划的数据依据。
所以我们需要警醒的是：如果只是关注硬件而忽视软件，中国的智能交通建设将一直处于“入门阶段”。
