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06-06
作者|陈彩娴、田喆 今年11月，西安电子科技大学智能交通研究院刚刚成立，就迎来了一位院长，他是一个非科学家——他的本科学历是电气工程，他的硕士学位是精密仪器，博士学位是通信过程领域。
此后，他在无线通信、车联网、物联网、智能交通等领域工作了20多年。
他对无线网络定位算法的贡献为他赢得了电子电气工程协会（IEEE）的最高荣誉——当选为IEEE Fellow。
乍一看，他的研究领域似乎与“流量”无关。
但事实是，2009年，他领导了澳大利亚悉尼科技大学智能交通系统的“悉尼地铁乘客信息响应系统景观研究”项目，并获得了最大科研项目之一iMove CRC的资助在澳大利亚历史上；主持国家“十三五”重点研发计划“公路智能车路协同系统集成应用”项目，获得总经费近1.2亿元。
不久前，他还在甘肃酒泉主导开发了全球第一条无人驾驶汽车专用商业高速公路，即将进入试运营。
该公路地处河西走廊腹地，沿线是沙漠无人区，地势平坦。
这位“跨界”科学家就是曾在澳大利亚大学任教18年的毛国强教授，2011年回国全职加入西电，并在深圳创办了戴盛智能有限公司。
他也是西电智能交通研究院创始人。
我国智慧交通的提出可以追溯到2016年住房和城乡建设部下发的《国家智慧城市(区、镇)试点指标体系(试行)》。
该文件指出，要把信息技术融入到传统交通管理中，可整合交通数据资源，与各交通管理部门协调配合。
随着后续文件的出台，我国地方政府正在积极推动智慧交通建设。
据ITS统计，2019年，我国智慧交通项目规模接近亿元。
作为一名无线通信专业人士，毛国强实现智慧交通的途径是从信息技术开始的。
他的研究生涯也经历了无线定位、车联网、车路协同、智能交通等多个阶段。
随着研究的进展，他的视野变得更深更广。
毛国强教授在接受雷锋网采访时表示，以往以汽车为中心的交通研究已被证明无法彻底解决城市交通拥堵等问题。
因此，在讨论交通问题时，我们必须把“智慧交通”的概念放在“智慧城市”的背景下，以生活在城市中的“人”为中心。
当智慧交通从人类需求角度出发，综合交通已是大势所趋，而无线通信技术也将成为该领域的重要基础之一。
1、无线定位的“交通”角色与自动驾驶领域的许多领先者不同。
虽然毛国强在车联网、车路协同方向做了大量的工作，但他认为，更准确的定义自己的方式是“研究智能交通领域感知、定位和通信问题的研究者（包括自动驾驶）”。
细究其背后的原因，就不难理解：无论是领导西电智能交通研究院，还是创办戴胜智能、研发传感器硬件，毛国强及其团队的工作都没有离开无线传感的范畴。
在涉足智能交通之前，毛国谦的主要研究方向是无线网络定位。
2000年至2002年在悉尼大学电子信息工程学院任教，历任讲师、高级讲师、副教授。
2000年至2000年加入悉尼科技大学计算与通信学院，担任无线网络首席教授兼实时信息网络中心主任。
截至目前，已发表多篇国际顶级期刊和会议论文以及无线通信领域学术专着3部。
2009年，毛国强因其“对无线网络定位算法的贡献”而被选为IEEE Fellow。
他在谷歌学术上被引用最多的论文也是对无线传感器网络定位技术的深入研究。
注：毛国强谷歌学术主页，其著作已被引用超过11000次。
那么，毛国强是如何从无线传感“跨越”到智能交通的呢？去年，当他在悉尼从事地铁乘客信息响应（Responsive Passenger Information）系统项目时，机会来了，首次利用无线传感技术缓解城市交通压力。
这也是毛国强第一次深入接触“综合交通”的概念。
在这个项目中，毛国强和他的团队改变了之前的思维，把“人等地铁”改为“让地铁等人”。
“很多人在乘坐地铁时都有这样的经历：匆匆赶到地铁站，好不容易到了，但是之前的地铁已经开走了，而这趟地铁上还有相当多的空座位。
如果我们有提前知道大约有多少人在什么时间乘坐地铁，乘坐哪条线路等，这样我们就可以优化出行部署，地铁可以增加运载能力，乘客的出行时间也可以” 毛国强告诉雷锋网，他们开发了一个结合视频和Wi-Fi探针的系统，从感知上定位地铁区域的活跃用户。
从角度来看，Wi-Fi的优势是覆盖范围广，视频的优势是精准度高，在识别出每个时间段、每个平台的大致活跃人数后，可以传输地铁班次等实时信息。
将乘客和地铁线路时刻表传输至联网系统，准确计算乘客在地铁上的合理停留时间，从而减少乘客的出行时间，改善地铁乘坐体验。
虽然这是一个小项目，但毛国强看到了无线传感技术引入交通领域带来的可能性，他的研究兴趣油然而生。
此外，解决城市交通拥堵问题的传统方式是以汽车为中心，例如拓宽道路。
但事实是，深圳市城市交通研究中心的数据显示，道路拓宽后3-6个月，拥堵可能会得到缓解。
6个月后，问题仍然会出现。
毛国强从人的心理角度分析：如果一个人发现通勤道路非常拥堵，他可能会选择乘坐地铁出行；如果一个人发现通勤道路非常拥堵，他可能会选择乘坐地铁出行；当道路拓宽缓解拥堵时，他可能会开私家车，因为体验更舒适。
当更多的人做出同样的选择时，道路拓宽就会吸引更多的车辆，最终导致拥堵再次出现。
他还特别提到，交通信号灯优化、道路信息化、智能化只能在一定程度上缓解交通拥堵，但不能彻底解决交通拥堵问题。
假设路网容量为0辆汽车，路网中有0辆汽车行驶，则可以通过优化红绿灯的部署来提高交通效率。
但当0辆汽车并入高速公路网络时，红绿灯的部署就无济于事了。
那么，怎样才能真正解决交通拥堵问题呢？基于悉尼项目的成功经验，毛国强给出的答案是：以人为本，实施综合交通。
只有这样，才能实现智慧交通。
在他看来，智慧交通的实现无非三步走：一是拥有获取人们出行实时信息的手段，比如摄像头、传感器、Wi-Fi等传感技术；其次，将获得的数据传输到城市大脑的通讯中。
技术;最后是可以处理海量数据的人工智能技术等等，他擅长的是第一步。
毛国强研究无线传感器网络多年。
他的一个研究见解是：即使每个传感器功能单一，只要联网，实现数据集成，形成网络系统，功能将远远超过单个传感器。
不仅仅是一个非常高精度、功能丰富的传感系统。
单就感知而言，智能交通系统涉及到人、车、路的感知和分析。
同时，单一的传感方式往往具有独特的局限性，例如涉及隐私和安全的摄像头、距离较短的激光雷达和毫米波雷达、可见或不可见的Wi-Fi等，仍有很大的发展空间。
提升解决智慧交通领域感知问题。
2、回国建设“智慧道路”。
2016年，毛国强正式加入西安电子科技大学。
国家特聘专家、西安电子科技大学教授。
他还成为西电智能交通研究院首位指导智能交通系统研发的院长，如国家重点研发计划“公路智能车辆协同系统集成应用”等。
回国两年后，毛国强对智慧交通的研究有了新的思考。
“车辆调配是减少道路交通拥堵的一方面，从A点到B点，原本需要半个小时，后来缩短到二十分钟。
这是最直观的感受。
但实际上，整个智能概念交通远非如此。
”毛国强告诉雷锋网。
在毛国强看来，除了以人为本的车辆调配之外，道路智能化也是减少交通拥堵的重要方向之一。
这个方向有一个热门的研究课题，就是车路协同。
其中，无线传感也将发挥重要作用。
“智慧高速公路和车路协同的核心目标是解决自动驾驶的长尾效应。
你可能在99%的情况下都能实现安全驾驶，但如果不能达到99.99%，甚至99%。
%，你将无法进入商业领域。
”毛国强告诉雷锋网（公众号：雷锋网）。
根据加州无人驾驶道路测试数据，全球最先进的无人驾驶公司平均每5万英里就能进行一次手动接管。
换句话说，在没有人为干预的情况下，自动驾驶汽车每行驶 50,000 英里（即大约 90,000 公里）就会引发一起交通事故。
听起来概率极好，但经不起大规模场景的检验。
不久前，毛国强在甘肃省酒泉市牵头规划了一条无人驾驶汽车专用高速公路，从酒泉到明水，全长约1公里。
在调查全球自动驾驶路测数据时，他发现了这个问题：根据加州最好的路测数据，一辆自动驾驶汽车在酒泉和明水之间行驶约一公里。
那么，如果平均每9万公里就会发生一起事故。
如果无人驾驶车辆不进行往返，就会发生事故。
如果无人驾驶车辆同时全面运行，一天内大约会发生四起事故。
“由于长尾效应，自动驾驶本身的事故率极高。
”毛国强感叹，根据他的研究，如果没有智慧高速公路的路边传感设备，完全运行的自动驾驶汽车的事故率是每天10万起。
17次；在先进传感设备的辅助下，事故率可降低至每六个月一次，促进商业运营。
因此，毛国强的理念一直是：要实现无人驾驶的商业化运营，需要大量的路侧传感设备。
“但如果路边传感设备只服务于无人驾驶，就会出现问题。
”他从成本角度进一步解释道：“据我了解，我们现在正在实施智能化高速公路规划，在道路上部署激光雷达、毫米波雷达、RSU等设备，每公里成本在1万元左右，公里是5-10亿，在自动驾驶的初期，如果只有一两辆自动驾驶汽车在运营，那么摊余成本会非常高，但如果同时服务于自动驾驶和载人驾驶，任何一公里。
高速公路上一天会有几万辆车通勤，平均分配的话，成本要低很多。
”因此，现在的智能交通系统不应该针对自动驾驶，而是要解决现有的交通效率。
高速公路，以载人车辆为主。
和安全问题，并降低公路管理成本。
至于为什么智慧交通常常与自动驾驶联系在一起，毛国强认为，是因为“车”与“路”之间存在着很强的匹配关系。
在世界上第一辆汽车诞生之前，还没有专门为汽车修建的道路。
那时，汽车和马车在同一条路上行驶。
随着汽车数量的增加，逐渐影响了马车运输，人们意识到汽车和马车必须分开，出现了专门供汽车使用的水泥路和柏油路。
图例：2011年纽约街头的马车和汽车。
另一方面，道路上行驶的汽车数量大幅增加，导致交通事故相应增加。
为了减少交通事故，统一了道路建设标准，推广应用了用于交通控制的交通信号灯。
回顾交通发展史，毛国强总结了车与路的发展规律：汽车出现后，路逐渐演化以适应汽车。
由于自动驾驶被认为是汽车发展的下一步，自动驾驶道路建设也已提前推进。
提上议程。
否则，“如果法拉利开在乡村土路上，那么法拉利就被浪费了。
”那么，道路全面部署无人驾驶汽车需要满足哪些条件呢？毛国强认为，只有信息化达到一定水平，道路信息能够被车辆充分采集和充分利用，道路才能支撑L3级自动驾驶（人与系统共同驾驶的状态）和高级辅助驾驶。
可见，在智慧交通的螺旋式发展中，实现道路感知是核心。
3、智能交通产学研共同关注。
毛国强同时站在学术界和工业界的两边。
一方面，他担任西电智能交通研究院的院长，在学术研究上攻关；另一方面，他创办了深圳戴胜智能科技有限公司，以无线定位技术、传感技术、物联网技术为核心。
提供智慧高速公路整体解决方案。
毛国强的考虑是：“我们从事工程，理论研究最终要落实到工程应用中，服务社会，解决实际问题”。
尽管发表了许多学术论文，但毛国强反思自己的一生，认为仅仅坐在办公室里进行实地研究是不够的。
应结合实际，从工程实践中提取基础理论问题，然后回归学术研究，形成良性循环，而不是闭门造车。
据毛国强介绍，他目前在西电的课题组主要研究两个问题：一是感知方面，利用物联网感知技术解决交通场景的感知问题；二是感知方面，利用物联网感知技术解决交通场景的感知问题。
另一个是自动驾驶，研究路边设施以提高自动驾驶水平。
驾驶安全、交通大数据分析。
除了学术研究之外，毛国强的戴胜智能公司还负责开发各种传感设备，以无线定位技术为支撑。
通过传感器获得的感知数据经过大数据分析后从数据模式中提取出来，并转化为相应的交通控制和交通安全应用。
道路传感不能通过在道路的关键区域每三公里安装一个龙门架和传感设备来实现，而是通过在道路的不同区域短距离安装设备来实现，例如道路两侧和路面，实现全面、充分的感知。
。
例如，路边可以利用埋在道路中的传感器来确定车辆的类型、经过的时间、行驶方向、行驶速度等信息。
通过对安装在路面上的振动传感器数据进行长期采集和分析，可以判断路面是否损坏，甚至可以确定路面损坏的周期。
实现路侧互联的前提是在道路两侧安装大量物联网智能信标，结合部署在重点位置的雷达、监控视频设备、定位基站、路侧智能单元等设备。
通过传感器采集汽车、行人等交通参与者的信息，然后通过无线通信设备全天候传输给一定范围内的车辆和行人，从而实现车与车、车与人之间的信息传输，车辆和道路。
提高运输效率。
简而言之，就是“交通信息化”。
自从从事无线通信与交通系统结合的研究以来，毛国强的感受之一是智能交通是一个真正的跨学科领域。
毛国强作为无线通信的研究者，还需要学习交通知识；同时，他也注意到交通领域的研究人员也需要信息意识。
毛国强告诉雷锋网，在与交通领域多位专家、行业领袖交流后，很多人都反映了同样的问题——一些专家在负责传统交通建设时没有意识到引入信息化元素，试图推动传统交通建设。
信息化、智能化转型领军人才的输送，缺乏具有专业知识和背景的人才辅助。
“他们现在意识到，如果交通不引入信息元素，那么路（智慧交通）可能就不行了。
所以他们也有向信息化、智能化方向转型的主观意愿。
”毛国强说。
对此，毛国强的观点是：在智慧交通领域，急需培养大批既懂交通又懂信息或通信技术的人才。
西电智能交通研究院正是为了解决这一问题而成立的。
毛国强表示，早在2008年，他还在悉尼的时候，就已经与西电合作成立了智能交通研究院，“走交通信息化之路，引进西电在通信、人工智能、信息技术等方面的技术优势。
”进入交通运输领域，实现跨学科研究和融合。
”最后，雷锋网提问：“当智慧交通发展到最高阶段时，交通大脑是否可以进行交通运力的分配？人们出门前只需打开手机即可确定乘车路线。
走什么交通工具，走哪条路？”毛国强回答：“可以。
”让我们共同期待这一天的到来。
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