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@从上海交通大脑看智能交通产业生态( 二 )


阿里、方纬与更多的大脑构建者
了解区域内的交通容量 ， 知晓区域内所有车/大部分车辆的行驶轨迹 ， 通过调整、控制区域内交通负荷来进行交通需求管理 ， 缓解区域内的交通压力 ， 这个技术路线很多年以来就存在 ， 但为什么没有被各城市的交通管理大规模采用 ， 而是一直停留在学术研究阶段 。
某业内资深人士在看到上海这一轮交通大脑建设进展后 ， 向笔者提出问题 。
方纬IDPS技术路线中 ， 卡口流量数据非常关键 ，需要高密度的卡口/卡口式电子警察设备建设 。
IDPS之所以首选宣城作为试点城市 ， 其中一个原因就是宣城自2015年起启动智能交通建设 ， 重点加强了市区多功能高清卡口式电子警察建设 ， 彼时市区信号控制路口的卡口电警覆盖率已接近80% ， 为车辆轨迹追踪提供良好基础环境 。
一直以来 ， 我国智能交通基础设施有重建设轻养护的状况 。
在赛文研究院最近就我国交通采集设备完好率的抽样调查中 ， 接近50%的抽样城市空缺填写了这个信息 ， 这一方面说明很多城市用户可能并不清晰自己所在城市交通采集设备的完好率 ， 空缺了调研选项；另外也可能是故意不进行信息填写 ， 背后原因则大概率是完好率非常低 。
从某国内技术顶尖的信号地磁检测产品厂商处调研得知 ， 在产品后续的持续研发投入上 ， 动力已经不足 ， 其原因是“产品做的再好 ， 用户也不高频使用 ， 不使用的情况下设备的运维就跟不上 ， 运维不行产品在线率就逐渐降低 ， 恶性循环就更不使用了 。”
要保证一套诸如IDPS这样需要数量庞大的智能交通基础设备支撑的系统长期正常运行 ， 每年仅外场设备的运维费用就要投入多少 ， 需要什么样的运维水平？
目前国内任何一种大脑的技术路线 ， 对基础数据的需求都很依赖 ， 但现在的智能交通体系整体上又都不重视 ， 或者没有能力保证这些采集系统长期处于比较高的在线率状态 。
因此 ， 头重脚轻 ， 建设中投了大笔资金 ， 后期资金可能就无以为继 。
“经济账没人好好算 ， 或者没人愿意算 ， 或者明白人装糊涂 ， 政策导向的结果” ， 那位业内资深人士感慨到 。
对于阿里云来说 ， 以高德地图的流量数据为基础 ， 其成本近似于零或者我们称之为非常低 ， 规避了需要大量固定点硬件采集设备支撑所需要的巨额投资 。
但在阿里云的技术方案和商业模式中 ， 来自达摩院的交通事件检测也是重要组成部分 。阿里云交通大脑在上海最终并不能称之为成功的退出 ， 其事件检测每路视频高昂的价格是被业内诟病点之一 。
作为一家商业公司 ， 这其实无可厚非 。在交通流量采集方向省掉的成本是一定要在其他方面补回来的 。
智能交通产业生态
重建设轻运维 ， 重建设轻服务 ， 重硬轻软都是目前智能交通产业生态的写照 ， 是我国还处于粗犷性发展阶段的写照 。
面对大数据、AI、交通大脑等新技术应用 ， 近两年经常被业内谈到的话题是：那些投入重金建设的智能交通项目 ， 其所达到的效果是否还有其他低成本的技术方案 ， 就目标而言是否还有更优性价比的方案 。
如果你去问服务于城市交通出行一线的科技民警 ， 日常工作中最需要的技术支持是什么？交通信号优化、交通组织设计、交通复杂节点问题研究会是高频率选项 。
赛文研究院最近的另外一项调研结果显示 ， 截止2019年末 ， 全国曾经/正在通过专业服务购买或智能交通系统运维项目采购的交通信号优化服务的城市共有约328座 。除去这328座城市 ， 全国还有大约300多座城市 ， 1600多个县、自治县、旗和自治旗的用户可以视为还未意识到信号优化对交通管理的意义或需求无法得到满足 。
对交通信号优化服务价格的调研结果显示 ， 信号优化服务每个路口每年的服务单价整体非常低 。其中按3000元/路口/年以下价格区间支付的城市数量最多 ， 占样本城市的33%；其次是3000~5000元/路口/年价格 ， 占样本城市的31% 。


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