杭州2000个红绿灯中藏了个超智能AI 究竟在哪？

　　前几天，公安部交管局关于深化城市道路交通管理警务机制改革现场会在杭州召开。杭州交警在运用城市大脑深化现代警务机制改革的成功经验得到与会嘉宾的点赞。这其中利用人工智能+交通，实现“AI信号灯”的应用成了亮点之一。

　　人工智能是怎样控制交通信号灯的？相比传统方式它真的能让马路更畅通吗？

　　记者来到杭州市公安局交通警察局，探访“AI信号灯”的秘密。

　　1】杭州第一个红绿灯出现在72年前

　　1946年的解放路中山路口

　　文晖路上的杭州市公安局交通警察局大楼内，民警于力敏正和同事们在探讨早高峰市区道路的红绿灯配时方案。在这个一百多平方米的房间内，布满了几十台电脑和各种控制台。正中间的大屏显示器上，不断刷新着当前市区实时路况，哪里堵车了，哪里有事故了，系统会自动提示报警，一目了然。
 

　　这里是杭州城市数据大脑交通信号配时中心，它负责着杭州市区近2000个有交通信号灯的路口调控和优化工作，并对区县市道路信号控制策略进行指导。

　　“每一次信号配时就好比一手棋，但围棋的棋盘是恒定的，而交通是不断变化的，既要统筹宏观、整个城市的交通通行规律和特点，又要考虑每个路口的通行效益，还要兼顾非机动车和行人的通行安全、便利等因素。”

　　于警官告诉钱报记者，早在1946年11月，杭州的解放路中山路口就已经设置了红绿灯。1956年至1984年，在湖滨路、解放路、中山路等市中心道路设置红黄绿三色灯。

　　“那时候都是由路口执勤交警根据车流量变化手动控制红绿灯时长的，到了2000年，杭州交警引进了澳大利亚SCATS信号控制系统，可以通过支队协调，各个大队具体控制，虽然能实现远程控制红绿灯时长，但往往需要人力长时间在屏幕前监控路面状况，效率相对较低，工作量非常大，而且各个交警大队都会优先保障辖区内路况，往往会造成‘一段畅通一段拥堵’的状况。”

　　2】城市数据大脑不断更新

　　背后是24人的专家团队

　　去年7月6日，杭州城市数据大脑——交通1.0平台上线，实现了对试点区域24个SCATS路口，26处高架匝道的实时路况报警，为信号控制提供了依据。今年4月18日，杭州城市数据大脑交通信号配时中心成立并开始运行。配时中心打破交通信号配时的行政管界，由杭州交警支队集中统一管理，从根本上改变了多年来城区间“各扫门前雪”的“山头主义”。

　　配时中心的人员配置堪称豪华，它引入了本地信号控制领域及智能交通行业优秀企业，24人的信号配时专家团队中，40%拥有博士、硕士学历，通过他们不断研发城市大脑交通信号模块和对大脑进行信号控制智力训练，改变了由民警、协警调控日常交通信号的模式。

　　配时中心24小时不间断运行，可以实现交通信号的全时段管控。

　　24岁的葛天齐大学学的是计算机专业，一年前来杭州交警从事城市大脑信号灯配时工作。“使用城市大脑后，系统会主动提示拥堵路段和拥堵程度，发现问题后我们可以第一时间干预调整红绿灯时长，像我每天早晚高峰，至少要调整七八十个路口红绿灯的时间分配。”
 

　　3】59处高架砸道红绿灯已实现“完全智能”

　　能自动控制红绿灯时长还能自主学习

　　那么，人工智能是怎样应用在交通信号灯配时方面的？它可以实现全自动控制红绿灯吗？

　　据了解，目前杭州主城区的2000路地面道路红绿灯都实现了由城市大脑实时监控并发现交通问题，不过最终调整还是由人工控制的。不过，其中有59处高架匝道红绿灯已经实现AI自动控制，达到完全智能。

　　于警官带着记者来到大屏幕前，上面显示着市区主要交通态势，其中包含了七个指标。

　　突然，左侧的“警情处置”一栏中亮出了报警提示：同协路德胜路口北向南方向有堵情。

　　“城市大脑对路口和匝道通行效率每两分钟进行一次检测，我们通过道路历史平均车流量，对各个路段设置了一个阈值，当道路车流量超过阈值时会自动报警。”于警官随即打开视频监控画面。

　　监控画面中，同协路北向南方向的直行车流在不断增加。“工作人员可以根据道路实际情况进行人工干预调整红绿灯时长，在调整后城市大脑将不断评估效果，如果堵情没有缓解，它还会持续报警。”

　　目前，整个配时团队对城市大脑日均2000起以上的报警实时监测，及时有效调整信号配时方案，实现报警消红变绿，改变以往通过人工发现问题的被动、迟缓局面。
 

　　与此同时，信号配时中心将专业团队的每一次有效调控方案反哺城市大脑，形成了一个“知识库”。在此基础上，杭州交警通过人工智能技术，试点建成了人工智能信号灯（AI红绿灯），这项技术具有国际领先性和原创性，将打破信号控制技术国外垄断的局面。

　　于警官又带着记者来到屋内一角，电脑屏幕前显示着杭城几条主要高架快速路的通行状况。“今年9月份，杭州交警率先在高架道路上试行了AI信号灯，目前已在59个高架匝道应用。”工作人员点开上塘高架文晖路口的上匝道画面。