截至2018年底，我國智能交通千萬級以上的項目（不含公路信息化）就有1167個。

然而，就在大家普遍在對車與路的故事滿懷期待的時候，整合時期的諸多“適應癥”也開始出現(xiàn)。無人駕駛汽車事故屢見不鮮，云端大腦在龐大的數(shù)據(jù)體量面前壓力山大，研發(fā)和基建成本居高不下，但城市交通效率卻并沒有成比例提升。

如果把智慧交通比作城市未來的一出好戲，那么，目前已經(jīng)完成了前期的籌備工作。核心班底不外是云端大腦、芯片、傳感器、攝像頭，都說膩了。至于最終向市民呈現(xiàn)出怎樣的作品，還要看導演如何讓角色們拿起正確的劇本、奉獻出的演技了。

于是，我們和專注于高端傳感器、MEMS芯片及系統(tǒng)的西人馬聊了聊，探討了一下在智慧城市這部鴻篇巨制中，傳感器都承擔了哪些戲份。

數(shù)據(jù)織就的“城市神經(jīng)網(wǎng)”，隱藏了幾個重要的出行bug

在傳感器開始它的表演之前，我們要先幫城市的神經(jīng)網(wǎng)絡“捉捉蟲”，找出那些影響感知和決策的大小bug。

在城市的數(shù)字基礎建設過程中，每天有大量的傳感器和系統(tǒng)落地。但這些終端數(shù)據(jù)距離真正服務于城市大腦，卻存在著幾個障礙：

1.數(shù)據(jù)收集的完整性?，F(xiàn)代化城市和人們的出行軌跡往往圍繞著復雜而緊密的交通網(wǎng)絡展開。一方面，這要求城市系統(tǒng)能夠覆蓋到每一個邊邊角角，構成完整而龐大的“神經(jīng)網(wǎng)絡”；另一方面，高速流動的車流、人流對數(shù)據(jù)采集的實時性、精度也提出了挑戰(zhàn)。如果數(shù)據(jù)出現(xiàn)了“盲點”，那么即使擁有再強大的城市大腦，交通擁堵、地面安全等問題也依然是“死結”。

2.數(shù)據(jù)協(xié)作的兼容性。城市數(shù)據(jù)的另一個問題，是數(shù)據(jù)源的多種類、多模態(tài)。比如僅僅是解決堵車的問題，就需要路面的車流量數(shù)據(jù)、車輛GPS數(shù)據(jù)、天氣預報、路況健康監(jiān)測數(shù)據(jù)等等，只有將不同種類的傳感器融合，把各數(shù)據(jù)源捏合在一起，才能夠實現(xiàn)對交通狀況的實時把握和調(diào)控，主動影響智慧決策。

3.數(shù)據(jù)處理的高效率。目前許多城市的數(shù)據(jù)收集方案，都是通過攝像頭、通訊基站等方式實現(xiàn)的。這就導致了兩個問題：一是攝像頭的視覺數(shù)據(jù)需要進行語義分析、特征提取、圖像理解等一系列處理，對算力資源、硬件配置、數(shù)據(jù)存儲等提出了較高的要求；二是大規(guī)模的實時高精視覺數(shù)據(jù)一股腦兒地輸送到云端，很容易造成數(shù)據(jù)堆積和處理延遲，成為“城市大腦”的重擔，耽誤一些需要實時反應的需求。

歸根結底，城市的智慧化不應該只停留在“被數(shù)字”的表面功夫，而應該真正讓城市的每一寸肌理都能夠感知數(shù)據(jù)、應用數(shù)據(jù)，這樣任何地面事件帶來的每一個“神經(jīng)沖動”，才能快速而順利地抵達城市“大腦中樞”。

將城市道路變成神經(jīng)網(wǎng)絡

關于城市數(shù)據(jù)體系的建構，目前還沒有什么“基本法”，參與者都在各自摸索。對于城市交通領域的數(shù)據(jù)難題，顯然不是單一的軟硬件所能夠解決的。因此，可將數(shù)據(jù)網(wǎng)也拆解成了三個步驟：

第一步：多模態(tài)傳感器的全面鋪設；

第二步：多模組監(jiān)測的綜合解決方案；

第三步：車人路聯(lián)動的真·智慧交通。

首先是數(shù)據(jù)感知網(wǎng)絡。前面我們提到，城市智慧交通突出的問題就是采集方式和種類單一，導致數(shù)據(jù)的維度和精度不夠，無法照顧到龐大的細節(jié)角落。

基于此，可將交通神經(jīng)網(wǎng)絡進行了從頂層設計到終端布局的系統(tǒng)設計。體現(xiàn)到具體的硬件部署上，就是將多模態(tài)的傳感器結合各類數(shù)據(jù)采集模塊，對城市道路進行因地制宜的綜合改造。

比如通過路燈傳感器，對路面的人和物實現(xiàn)10cm的高精度定位；在地面設置磁坐標，可以對車輛每10cm的移動都了如指掌；在隧道等復雜結構環(huán)境中，則采用了超聲波測距儀、靜力水準儀、裂縫傳感器、振弦采集儀等傳感器綜合做功，并結合車聯(lián)網(wǎng)，對交通出行所需要的數(shù)據(jù)進行了深層次、多模態(tài)的系統(tǒng)收集，讓外部刺激的每一絲“神經(jīng)沖動”，都能夠被城市以立體的方式感知到。

然后是場景化的多模組監(jiān)測方案。

這部分有點像神經(jīng)網(wǎng)絡的大腦分區(qū)，數(shù)據(jù)感知網(wǎng)絡與處理模塊一起，構成了垂直場景的監(jiān)測模組，提供清晰而具體的能力。

目前，智慧交通系統(tǒng)可以為用戶提供定位導航、通訊傳輸、氣候監(jiān)測、橋梁監(jiān)控監(jiān)測、隧道監(jiān)控監(jiān)測、地質(zhì)災害監(jiān)測等不同模塊的服務。

以地災模組為例，智慧交通系統(tǒng)在邊坡等道路環(huán)境上部署了傳感器、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸?shù)茸酉到y(tǒng)，對自然災害等進行實時監(jiān)測。這些數(shù)據(jù)會實時上傳到數(shù)據(jù)庫和處理控制中心，一旦出現(xiàn)異常狀況，就能夠根據(jù)實際情況進行安全評價，預警子系統(tǒng)在向上發(fā)出分級預警，從而達到監(jiān)控邊坡安全、及時消除安全隱患的功能。

最后，就需要將路、車、人等不同的“子模塊”聯(lián)動起來，形成一個細節(jié)明確、功能多元、場景豐富的完整城市數(shù)字體系。再借助超級計算機的磅礴算力， 完成城市交通的智能管理。

就拿常見的“城市病”——交通擁堵來說，一旦道路、基建、人、車都被城市神經(jīng)網(wǎng)絡連通起來，那么一旦周邊車輛發(fā)生異變，車與車之間的感應就會實時開啟。特殊氣候、網(wǎng)絡失聯(lián)、車流異常等外界環(huán)境的變化，都能夠及時被無處不在的傳感器網(wǎng)絡所感知和處理，再借由城市大腦將指示傳遞給車主，進行合理避障。這樣的無死角的城市網(wǎng)絡，自然就不會再輕易就“心肌梗塞”了。

如此看來，從神經(jīng)突觸（傳感器系統(tǒng)），到獨立腦區(qū)（垂直模塊），再到城市大腦（智慧交通系統(tǒng)），智慧交通系統(tǒng)正是通過這樣環(huán)環(huán)相扣的勾畫，讓真正的智慧城市更早地來到我們身邊。

城市智能化道路上，傳感器的角色扮演

至此，數(shù)據(jù)、智能與城市，完成了一次軟硬件一體化的深度結合。那么，我們不妨簡單總結一下，在智慧城市的建構過程中，傳感器系統(tǒng)應該扮演哪些角色？

在智慧交通系統(tǒng)的部署細節(jié)中，我們會發(fā)現(xiàn)，傳感器系統(tǒng)并不僅僅是在機械執(zhí)行道路改造工作，而是充分結合城市交通發(fā)展中的實際問題，通過數(shù)字化、智能化的手段，去應對復雜而多變的交通狀況。

換句話說，一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)規(guī)劃師，才能讓城市生活變得真實可感，進而從全局提升城市服務能力。

城市數(shù)字化吸引了無數(shù)廠商來分一杯羹，但芯片廠商、基建企業(yè)、數(shù)據(jù)維護等各自為政，由此帶來的數(shù)據(jù)斷層、協(xié)作失調(diào)，卻是埋伏在城市神經(jīng)網(wǎng)絡上的“隱藏殺手”。

而基礎的傳感器網(wǎng)絡，則可以從廣闊的數(shù)據(jù)維度上，將車與車、車與人、車與網(wǎng)統(tǒng)一整合在一起。

就像智慧交通系統(tǒng)，在環(huán)境不好的前提下，可以通過信號燈狀態(tài)、天氣監(jiān)測、隧道健康監(jiān)測、厘米級磁柵等綜合做功，來解決車輛可能遭遇的通訊、定位、導航等諸多問題。

正是這樣細致到“毛細血管”級別的統(tǒng)一數(shù)據(jù)系統(tǒng)，才能夠保障行車安全。

在現(xiàn)實的交通網(wǎng)絡中，存在著許多垂直而細分的小環(huán)境，每個結構都有著各自特殊的部署需求，對此估計不足很有可能在道路軟硬件改造上顧此失彼，讓車輛上了路也走不遠、走不快。

對此，可將橋梁、隧道、邊坡災害等特殊的公路場景都進行了縝密而細致的部署?；诖耍?u>自動駕駛、車路協(xié)同等技術才能真正走出試驗場，讓大家看到真實的價值。

目前看來，城市必須以全面統(tǒng)一布局和垂直場景落地來雙面進擊，才能真正實現(xiàn)智慧的覺醒。

因此，多模態(tài)、多種類傳感器的綜合部署、協(xié)同作戰(zhàn)，也就變得至關重要。否則，城市道路的眾多節(jié)點只能像偏癱患者一樣，肢體再如何動作，都難以被大腦所精準感知。

或許未來我們回顧中國城市的智慧化進程時，會發(fā)現(xiàn)鑿開了一個個“神經(jīng)元”、搭建了一根根數(shù)字管道，才讓智慧開始在城市中流動、傳導、撞擊，最終萌生出智慧。

只有每一個關鍵角色都認真對待屬于自己的時代劇本，城市文明值得驕傲的智慧大戲，才能真正拉開序幕。