今天【全息数字道路：高峰拥堵下降6.6%交通事故率下降12.5%丨创新场景】登上了全网热搜，那么【全息数字道路：高峰拥堵下降6.6%交通事故率下降12.5%丨创新场景】具体的是什么情况呢，下面大家可以一起来看看具体都是怎么回事吧！
要想富，先修路。这句中国民谚，在智慧时代，有了新的解法。浙江省桐乡市濮院镇是中国最大的羊毛衫集散中心，每年羊毛衫贸易额超千亿。为推动羊毛衫贸易、时尚旅游等产业的全面发展，濮院以全镇交通路网的骨干“濮院大道”为试点，打造了一条全息数字道路。
全息数字道路可以实时感知路口车流、信号灯等状态，基于交通流量均衡、控制策略等算法，实现可变车道自动切换，高峰期左转车道长度缩短50%以上，绿波自动实时调度，单趟绿波通行时间平均减少30%，晚高峰拥堵指数环比下降6.6%，交通事故率环比下降12.5%，显著缓解交通拥堵，提升通行效率。
交通的“痛”，城市规模发展之羁绊
交通拥堵一直是城市治理的一大困扰。交通拥堵不但会降低城市整体运营效率，影响居民出行体验，还会造成交通事故风险和
城市空气污染。随着城市人口和车辆规模的不断增长，交通拥堵可以说是一直困扰着各个城市交通部门的棘手问题。就如许多城市一样，浙江省桐乡市濮院镇也深受交通拥堵的困扰。濮院是中国最大的羊毛衫集散中心，近年来濮院羊毛衫产业快速发展，濮院的旅游业也迅速兴起，一个小镇就有二十万人，人多、私家车和货运车辆也迅速增长，城市交通路网面临巨大压力。
作为全镇交通路网的骨干，濮院大道连接了羊毛衫产业区、城区及周边县市的交通体系。随着濮院经济的快速发展，濮院大道这条交通大动脉每日车流量高达32万辆，交通拥堵问题由来已久。中控信息副总裁刘浩志是土生土长的桐乡人，他告诉钛媒体APP，“尤其是早晚高峰、节假日，这条大道上车多、人也多，短短几公里的路要堵车半个多小时，拥堵问题亟需解决”。
成本可控、快速部署，全息数字道路成“破局”点
智慧交通最核心的一个需求就是通过物联网、边缘计算等技术，对交通的路测进行监测，进而通过后端的统一调度，解决交通拥堵和整个城市的调度问题。
从产业发展上，近年来，各个城市都是试图通过数字化技术解决交通拥堵的问题，但在这些过程中，也面临着诸多问题。
在众多问题，成本是最核心的一个问题。要想打造数字化道路，原有的技术大多需要对道路进行硬件的升级改造，刘浩志告诉钛媒体APP，近年来，很多城市都在进行交通数字化改造，但是进度和效果都不太明显，主要原因就是，大多数交通数字化改造项目需要对原有的道路进行改造，施工难度和施工成本都很大，
“目前改造效果比较好，起步比较早的就是北京的车路云系统，投入很大，”刘浩志进一步表示，“并不是每个城市都能有像北京那样大规模的投入。”
除了成本问题以外，对原有道路的改造还涉及了施工周期的问题。因为数字设备迭代与兼容性的问题，导致了很多智慧交通的硬件设备并不能很好地与原先用于交通管理的摄像头、传感器、信号灯、基站等设备进行“有机”融合，需要更换大量设备。这不仅造成了成本上升，更换设备需要的施工周期也让很多城市交通管理部门对智慧交通望而却步。
如果能够解决成本与快速部署的问题，智慧交通可以在更多的城市落地应用。
而真正让智慧交通在全国范围得以普及，还需要边缘侧的设备对环境有着良好的“适应”能力，边缘侧的设备对环境的要求会更高，需要面对酷热、潮湿、低温等多重考验，这也给边缘算力设备提出了不小的考验。。
为了解决全息数字道路边缘算力的需求，又节省成本，减少工期，中控信息与浪潮信息联合研发边缘微服务器。据刘浩志介绍，全息数字道路尽可能多的保留了原先多年来建设智慧交通的各类传感器，并在边缘侧（路口）部署了边缘服务器，与这些传感器连接起来，提升了道路的感知和控制能力，既解决了重新修路的成本问题，又解决了施工周期长的问题。
刘浩志与钛媒体APP分享了边缘服务器研发历程，他表示，每个道路的路口都有很多传感器，这些传感器大多基于不同的半导体技术，“有的视频数据更多是需要基于GPU进行处理，而有的雷达数据更多是基于CPU处理，是两套架构和系统。”浪潮信息边缘计算产品部总经理孙波也指出，“异构算力的整合，以及边缘软硬一体化的解决方案开发是这个过程中的难点。双方通过简化原有架构，并对边缘计算产品进行了大量的性能和环境适应性的调试，把问题在研发阶段攻克，来实现应用过程中更快捷的部署。”
高峰拥堵下降6.6%，交通事故率下降12.5%
在对濮院大道的数字化升级中，通过部署边缘微服务器、高精度毫米波雷达、视频感知单元等设备，并基于云边端协同技术，将物理世界的濮院大道交通情况，实时映射到数字世界，对道路沿线的9个路口进行智能化升级，完成城市交通大动脉的数字化和智慧化升级，蜕变成一条“全息数字道路”。
这条全长约4公里的道路，在没有道路开挖的原则下，在路侧安装部署了边缘微服务器，实时计算海量的雷达、视频、天气等多元、异构的数据，基于中控信息的交通流量均衡、控制策略等多种AI算法，实时响应交通流量的变化。依托云边端协同技术，边缘微服务器还可以将路口交通情况实时与云端共享，把桐乡濮院大道这条全镇的交通大动脉打造成了一条“全息数字道路”。
据悉，这条全息数字道路，可以实时感知路口车流、信号灯等状态，基于中控信息交通流量均衡、控制策略等算法，实现可变车道自动切换，高峰期左转车道长度缩短50%以上，绿波自动实时调度，单趟绿波通行时间平均减少30%，晚高峰拥堵指数环比下降6.6%，交通事故率环比下降12.5%，显著缓解交通拥堵，提升通行效率。
可变车道实时控制，实现道路结构性拥堵治理。当路口左转车道排起长队，系统就会自动识别，将2车道由直行切换为左转，减少道路左转车辆排队拥堵。这样的智能切换，平均每天会有10余次，最大程度减少车辆排队时间，让城市无需扩建道路，无需道路开挖，就解决了道路结构性拥堵问题。像早高峰期间，濮院大道与恒乐路西向东路段进口拥堵，系统智能决策可变车道切换，将左转车排队长度减短50%以上，通过路口平均等待时间缩短5分钟。
绿波自动实时调度，交通流量动态调整。通过智能识别各个路口的交通流量、车辆运行轨迹、车流量排队长度等，系统还可以根据不同时段的实时路况，实现动态绿波，智能调控道路交通流量。实施动态绿波以后，濮院大道的单趟绿波通行时间缩短至10分钟以内，相比实施前的通行时间平均减少30%。
诱导屏预警提醒，降低交通事故，提升通行效率。系统还可以通过AI算法识别闯红灯、行人进入机动车道、路口异常停车、逆行等危险事件，实现信号灯、可变车道、诱导屏多系统协同管控。基于诱导屏对行人和车辆的遵守交通规范的预警提醒，也让交通事故率环比下降12.5%，通行效率和道路交通秩序都得到了提升。
面对钛媒体APP抛出的复用性的问题，刘浩志表示，智慧交通可以看作是多种工具的组合，可以根据不同规模城市道路的不同需求，选取不同的工具，打造具备不同能力的数字道路，“可变车道、动态绿波、信号协同，这些就像是一个个工具包，可能在濮院大道这样的道路我们用了50个工具，但不代表我们只有50个工具，在北上广深这样的一线城市可能需要100个工具，通过这些工具的组合，可以根据每条道路，每个路口的特性，进行定制化开发，”刘浩志进一步指出，“场景虽然不具备复用性，但是技术却具备复用性。”
（作者｜张申宇，编辑丨张帅）
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