銀江智慧交通研究院副院長徐甲：HI@AI的城市全域交通信號服務(wù) | CCF-GAIR 2019

記者(公眾號：記者)按：7月12日-7月14日，2019第四屆全球人工智能與機(jī)器人峰會（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召開。峰會由中國計(jì)算機(jī)學(xué)會（CCF）主辦，記者、香港中文大學(xué)（深圳）承辦，深圳市人工智能與機(jī)器人研究院協(xié)辦，得到了深圳市政府的大力指導(dǎo)，是國內(nèi)人工智能和機(jī)器人學(xué)術(shù)界、工業(yè)界及投資界三大領(lǐng)域的頂級交流博覽盛會，旨在打造國內(nèi)人工智能領(lǐng)域極具實(shí)力的跨界交流合作平臺。

智慧交通是智慧城市較為成熟的場景之一，并且已經(jīng)得到規(guī)?；茝V，在2019第四屆全球人工智能與機(jī)器人峰會上舉辦的智慧城市論壇上，銀江智慧交通研究院副院長 徐甲博士發(fā)表了題為《HI@AI的城市全域交通信號服務(wù)》的主題演講。

HI即人的智能，HI@AI意為專家的智能基于人工智能，在銀江股份的城市全域交通信號服務(wù)中，人工智能是一個(gè)工具化和輔助的定位，徐甲主要從人和機(jī)如何耦合的視角來闡述智慧交通的落地。

從2016年到2018年杭州擺脫了“全國最擁堵城市top10”，城市交通情況大為好轉(zhuǎn)。有個(gè)直觀的數(shù)據(jù)是，救護(hù)車到達(dá)現(xiàn)場的時(shí)間縮短一半，這背后就有銀江的功勞。

銀江交通大數(shù)據(jù)管理平臺采用數(shù)據(jù)中臺技術(shù)技術(shù)，進(jìn)行了性能優(yōu)化和易用性開發(fā)。傳統(tǒng)研發(fā)人員不需要了解平臺架構(gòu)，就能夠在平臺上進(jìn)行開發(fā)，大大節(jié)省了時(shí)間。

在不斷的實(shí)踐過程中，銀江股份逐漸沉淀出包括交通超能計(jì)算平臺、AI全域信號優(yōu)化平臺、AI全域仿真平臺、AI情指勤督平臺等系列城市交通平臺解決方案。目前，銀江具備數(shù)據(jù)驅(qū)動、全域解決多維度的融合能力，希望與合作伙伴互為生態(tài)，一起構(gòu)建強(qiáng)大的業(yè)務(wù)能力中臺，全力解決城市交通擁堵問題。

從場景上來說，銀江根據(jù)具體業(yè)務(wù)、具體場景的需要，建立了數(shù)據(jù)中臺，深入挖掘不同數(shù)據(jù)的功能性價(jià)值。利用己身HI（Human Intelligence專家經(jīng)驗(yàn)）&AI（Artificial Intelligence人工智能）能力，銀江驅(qū)動平臺AI化，把AI思維和技術(shù)引入現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)，實(shí)現(xiàn)更大價(jià)值、更強(qiáng)競爭力應(yīng)用。

同時(shí)，通過AI優(yōu)化內(nèi)部管理，對準(zhǔn)海量作業(yè)場景，大幅度提升內(nèi)部運(yùn)營效率和質(zhì)量，提升其在數(shù)字化發(fā)展之路的整體創(chuàng)新能力以及對行業(yè)需求的洞察力和理解力。目前，行業(yè)應(yīng)用場景已包含智慧交通、智慧健康、智慧司法等細(xì)分領(lǐng)域。

徐甲：各位朋友下午好，我來自銀江股份有限公司，大家對“杭州城市大腦”項(xiàng)目應(yīng)該有所耳聞，銀江股份在這里面扮演的角色主要是負(fù)責(zé)城市、地面、交通信號的整體的優(yōu)化。

說到城市的交通，因?yàn)樽蛱煊兄腔劢煌ǖ膶觯裉焐衔缫灿衅渌墓緟R報(bào)是跟城市交通有關(guān)，但是視角可能是不同的，有的是從頂層設(shè)計(jì)，或者是數(shù)據(jù)，或者是交通數(shù)據(jù)本身。

我今天講的視角更多的是從HI@AI，為什么叫HI@AI？我們定義成是人的智能、專家的智能基于人工智能，也就是人工智能是一個(gè)工具化和輔助的定位，其采用的核心技術(shù)線，是專家經(jīng)驗(yàn)與機(jī)器智能的超算為中心，數(shù)據(jù)、模型、算法、服務(wù)為輔，共同實(shí)現(xiàn)HI@AI。我更多是從人和機(jī)如何耦合的這個(gè)視角來解釋我們是怎么落地的。

其中主要是有兩點(diǎn)，一個(gè)是在研發(fā)AI工具的時(shí)候更多的是以人為用戶，實(shí)際去控制交通信號的團(tuán)隊(duì)，我們把他作為一個(gè)用戶。另外一個(gè)角度就是最后有了這個(gè)工具之后，怎么用一個(gè)完整的落地方案把這些前面的技術(shù)，這些點(diǎn)串聯(lián)起來，最后向客戶也是政府方提供完整的服務(wù)。

首先介紹一下背景，第一個(gè)背景就是交通基礎(chǔ)建設(shè)的背景，大家都知道智慧交通建設(shè)到現(xiàn)在基本上有20多年了，現(xiàn)在的現(xiàn)狀整體的大規(guī)模的建設(shè)趨近于飽和，或者更準(zhǔn)確地說現(xiàn)在大部分的建設(shè)都不是從無到有的建設(shè)，而且對現(xiàn)有的設(shè)備提高利用率或者優(yōu)化使用的建設(shè)，另外一種就是局部的建設(shè)。但是這些建設(shè)跨越了這么長的時(shí)間，涉及到的人和單位非常大，存在很多遺留的問題。

除此之外還存在的問題就是“重建設(shè)、輕運(yùn)維”，現(xiàn)在的設(shè)備雖然都很先進(jìn)，但在使用過程中并沒有能夠進(jìn)行較好地運(yùn)維，另外一個(gè)就是資源的分配不均衡，主要體現(xiàn)在一些城市的檢測設(shè)備分布不是基于現(xiàn)在城市居民交通出行習(xí)慣來構(gòu)想，設(shè)想的不全面導(dǎo)致資源分配不均。

第二個(gè)從數(shù)據(jù)利用和交通控制的角度，現(xiàn)在的大趨勢希望數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行整體運(yùn)營，不再是以建設(shè)的思維來部署軟件，而是希望軟件部署了以后有更專業(yè)的人讓它更發(fā)揮更大價(jià)值，而現(xiàn)在政府及企業(yè)，管理的職能也慢慢開始從分散走向集中，但依然還是面臨人才稍顯不足的情況?？赡芤灿袇⑴c者本身的問題，規(guī)則意識和維權(quán)意識都稍顯薄弱。

政府的需求也發(fā)生了變化，現(xiàn)在業(yè)主很追求科技感，追求AI技術(shù)、智能化、可視化，第二個(gè)他們也非常希望能很快看到治理效果，需要快速、有效，及高投入產(chǎn)出比，并且希望現(xiàn)有模式可以一直持續(xù)運(yùn)營。還有一個(gè)背景現(xiàn)在很多城市在做智慧交通，他們也從費(fèi)用的基礎(chǔ)上做了革新，基本上能夠保證專項(xiàng)費(fèi)用的長期支持，領(lǐng)導(dǎo)自上而下也形成了更好的體系，即比以前更加重視這個(gè)事情，有了這個(gè)背景銀江才有了這個(gè)契機(jī)在杭州能做這樣的事情。

做這個(gè)事情有兩個(gè)角度，一個(gè)是面向交通配時(shí)，優(yōu)化人員，我們怎么去研發(fā)技術(shù)產(chǎn)品，有了這些產(chǎn)品之后，我們怎么把人與技術(shù)產(chǎn)品串聯(lián)成完整的體系，現(xiàn)在稱之為“人機(jī)共治的技術(shù)理念”。首先我們現(xiàn)在面臨了很多交通問題，比如說交通黑點(diǎn)、邊界管轄權(quán)不清晰，以杭州為例，大型活動多，占道施工普遍。

AI方面我們主要是做大家比較熟悉的這些場景，現(xiàn)在的AI水平更多負(fù)責(zé)一般化的場景，就是說人面臨的復(fù)雜場景和AI面臨的一般場景是有巨大差距，這些跟我們的技術(shù)問題有關(guān)系。

在這樣的場景下，銀江有這么5套平臺工具，來輔助交通信號優(yōu)化配時(shí)團(tuán)隊(duì)。其中AI全域交通信號滾動優(yōu)化系統(tǒng)，主要是負(fù)責(zé)比較有規(guī)律化的，一般化的場景，通俗講叫基本面的問題。AI信號專家實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)，則是當(dāng)基本面的問題出現(xiàn)了稍微特殊的場景，我們把這些特殊的場景拎出來，基于人的經(jīng)驗(yàn)，專家的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行配時(shí)推薦。

針對城市交通信號的控制指標(biāo)評價(jià)，即現(xiàn)在眾所周知的高德、百度、滴滴每個(gè)季度、半年、一年發(fā)布交通報(bào)告，它們從很宏觀的角度發(fā)布了控制指標(biāo)評價(jià)，對于這項(xiàng)工作本身，或者是這個(gè)工作的方方面面，仍然缺乏很多量化的評價(jià)，基于對這個(gè)工作流程的理解，銀江研發(fā)了很多指標(biāo)去評價(jià)配時(shí)工作的好壞，除此之外，銀江還有一個(gè)信號配時(shí)基礎(chǔ)信息管理系統(tǒng)，這個(gè)就是把交通基礎(chǔ)設(shè)施還有交通方案等都進(jìn)行了模型化和檔案化的管理。

再有就是配時(shí)工作管理系統(tǒng)，主要就是涉及到工作流程的標(biāo)準(zhǔn)化，以及量化的管理，其實(shí)就是我們把人的工作，變成可視的流程，進(jìn)行統(tǒng)一和標(biāo)準(zhǔn)的管理。

這個(gè)就是銀江配時(shí)優(yōu)化平臺系統(tǒng)總體架構(gòu)，最底層是數(shù)據(jù)和信號控制系統(tǒng)，然后是數(shù)據(jù)管家和路口管家這兩個(gè)平臺，就是把這些模型都檔案化，再往上就是AI工具，主要是兩個(gè)部分，信號專家和交通醫(yī)生。對一些比較特殊的場景，或者是數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題，或者是系統(tǒng)問題，給它進(jìn)行診斷。在這之上，又有了全域交通仿真和全域滾動優(yōu)化的模塊，去處理更多的標(biāo)準(zhǔn)化和可預(yù)測的一種場景，然后在此之上進(jìn)行指標(biāo)和工作流的標(biāo)準(zhǔn)管理。

這個(gè)AI的工具一個(gè)比較大的組成部分就是這個(gè)全域的優(yōu)化系統(tǒng)，銀江現(xiàn)在做的全域優(yōu)化的嘗試，目前為止，我在其他地方?jīng)]有聽說過，就是把整個(gè)區(qū)域形成一個(gè)統(tǒng)一目標(biāo)，比如銀江針對高德的交通評價(jià)報(bào)告，根據(jù)它的區(qū)域的評價(jià)指數(shù)，我們把它當(dāng)成一個(gè)目標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)一優(yōu)化。

AI全域交通信號滾動優(yōu)化系統(tǒng)現(xiàn)在已經(jīng)在公司周邊的范圍落地了大概30個(gè)路口的區(qū)域，今年下半年會拓展到130個(gè)路口左右，針對該范圍區(qū)域，銀江現(xiàn)在是大概半個(gè)小時(shí)或者是一個(gè)小時(shí)對它進(jìn)行一次滾動優(yōu)化模擬仿真，這個(gè)方法總體是基于一個(gè)預(yù)測控制的事項(xiàng)。

算法里大概包括兩個(gè)部分，一個(gè)是通過預(yù)測模型或者環(huán)境學(xué)習(xí)，去學(xué)習(xí)這個(gè)區(qū)域里的流量，交通信號控制的方案，還有我們需要關(guān)注的結(jié)果，比如說行車速度、效率指數(shù)，來學(xué)習(xí)他們之間的關(guān)系，最后形成一個(gè)對環(huán)境監(jiān)視的作用。另外一個(gè)模型就是去搜索每個(gè)路口的交通信號配時(shí)，和環(huán)境之間進(jìn)行互動。

這邊的系統(tǒng)展示了未來半個(gè)小時(shí)或者是1個(gè)小時(shí)，如果是不使用我們計(jì)算出來的和使用我們計(jì)算的出來的，這兩個(gè)交通態(tài)勢進(jìn)行對比，可以比較直觀地看到使用我們推薦出來的方案之后，半個(gè)小時(shí)之后，交通態(tài)勢會發(fā)生什么樣的變化，這個(gè)也是基于剛才的預(yù)測來說的。

雖然說聽起來這個(gè)技術(shù)非常先進(jìn)，但是平心而論它只能處理可預(yù)測的部分，從理論來說可預(yù)測的部分，預(yù)測的上限我估計(jì)也就是80%左右，剩下的不可預(yù)測的交通態(tài)勢是有隨機(jī)性的，所以即便我們把這個(gè)算法做得很精細(xì)，依然還是有一些比例無法預(yù)測。

我們在這之上又疊加了一個(gè)部分，就叫AI交通信號實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)。實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)是說對于一些局部的路口，一旦出現(xiàn)了通行效率指標(biāo)實(shí)時(shí)報(bào)警，就是之前沒有預(yù)測到的，或者是預(yù)測錯的，只能進(jìn)行反饋式的調(diào)整，這種調(diào)整我們就配時(shí)專家團(tuán)隊(duì)以往的經(jīng)驗(yàn)，將這些調(diào)控記錄一直放在后臺進(jìn)行學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)的原理就是把每一個(gè)路口的固定檢測器反應(yīng)出的數(shù)據(jù)特征和人的操作動作的數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行學(xué)習(xí)。

我們學(xué)習(xí)的流程大概是這樣的，一個(gè)是數(shù)據(jù)來源，就是城市大腦報(bào)警，這個(gè)是觸發(fā)的源頭。還有配時(shí)推薦機(jī)器人，里面做了多種算法的融合，里面有算法選擇機(jī)制，這個(gè)數(shù)據(jù)來源也是控制的方案，和固定監(jiān)測器的數(shù)據(jù)。

最后輸出的結(jié)果是控制方案或者叫超參數(shù)，什么叫超參數(shù)？這個(gè)基于杭州SCATS信號控制系統(tǒng)，它里面有一個(gè)人工輸入的方式，它本身不是一個(gè)具體的方案參數(shù)，比如說周期值。在這個(gè)系統(tǒng)里面，它是控制參數(shù)的參數(shù)，比如說最小周期，最大周期，這個(gè)是完全基于杭州的實(shí)際場景研發(fā)出來的算法，推薦出來的結(jié)果是適用于杭州SCATS信號控制系統(tǒng)，我們再把結(jié)果下發(fā)到信號機(jī)。

那么這種模型其中主要的兩個(gè)技術(shù)特征，就是我們用了空間的機(jī)制還有時(shí)間的機(jī)制的疊加，分成兩層，第一層去學(xué)習(xí)這些空間特性，就是車道跟車道，路口跟路口，它們這些數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)度。第二個(gè)層級是學(xué)習(xí)時(shí)間，比如說上一個(gè)周期或者是上一個(gè)星期的今天等等。目前我們使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型大概有31層，超過20萬參數(shù)。

我們在杭州一個(gè)路口檢測了我們的算法，推薦出來的一套控制方案，實(shí)際上已經(jīng)可以比較準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)到操作人員在類似的數(shù)據(jù)環(huán)境下進(jìn)行的操作，甚至可以學(xué)習(xí)到在某一個(gè)方位進(jìn)行開閉，實(shí)現(xiàn)了這樣的結(jié)果。在這兩套AI工具之上，我們現(xiàn)在正在做開發(fā)的就是整體的信號控制指標(biāo)評價(jià)系統(tǒng)，我們對主城區(qū)超過1000個(gè)路口還有其他落地的城市，對信號控制等整體的工作和效能進(jìn)行了多維度的評價(jià)。也包括這些路口，人工調(diào)配和還有AI調(diào)配的比例。

說到剛才的這些技術(shù)如何最終變成一個(gè)落地方案，就是我們通過點(diǎn)、線、面多層次的這么去結(jié)合技術(shù)。首先就是從區(qū)域的角度，可以設(shè)置區(qū)域的壁壘，將這個(gè)區(qū)域進(jìn)行邊界的控制，對關(guān)聯(lián)路口的影響進(jìn)行分析之后，然后把關(guān)聯(lián)的路口作為一個(gè)組團(tuán)的對象進(jìn)行控制。

從人的角度來說，有了這些工具平臺，最后還是要把它串聯(lián)起來，變成一個(gè)完整的解決方案，我們的規(guī)劃是提供三個(gè)解決方案，這三個(gè)階段都能有合適的方案來解決。比如說從0開始，首先是由人進(jìn)去，純?nèi)斯さ拿寮业?，整體機(jī)制提供專業(yè)的局部優(yōu)化，在這種基礎(chǔ)上提供我們現(xiàn)在說的HI@AI結(jié)合的服務(wù)，也就是在非常特殊的場景下，是依賴人，同時(shí)人的經(jīng)驗(yàn)也會對算法進(jìn)行反哺。

再往上可能是在比較遙遠(yuǎn)的未來，我們想基本上實(shí)現(xiàn)全AI的方式進(jìn)行交通信號控制，但是至少在現(xiàn)階段，我們還是會停留在第二個(gè)階段，就是人工智能和人類智能相結(jié)合的一個(gè)階段。

我們通過在杭州以及包括杭州之外的幾個(gè)城市總結(jié)出來的從0開始到提供這樣的一個(gè)完整服務(wù)的工作，大概包含6個(gè)方面，一個(gè)是基礎(chǔ)工作，和基礎(chǔ)體制的梳理，再就是數(shù)據(jù)，組件運(yùn)營團(tuán)隊(duì)以及提供服務(wù)，對于就是軟件平臺的定制開發(fā)部署。針對剛才說的HI@AI結(jié)合，或者是AI在這6個(gè)方面做的工作都是有不同的。

我們現(xiàn)在除了在杭州提供剛才說的實(shí)操層面的服務(wù)，我們還提供多類目其他方位的服務(wù)，這些都是每一個(gè)城市要進(jìn)行信號配時(shí)，以及形成一個(gè)良性的可循環(huán)模式必須的，比如說專題研究、輿情處置、信號巡檢等等，這些都是面向客戶的時(shí)候落地總結(jié)出來的工作內(nèi)容。

針對不同的城市體量，或者是數(shù)據(jù)不同的基礎(chǔ)，我們的服務(wù)必須要對每一種基礎(chǔ)都兼容，我們現(xiàn)在會把解決方案分成4級，主要是從城市體量來說，因?yàn)槊總€(gè)城市的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不同，所以我們的每個(gè)服務(wù)和工具都要有所取舍和差異化處理。從人的角度上來說一樣是有差異的，這個(gè)都是要相輔相成的。以上是我分享的內(nèi)容希望大家關(guān)注杭州城市大腦，關(guān)注銀江股份，謝謝。

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