1.3 城市道路智能交通的未来

通过图1-14～图1-16所示关系，可以进一步理清交通的本质与核心、智能交通的演进与未来。

1.四个核心性质

如前所述，关乎交通拥堵的四个核心性质如下：

• 异质性（Hetergeneity）。

• 不确定性（Uncertainty）。

• 积聚性（Accumulation）。

• 受限性（Limitation）。

异质性是本质，不确定性是条件，积聚性和受限性是约束。

例如，交通控制以安全为基础，再演进至效率、舒适和节能。安全，本质上是对异质性的考虑；效率、舒适和节能，本质上是对积聚性和受限性的考虑；而不确定性，是考虑问题的条件，同时也是解决问题的方向和方法。

注意，四个性质并非正相关。例如，当交通控制变量增加（增加了车道属性控制等）时，会降低不确定性、增加确定性；但是，同时可能增加异质性，如驾驶人无法有效获得车道控制信息、变道不及时等驾驶行为将增加异质性，此时会导致控制效果更差。

这里先采用一个简单的非线性方程予以描述： P = f （ H ， U ， A ， L ）。其中， P 表示本质特性的表达程度； H 表示异质性； U 表示不确定性； A 表示积聚性； L 表示受限性。这样便可以描述交通的本质特性与智能化、交通拥堵等情况的关系。

在智能交通发展的过程中，人作为交通参与的主体，其角色逐渐在发生变化。图1-15中，M1表示人驾驶，M2表示人机交互，M3表示人机共驾，M4表示无人驾驶。人的角色发生的变化是由车辆智能化和道路智能化共同决定的。因此，只有将道路智能化与车辆智能化结合并协同时，才能逐步实现从单体智能到群体智能再到全体智能的演化。

下面以人机共驾M3为例，如果不考虑道路智能化，实现单车的人机共驾，此时需要考虑的因素多且复杂，并且对单车的智能化程度要求更高。当考虑道路智能化（即考虑车路协同环境）时，对于单车的人机共驾，由于道路提供了宏观且丰富的信息，反而对单车的智能化程度要求并非太高。例如，利用网格化技术实现车路协同条件下的人机共驾，如图1-16所示。

2.车、路、服务

如图1-17所示，车辆的智能化以单车最优为目标，立足个体和微观；道路智能化以全体车辆最优为目标，立足全体和宏观。其实两者最终的控制变量相同，都是车辆的横纵控制量（道路智能化通过交通控制变量间接作用于车辆的横纵控制量）。因此，两者必须相结合才能实现真正的交通智能化的目标，而交通智能化的最终目标是提供给乘客智能化、个性化和全时在线的便捷出行服务。

3.小结

如图1-14、图1-15和图1-17所示，交通的本质与核心也许已经很明确，智能交通的演进与未来即在眼前。未来智能交通将以安全为基础、以效率为目标、以节能减排为抓手，通过数字化升级、网联化转型和智能化变革，实现更透彻的感知、更广泛和快速的互联互通、更深入的智能化，从而为乘客提供智能化、个性化和全时在线的便捷出行服务。

通过对交通本质特性的理解，通过对人、车、路、服务的分析，要实现上述描述的愿景，必须达到道路智能化的I5和车辆智能化的L5。这首先需要以基础设施网、信息网、能源网、交通网的四网融合为基础。其次，突破人类自身感知和反应能力的约束，实现协同智能化最终达到完全智能化；其次，突破传统交通流理论的约束，通过广义控制改变交通行为，实现全景全局实时的时空资源调度；最后，突破信息不确定性的约束，由个体和局部最优转向全局最优，如图1-18～图1-20所示。