交通問題究竟是(shì)什麽問題？既然要解決交通問題，那麽我們首先要明白——什麽是(shì)交通問題？
有讀者可能要舉手，交通問題不就是(shì)堵車撞車那些糟心事兒嗎(ma)？說實話(huà)這麽說也沒什麽不對，但(dàn)這種理解不夠深入本質，今天博陽光電小編爲您解讀。
我們先來做一個小遊戲，這個遊戲的名稱叫做漸進式交通系統搭建。
我們的道具很多，小房子、小汽車、輪船(chuán)、飛機、自行車、電動車……還有很多模型人。
現(xiàn)在我們開始玩(wán)遊戲。
首先我們在場地中隻放(fàng)模型人，他們可以走來走去(qù)，就像古代人一樣，事實證明模型人之間不存在交通問題。
其次我們放(fàng)入馬匹和馬車，這個時候，少量的交通問題出現(xiàn)了，但(dàn)因爲馬車和馬匹占據所有交通主體的比例較低，交通問題依然屬于小事兒。
再然後，我們在場地中放(fàng)入很多房子，房子之間形成街道，街道形成網絡，同時開始出現(xiàn)自行車、摩托車和少量汽車，這個時候，交通問題開始浮現(xiàn)出來，并成爲現(xiàn)代文明的噩夢之一。在這裏邊，行人在街上走着将可能遇到人、自行車、摩托車或汽車，但(dàn)他接收路況信息的方式和古代人并無區别，而需要面對的情況卻呈幾何倍數增加。
最後，我們加入大量的汽車、電動車、自行車以及密集的人流，這就是(shì)現(xiàn)代交通，雖然擁有着地球上迄今爲止最爲先進的文明與科學技術，然而交通問題每年仍在帶走成千上萬人的生命。
那從這個漸進式交通系統搭建中，你是(shì)否察覺到交通問題産生的某些關鍵因素？
從第一階段到第二階段，說明交通的信息量在增加；從第二階段到第三階段，說明交通信息的多并發屬性在明顯加強；而從第三階段到第四階段，則說明交通的瞬時信息量和并發量已經超出了人類掌控的範圍。
而在我看來，現(xiàn)代交通問題的本質就在于這兩點，概括起來就是(shì)信息不對等以及“數據産生速率與數據處理速率的不匹配”。
在現(xiàn)代交通系統中，人、車、路構成基礎的三維立體結構，但(dàn)因爲這個系統中各影響因子密度的急劇增加，信息量會呈現(xiàn)指數級别的增長，而且各影響因子之間信息無法共通，最終造成種種交通問題。
這種信息不對稱，同時表現(xiàn)在時間和空間上，前者的不對稱造成信息因爲遲滞而出現(xiàn)“堰塞湖”現(xiàn)象——即信息會在某個時間點上呈現(xiàn)出一次性爆發的特點，而後者的不對稱則會造成交通問題的複雜(zá)化——後者可能因此成爲交通問題的組成部分。
信息不對稱的直接後果就是(shì)産生大量的待處理數據，并且随着時間和空間的變化更加複雜(zá)，而這都将考驗人們對于數據處理方面的能力。
所以這就像個惡性循環，現(xiàn)行的交通規則和管理體系基本上都是(shì)在後一階段發力——即打斷數據産生的根源，同時盡可能快地進行處理。
不得不說，這種方式對于過去(qù)百年間的交通狀況都是(shì)一個很不錯的方案，但(dàn)到了近幾年，因爲交通系統中影響因子呈幾何倍數的增長，純靠人力的這種交通管理系統正面臨着嚴峻挑戰。
換而言之，對交通系統而言最大的變數已經産生——如果任由信息不對稱的情況下繼續發展，那麽将無法單純依靠“現(xiàn)場處理、現(xiàn)場控制”這樣“治标不治本”的方法進行交通系統的有效控制。
所以，人們将目光瞄向了智慧城市和智能交通領域。
而這個領域的核心技術，就是(shì)阿裏達摩院提到的某幾條，比如機器間大規模協作，比如AI從感知(zhī)智能向認知(zhī)智能演進，比如雲計算的發展。
智能交通：“讓機器管理機器”
技術的發展其實就是(shì)解決問題，同時促使整個系統的升級。所以我并不單單分析技術在某個方向上的發展，因爲落腳在問題上，一個問題的解決往往需要多種技術齊頭并進。
就比如交通問題，我們爲交通問題尋求的解決方案名字就叫智能交通，但(dàn)智能交通是(shì)什麽？許多人可能會描述科幻電影裏的畫面，事實上那同樣是(shì)我們努力的方向之一，但(dàn)人們可能需要更加真實可感的答案。
比如說，我們把智能交通具象化爲一個人。
總之，這幾種技術的突破将合力于一處，共同推動智能交通的發展，以及智慧城市的功能完善。
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