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6月14日，在2023世界交通運(yùn)輸大會(huì)開(kāi)幕式上，加拿大工程院院士、加拿大國(guó)家首席科學(xué)家塔里克·塞耶德（Tarek Sayed）做了題為《邁向更安全的城市網(wǎng)絡(luò)：先進(jìn)技術(shù)和大數(shù)據(jù)的作用》（Towards Safer Urban Networks: The Role of Advanced Technologies and Big Data）的主旨報(bào)告。

塔里克·塞耶德演講《邁向更安全的城市網(wǎng)絡(luò)：先進(jìn)技術(shù)和大數(shù)據(jù)的作用》

塞耶德院士表示，過(guò)去幾十年（1970-2005）來(lái)，全球尤其是發(fā)達(dá)國(guó)家的交通事故死亡率下降了50%以上。然而近些年來(lái)，交通事故死亡人數(shù)的下降趨勢(shì)大幅減緩，甚至在個(gè)別地區(qū)有小幅上升，交通安全面臨一系列挑戰(zhàn)。一方面，目前的交通安全分析依賴于被動(dòng)的事故數(shù)據(jù)，即必須以大量實(shí)際發(fā)生的交通事故數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，也就意味著必須先發(fā)生交通事故和傷亡，而后我們才能收集到相關(guān)數(shù)據(jù)。另一方面，目前的事故數(shù)據(jù)質(zhì)量和范圍都有待提高。這使得我們對(duì)交通事故各因素之間的互動(dòng)復(fù)雜性、對(duì)交通系統(tǒng)為何失靈理解有限。

我們目前身處于智慧交通和大數(shù)據(jù)的新時(shí)代，新技術(shù)手段的應(yīng)用將可以應(yīng)對(duì)交通安全挑戰(zhàn)。一方面，新的信息通信技術(shù)應(yīng)用將促進(jìn)交通安全，包括先進(jìn)的感知設(shè)備、自動(dòng)駕駛汽車、道路基礎(chǔ)設(shè)施與出行者間的相互連接、新的交通模式等。另一方面，大數(shù)據(jù)能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)被動(dòng)數(shù)據(jù)的不足。攝像頭、激光雷達(dá)等傳感器可以收集到海量的、秒級(jí)短時(shí)內(nèi)更新的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

塞耶德院士進(jìn)一步提出了通信技術(shù)和大數(shù)據(jù)的五種應(yīng)用途徑，并以實(shí)際案例展示了應(yīng)用的有效性。第一，交通安全的實(shí)時(shí)評(píng)估。以道路使用者軌跡數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)交通系數(shù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立模型，可預(yù)估事故風(fēng)險(xiǎn)。這兩類數(shù)據(jù)都是險(xiǎn)情（near miss）數(shù)據(jù)，即無(wú)需真正的事故傷亡數(shù)據(jù)，即可對(duì)道路風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和評(píng)估。塞耶德院士以美國(guó)帕洛阿托市為例，展示了基于自動(dòng)駕駛車輛數(shù)據(jù)的交通安全實(shí)時(shí)評(píng)估方法和結(jié)果。

第二，安全路線的動(dòng)態(tài)辨識(shí)。以大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，可進(jìn)行實(shí)時(shí)安全路線規(guī)劃，尤其對(duì)于自行車和行人安全路線規(guī)劃尤為重要。塞耶德院士以希臘雅典為案例展示了該應(yīng)用方法將有效提升出行安全。

第三，交通事故黑點(diǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。以大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)事故易發(fā)生地進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)和辨認(rèn)，可提升道路安全水平。塞耶德院士以希臘雅典為案例展示了點(diǎn)和路網(wǎng)兩個(gè)層面的事故黑點(diǎn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)辨識(shí)技術(shù)，并介紹了對(duì)交通事故黑點(diǎn)進(jìn)行整改和提升的方法。

第四，交通安全與效率實(shí)時(shí)控制。以視頻數(shù)據(jù)與車輛軌跡數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，可以進(jìn)行多目標(biāo)實(shí)時(shí)交通控制。塞耶德院士展示了融合深度學(xué)習(xí)方法的信號(hào)交叉口安全-效率協(xié)同實(shí)時(shí)控制模型和訓(xùn)練結(jié)果，并展示了基于實(shí)時(shí)車輛軌跡數(shù)據(jù)的信號(hào)燈-車輛耦合控制技術(shù)。

第五，自動(dòng)駕駛車輛/行人/電動(dòng)自行車的交互建模。塞耶德院士表示在發(fā)展中國(guó)家和半發(fā)達(dá)國(guó)家，行人對(duì)交通規(guī)則的遵守較寬松，電動(dòng)自行車與車輛沖突事件頻發(fā)，對(duì)自動(dòng)駕駛落地有著巨大的挑戰(zhàn)，亟需展開(kāi)交互建模分析。他以埃及開(kāi)羅和中國(guó)上海為案例分析了基于多智能體的道路使用者交互建模技術(shù)，展示了多智能體建模在自動(dòng)駕駛車輛更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的優(yōu)勢(shì)。

總之，近年來(lái)道路安全取得巨大進(jìn)展，同時(shí)也面臨著許多挑戰(zhàn)。通信技術(shù)、大數(shù)據(jù)和人工智能能夠幫助我們更好地理解道路使用者行為，開(kāi)展實(shí)時(shí)主動(dòng)交通管理。該方法與基于被動(dòng)交通事故數(shù)據(jù)的安全管理截然不同，具有巨大應(yīng)用價(jià)值。