2020年11月，西安電子科技大學智慧交通研究院剛成立不久，迎來了一位非科班出身的院長——

　　他的本科為電氣工程專業，碩士攻讀精密儀器，博士為通信過程領域，之后在無線通訊、車聯網、物聯網、智慧交通領域耕耘二十多年，2017年更是憑借其在無線網絡定位算法上的貢獻摘取美國電子與電氣工程協會（IEEE）最高榮譽——當選 IEEE Fellow。

　　乍一看，他的研究領域似乎都與「交通」扯不上關系。但事實卻是，2017年，他曾作為悉尼科技大學智能交通系統學科帶頭人主持過澳大利亞「悉尼地鐵乘客信息響應系統圖景研究」項目，獲澳洲歷史上最大科研項目之一 iMove CRC 資助；2019年，他又主導國家十三五重點研發計劃「高速公路智能車路協同系統集成應用」項目，獲總經費接近一億兩千萬元。

　　不久前，他還在甘肅酒泉主導開發了世界上第一條商用的無人駕駛車輛專用高速公路，即將進入試行。公路身處河西走廊腹地，沿線是地形平坦的荒漠無人區。

　　這位「跨界」科學家，就是曾在澳大利亞高校任教18年、2020年回國全職加入西電、又在深圳創立了戴升智能有限公司的毛國強教授。他也是西電智慧交通研究院的創始院長。

　　智慧交通在我國的提出，可追溯到2012年住房城鄉建設部發布的《國家智慧城市(區、鎮)試點指標體系(試行)》，文件指出將信息技術集成應用于傳統的交通運輸管理，可整合交通數據資源且協同各個交通管理部門。

　　隨著后續文件的頒發，我國各地方政府積極推動智慧交通建設。據ITS114數據統計，2020年，中國智慧交通千萬項目規模已接近300億元。

　　作為一名無線通訊專業出身的科學家，毛國強參與實現智慧交通的途徑是從信息技術出發，他的研究生涯也歷經了無線定位、車聯網、車路協同到智慧交通等多個階段。隨著研究的深入，他看得越深，范圍也越廣。

　　在與雷峰網的交談中，毛國強教授表示，從前圍繞車來展開的交通研究已被證明無法徹底解決城市交通擁堵等問題。因此，在討論交通的問題時，我們必須將「智慧交通」的概念置于「智慧城市」的圖景下，以居住在城市中的「人」為中心。

　　而當智慧交通從人的需求角度出發，綜合運輸是大勢所趨，無線通訊技術也將成為該領域的重要基礎之一。

　　一、無線定位的「交通」角色

　　與自動駕駛領域的許多領軍人物不同，盡管毛國強在車聯網、車路協同等方向均做了不少工作，但他認為定義自己的更準確的說法應該是「在智慧交通（包括自動駕駛）領域研究感知、定位與通訊問題的研究者」。

　　細究背后的緣由，不無道理：無論是領銜西電智慧交通研究院，還是創立戴升智能、開發傳感器硬件，毛國強與團隊的工作均沒有離開無線傳感的范疇。

　　在與智慧交通結緣前，毛國錢的主要研究是無線網絡定位。2002年至2014年，他在悉尼大學電子信息工程學院任教，歷任講師、高級講師與副教授，2014年至2019年加盟悉尼科技大學計算與通信學院擔任無線網絡首席教授、實時信息網絡中心主任。截至目前，他已在無線通信領域發表超過200篇國際頂級期刊與會議論文、3部學術專著。

　　2017年，毛國強入選IEEE Fellow，理由便是「對無線網絡定位算法的貢獻」。他在谷歌學術上被引次數最高的一篇論文也是對無線傳感網絡定位技術的深入研究。

　　那么，毛國強是如何從無線傳感「跨」到智慧交通的呢？

　　一個契機是2017年他在悉尼進行一個地鐵乘客信息響應（Responsive Passenger Information）系統項目，首次使用無線感知技術來緩解城市交通壓力。這也是毛國強第一次深入接觸到「綜合交通運輸」的概念。

　　在這個項目中，毛國強與團隊改變了以往的思路，將「人等地鐵」變為「讓地鐵等人」。

　　「很多人坐地鐵都有這樣一個體驗：急忙忙慌地趕到地鐵站，好不容易趕到了，結果前面的一趟地鐵開走了，而且這趟地鐵還挺多空位的。如果我們事先有能力知道大概有多少人要在什么時候來坐地鐵、乘坐哪條線路等，那么我們就可以優化出行調配，地鐵就能增加承載量，乘客的出行時間也能減少，所以我就產生了『地鐵等人』的想法?！姑珖鴱姼嬖V雷峰網。

　　于是，他們就結合視頻與Wi-Fi探針開發了一個系統，用于定位地鐵區域的活躍用戶。從感知層面看，Wi-fi 的優勢在于覆蓋范圍廣，視頻的優勢在于精度高。在識別出每個時間段、每個站臺的大致活躍人數后，他們就可以將地鐵乘坐人數與地鐵線路班次等等實時信息傳輸到一個聯網系統中，精準計算出地鐵的合理停留時間，從而減少乘客的出行時間、提高地鐵乘坐體驗。

　　盡管這是一個很小的項目，但毛國強卻從中看到了在交通領域引入無線傳感技術所帶來的可能性，研究興趣油然而生。

　　此外，在解決城市交通擁堵問題上，傳統的方式是以車為中心，如拓寬道路。但事實是，深圳城市交通研究中心的數據顯示，擁堵情況可能在道路拓寬后3-6個月得到緩解，6個月后，問題仍將出現。

　　毛國強從人的心理角度分析：如果一個人發現通勤道路十分擁堵，可能選擇乘坐地鐵出行；當道路拓寬緩解擁堵情況后，可能因為更舒適的體驗而駕駛私家車出行。當更多人作出同樣的選擇，道路拓寬反而吸引更多車輛涌入，最終導致擁堵情況再次出現。

　　他還特地提到，紅綠燈的優化調配、道路信息化與智能化也只能在一定程度上緩解交通擁堵，并不能徹底解決交通擁堵的問題。

　　假設公路網的容量是11000輛汽車，公路網行駛著10000輛汽車，可通過紅綠燈優化調配提高通行效率。但當20000輛汽車匯入公路網，這時紅綠燈調配無濟于事。

　　那么，怎樣才能真正解決交通擁堵？

　　基于悉尼項目的成功經驗，毛國強的答案是以人為中心，實行綜合運輸，如此方能實現智慧的交通。

　　在他看來，智慧交通的實現無非分三步：首先是具備獲取人出行的實時信息的手段，如攝像頭、傳感器、Wi-Fi等感知技術；其次是將獲取的數據傳輸到城市大腦的通訊技術；最后則是能夠對海量數據進行處理的人工智能技術等等。而他所擅長的，正是第一步。

　　毛國強研究無線傳感網多年，他的一個研究心得是：哪怕每個傳感器的功能都很單一，但只要聯網化，實現數據集成，形成一個網絡系統，功能就會遠超于單個傳感器，也遠超于一個非常高精度、功能豐富的傳感系統。

　　單就感知而言，智慧交通系統涉及對人、車、路三方的感知與分析。與此同時，單一的感知手段又往往存在獨有的局限性，如攝像頭涉及隱私安全，激光雷達與毫米波雷達射程短，Wi-Fi 可知不可見等等。在智慧交通領域解決感知問題，也仍有許多大展拳腳的空間。

　　二、回國，打造「智慧道路」

　　2020年，毛國強正式加入西安電子科技大學，是國家特聘專家、西電領軍教授，并成為西電智慧交通研究院的首位院長，指導智慧交通系統的研發工作，如國家重點研發計劃「高速公路智能車協同系統集成應用」。

　　回國兩年，毛國強對智慧交通的研究有新的思考。

　　「車輛調配是減少道路交通擁堵的一個方面。從A點到B點，原先用半個小時，后來縮短至二十分鐘，這是最直觀的感受。但事實上，整個智慧交通的概念是遠遠大于此的?！姑珖鴱娤蚶追寰W談道。

　　在毛國強看來，除了以人為中心的車輛調配，實現道路的智慧化也是減少交通擁堵的重要方向之一。這個方向里有一個熱門的研究課題，就是車路協同。其中，無線傳感也將扮演重要的角色。

　　「智慧公路與車路協同的核心目標就是解決自動駕駛的長尾效應?？赡茉?9%的情況下你都能實現安全駕駛，但如果無法達到99.99%、甚至99.999%，那也是無法進入商業運行的?！姑珖鴱姼嬖V雷峰網。

　　根據美國加州無人駕駛路測數據，2021年全球最先進的無人駕駛公司能夠實現平均每5萬英里執行一次人工接管。也就是說，在無人干預的情況下，無人駕駛車輛每5萬英里（也就是大約9萬公里）會發生一起交通事故。

　　聽起來是一個很優秀的概率，但放到大規模的場景下，是經不起考驗的。

　　不久前，毛國強在甘肅酒泉主導規劃了一條無人駕駛車輛專用高速公路，從酒泉至明水，全程大約438公里。在調查全球無人駕駛路測數據中，他就發現這樣的問題：以目前加州最優秀的路測數據計算，一輛無人駕駛汽車在酒泉與明水間往返一趟大約980公里，那么，若平均每9萬公里發生一起事故，則一輛無人駕駛車輛來回不到100趟就會發生一起事故；若全面同時運行400輛無人駕駛汽車，則一天之內會發生大約四起事故。

　　「由于存在長尾效應，無人駕駛本身的出事故率就極高?！姑珖鴱姼袊@，而據他研究，若沒有智慧公路的路側傳感設備，全面運行400輛無人車的事故率是每天17次；而有了先進的傳感設備輔助，可以將事故率降到每半年一起，推動商業化運行。

　　所以，毛國強的觀念一直是：要實現無人駕駛的商業化運行，需要大量的路側感知設備，「但如果路側的感知設備僅是服務于無人駕駛，就會有問題」。

　　他從成本的角度進一步解釋：

　　「據我所知，我們現在實現公路智能規劃，把激光雷達、毫米波雷達、RSU等等設備全都部署到路面上，成本大概是每公里500-1000萬，1000公里就是5-10個億。在無人駕駛運行初期，如果只有100輛、200輛無人車運行，均攤成本就會非常高。但如果既服務于無人駕駛，又服務于有人駕駛，任何一條1000公里的高速路，一天的通勤量是幾萬輛車，平攤下來，成本就低許多?！?/p>

　　因此，當前的智慧交通系統，不應該是面向自動駕駛，而是解決現有公路上以有人車為主的交通效率與安全問題，降低公路的管理成本。

　　至于為何智慧交通基經常與自動駕駛聯系，毛國強認為，是因為「車」與「路」之間存在極強的匹配關系。

　　世界上第一輛汽車誕生前，沒有專為汽車修建的道路，彼時，汽車與馬車在同一條道路混行。隨著汽車數量增多，逐漸影響馬車運輸后，人們意識到必須將汽車與馬車區隔，專供汽車行駛的水泥路、柏油路得以出現。

　　另一方面，道路行駛的汽車數量大幅度增加，導致交通事故相應增多。為了減少交通事故，道路修建標準得到統一，用于交通調控的紅綠燈得到推廣應用。

　　回顧交通發展歷史，毛國強總結車與路之間的發展規律：汽車出現后，道路逐步進化以適應汽車，由于自動駕駛被認為是汽車發展的下一步，因此針對自動駕駛的道路建設也被提前提上了日程。否則，「如果法拉利行駛在鄉村土路，那么法拉利就浪費了」。

　　那么，可全面部署無人駕駛汽車的道路，需要滿足什么條件？

　　毛國強認為，只有信息化達到一定程度，道路信息能夠充分采集并被車充分利用后，道路就能支持L3級自動駕駛（人類和系統共同駕駛的狀態）和高級輔助駕駛。

　　由此可見，在螺旋上升的智慧交通發展中，實現道路感知是核心。

　　三、產學研兩手抓

　　在智慧交通一塊，毛國強同時站在了學術與產業的兩邊。

　　一方面，他擔任西電智慧交通研究院的院長，從學術科研攻關；另一方面，他創立了深圳市戴升智能科技有限公司，以無線定位技術、傳感技術及物聯網技術為核心，提供智慧公路的整體解決方案。

　　毛國強的考慮是：「我們從事的是工科，理論研究最終是要落實到工程應用，服務社會上，解決實際問題?！?/p>

　　雖然發表了許多學術論文，但毛國強反思自己的人生，認為單單坐在辦公室里做研究是不夠的，應與實際結合，從工程實踐中提取基礎的理論問題，又返回去學術研究，形成一個良性循環，而不是閉門造車。

　　據毛國強介紹，當前他在西電的課題組主要研究兩方面的問題：一是針對感知，用物聯網感知技術來解決交通場景的感知難題，二是針對自動駕駛，研究路側設施以提高自動駕駛的安全性，以及交通大數據分析。

　　除了學術研究，毛國強的戴升智能公司還負責開發各類傳感設備，并以無線定位技術為支撐，通過傳感器獲得的感知數據在進行大數據分析后提取數據規律，轉換成相應的交通控制與交通安全應用中。

　　譬如，路側配合埋在路面的傳感器，可以判斷經過車輛的車型、經過時間、行駛方向、行駛速度等信息。通過長期收集路面安裝的振動傳感器數據并分析，可以判斷路面是否損壞，甚至判斷路面受損周期。

　　路端互聯的實現前提，是在道路兩旁安裝大量的物聯網智慧信標，結合重點部位部署的雷達、監控視頻設備、定位基站、路側智能單元等設備。通過傳感器收集交通參與者如汽車、行人等信息，再經由無線通訊設備全天候實時地傳遞至一定范圍內的車輛、行人，從而實現車與車、車與人、車與路之間的信息傳輸，提升交通效率。

　　簡而言之，就是「交通信息化」。

　　在從事無線通信與交通系統的結合研究以來，毛國強的一個感受是：智能交通是真正的跨學科領域。作為無線通信的研究者，毛國強也需要學習交通知識；而與此同時，他也注意到，交通領域的研究者同樣需要信息意識。

　　毛國強告訴雷峰網，在與多位交通界的專家及行業領導交流后，不少人反饋了同一個問題——部分專家負責傳統交通建設時沒有意識到引入信息化元素，試圖推動傳統交通向信息化、智能化方面轉型的領導，卻苦于缺乏專業知識背景的人才幫助。

　　「他們現在意識到，如果不在交通中引入信息化的元素，那么（智慧交通）這條路可能是走不通的。所以他們也有主觀意愿朝信息化、智能化方向轉型?！姑珖鴱娬劦?。

　　對此，毛國強的看法是：在智慧交通中，培養一大批既懂交通又懂信息或通訊技術的人才是急需的。西電智慧交通研究院的成立，也正是為了解決這個問題。

　　毛國強介紹，早在2016年，當時他還在悉尼，就已經與西電合作成立智慧交通研究院，「走交通信息化的道路，將西電在通訊、人工智能和信息技術等方面的技術優勢引入到交通中，實現跨學科的研究與融合?！?/p>

　　最后，雷峰網問：

　　「當智慧交通發展至最高階段，是否可能是由一個交通大腦分配運力，人們出門前只需要打開手機就可以判斷乘坐哪一種交通工具、走哪一條道路呢？」

　　毛國強答：「有這種可能?！?/p>

　　讓我們一起期待這一天的到來。

　　參考鏈接：

　　1. https://web.xidian.edu.cn/gqmao/

　　2. https://www.leiphone.com/category/transportation/9v5QULxqahVEvWAm.html

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