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在赛文交通网主办的第十二届（2023）中国智能交通市场年会在上海举办。在第六届(2023)智慧高速产业发展论坛-技术创新运营与管理实践论坛中，河海大学土木与交通学院教授王维锋以《面向数字化时代的智慧公路发展思路与实践探索》为题作交流报告。 王维锋从数字交通核心要义、智慧公路相关思考和公路三维数字化技术指南三方面进行阐述，首先对相关政策文件和行业背景进行了深入解读和剖析，并提出了智慧公路代系特征和I2X发展愿景，最后分享了团队在支撑江苏公路三维数字化建设方面的阶段性成果。
一、数字交通核心要义 数字交通是当前交通行业关注的热点，从信息化到智能化（智慧化）再到数字化，交通行业在迭代发展的进程中不断找寻自身前进的方向，体现出鲜明的时代烙印。那么，为什么我们现在如此重视数字交通呢？ 1、数字交通是时代的需要 2019年9月，中共中央、国务院印发《交通强国建设纲要》，提出“人民满意、保障有力、世界前列”的总目标，为未来三十年我国交通高质量发展指明了方向。我们注意到此处的总目标站位很高，高于交通本身所关注的“安全、便捷、高效、绿色、经济”五大目标。 2021年10月，交通运输部印发了《数字交通“十四五”发展规划》，从数字化的采集、网络化的传输和智能化的应用等视角出发，提出打造交通设施数字感知、信息网络广泛覆盖、运输服务便捷智能、行业治理在线协同、技术应用创新活跃、网络安全保障有力的数字交通体系，支撑交通运输行业高质量发展和交通强国建设。 2021年12月，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》，将数字经济作为继农业经济、工业经济之后的一种新经济形态，强调了数据资源是关键要素，有助于促进公平与效率。值得注意的是，数据资源是数字交通的重要资产，将在未来交通系统中发挥不可估量的作用。 然而，当我们提到数据资产时，很容易认为它是虚拟的、看不见摸不着的；但是，当我们看到钢筋、水泥、设备等实体资产在公路上发挥作用时，我们很自然地认为这些资产是实际存在的、容易被人们接受的。 今天的论坛有一个非常好的议题，也就是智慧公路的“虚”与“实”，数据资产与实体资产往往被认为是“虚”与“实”的具体体现，这是主观存在的认知误区。 国外也非常重视数字化，比如德国于2011年在汉诺威博览会上提出“工业4.0”概念，并将数字化作为实现“工业4.0”的基础条件；2013年，德国将“联邦交通、建筑及都市事务部” 改名为“联邦交通及数字基础设施部”；2021年，再次改名为“联邦数字及交通部”，充分表明了数字化在交通领域的重要程度。 总之，数字交通是满足人民期待和社会需求的新时代交通主题，将在促进交通公平与效率、提供更加美好的出行体验等方面发挥积极作用。 2、高质量发展需要高阶的交通系统 为了更好的理解数字交通，我们将数据驱动下的高质量发展分为“四精能力”“四个一流”“五大目标”“三大落脚点”，如下图所示。其中，从横向来看，精确感知、精确分析、精细管理、精心服务就是数据驱动下的数字交通具体实践，体现了数字交通的数据流特征和逻辑链条；从纵向来看，自下而上刻画了交通高质量发展的脉络，最终归宿是交通强国。因此，高质量发展需要高阶的交通系统，数字化为交通系统进阶提供了可能。
3、数字交通内涵理解 当前对于数字交通仍然没有一个明确的定义，我们可以借鉴相关文献来解读数字交通的内涵。数字交通是数字经济发展的重要领域，是以数据为关键要素和核心驱动，促进物理和虚拟空间的交通运输活动不断融合、交互作用的现代交通运输体系。但是在很多情况下，数字交通往往只停留在数据采集层面，甚至将数据、信息、知识、智慧等概念混淆在一起使用，导致数据泛应用灾害。 从信息学的角度来看，数据是最原始的、也是最根本的信息表达方式，需要转化为信息、升级为知识、最后升华为智慧。 我们以数据和信息为例，当我们采集到车速数据，从某种意义上讲这个数据可能是无用的，但是将其与公路运行状态相关联时，将会转化为有用的潜在信息。我们以往更多关注于数据的获取，在路侧布设了很多设备，解决了采集的问题，但是没有很好的解决应用的问题。 因此，“感而不知”不是数字交通，数字交通应该是贯穿始终的，也就是我们常说的全过程、全链条、全生命周期。另外，数字化是基础，智慧是高级形态，这或许在一定程度上也解释了数字交通与智慧交通的内在关系。 4、数字交通再认知 我记得二十年前行业内也提过数字交通，因此，有必要对数字交通进行再认知。实际上，数字交通不完全是一个新鲜的事物，而是新一代信息技术加速了数据的流转，更强调交通全要素、业务全过程、数据全生命周期的应用。 数字交通涉及多个学科的交叉融合，因而亟需培养具有专业交叉的复合型人才。值得一提的是，我们在实际工作中，应该关注信息技术的适配性，防止各类技术与场景的简单叠加，避免新瓶装旧酒的现象。 二、智慧公路相关思考 智慧公路是数字交通的重要范畴，随着2018年新一代国家交通控制网和智慧公路试点通知的发布，全国各地开始大范围关注智慧公路，并逐步启动了众多智慧公路试点项目，呈现出百花齐放、你追我赶的壮丽景象，其中，试点项目涉及的公路基础设施数字化就是数字交通在智慧公路领域的典型应用，我们将2018年称为智慧公路发展的元年。 1、智慧公路的代系特征 我们将智慧公路划分为三代，智慧公路1.0主要是交通监控全覆盖、事件感知智能化、业务流程数字化等，智慧公路2.0侧重于全要素数字化、车路协同、（准）全天候通行、伴随式服务等，智慧公路3.0是不断演进的高级阶段，将有可能引入无人驾驶、自动编队等应用场景，进而带来公路几何形态的变革，比如用于无人驾驶的高速公路车道宽度至少可以减少20%，这样可以扩充出更多的车道，进而增加既有道路的交通容量和土地资源的利用率。 当然，对于高级阶段的智慧公路代系特征，我们还有无限想象的空间，可以仁者见仁、智者见智。
2、“I2X” 愿景 如果去参加智能交通世界大会，我们会发现大部分展商都来自于汽车行业。特别是日本的汽车厂商非常重视从汽车的视角推动智能交通产业发展，他们推出了许多与V2X相关的方案、产品和应用场景。 V2X是以车为中心的，这会带来一种导向，弱化甚至忽视路的作用，而我们作为智慧公路与车路协同领域的从业者，能否构建从路的视角出发的路车协同体系呢？ 早在2019年新加坡举办的第26届智能交通世界大会上，我围绕智慧公路作了技术报告，首次提出了“I2X”愿景，希望打造可感知的、活化的公路基础设施生命体，从路的视角构建对人、车、环境进行感知、交互、协作的“I2X”体系。 这不仅是一种新的体系架构，更是一种理念的转变，其核心价值在于提升了路的重要性，也在一定程度上阐释了我们公路领域的同仁们在车路协同实践中的目标导向与价值所在。 在智慧化公路的数字化应用方面，我们也做了一些探索，比如可移动的、轻量化的公路设施状态感知技术，在途交通信息感知与交互技术，在役公路三维数字化采集与建模技术等。 其中，美国在这方面已经有了一些实践，国内现在也在探索轻量化感知技术的应用，例如基于人工智能的众包方式，以广覆盖的、低成本的车载摄像头对路面资产进行普查，并通过后台分析路面状况，采用类似于表征交通拥堵状态的红黄绿等颜色来显示路面质量，这样有利于开展针对性的路面养护；奥地利通过在途信息感知，提供公路施工区的作业情况、车道关闭、车道变窄、建议车速等服务信息，旨在提升出行效率与安全性。 在三维数字化方面，我们通过融合应用多种方法，构建三维的公路本底资产库，一方面可以支持车路协同与智能驾驶，另一方面也可助力公路运营、养护、执法的精细化。
三、公路三维数字化技术指南 以往大家比较关注建设阶段的公路基础设施数字化，当前我国公路通车里程已超过535万公里，在役公路的数字化成为行业关注的焦点。 交通运输部办公厅发布了《在役干线公路基础设施与安全应急数字化试点工作的通知》，重点在基础设施数字化、智能养护、安全与应急等三个领域先期开展试点，打造一批示范引领工程，基本形成在役干线公路基础设施数字化技术路线和标准规范，构建标准统一、信息全面、融合共享的国家公路基础数据体系，切实提升在役干线公路基础设施数字化水平、养护作业智能化水平和决策科学化水平，有效增强防灾减灾和安全保障能力，为加快建设交通强国提供有力支撑。 关于在役公路的数字化，实际上需要解决的是量大面广的存量公路的数字化问题。其中，非常重要的是在役公路基础设施的模型单体化、结构化、语义化，进而为公路精细化管养提供数据来源。 我们构建了三维数字化采集、平台、应用的三层技术架构，并做到了开放与解耦，能够满足多种格式的数据模型在平台的无缝接入、治理、渲染、输出等，并在江苏推广使用。 我们作为牵头技术支撑团队，通过多种采集技术比选与应用实践，编制完成了《江苏省普通国省道基础设施三维数字化采集技术指南》（以下简称《指南》），实现公路基础设施的数据采集、处理、建模与平台接入。接下来，我将分享我们在指南编制方面的相关工作。 我们对主流的采集与建模方式进行了适配性研究，其中，BIM适用于精细化构筑物建模，但是数据处理时间较长、单位成本最高，且无法反映周围地理环境；移动车采集的速度快，适合从车行视角对路面、沿线设施等进行数据采集，但是存在采集盲区；低空航摄适合对服务区、工区、停车区等进行数据采集，具有模型精度高、纹理逼真等优点，但是作业时间较长、单位成本较高。
《指南》包括9个章节和3个附录，用于规范与指导普通国省道基础设施三维数字化采集、处理、建模与成果提交，避免盲目投资、重复建设和资源浪费。《指南》的主要章节涉及采集对象、采集技术、三维模型生产、成果检验等内容。 采集对象应按照公路要素进行分类，包括路基、路面、桥梁、隧道、涵洞、服务设施、道路安全设施、管理设施、机电设施、其他设施等。 采集技术应包括低空航摄采集、移动车采集、补充采集等，其中，低空航摄飞行器、移动车均应搭载相机和激光雷达检测设备，同步或分开采集点云和影像数据，并应按照采集对象选择适配性的采集技术。 当低空航摄飞行器和移动车不具备采集条件时，宜采用手持式或架站式等补充方式进行采集。通过采集技术获取的数据应经过生产加工得到所需的三维模型，并经过成果检验后方可使用。
为确保数据无缝接入平台，我们通过工程实践与实例验证，对时间基准、高程基准、大地坐标、投影坐标，以及包含手工建模数据、倾斜摄影数据、点云数据、矢量数据、栅格数据、三维连续表面模型、三维单体模型等在内的具体格式要求进行了详细规定。 我们也对三维模型的生产、拆分和编码以及精度要求进行了约定，并实现了属性数据的挂接，进而提升了模型的可用性。 《指南》规定了一套严格的检验流程，成果质量实行两级检查、一级验收制。其中，过程检查由采集单位负责，成果检查由项目承担单位负责，成果验收由公路部门委托第三方机构负责。 检验的主要内容包括模型数据的时空基准、模型数据的特征点位平面中误差与高程中误差、模型数据错漏情况、模型纹理的准确性和协调性、单体模型单元接边的正确性和合理性、模型数据格式、模型数据命名的正确性和规范性、提交成果文件的完整性和准确性等。
接下来介绍三维数字化平台的主要功能和模型可视化成果。前面所述的《指南》对公路基础设施数据格式进行了约定，然后在数字化平台上进行数据融合、数据清洗、数据优化、数据汇聚、数据质检、数据分发、轻量化等操作，以便相关业务系统调用与定制化功能开发。 平台的核心功能模块包括数据融合子系统、数据管理子系统、场景管理子系统、可视化子系统、数据分析子系统、服务管理子系统、运营维护子系统、二次开发中心等。 我们在江苏做了一些应用尝试，以下是相关模型成果在平台上的可视化效果，在此基础上我们开发了资产管理、自动巡查等应用场景，未来我们还将在基础设施状态监测、数字孪生、养护管理等方面进一步挖掘三维数字化模型的价值，不断拓展三维数字化应用的边界。
以上是我们团队近期在数字交通、智慧公路、公路三维数字化等方面的相关思考与实践探索，由于时间和水平有限，未能展示全部的研究与应用成果，不当之处，敬请批评指正。最后，在此特别感谢江苏交通运输主管部门、省市公路中心、相关参建单位对上述成果的帮助与支持，也感谢赛文交通网提供此次交流机会。
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