从事智能交通设计10多年来，没有说因为项目积累了经验而游刃有余，反倒是一直奔波在学习的路上。有时候也很困惑，都说市政工程设计跟医生一样，越老越吃香，但是自己却总是为新技术、新概念而焦虑不安。智能交通，这个特殊的交叉学科，交通与信息技术的交叉，交通可谓瞬息万变，信息技术亦是日新月异，两个变化的加载一起，更总是充满了新奇与挑战。

我本科学的是交通运输专业，前两年基本上都是高数、概率、电工、绘图、英语等基础课程，后两年是交通工程学、运筹学、运输经济、电子商务、物流等专业课程。研究生阶段，我是交通信息工程及控制专业，还是基础课加专业课，但是专业课上就略难些，交通信号控制、道路通行能力手册、传感技术、智能交通系统概论等。这么多年了，有些课程也都忘记了，唯有通行能力计算、Webster公式还能清晰的记得，我也不太能确定到底什么专业知识在现在的设计中在用，但是有一条，设计思路、工作方法以及在遇到新问题时解决路线很重要，工程中没有一个项目是完全复制的，总是会遇到一些难点或者从未有的应用环境，这时候如何学习知识、如何设计应用是重点。当然，设计也分阶段，越是到施工图设计，可以用的经验越多，越是前期规划、工可，碰到的新问题越多。

学习阶段，我参与的几个课题印象还是蛮深的，最早跟着胡师兄做智能化公交调度，那时候也不懂，只是跟着车去调研，搭个系统框架之类的，知道调度系统是由什么组成的，调度的模型和算法（公交车线路配车数、发车间隔、大站车、区间车等发车模式等），我们专业在学校里时不太偏重硬件，做论文都得有个模型算法之类的，记得胡师兄是用VB语言编了个调度软件的，师兄现在清华搞自动驾驶研究，估计也不再做公交调度了。10多年之后，我在做XX县公交智能化调度及线网优化时，还是觉得有很多技术难点，没有发现市场上有一款能够非常好的实现业主目标的软硬件系统，投币机动态记录、上下客流检测、车载终端、枢纽站人脸识别、调度软件、绩效评估，很多产品细分，做总集成的比较少，尤其是涉及到软件，更是集成融合的可能性比较小，每家都有自己的知识产权，有很多软件模块需要定制。这也是智能交通市场这么多年来，硬件发展还算比较快速，但是软件模型这块薄弱很多的现象。

研究生阶段，我跟着导师研究动态交通流诱导，基本终端之一就是车载导航，2001年左右吧，马师兄他们开发车载导航终端，记得7楼实验室里还有个GPS差分定位基站，我跟着他们的车在校园里做航位推算的测试，后来我去某个展览，看到的第一台导航仪是新科的，那时候还只是静态路径导航。这10多年来，车载、手机的导航还是发展特别迅速，成效也很明显。但车载终端跟设计院的智能交通设计没啥关系。

倒是另外一种诱导终端（可变信息标志）设计院做的比较多，因为一般都是随着道路建设运营需要由财政出资，需要设计的各个流程手续。你外场看到的可变信息标志，只是个表现形式，其实是一套系统支撑的，包括了数据采集（线圈、视频、雷达等），通信传输、数据中心（这个中心一般也不独立存在，很多监控、控制等机房一起用）、信息处理，然后就是发布到诱导板上。设计人要用到的知识比较多，首先基于交通分析确定诱导目标、诱导策略，在哪里布设诱导板很重要，一般板子也会分几种类型，大中小型，依据所展示的路网内容而定，广域诱导与局域诱导相结合，显示的路径信息应是在交通拥堵时可替代的，因为目标是要均衡交通流。然后就需要设计交通流数据采集手段，布设原则是什么，要确保能采集到全面的信息为诱导服务。像我们这个专业，通信传输、数据中心都不是重点授课内容，在这方面设计人就会比较薄弱，但是这些都是设计院智能交通人才应该掌握的技能。外场交通流数据汇聚进入中心，当初学校里学的可能只是如何从流量、速度等数据计算成路段的平均速度、拥堵程度，甚至拥堵指数等，但设计中的远远不止这些，数据服务器、应用服务器、存储等到底怎么计算需求，怎么配置才是最合理，如果是新的机房，还会涉及到建筑、出入口、室内装修、空气调节、供配电、照明灯，这就需要建筑专业配合了，当然，你需要多少懂点。在做软件系统设计时也会涉及到基础数据ETL、算法、GIS图层、展现以及其他功能等，对于交通的软件系统，初步设计深度与集成商的软件需求详细设计怎么衔接也没有特别的文件规定，我们在学校里做研究时只研究核心算法，但是做设计是不行的，需要整个流程考虑得面面俱到。这就是一个典型的交通信息系统的设计，可谓麻雀虽小，五脏俱全，需要掌握的专业知识也比较多。随着手机导航、车载导航等移动终端的发展，这种交通诱导系统的建设也越来越少了，有些或者直接跟高德、百度等地图合作，获取路段交通运行数据。但是这个系统可以从侧面看出一个交通信息化系统设计所具备的各种专业知识。

我博士的论文题目是交通诱导与交通控制协同，换到现在，估计这篇论文我是写不下去的，见了太多的交通变化和实际实施，现在我已经很难想象他们如何协同，协同后能达到什么效果，那时候写的还理直气壮的。从O点到D点的引导，尤其是去陌生的地方，这种指引的效果是非常明显的，而且现在动态化、精细化，细到哪一条车道，还是很贴心的。我的导师及团队做了大量的研究，可惜没有很完美的对接到产业化。我对群体诱导的效果心里是没底的，究竟对于出行方式选择、均衡交通流有多大效果，在某些极度不均衡的道路区域内可能有效果，但是总体上未见到哪个城市进行过评估。再谈交通信号控制，一个箱子多个灯组背后的故事，让圈内多少人费尽心血。我上次在江西论坛的引导性发言提了信控13个问题，NTCIP、优化模型、效果评估，很多人都在研究，但是我觉得这15年来并没有让人眼前一亮的根本性变革，从事信号控制的商家也不是特别多，不温不火。阿里做城市大脑，首选的信号优化效率提高多少以及紧急救护车的信号优先等案例，也是在选择大脑的某个测试点，滴滴也在谈优化，对于这些延误时间、平均速度的提高业内一直没有很标准的测试依据，以前写论文经常会用到优化前后对比数据，但那个真的只是论文而已，我认为是没有完全相同的交通测试环境的。我在博士论文中有个章节是紧急救援车的诱导和控制协同研究，但这毕竟是少数，现在很多救护车完全可以不受信号灯及交通组织的约束，一切以救人为先。我记得有个专家说，信号机很娇气的，改这个不行，改那个不行，是的，有时候还是以安全、稳定等robust指标为主。现实中的确存在很傻的路口，或者一路红波的路段，或者由于上游盲目的放行，多个路口的交通流集聚到一个交叉口而让你排队等待3个以上周期，这些现象调整下策略，我想是可以缓解的，至于怎么让信号系统更加智慧还需要产学研不断融合。我们现在做设计时，路口配时优化设计只是小部分，也就是说，当初在学校写的那么多的模型，其实在设计中用的比较少，真正设计的时候是信号控制策略、各进口数据采集、信号机布设位置、穿管、供电、通信、灯组配置、杆件设计、基础计算，一切都是为了保证点灯的基础，然后才是如何让这个灯亮的最合理。现在，我们很少碰到说做诱导和控制协同的设计的，我估计市场上也没有这种产品吧。

博士后阶段研究的匝道调节控制和衔接交叉口的信号控制协调，倒是必要性挺大的，的确，你会看到很多快速路上不去，下不来，对于设计院来说，原来的信号控制的基础支撑设计没有什么变化，要协调起来往往靠的是交叉口、上匝道的相位差等，这里还会涉及到主线的车流检测，硬的设计不难，难的在于软件上的调整，这种应用场景也不是特别多，有些区域已经是本质性的流量饱和，仅仅靠协同能起到的效果也不多。所以，国内这种设计也不多，成熟的产品也不多，信号机、匝道控制机是有的，但是真的达到协同的效果，很难评估。

设计院的智能交通，也是分阶段的，规划、项目建议书、工可、初步设计。规划往往面比较全，到项目建议、工可时往往就落到某个具体工程上了，不同阶段对设计人的要求也是各有侧重点的。

智能交通规划不同于综合交通规划，信息技术发展太快，所以如何把握规划的推进计划很重要。智能交通的规划跟交通的相关性在某些系统上不是那么强，比如以前总认为智能交通缓解交通拥堵，而事实证明，现在很多智能交通系统的建设其实是在增强交通运行的透明度，监管交通运行的安全，提升交通管理的效率，提升出行服务水平。对于做智能交通规划的设计人来说，全面掌握智能交通的各个子系统，深入了解这个城市交通信息化的部门架构、判断交通信息技术发展等显得尤为重要。规划还有个问题，是谁来委托，规划的内容就不太一致。比如交警委托，交通监控、信号控制、指挥中心就会笔墨重些，交通局委托，信息中心、智能公交、长途客运监管就会笔墨重，我倒是觉得，如果定位是做一个城市的智能交通，那全市的交通信息汇聚、公交、公路、道路、港航、对外交通、物流、枢纽等都应同等的规划到，以便于各个行业部门依据此去实施。

智能交通到设计阶段，就是某一个具体项目了，如交通监控、卡口点警、信号控制、综合交通信息中心、智能公交、收费系统、交通枢纽信息化等。很多具体工程的设计要点基本上是系统建设目标、布设原则、设备选点、通信供电、监控中心（数据中心）、主要设备技术参数，造价是有专业配的，但是工程量得细致的出来，而且某些特殊的设备的价格也是需要设计人经过多方询价的。在这些比较常见的智能交通工程中，外场设计很多具有通用性，数据中心会略难一些，尤其是最近云平台、政务云、私有云、模块化机房、信息系统三级等保、软件功能等新的需求出现，对数据中心的设计人要求比较高，需要能够掌握各类云平台的架构功能比选、了解三级等保测试内容、对软件架构、功能模块、数据流等进行严密的设计。而这些，是我的专业在研究生阶段所未涉及到的，因此，需要不断学习。

从我们这种专业出来的研究生有的去了政府管理部门，从事交通宏观管理，抓总体，有的去了开发性的企业，针对某一项具体技术开展研发，比如专门从事信号机、信号系统，牌照识别、图像分析、智能公交等研发，后来慢慢从单一产品研发做到综合集成，很少一部分去设计院，也源于市场上市政类设计院有智能交通设计专业的也不多，设计院智能交通的人才需要掌握比较全面的各类智能交通系统技术原理，需要会规划、会设计，同时，还需要不断学习人工智能、大数据、自动驾驶等新技术，会独立开展相关的科研工作，对一些技术难点、新技术发展趋势开展创新研究，形成专利、原型，甚至成果转化。

以上是我从事智能交通规划设计这么多年来对设计院智能交通人才需求的一点梳理，是对自己职业技能的反思，也仅供高校对交通信息工程及控制专业人才的培养参考，为那些将致力于智能交通的研究生加强不同技术知识学习，加强综合能力的培养提供点借鉴。