西安电子科技大学智慧交通研究院院长：从电气工程到智慧交通的跨界之路
2020年11月，西安电子科技大学智能交通研究院成立不久，就迎来了一位非理工出身的院长——他的本科学位是电气工程，硕士学位是精密仪器，博士学位是通信过程领域。此后，他在无线通信、车联网、物联网、智能交通等领域工作了20多年。 2017年，他依靠无线网络定位算法方面的工作。由于他的贡献，他获得了电子电气工程协会（IEEE）的最高荣誉——当选为IEEE会员。
乍一看，他的研究领域似乎与“流量”无关。但事实是，2017年，他作为悉尼科技大学智能交通系统学科带头人，主持了澳大利亚“悉尼地铁乘客信息响应系统景观研究”项目，并获得了最大的研究机构之一iMove CRC的资助。澳大利亚历史科学研究项目； 2019年还主持国家“十三五”重点研发计划“公路智能车路协同系统集成应用”项目，获得总经费近1.2亿元。
不久前，他还在甘肃酒泉主导开发了全球第一条无人驾驶汽车专用商业高速公路，即将进入试运营。该公路地处河西走廊腹地，沿线是沙漠无人区，地势平坦。
这位“跨界”科学家就是曾在澳大利亚大学任教18年的毛国强教授，2020年回国全职加入西电，并在深圳创办了戴胜智能有限公司。他还是西电智能交通研究院的创始所长。
我国引入智慧交通可以追溯到2012年住建部印发的《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）》。文件指出，将信息技术融入传统交通管理中，可以整合交通数据资源，与各交通管理部门协作。
作为一名具有无线通信专业背景的科学家，毛国强实现智慧交通的途径是从信息技术开始的。他的研究生涯也经历了无线定位、车联网、车路协同、智能交通等多个阶段。随着研究的进展，他的视野变得更深更广。
毛国强教授在接受新知家采访时表示，以往基于汽车的交通研究已被证明无法彻底解决城市交通拥堵等问题。因此，在讨论交通问题时，我们必须把“智慧交通”的概念放在“智慧城市”的背景下，以生活在城市中的“人”为中心。
当智慧交通从人类需求角度出发，综合交通已是大势所趋，而无线通信技术也将成为该领域的重要基础之一。
1、无线定位的“交通”作用
与很多自动驾驶领域的领军人物不同，毛国强虽然在车联网、车路协同领域做了大量工作，但他认为，更准确的定义自己的方式是“在智慧交通领域” （包括自动驾驶）“研究感知、定位和通信问题的研究员。”
细究其背后的原因，就不难理解：无论是领导西电智能交通研究院，还是创办戴胜智能、研发传感器硬件，毛国强及其团队的工作都没有离开无线传感的范畴。
在与智能交通结缘之前，毛国强主要研究的是无线网络定位。 2002年至2014年在悉尼大学电子信息工程学院任教，历任讲师、高级讲师、副教授。 2014年至2019年加入悉尼科技大学计算与通信学院，担任无线网络首席教授兼实时信息网络中心主任。截至目前，已发表无线通信领域国际顶级期刊和会议论文200余篇，学术专着3部。
2017年，毛国强因其“对无线网络定位算法的贡献”而当选IEEE会员。他在谷歌学术上被引用最多的论文之一也是对无线传感器网络定位技术的深入研究。
毛国强谷歌学术主页，其著作被引用超过11000次
那么，毛国强是如何从无线传感“跨越”到智能交通的呢？
2017年，他在悉尼从事地铁乘客信息响应（）系统项目时，机会来了，首次利用无线传感技术缓解城市交通压力。这也是毛国强第一次深入接触“综合交通”概念。
在这个项目中，毛国强和他的团队改变了之前的思路，把“人等地铁”改为“让地铁等人”。
“很多人在乘坐地铁时都有这样的经历：匆匆赶到地铁站，好不容易到了，但是之前的地铁已经开走了，而这趟地铁上还有相当多的空座位。如果我们有提前知道大约有多少人在什么时间乘坐地铁，乘坐哪条线路等，这样我们就可以优化出行部署，地铁可以增加运载能力，乘客的出行时间也可以减少了，所以我想出了“地铁等”。 “人们的想法。”毛国强告诉新智佳。
因此，他们开发了一种结合视频和 Wi-Fi 探头的系统来定位地铁区域的活跃用户。从感性的角度来看，Wi-fi的优势是覆盖范围广，视频的优势是准确率高。在识别出每个时间段、每个平台的大概活跃人数后，可以将地铁乘客数量、地铁线路时刻表等实时信息传输到联网系统，准确计算出在地铁上的合理停留时间，从而减少乘客出行时间，提升地铁乘坐体验。
虽然这是一个小项目，但毛国强看到了无线传感技术在交通领域引入所带来的可能性，他的研究兴趣油然而生。
此外，解决城市交通拥堵问题的传统方式是以汽车为中心，例如拓宽道路。但事实是，深圳市城市交通研究中心的数据显示，道路拓宽后3-6个月，拥堵可能会得到缓解。 6个月后，问题仍然会出现。
毛国强从人的心理角度分析：如果一个人发现通勤道路非常拥堵，他可能会选择乘坐地铁出行；当道路拓宽缓解拥堵时，他可能会开私家车，因为体验更舒适。当更多的人做出同样的选择时，道路拓宽就会吸引更多的车辆，最终导致拥堵再次出现。
他还特别提到，红绿灯优化、道路信息化、智能化只能在一定程度上缓解交通拥堵，但并不能彻底解决交通拥堵问题。
假设路网容量为11000辆车，路网行驶车辆为10000辆，通过交通灯的优化部署可以提高交通效率。但当2万辆汽车汇入路网时，红绿灯的部署就无济于事了。
那么，怎样才能真正解决交通拥堵问题呢？
根据悉尼项目的成功经验，毛国强给出的答案是以人为中心，实施综合交通。只有这样，才能实现智慧交通。
在他看来，智慧交通的实现无非三步走：一是拥有获取人们出行实时信息的手段，如摄像头、传感器、Wi-Fi等传感技术；其次，将获得的数据传输至城市大脑。技术;最后是可以处理海量数据的人工智能技术等等，他擅长的是第一步。
毛国强研究无线传感器网络多年。他的一个研究见解是：即使每个传感器功能单一，只要联网，实现数据集成，形成网络系统，功能将远远超过单个传感器。不仅仅是一个非常高精度、功能丰富的传感系统。
单就感知而言，智能交通系统涉及到人、车、路的感知和分析。同时，单一的传感方式往往具有独特的局限性，例如涉及隐私和安全的摄像头、距离较短的激光雷达和毫米波雷达、可见或不可见的Wi-Fi等，仍有很大的发展空间。提升解决智慧交通领域感知问题。
2、回归中国，打造“智慧之路”
2020年，毛国强正式加入西安电子科技大学，成为西安电子科技大学智能交通研究院首任院长，指导智能交通系统研发，如国家重点研发计划“高速公路智能交通”车辆协同系统集成应用”。
回国两年后，毛国强对智慧交通的研究有了新的思考。
“车辆调配是减少道路交通拥堵的一方面，从A点到B点，原本需要半个小时，后来缩短到二十分钟。这是最直观的感受。但实际上，整个智能概念交通远没有比这个大得多。”毛国强告诉新知家。
在毛国强看来，除了以人为本的车辆调配之外，道路智慧化也是减少交通拥堵的重要方向之一。这个方向有一个热门的研究课题，就是车路协同。其中，无线传感也将发挥重要作用。
“智慧高速公路和车路协同的核心目标是解决自动驾驶的长尾效应。你可能在99%的情况下都能实现安全驾驶，但如果不能实现99.99%甚至99.999%， “你将无法进入商业运作。”毛国强告诉新智佳。
根据加州无人驾驶道路测试数据，到2021年，全球最先进的无人驾驶公司将能够平均每5万英里进行一次手动接管。换句话说，在没有人工干预的情况下，自动驾驶汽车每5万英里就会引发一起交通事故（即大约90,000公里）。
听起来概率极好，但经不起大规模场景的检验。
不久前，毛国强牵头在甘肃酒泉规划了一条无人驾驶汽车专用高速公路，全长约438公里。在调查全球无人驾驶路测数据时，他发现了这个问题：根据加州最好的路测数据，一辆无人驾驶汽车在高速公路上往返约980公里。那么，如果平均每9万公里发生一起事故，自动驾驶汽车不到100次往返就会发生事故；如果400辆自动驾驶汽车同时全面运行，一天内大约会发生四起事故。
“由于长尾效应，自动驾驶本身的事故率极高。”毛国强感叹道。他的研究表明，如果没有智慧高速公路的路边传感设备，400辆自动驾驶汽车全面运行时，每天的事故率是17次；在先进传感设备的辅助下，事故率可降低至每六个月一次，促进商业运营。
因此，毛国强的理念一直是，要实现无人驾驶的商业化运营，需要大量的路侧传感设备。 “但如果路边传感设备只服务于无人驾驶，就会出现问题。”
他从成本角度进一步解释：
“据我了解，我们现在正在实施智能道路规划，在道路上部署激光雷达、毫米波雷达、RSU等设备，成本每公里大概5到1000万，1000公里就是5到10亿。”在自动驾驶运营的初期，如果只有100辆、200辆自动驾驶汽车在运营，摊余成本会非常高，但如果同时服务于自动驾驶和载人驾驶，那么。任何1000公里的高速公路上的通勤者数量每天都会有数万辆车，如果汽车均分的话，成本会低得多。”
因此，当前的智慧交通系统不应以自动驾驶为导向，而应解决以有人车辆为主的现有高速公路的通行效率和安全问题，并降低高速公路管理成本。
至于为什么智慧交通基础设施常常与自动驾驶联系在一起，毛国强认为，是因为“车”与“路”之间存在很强的匹配关系。
在世界上第一辆汽车诞生之前，还没有专门为汽车修建的道路。那时，汽车和马车在同一条路上行驶。随着汽车数量的增加，逐渐影响了马车运输，人们意识到汽车和马车必须分开，出现了专门供汽车使用的水泥路和柏油路。
纽约街头的马车和汽车，1910 年
另一方面，道路上的汽车数量大幅增加，导致交通事故相应增加。为了减少交通事故，统一了道路建设标准，推广应用了用于交通控制的交通信号灯。
回顾交通发展史，毛国强总结了汽车与道路之间的发展格局：汽车出现后，道路逐渐演化以适应汽车。由于自动驾驶被视为汽车发展的下一步，自动驾驶道路建设也已提前推进。提上议程。否则，“如果法拉利开在乡村土路上，那么法拉利就被浪费了。”
那么，道路全面部署无人驾驶汽车需要满足哪些条件呢？
毛国强认为，只有信息化达到一定水平，道路信息能够被汽车充分采集和充分利用，道路才能够支撑L3级自动驾驶（人类与系统共同驾驶的状态）和高级辅助驾驶。
可见，在智慧交通的螺旋式发展中，实现道路感知是核心。
3、产学研并重
在智慧交通领域，毛国强站在学术界和产业界两面。
一方面担任西电智能交通研究院院长，专注学术研究；另一方面，他创办了深圳市戴胜智能科技有限公司，以无线定位技术、传感技术和物联网技术为核心，提供智慧高速公路整体解决方案。
毛国强的考虑是：“我们搞工程，理论研究最终要落实到工程应用中，服务社会、解决实际问题。”
虽然发表了很多学术论文，但毛国强反思自己的生活，认为仅仅坐在办公室里做研究是不够的。应与实践相结合，从工程实践中提炼出基础理论问题，然后回归学术研究，形成良性循环，而不是闭门造车。
据毛国强介绍，他目前在西电的课题组主要研究两个问题：一是感知方面，利用物联网感知技术解决交通场景的感知问题；二是感知方面，利用物联网感知技术解决交通场景的感知问题。另一个是自动驾驶，研究路边设施以提高自动驾驶水平。驾驶安全、交通大数据分析。
除了学术研究之外，毛国强的戴胜智能公司还负责开发各种传感设备，以无线定位技术为支撑。通过传感器获得的感知数据经过大数据分析后从数据模式中提取出来，并转化为相应的交通控制和交通安全应用。
道路传感不能通过在道路关键区域每三公里安装一个龙门架和传感设备来实现，而是通过在道路不同区域短距离安装设备，例如道路两侧、人行道上，以实现道路感知。实现全面、充分的感知。 。
例如，路边可以利用埋在道路中的传感器来确定车辆的类型、经过的时间、行驶方向、行驶速度等信息。通过对安装在路面上的振动传感器数据进行长期采集和分析，可以判断路面是否损坏，甚至可以确定路面损坏的周期。
实现路侧互联的前提是在道路两侧安装大量物联网智能信标，结合部署在重点位置的雷达、监控视频设备、定位基站、路侧智能单元等设备。通过传感器采集汽车、行人等交通参与者的信息，然后通过无线通信设备全天候传输给一定范围内的车辆和行人，从而实现车与车、车与人之间的信息传输，车辆和道路。提高运输效率。
简而言之，就是“交通信息化”。
自从从事无线通信与交通系统结合的研究以来，毛国强的一个感受是，智能交通是一个真正的跨学科领域。作为一名无线通信研究员，毛国强还需要学习交通知识；同时，他也注意到交通领域的研究人员也需要信息意识。
毛国强告诉新知家，在与交通领域多位专家、行业领袖交流后，很多人都反映了同样的问题——一些专家在负责传统交通建设时，并试图推动传统交通的发展，并没有意识到信息化元素的引入。方向。信息化、智能化转型的领导者面临着缺乏具有专业知识和背景的人才辅助。
“他们现在意识到，如果交通不引入信息元素，那么路（智慧交通）可能就不行了。所以他们也有向信息化、智能化方向转型的主观意愿。”毛国强说。
对此，毛国强的观点是：在智慧交通领域，急需培养一大批既懂交通又懂信息或通信技术的人才。西电智能交通研究院正是为了解决这一问题而成立的。
毛国强表示，早在2016年，当他还在悉尼时，他就与西电合作成立了智慧交通研究院，“走交通信息化之路，发挥西电在通信、人工智能、信息技术等方面的技术优势” ”。将其引入交通领域，实现跨学科研究和融合。”
最后，新智佳问道：
“当智慧交通达到最高阶段时，交通大脑是否可以分配交通运力？人们出门前只需要打开手机就可以决定采取哪种交通方式、走哪条路？”
毛国强回答：“有可能。”
让我们共同期待这一天的到来。
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