奔馳的車流化身為信息數據、“隨機應變”的信號燈、可聯網會分析的智慧路貼、應用區塊鏈技術的共享車位。從南京理工大學獲悉，該校“江蘇省智能交通信息感知與數據分析工程實驗室”即將與騰訊公司共建“南京理工大學—騰訊互聯網+交通大數據創新應用聯合實驗室”，一個全要素、多維度的智能交通系統已經鋪開，傳統的城市道路、高速公路成為智慧的神經網絡。

調查顯示，我國城市化率已經超過57.4%，城市人口達7.9億。同時，私家車保有量增長迅速，一線城市私家車保有量年平均增速達到20%。通過研究高德地圖的數據，相比2015年，2016年調研的45座主要城市中有80%的城市延時擁堵指數加重。其中北、上、廣、深的出行高峰時期平均每小時擁堵時間為29分鐘，對于出行居民的年擁堵成本已達到9500元，相當于個人平均年收入的12%。

“傳統的道路上行駛的是車輛，未來的智能交通，路上跑的就是數據。”實驗室主任戚湧教授認為，修路的速度永遠趕不上交通的擁堵，通過物聯網、大數據、云計算、區域鏈和人工智能等技術，讓交通更智能、道路通行效率更高、出行更智慧，將是未來城市交通不再擁堵的起點。

戚湧教授介紹，實驗室由南京理工大學電子工程與光電技術學院、計算機科學與工程學院、自動化學院、交通工程系、經濟管理學院以

及華盛頓大學智能交通研究與應用實驗室的國際跨學科協同創新學術團隊組成，并與國內10余家高校和高新技術企業緊密合作。

在信號交叉口，“紅燈排長隊、綠燈無車行”的現象時有發生。可是，居住在南京河西的市民發現，有軌電車、汽車、非機動車混行的江東路通行效率一點沒打折扣，還顯得井井有條，這都是“基于全息3D雷達的交叉口自適應控制系統”的功勞。

現有的交通信號控制系統中，信號燈是定時控制，因為無法“看見”路面交通狀況，也缺少分析計算合理時長的“大腦”，所以才會出現前文描述的尷尬現象。而全息3D雷達集測速、測距、測角三種功能于一身，可監測記錄寬至8車道、最遠距離達220米的區域范圍內車輛的流量、速度、排隊長度、車型、車頭時距等交通流信息。系統收到交通數據后，計算出實時匹配的信號配時方案，這種“隨機應變”的信號燈可提升40%的通行能力。

目前，該系統已應用于河西有軌電車控制、江北快速路的交通狀態監測以及無錫中環的交叉口感應控制。未來兩年，還將有1000套系統投放于南京。

一個碗口大小的金屬盤，在路面淺淺一埋，無需外部供電，就可以感知通過車輛的速度、車長、車輛類型。這就是南京理工大學與美國華盛頓大學智能交通研究與應用研究中心聯合研發的智慧路貼。它還擅長組團作戰，各個路貼之間還能自組網通信，并把感知信息上傳到實驗室智能交通大數據平臺進行分析研判。傳統高速公路不用人為觀察控制，就能實現從保障通行向提升效能的智慧升級。

目前，這項成果已在美國華盛頓州、南京繞城高速、南京理工大學示范應用，并將推廣到廣靖錫澄等高速公路。它突破了傳統地感線圈和視頻監控系統的不足，通行數據準確率可達99.8%。

一到上班時間，小區車位大多閑置，但在附近辦事的車輛卻在為公共停車位不足而煩惱。

今年暑假，實驗室組織教師和20余名大學生和研究生，用極限編程的方式，把區塊鏈技術引入到停車位的共享管理中。南京理工大學周邊幾個小區試用了實驗室開發的基于區塊鏈的智能停車管理系統平臺后，停車難的問題正得到緩解。

“特別是大城市，路面上有20%—30%的車輛是在無效行車，這些車輛其實就是在找停車位。”戚湧教授告訴記者，城市交通由動態與靜態兩部分構成，靜態主要是指車輛停放，“我們通過舉辦大學生智能交通暑期夏令營，用車位共享的方式化解停車矛盾，得到了南京市停車服務業協會的大力支持”。

目前，該實驗室以交通狀態泛在智能感知和交通大數據分析為特色的協同化智能交通技術正為智能交通產業發展注入新的活力。實驗室成立以來，在智能交通、智慧城市以及無線傳感網組網通信、大數據分析和智能控制等領域，先后承擔了20余項國家和省、部級科技、人才計劃項目，發表學術論文100余篇，獲得國家和省部級以上科技成果獎勵20余項，申請和授權發明專利100余項，登記軟件著作權10余項，主持制定智能交通領域技術標準2項

(新媒體責編：wb001)