2020年，智慧交通行業(yè)十大關鍵詞（上）

          春日陽光明媚。

          對于現在諸多受到疫情反彈影響的國人而言，想來都會對這六字心生溫暖，也隨之伴有絲絲縷縷的希望。對于剛緩過神來的多數智能交通企業(yè)而言，應該會更加期望陽光明媚，病毒消失，疫情停止，回暖的市場能夠保持。身在行業(yè)內的我們，自然更加期望國泰民安，山河無恙。

          2021年已經開端，牛年新春正悄然降臨，一切都是新的，一切都充滿希望，在一年開始的時候，ITS114與您一起盤點2020年智能交通行業(yè)發(fā)展的十大關鍵詞，寄希望智慧的您能看到草蛇灰線，伏脈千里，比我們看的更遠、更深、更寬闊。

          一直在變化，出行在變化，技術在變化，需求也在慢慢變化，自然市場也會變化。所有山崩地裂，都有前兆，所有改天換地，都非一時之力。不變的是，交通永遠的目標，安全、快捷、舒適，不變的是，智慧交通仍然還是政策驅動型的市場。政策來時，即是機會來時，不用等到萬事俱備了，再進入市場，可能產品做好了，市場卻沒了，當然，智慧交通行業(yè)往往是產品還只是個理論，就已經天下皆知。

          不知道，但一些問題亟待解決，比如交通數據的公益性、保密性與公共管理、商業(yè)運營之間的相互關系確立，比如如何推進數據整合、挖掘數據價值的同時，防止“數據經營”的壟斷以及隱私泄露等等。

          這里面還有一個老大難問題，那就是智慧交通行業(yè)的準入問題，互聯網企業(yè)之所以看起來無所不能，雖然有技術、資本、團隊等諸多方面的綜合優(yōu)勢，但也與這個行業(yè)天然缺失準入門檻有關。

          數據運營安全的問題，尤其是涉及到數據增值、經營的項目，互聯網巨頭是否必須要與本地企業(yè)成立聯合企業(yè)，是否要開放給其他互聯網企業(yè)，在獲取數據與獲得項目之中是否可以只選一個等等。

          2019年9月，中共中央、國務院印發(fā)了《交通強國建設綱要》，并發(fā)出通知，要求各地區(qū)各部門結合實際認真貫徹落實。

          2020年，27個省、市以及6家企業(yè)、1家高校的交通強國建設試點實施方案全部公開，智慧交通、智慧高速、TOCC等在多個省市的《方案》中出現。

          ITS114對第一批、第二批各省市交通強國建設試點實施方案中的智慧交通建設內容進行了整理并在智慧交通微信公眾號上推送，具體內容請點擊

          第一批交通強國試點省市工作方案中智慧交通任務的盤點與解讀；

          第二批交通強國試點省市工作方案中智慧交通任務的盤點。

          各省市的交通強國建設試點實施方案，都是由交通運輸管理部門組織編寫，極少數涉及到了信號優(yōu)化、誘導等交通管理方面的內容。而交通運輸領域的智能化建設，與智能交通管理領域相比，最大的特點就是“偏軟”，外場設備也有，但除了治超稱重外，其他都不成規(guī)模（車載智能化設備勉強也算），所以智能交通市場對于交通強國建設試點實施方案的熱度并沒有多高。但這其中有一個例外，就是“交通強國”所涉及的高速公路網完善以及智慧高速建設應用，很顯然，這些規(guī)劃任務下面，會有一個不小的公路信息化市場。

          但交通運輸部門所采集的交通數據在種類、規(guī)模方面，要遠勝于交管，在交通數據、交通信息的商業(yè)化經營前景方面，也要遠高于前者。交通運輸部門在數據深化應用方面，還有很大的提升空間，但就如同一位同行所說，信息化不同于執(zhí)法、安全，其應用效果很難量化，項目投入之后，如何驗證其收益，就是一個問題。所以，運輸信息化的推進，多只能靠政策和領導重視，否則連數據匯集都是個問題。

          但是，交通數據的商業(yè)化經營還有無限可能，智慧出行、智慧停車、智慧物流的市場都是萬億級，為之提供數據支持的企業(yè)，理應發(fā)展壯大。ITS114認為，未來智能交通將會以“數據治理”和“數據經營”為主要特征，而“軟”市場一定會有超越“硬”市場的那天。

           3月4日，中共中央政治局常務委員會會議強調加快5G網絡、數據中心等新型基礎設施建設進度；

           4月20日，國家發(fā)改委首次明確新型基礎設施的范圍：

          一是信息基礎設施。主要是指基于新一代信息技術演化生成的基礎設施，比如，以5G、物聯網、工業(yè)互聯網、衛(wèi)星互聯網為代表的通信網絡基礎設施，以人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等為代表的新技術基礎設施，以數據中心、智能計算中心為代表的算力基礎設施等。

          二是融合基礎設施。主要是指深度應用互聯網、大數據、人工智能等技術，支撐傳統(tǒng)基礎設施轉型升級，進而形成的融合基礎設施，比如，智能交通基礎設施、智慧能源基礎設施等。

          三是創(chuàng)新基礎設施。主要是指支撐科學研究、技術開發(fā)、產品研制的具有公益屬性的基礎設施，比如，重大科技基礎設施、科教基礎設施、產業(yè)技術創(chuàng)新基礎設施等。

          在2月中旬，ITS114推送過《智能交通與新基建》系列文章，重點提及了5G與多功能智慧桿件、北斗衛(wèi)星定位基準站/高精度地圖、新型車載智能化設備、數據倉庫/數據中臺等內容。

          若是按國家發(fā)改委的定義，智能交通所涉及的絕大多數技術，都可以被視為新基建的內容。

         就ITS114來看，2020年最能代表地方政府在交通領域新基建投資沖動/政績需求的，應該是智能網聯汽車封閉測試、開放道路測試系統(tǒng)的建設。就ITS114統(tǒng)計，除了無錫、天津、長沙、重慶四個國家級車聯網先導區(qū)外，北京、上海、廣州、深圳、武漢、鄭州、合肥、杭州、成都、銀川、濟南、福州、長春、南昌等一線及省會城市，蘇州、廈門、青島、常州、陽泉、滄州、黑河、襄陽、東營、雄安新區(qū)等地級市，縣級市有湖州德清，重慶永川等，都開展了相關系統(tǒng)建設，還不包括部分港口、高速等示范項目。

         近30個城市，而且可能還會有后進入者，每個城市平均以10億投入為計算，投入至少超過三百億，當然，也不都是政府投入，也不都是智能化投入，也不都是2020年投入的，就ITS114統(tǒng)計到的2020年智能網聯示范項目智能化相關項目市場也就20億左右。很顯然，即便智能網聯汽車是萬億產業(yè)，也不需要這么多的網聯測試，這里面是否有過熱、泡沫的現象，顯而易見。

          除了智能網聯外，5G作為新基建的明珠，推進速度超過計劃，據工信部數據，2020年我國大概新增58萬個5G基站，推動共建共享5G基站33萬個，年初制定的所有地市都有5G覆蓋的目標已經實現。終端方面，2020年1月-11月，國內市場5G手機出貨量1.44億部、上市新機型累計199款，分別占國內手機市場51.4%、47.7%。5G的終端連接數已經超過2億。但5G在垂直領域的應用，比如在交通領域的規(guī)模應用，還需要時間，現在多只在智慧高速項目中看到5G落地垂直應用的信息，比如深圳外環(huán)高速、湖南長益復線等。

          與5G一樣類似作為基礎設施支撐其他領域應用的還有北斗高精度定位基站，但這類敏感性比較高的設施，要么是地方政府投資建設，要么是國資背景的企業(yè)，比如中國移動、千尋位置。

          截至2020年6月，中國移動建成了近20萬個北斗高精度定位基站，而起步更早的千尋位置建成的基站不到3000個。高精度定位基站與高精度地圖在交通領域市場最為廣闊的應用，就是支持自動駕駛，與5G通信結合后，提供厘米級的定位導航，沒有這個，不論是單車智能還是協(xié)同智能，都難以實現；此外，北斗高精度定位也可以用于共享單車管理、重要橋梁隧道道路的健康監(jiān)測、重要路口路段的精細化管控，也就是所謂的“北斗高精度時空智能服務”。

          新冠疫情防控貫穿2020年全年，在全面接種疫苗并取得成效之前，緊張態(tài)勢仍將持續(xù)。疫情防控對交通運輸行業(yè)影響巨大，尤其是本已元氣大傷的道路客運行業(yè)，更是雪上加霜，全年公路旅客運輸量同比下降近50%，而2021年春運同樣也要面臨疫情帶來的出行限制影響，說是“命懸一線”都不為過。

         道路貨運行業(yè)基本沒有受到影響，運輸量基本持平，反而在經濟刺激政策的帶動下，全年新增登記了160多萬重卡。因此，“定制客運”或將是道路客運行業(yè)在疫情全面打擊后的一根救命稻草，而網絡貨運平臺的發(fā)展前景可期。

          對于智能交通行業(yè)而言，疫情防控持續(xù)時間越長，對地方財政的支出擠壓效應，不可避免的會傳導到大型基建、新基建項目的投入，唇齒相依，智能交通行業(yè)必然也會受到一些影響，這種影響至少是階段性的，目前是體現得不明顯，ITS114也希望2021年依然不會體現得很明顯。

          至于智能交通技術、設備在疫情防控中的應用，我們曾在2020年情人節(jié)的前一天推送了新冠疫情防控，智能交通能做什么？一文，此后還分別推送了陜西交警總隊童剛老師、公安部交通管理科學研究所姜良維老師的“疫情防控，公安交通集成指揮平臺不能缺席”、“新冠肺炎疫情下的人車安全管控困惑與思考”等文章，這里就不再畫蛇添足了。

          無非是搞清楚人、車的流動，從哪里來，經過了哪里，到了哪里，從而從千萬甚至億萬數據中，排查相關在疫區(qū)停留、經過的人和車。姜良維老師還表示，應在人車特征基礎上進一步融合智能手機軌跡定位信息，通過大數據挖掘、智能研判等方法，從時間、空間上實現人與人、人與車、車與車等關聯信息碰撞，相互驗證人車特征，為人車軌跡溯源信息的唯一性、準確性奠定基礎。

          此外，緊急狀態(tài)下的營運車輛（包括公交出租）調度、監(jiān)測，并不是一個新課題，但類似封城這樣的公共衛(wèi)生事件，如何進行調度、監(jiān)測以及消殺，仍然值得研究和探索。

          新冠疫情給未來一段時間人們工作、生活的深遠影響，還未完全顯現，出行偏好、在線辦公、在線教育以及社區(qū)服務等已經在改變人們的工作生活，對于無人化服務的需求，或許會加速智能駕駛、5G通信的落地速度。這對于未來的智能交通發(fā)展應用，又會帶來哪些影響或者變化，還需要時間觀察，現階段，似乎我們只能期待新冠疫情不會對智能交通方面的投資帶來負面影響。