基于Mutli-Agent技术的交通诱导系统可行性研究报告.doc

基于Mutli-Agent技术的交通诱导系统可行性研究报告基于Mutli-Agent技术的交通诱导系统可行性研究报告目录第一章选题的必要性4一、项目所处技术领域产业政策4二、项目所处技术领域技术发展现状 4三、项目技术先进性，对相关领域技术进步的推动作用 5四、项目目前进展情况 6第二章 技术方案论述 7一、项目技术关键点或创新点论述，项目完成时达到的技术水平 7（一）、项目关键技术 7（二）、创新点 7（三）、项目完成时达到的技术水平 8二、项目技术方案论述 8（一）、项目的技术原理8（二）、工艺流程 14三、项目技术质量指标 14（一）、项目技术参术、性能指标 14（二）、项目执行的质量标准 15四、分阶段描述项目执行过程中各阶段目标 15五、项目经费预算情况 15（一）、项目的总投资 16（二）、项目已完成的投资16（三）、项目新增投资、投资构成和投资预算16（四）、申请科技三项经费的主要用途 16第三章项目实施支撑条件 17一、项目技术来源 17二、项目实验、检测条件 17三、项目申请单位人才资源情况：技术人员总数、中高级技术人员比例 17四、项目组人员专业结构、职称结构18五、项目新增投资筹集情况 19第四章项目预期经济效益 20一、 经济效益分析 20二、 预期市场需求 20三、 预期盈利水平 21四、 预期产业化前景 21五、 项目实施风险分析 22第五章 项目预计社会效益、环境效益 23一、 社会效益分析 23二、 对社会发展的作用24三、 对资源利用情况 24四、 对人才培养情况 24五、 环境影响及效益 24表一、项目投资与资金筹措表 25表二、项目设备拟购清单 26表三、申请科技三项经费使用预算表27第一章 选题的必要性一、项目所处技术领域产业政策近年来，随着智能交通（ITS）在我国的广泛应用，我国政策ITS产业的发展也给予了高度的重视，并在综合利用交通资源、提高交通效率、改善交通环境等诸多方面取得了重大成果。在国家计委和科技部共同发布的当前优先发展的高科技产业重点领域指南（2001年度）中，确定了当前应优先发展的十个产业的141个高新技术产业化重点领域，其中智能交通领域位于重要地位。智能交通（ITS）管理系统是一个庞大的系统，涵盖了交通故障监控系统、道路诱导系统、停车管理系统、公共交通系统、特殊交通服务系统等交通管理模快。综合考虑现有的经济技术状况，并借鉴国内外城市的实施经验，首先创建经济、实用、可操作性强的交通智能化道路诱导系统，可加强对车辆的集中管理，并为全面实施ITS奠定基础。 二、项目所处技术领域技术发展现状随着科技的发展，计算机处理能力的不断提高和硬件成本的减少，为分布式计算提供了足够的发展空间。Mutlti-Agent技术在90年代成为热门话题,甚至被一些文献称为软件领域下一个意义深远的突破,其重要原因之一在于,该技术在基于网络的分布计算这一当今计算机主流技术领域中,正发挥着越来越重要的作用。一方面,Agent技术为解决新的分布式应用问题提供了有效途径；另一方面,Agent技术为全面准确地研究分布计算系统的特点提供了合理的概念模型。然而，随着社会经济的不断发展和人们生活水平的普遍提高以及整个社会对交通运输需求的日益增加，交通运输对经济发展的制约作用不同程度地普遍存在于各个国家和地区，如何解决交通拥挤和堵塞现象几乎成了各国政府最为棘手的难题之一。通过增加技术含量的方法提高现有道路的利用率、道路交通的安全程度以及道路使用的舒适程度成为目前研究热点，智能交通系统应运而生，并且已成为公认的有效地解决交通运输领域问题，特别是交通拥挤、交通阻塞、交通事故和交通污染问题的最佳途径。而城市道路交通诱导系统是智能交通系统(ITS)的重要组成部分,它以实时动态分配理论为核心,综合运用检测、通信、计算机、控制、GPS和GIS等现代高新技术,动态地向驾驶员提供最优路径引导指令和丰富的实时交通信息,通过单个车辆诱导来改善路面交通状态,防止和减轻交通阻塞,减少车辆在道路上的逗留时间,并最终实现交通在路网中各个路段上的合理分配。三、项目技术先进性，对相关领域技术进步的推动作用Multi-Agent是分布式人工智能研究的一个子领域,是由多个Agent组成,每一个Agent都是一个自治或半自治系统. 它们既可以各自完成局部问题求解,而且还能协作地求解单个目标问题或多个目标问题. 自1997 年开始, 国际上每年举行一届Autonomous Agent 会议, Multi-Agent在研究领域和应用领域得到了广泛的发展,如在交通工程领域中的运输管理和路线导航系统、交通信号控制、铁路运输规划、交通拥挤管理等方面有所应用. 但是将Multi-Agent技术应用到交通诱导管理中却没有先例。我公司研发的基于Multi-Agent技术的交通诱导系统是充分借助于现代网络和媒体等手段，综合采用模糊神经网络，遗传算法，动态博弈模型、分布式计算机网络技术、视频图像处理技术、数据挖掘技术、人工智能技术、GIS地理信息技术等高新技术的理论和方法，利用多Agent的自主性、智能性、协作性、适应性、自学习性等特点，为公众提供动态、实时、准确、全面、丰富的城市道路交通状况信息及最优行车路线选择引导的智能信息服务平台。该技术的实现将对所在领域的同类型或不同类型技术的发展产生深远的影响，也将推动这一领域技术的进一步提高。四、项目目前进展情况目前该项目已完成了市场调查分析及需求分析，技术上将重点研究开发基于Multi-Agent分布式计算；利用神经网络技术，遗传算法和动态博弈模型技术开发的道路车流控制算法和研究开发分布式交互仿真环境。建立相应的评价体系和方法，制订严格的质量目标和质量保证计划。确定项目的软硬件方案，对初步方案进行评价，在理论分析通过的基础上，购买设备进行试验，以得到关键性的实验数据并以此为基础，最终确定系统方案，进入项目实施阶段并完成软硬件系统的概要设计和详细设计。第二章 技术方案论述一、项目技术关键点或创新点论述，项目完成时达到的技术水平（一）、项目关键技术：1、研究开发基于Multi-Agent技术的道路交通状况信息的动态模型；2、研究开发基于模糊网络神经技术的交通诱导模糊推理方法； 3、研究开发基于模糊推理方法的交通状况推理模型和预测推理模型：利用数据挖掘技术，神经网络技术，遗传算法和动态平衡模型开发交通流向预测算法，以解决系统对诱导后交通流的变化进行快速感知和快速反应的问题；4、研究开发Multi-Agent之间交流与协作的快速算法：利用已有Agent之间的通信技术，建立快捷、稳定、可靠的信息协作方式，解决Agent之间快速有效地通信协作；5、研究开发基于模糊神经网络和基于遗传算法（GA）的最优路径快速搜索方法，以实现驾驶员对最优行车路线选择引导的需要；6、研究开发Multi-Agent的交互仿真环境，利用分布式计算机技术建立虚拟的交互式仿真环境，模拟城市道路交通环境，从而得出行车路线引导的策略；（二）、创新点：1、基于Multi-Agent技术，建立道路状况信息的动态模型。2、利用模糊神经网络技术，建立交通状况推理模型和预测推理模型。3、基于模糊神经网络和遗传算法（GA）的最优路径快速搜索方法。4、采用Multi-Agent技术，实现道路交通诱导系统。（三）、项目完成时达到的技术水平：本项目产品研发完成并投入实际应用后，将有效地改善路面交通状态，减轻市区交通压力，防止和减轻交通阻塞，减少车辆在道路上的逗留时间，提高道路通行能力，及时、有效地处理交通紧急事件，减少经济损失和人员伤亡，降低二次事故发生的概率，并最终实现交通流在路网中各个路段上的合理分配。对提高我国智能交通（ITS）水平有着重大的社会意义和经济价值。根据我司的大量市场调查和技术查新，项目完成时可达到国内领先水平。二、项目技术方案论述（一）、项目的技术原理：1、Multi-Agent技术Agent 这个概念近年来无论是在人工智能领域还是在其他计算环境中频繁出现,但是迄今为止还没有一个明确统一的能被普遍接受的定义.在人工智能领域中，Agent 被定义为具有感知能力、问题求解能力和与外界进行通信能力的实体，是完全自治的或者半自制的，其具有的关键特性为：u 自主性, Agent 能自行控制其状态和行为,能在没有人或其他程序介入时操作和运行；u 通信能力, Agent 能用某种通信语言与其他Agent交换信息和相互作用；u 感知能力和响应能力,Agent 能及时感知和响应其所处环境的变化；u 能动性, Agent 主动表现出目标驱动的行为,能自行选择合适时机采取适宜行动；u 推理和规划能力, Agent 具有基于当前知识和经验,以一种理性方式进行推理和预测的能力；u 合作及协商能力, Agent 应能在多Agent 环境中协同工作和消解冲突,以执行和完成一些相互受益且自身无法独立求解的复杂任务；u 适应性或进化性, Agent 应能积累或学习经验和知识,并修改自己的行为以适应新形势。这些完全自治的或者半自制的Agent，就组成了多Agent系统(Multi-Agent System , MAS)。 MAS是分布式人工智能研究的一个子领域，是由多个Agent组成，每一个Agent都是一个自治或半自治系统。 它们既可以各自完成局部问题求解，而且还能协作地求解单个目标问题或多个目标问题。2、道路交通诱导控制算法u 动态博弈模型 它描述的是这样一种多主体的博弈决策行为：决策过程中包含多个决策主体，且每个决策主体有自己的决策目标（这些决策目标之间可能是相互影响的，甚至是相互矛盾的），决策主体的决策行动有先后顺序，且后行动者（追随者 follower）在自己行动之前能观察到先行动者（领导者leader）的行动，而先行动者也能预见到其决策行为所形成的后果，每个参与人都有自己的决策目标，各个决策主体决策行为之间交互作用，直到达到一种相对平衡状态（各决策主体都对自己的决策满意），利用该项技术可以预测道路交通流向，并作出诱导判断。u 模糊神经网络技术 模糊控制和神经网络控制均属于智能控制的范畴，都具有不依赖于对象的数学模型、鲁棒性强的优点，能够很好地克服伺服系统中模型参数变化和非线性等不确定因素。但若要应用到交通诱导系统这种对系统精度、快速性要求很高的系统，二者均有自身的弱点，模糊控制的最大弱点就是稳态精度低。若要提高精度，势必要增加模糊级数，这又会造成控制查询表过大，不利于工程实现；神经网络控制由于需要在线学习、调整权值，从而使其过渡过程较慢，而且在误差很大时进行学习势必导致权值过大，也不利于工程实现。将模糊控制的知识表达容易和神经网络自学习能力强这两种优势有机结合起来，取长补短，可以提高整个系统的学习能力和表达能力，从而提高系统的控制性能，单一的某一控制策略很难取得理想的控制效果。模糊单神经元混合协调控制的方法，它融合了模糊控制和单神经元控制各自的优点，不依赖于控制对象，不仅能满足上述动态、静态性能，而且还能抑制各种非线性因素对系统的影响，具有较强的鲁棒性，大大提高了交通控制的动、静态性能，并且无需依赖精确的数学模型，为解决如何控制存在非线性和不确定性的交通诱导系统提出了一种切实可行的方案性。u 基于遗传算法GA 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术之一。u CORBA 结构 为了处理各种异构环境下分布式系统的互访和互操作性, 国际对象管理小组OMG (Objective Management Group ) 在基于分布式计算环境DCE(Distributed Computation Environment ) 基础上建立了一个面向对象分布式系统框架CORBA。它的目标是提供一个通用的体系结构, 使应用对象能够跨越不同的硬件平台和操作系统进行通讯。CORBA的平台无关性和语言无关性对分布式智能交通诱导系统研制和功能实现至关重要, 因为分布式智能交通诱导系统运行时的数据传输量可能很大, 且各子系统很可能分布在异种平台上, 不考虑操作系统和编程语言的差异, 将大大减轻系统开发的工作量。远程交通控制的提出, 更要求各终端级控制系统具有充分的互访和互操作性。3、Agent之间的信息协作方法：在交通诱导管理过程中,如何使交通流问题类型确认Agent 、分流交通量预测Agent 和分流交通量控制Agent 之间的信息进行有效地协作是交通诱导的关键技术. 目前常用的信息协作方法主要有合同网、黑板模型、结果共享与功能精确的协同方法和市场机制等,不同的协作方法用于解决不同类型的问题.我公司使用黑板模型设计了交通诱导管理系统的集中式信息结构,用于各Agent之间的信息协作.黑板的概念最早由Newell 提出. 20 世纪70 年代初期,Carnagie2Mellon 大学提出黑板问题求解模型,即黑板模型. 其基本思想是:多个专家协同求解一个问题,黑板是一个共享问题的求解空间,所有专家都能“看到”黑板. 当问题和初始数据记录到黑板上,求解开始. 所有专家通过“看”黑板寻找利用其专家经验和知识求解问题的机会. 当一个专家发现黑板上的信息足以支持他进一步求解问题时,就将求解结果记录在黑板上. 新增加的信息有可能使其他专家继续求解. 重复这一过程,直到问题彻底解决,获得最终结果.黑板模型在出行诱导管理的Multi-Agent系统中起到了非常重要的作用. 系统使用黑板模型为各个Agent提供实时动态路网交通信息、集成各个Agent的处理结果、协调各个Agent之间的相互作用关系,以支持交通诱导管理。黑板模型 在整个系统结构中的作用为：u 实时采集路网交通信息；u 使得每一个Agent 与黑板模型进行通信；u 在黑板模型内,各个Agent之间能够进行信息分配和共享；u 能够寻找和确认对诱导负效应实时反应的可能控制对策；u 监视对策的实施水平。系统设计的黑板模型数据库包括: u 对负效应消除反映的方案库; u 考虑优先顺序的措施列表; u 静态和动态的道路交通网络信息库;u 各个Agent 的信息; u 负效应产生后的活动的连续记录. 系统采用Oracle 技术建立黑板模型数据库,通过黑板模型的控制机理,为需要信息的Agent 提供数据信息,支持其完成推理,并将每一个Agent的推理结果写进黑板模型,供Agent 之间的信息共享与交换,最后协作完成出行诱导管理,即完成对分流交通量进行控制的管理目标。交通Agent间的通讯Agent间要相互协作就必须有通讯。目前, 国际上比较流行的Agent通讯语言是KQML (Knowledge Query and Manipulation Language)。它提供了一套标准的Agent通讯原语, 从而使得使用这种语言的Agent之间都可以进行交流和共享信息。KQML 定义了一种Agent之间传递信息的标准语法和动作。这些动作主要是从Speech Act 理论中演化出来的, 例如tell、perform、reply 等。虽然还有其它Agent通讯语言, 但为了保证系统将来的兼容性,故选择KQML 作为通讯语言。另外, KQML 与Agent间的具体通讯方式(如采用的协议和网络的具体形式) 无关, 所以KQML 有很多种实现方法(如通过TCP/IP 或电子邮件实现)。（二）、工艺流程：交通诱导外部环境的设置配置分布式计算系统计算机多智能体仿真系统生成最优化结果工业摄像机的选购视频采集卡的选购软件研发中心商品化软件实地采集道路交通数据三、项目技术质量指标：（一）、项目技术参术、性能指标：1、视频输入信道数最多可达7路（包含一路监视信号）2、检测区域数量最多32个，可设置在视场内任意位置3、视频输入制式可以是PAL/NTSC/SECAM中的任何一种4、所确定的车道检测区域面积，可以覆盖整个车道5、视频输出格式是PAL制式，输出信道数是1路，可实时看到视频叠加的效果6、交通诱导和路况信息服务覆盖范围可达到城市所有主干道路7、路况平均刷新周期不高于5分钟8、LED显示方式: 像素由红绿双色组成,显示红、绿、黄三中颜色9、平均亮度（cd/）: 8000cd/10、显示屏体尺寸（）: 4311、像素密度（点/）: 3906点/12、工作电压：22010%VAC50Hz（二）、项目执行的质量标准：项目执行国家软件工程相关标准，行业规范和ISO9001标准，并严格按照公司软件开发控制程序、软件实现和服务提供控制程序、软件开发编码规范、软件检测作业规程执行。四、分阶段描述项目执行过程中各阶段目标；（一）、2006年10月2006年12月市场调查分析及需求分析，建立相应的评价体系和方法，制订严格的质量目标和质量保证计划。选定及确定软硬件方案，完成软硬件系统的概要设计和详细设计。（二）、2007年1月2007年6月研究本项目的关键技术问题，设备安装调试及人员培训。（三）、2007年7月2007年9月完成软件测试，进行多机系统的软硬件统调。做投产准备。项目验收。（四）、2007年10月2008年9月项目投产，完成中试。五、项目经费预算情况：（一）、项目的总投资项目总投资596.67万元，筹措方案为：申请南昌市科技局三项经费40.00万元，公司自筹556.67万元。见表一（二）、项目已完成的投资截止到2006年9月，我公司已完成投资27.50万元。（三）、项目新增投资、投资构成和投资预算本项目新增投资569.17万元，其中新增固定资产投资391.72万元、新增流动资金177.45万元。投资预算见表一、表二、表三（四）、申请科技三项经费的主要用途1、设备购置27万元；2、部分研发材料动力费13.00万元；3、申请经费的用途详见表三。第三章 项目实施支撑条件一、项目技术来源；本项目是某科技有限公司在浙江大学的技术支持下自主开发的，拥有完全的知识产权。二、项目实验、检测条件； 公司现有工作场地可保证项目投产，现有供电线路和配套设施，满足项目用电和装配要求。项目所需硬件设备可通过正常渠道进行采购。项目产品的检测根据国家相关的检测标准，在各阶段对软件进行测试和对系统进行综合检测。三、项目申请单位人才资源情况：技术人员总数、中高级技术人员比例；某科技有限公司是一家专业从事交通行业应用软件研发和销售、系统集成的股份制企业。公司自成立以来，先后承担了8项国家级项目，32项省市项目。公司先后荣获中国民营科技企业创新奖、江西软件产业十强企业、江西省先进民营科技企业、江西省十大用户诚信IT企业、南昌市科技示范企业等光荣称号。2002年12月，公司通过了ISO9001国际质量管理体系认证并分别荣获华夏标准质量体系认证中心和英国皇家认可委（UKAS）颁发的认证证书，是江西IT行业首家通过双项国际质量管理体系认证的软件企业。公司现有员工61名，大专以上人员58人，占员工总人数的95.08。技术开发人员29人，其中高级职称12人、中级职称17人；硕士13人、学士16人。公司每年投入的研发经费均超过销售收入的5；公司技术人员主要研究方向为软件工程、数字图像处理、模式识别和计算机网络等四个方面。公司从成立起，就紧密依托浙江大学、南昌大学、江西师范大学等大专院校作为技术支撑单位，摸索出了一条产学研相结合的成功之路。 四、项目组人员专业结构、职称结构；（一）梁声灼：男，1963年9月出生，大学本科，副教授，硕士生导师。1981年9月就读于南昌大学，1985年7月留校，在计算机系工作，现任公司技术总监。在计算机应用技术领域从事了20年的教学与科研工作，主持和参与过“小型程控交换机软件分析与改进”、“多单片机协同工作的线束检测系统”等科研项目，发表论文十余篇。主要研究方向有软件工程与数据库信息管理系统、计算机网络及其应用、智能信息处理及其应用、计算机测控技术与智能仪器等。（二）王东兵：男，1963年5月出生，江西大学无线电物理本科毕业 获日本爱华公司颁发的焊接技术负责人资格证书和香港生产力促进局颁发的ISO9000体系审核员资格证书。管理特长：系统集成、技术管理。1990年1992年任南昌电视机厂计算机室主任，88年荣获南昌市电子局颁发的科技进步二等奖证书；90年荣获南昌市颁发的科技进步三等奖证书。1996年2001年任耀驹实业有限公司AI/SMT部经理。2001年至今任某科技有限公司总工程师。（三）罗水华：男，1963年出生 大学本科 高级工程师。1992年4月2001年7月任广东东莞伟易达电子厂电子部主管、高级工程师。2001年7月2004年6月任法国FOGOE公司驻东莞办事处电子部经理、高级工程师。2005年2月至今任某科技有限公司任副总工程师。五、项目新增投资筹集情况。项目新增投资569.17万元，其中：固定资产投资391.72万元、流动资金177.45万元。资金筹集来源为：申请科技三项经费40.00万元；公司自筹529.17万元。公司自筹资金来源利用公司现有资金和股东增资。项目资金筹集详见表一。第四章 项目预期经济效益一、经济效益分析预计本项目研发后可进行中试生产、销售“基于Multi-Agent技术的交通诱导系统”产品20套/年，年销售收入1500万元，年总成本费用1155.01万元，年利润总额328.83万元，年净利润279.51万元，年税费总额227.09万元。平均投资利润率55.11，平均投资利税率84.91，税后全投资财务内部收益率63.38，税后全投资回收期2.65年。二、预期市场需求目前国家已经制定了今后三年智能交通发展的框架的投入计划，初步确定每年将有约200亿元人民币投人到各交通的智能化建设,在这其中至少10%用于完善智能交通系统。以此也预视着本系统有广阔的市场空间。本系统是基于现代通信、信息、电子控制、计算机、网络、GPS、GIS 、Agent（多智能体）等现代技术，根据出行的起讫点向驾驶员提供最优路径引导指令和丰富的实时交通信息，或者通过获得的实时交通信息帮助驾驶员找到一条从出发点到目的地的最优路径的系统。本系统通过诱导驾驶员的出行行为来改善路面交通系统，防止交通阻塞的发生，减少车辆在道路上的逗留时间，并且最终实现交通流在路网中各个路段上的合理分配。本系统可以使汽车与道路的运行功能智能化，改善交通安全，提高机动性，减少环境对人们的影响，有效地缓解交通拥挤。我国地级以上行政区域共有：23个省，5个自治区，4个直辖市，2个特别行政区共有省级34个，地级333个。我们以全国大中型城市市场需求为例来分析，每个省会城市平均安装15套本系统，按每套系统单价75万元计算，每个省会城市的市场规范将在1125万元左右。全国共有34个省级城市，再加上一些大型的地级城市，预计市场规模将达4个亿左右。当再加上其它的特殊行业应用，如应急车辆的调度（警察、消防队和救护车）、城市营运出租车市场、奥林匹克运动会、国际汽车大奖赛等大型会场和风景名盛点的周边交通诱导，预计市场规模将在5000万元左右。综上所述，本系统的市场需求规模约为4.5亿元左右，假如我们产品的市场占有率能达到市场需求量的20左右，本项目的系统产品销售额可达9000万元左右，因此具有非常广阔的市场前景。三、预期盈利水平经预测：本项目产品市场销售价格75.00万元/套用户易于接受，总成本费用约57.75万元/套，年利润总额328.83万元，年净利润279.51万元，年税费总额227.09万元，平均投资利润率55.11%，平均投资利税率84.91%，税后全部投资财务内部收益率63.38%。项目赢利水平较高。项目产品市场广阔，项目可行。四、预期产业化前景我们产品根据市场需求，在不同应用领域进行不断拓展，与智能交通指挥中心及其他子系统进行整合，能全面解决当前智能化显示的需求，实现管理的网络化，信息化，做到预先提示，减轻交通堵塞压力。我们产品在技术的上不断升级，产业化后能即时满足市场要求，市场空间广阔。特别是2008年北京奥运会，投入18个亿主要在智能交通科技上；2010年上海世博会的举办，政府计划投入30亿美金用于基础建设，智能交通管理也将是一项重大的建设项目。也为本系统带来巨大商机和广阔市场空间，我们公司将以合理的定价和强力的促销手段，将主力打入该市场，将原产业的总体提升形成新的发展机遇。五、项目实施风险分析一、政策风险：本产品为高新技术推广产品，技术含量高，属国内首创，国家支持，符合产业政策，没有政策上的风险。二、市场风险：本产品国内首创，性价比高，市场容量大，目前无该技术的直接竞争对手，产品供不应求，但若不加大投入，滞延生产，市场很可能被其他企业占领。三、人员风险：公司紧密依托浙江大学、南昌大学等院所的科研实力，形成公司的核心技术，并将科研成果向生产力的转化，故不存在人员风险。 四、技术风险：本产品的技术属国内领先技术，是本公司自有知识产权，不存在技术风险。五、应对措施：在技术与人才方面，进一步加大产学研相结合的一体化科研进程，加速软件的升级换代工作、相关应用软件的再开发工作以及高科技人才的引进工作，最大限度降低产品在技术性能及科技含量方面的市场风险。第五章 项目预计社会效益、环境效益一、社会效益分析人民生活水平的不断提高，随之而来的是城市中交通拥挤，堵塞路段、路口逐年增多，交通秩序日趋恶化，交通事故率逐年上升，城市中机动车平均时速逐年下降，出行时间延长，机动车低速及怠速行驶带来更大的燃油消耗和更严重的环境污染，交通拥挤堵塞和交通事故造成的经济损失按国际通用算法，每年高达2千亿元以上。本系统的实施将分散的城市交通信息进行整合，处理，利用无线方式，有线方式，进行发布，结合具有GIS 地理导航地图的接受终端设备，实时发布城市交通信息，信息包括实时城市道路拥堵信息、视频图像、交通事故报道，交通规则变化信息，城市资信，公交信息，辅以人工的呼叫中心向公众提供服务，不仅可以对驾驶人士进行基于城市实时交通信息、语音提示的智能导航,还可以为市民出行提供交通信息服务，同时，还有广告等多种增值功能。本系统有效的资源整合，集成原有的城市交通设施，使其完整化，一体化，统一化，向交通管理部门提供一个有效的交通分析、交通管理工具，同时也面向市民提供全方面的交通服务。本系统的实施将城市道路被动诱导变为主动