杭州城市大脑方案

杭州城市大脑（还原版）尊敬的李局长，各位领导同事，我是杭州支队孔万锋，根据部局的安排，受金洪亮局长的委托，我代表杭州支队汇报城市大脑工作，杭州城市大脑是贯彻落实部局系列现场会议要求，借势借力市委、市政府，城市数字化工作战略部署。杭州支队通过强化交通管理，加强两化工作以及城市大脑建设，取得了一定的成效，杭州市拥堵排名，从14年的全国前三，下降到至今年第二季度的57位，交通延误从最高的2.08，下降到九月份的1.04。从去年6月份，城市大脑上线实施以来，杭州城市交通违法查处总量，连续15个月位居全国36个大中城市前列。现场执法量电动自行车违法和机动车不礼让斑马线的查处量都始终保持高压严管态势，下面汇报我分三个部分一是关于当前面临的几个问题，第一个问题是目前我们在无法定量，道路交通安全有序、畅通和安全是我们追求的永恒的目标。但当前，我们对交通处于一个什么样的运行态势，有多少车在路上跑，交通信号配时是否合理，这几个城市交通运行最基本的问题，长期以来我们没有定量的一些标准，很多时候靠肉眼判断，凭直觉处置，但我们不能把朦胧作为我们的审美观，要真正树立起工匠精神，必须真正做到精确导航，精确到秒，就必须从当前的交通管理，从定性走向定量管理。这是第一个问题。第二个问题是被动接警的问题，传统的接处警基本上处于被动、滞后的状态，群众报警，民警路面巡逻是警情的主要的来源，即便不间断的进行视频巡逻，所获信息量也有限，没有报警信息，我们觉得道路就是通畅安全，其实不然。在某种程度上，传统的警务模式，包括接处警模式，都是守株待兔型，在发现问题，甚至在等问题发生上，消耗了我们大量警力资源，和时间资源。我们工作重心必须从发现问题转移到处置问题上来。第三个问题，主要是我们的经验难以固化，我们常说人才难得，经验难得，什么才是经验，我们一直在思考，绝不是靠肉眼判断，靠直觉处置，因为不同的人会有不同的判断结果，也会有不同的对应措施，而这些措施是好是坏，本身我们也没有一个精确、准确的评价。交通管理我们发展了这么多年，经历了一代又一代人员更替，我们很大程度上还在延续着师傅带徒弟的这种传统模式。指挥员、配时员等千人千面，经验值无法固化难以传承。我们要让90后、00后站在我们的肩膀上更快成长，就必须正面去归纳，如何总结、固化、传承经验的问题。这是第三个问题。第四个问题，我们面临着警力不足，警务效能是衡量我们城市交通管理水平高低的一个标志性尺度。这些年来，杭州支队，警力不增反减，在排兵布阵上只能突出主要路口且相对固定。随着城市面积不断的扩大，警力摆布捉襟见肘，失管、失控路段大量存在。我想这也是我们大家遇到的普遍的问题，支队长大队长要警力、政委要编制，但每年所增加的警力屈指可数，聊胜于无，这是个问题。我们一直在思考，结合我们部局的会议的要求，从上海、深圳、南宁、一直到长沙，我们杭州结合这些现场会的经验，我们试图把这些问题在城市大脑，把它作为一个解决问题的载体。用什么样的方法去解决这样的一个问题，这是我下面要讲的第二个问题。我们把大脑作为一个载体来解决下。去年4月份，部局在深圳会议上指出，要加强信息共享融合，建设城市“交通大脑”，打破“数学孤岛”、“信息孤岛”，充分运用大数据，提升城市交通管理的信息化水平。部局对交通管理数字化转型的要求也十分明确，由此实现交通管理更高效率和更佳服务的愿景。自16年12月份起，在市委、市政府和上级公安机关的领导下，杭州支队与有关企业高校合作，即“城市生命体”理论，以及我们互联网+、现代治理的思维，应用我们云计算、大数据、人工智能等前沿技术，结合我们历年来积累的数据和固化的工作经验，以及我们的交通工程理论，先行探索建设城市大脑，构建大数据交通治堵新模式，推进交通治理体系和治理能力的现代化。随着我们城市大脑不断的被讨论，我们在实践中对城市大脑的理解，我们有这么三个理解。一是，城市大脑是支撑城市可持续发展的基础设施，它不是一个信息系统，更不是一个平台，城市大脑的出现，是依赖于城市数字化的认识，数据的积累和挖掘，算力和算法的发展，从定性到定量的一个城市基础设施。第二个，我们认为城市大脑是一个智能体，它不是信息的高精应用和我们ITS的集成系统，城市大脑关键在于它会不会长智商，它会不会强化学习，吸取我们交通管理者的经验，螺旋式上升，让大脑越来越聪明；第三个，我们认为城市大脑是赋能交通管理而不是替代，以交通工程学为基础，用经典的交通理论，科学、精准和高效的实施交通控制和交通执法。从以上三个观点出发，我们对城市大脑的理解是，城市大脑作为杭州支队，主动警务、数字警务工作机制在大数据条件下的具体实践和应用，着眼于城市交通拥堵和交通安全的预防和治理。立足于情报、指挥、勤务一体化的建设，充分利用我们公安交警各职能部门以及互联网积累的数据和工作经验。依托大数据、云计算、人工智能技术，第一层我们通过全面感知、战略主导、智能模仿、反哺系统的路径，通过算法而形成的，具有记忆学习能力的初级人工智能体。其用途主要是，智能的能够发现我们，人、车、路、环境等交通要素中存在的显现，直至隐性的问题。进而对整个城市交通运行，实现交通态势的感知、事件的预测预警、宏观决策辅助、公共资源配置等各项功能，推动我们城市交通治理能力的提升。能力的提升、模式的提升、体系的完善。朝着这个目标，我们经过两年对的努力，城市大脑已经在实际应用中得到了积极的效果。第三部分主要是讲城市大脑的一些应用。9月19号上午，城市交通大脑V2.0，在杭州云栖大会上正式发布2.0实现了，杭州17个区、县(市)的分区域应用以及对全市域的覆盖。下面我通过我们，2.0的几个功能的应用，给各位领导和同事们阐述，城市大脑如何帮助我们解决前面所提到的四个问题。这也是我们一直坚持引领城市大脑具体建设的一个体现。 第一个就是我们大脑能够实时的掌握全市的交通态势，每两分钟，对全市的交通路况、交通流的特征、特性进行一次类似于CT的检查。我们定义了七项交通态势的指标来感知我们一个城市的状态，大家现在看到的七项指标是我们一个宏观的态势，反映了当前城市交通运行的实时状况，主要对城市交通流状态以及变化规律进行实时掌握和分析。第二个我们2.0把我们在当前这个时刻，每两分钟一次，对全市的机动车有多少在道路上行驶给他数清楚。解决了以往我们交通流的计算，除了断面流量计算以外，我们对容载能力的计算，是通过各个城市的机动车登记注册量来做推算的弊端。这个是我们的在途量。我们能够两分钟一次，截至到我们现在是六城区，我们的在途量的数值，杭州检测到是平峰时间，大约在22万左右，高峰时间在途量是32万，我们以我们的保有量（机动车），我们测运算在12%~15%的使用率，在道路上同一时间行驶。我们同时也看清了我们交通流的这些特点，我们掌握了城市交通时间规律，洪峰规律。基于早晚高峰的流量流向，对交通的特征进行了建模，能够掌握整个城市的交通运行态势，以及当前这个时刻最堵的十条道路，也是每两分钟一次。同时，我们对城市的主城区，每个区大队的延误指数的七项指标。一直从全市域到大队界，以及到我们每一个街道的单元距，把在途量和延误指数进行了每个不同区域的检测。 现在大家看到的延误指数，就是我们刚才汇报的1.6时的这个指标。这也是我们实时能够检测到，黄线是历史线，蓝线是实时跑的这个线。今天跑的这个，高峰时候要比历史值要高，但是在平峰时候比历史值要低。同时我们对top2,就是最堵的两个区域，也能够检测到。从支队层面，能够管到我们各个区大队目前的延误状态。我们第四个指标主要是我们对“主干道均速”实时检测，大家现在看到的这个指标，是我们从零点到现在这个时候我们截下来的，特别是零点到六点，我们这跟蓝线一直跑在上面。我们杭州在零点到凌晨六点，我们时速是在30公里左右，我们这一次通过信号配时的优化，尤其是对我们在后半夜的协调关系的解锁，对降周期的方法；整个效率提了15%~20%。大家看到的这跟蓝线明显高于历史值，同时我们能够检测到我们整个在变化过程中与历史之间，这个历史值是我们把前15个相同期的历史值的平均值做对比，能够以我们当前的一个状态能够来感知它，一个对比。 我们第五个指标，是“快速路均速”，这一个指标主要是对杭州市183公里的快速路实时指标，同时对速度进行检测的同时（平均速度），我们还关注了最慢的速度，就是下面的top2，我们看到平均速度57，但是中河立交到上德立交是33.6。我们同时对所有立交与立交之间的速度，进行每两分钟之间的检测，能够实时的推送到我们情报指挥平台，让我们所有的管理、控制、勤务的部署，能够跟这警情来。这是第一部分。就是我们主动快速的发现警情处置。城市数据大脑城市大脑2.0，根据我们以往的规律，我们通过视频，数据和公众的报警等各个途径，收集了110种交通警情，产生自动报警。我们把这110种警情，在单一处置的基础上，自动研判生成了，交通的堵点、乱点、事故的隐患点清单，也就是说我们常发性的事件会上升为堵点、乱点、隐患点，生成以后，督促我们大队及时的处理改善，形成处置工作的闭环。目前大脑产生的警情每天大约有3万多条，是相当于我们传统的工作量的9倍（接处警报警的9倍）。我们按照这个推算，我们在这一方面，相当于增加了280名警力，去巡逻去发现这些事件的工作量。同时我们对110种警情，提取了我们交通管理的处置的方式，目前我们总共达到了94种方法，来处置对应的这110种。这里面，我们把所有的这些事件，由交警处置的这些方式方法做了提取和固化。一方面我们能够更好的支撑我们两级指挥中心。现在我汇报的是我们整个警情，我们刚才大脑看到的七项指标主要指宏观，便于我们整体管，这里就是把3万多种警情，通过各种途径，来一件一件的把它作为一个闭环处置。现在看到的使我们对全市1680个路口， 对四个进口、四个出口、八个方向进行每两分钟一次检测，来评判这个路口，与历史的效率进行对比，超出一定阈值的就会自动生成报警，一启动报警，首先会发送到支队的配时中心，来及时的调控信号灯。 这个是我们对183公里的260余个匝道，上下匝道，通过上下游的速度值，以及匝道和上下游的速度差这四个比值来做一个模型的计算，来检测我们与常态值的变化，达到阈值以后，匝道就会报警。以此来保证我们主线整体不受因匝道的过度拥堵产生拥堵，保证主线的交通流的稳定。这个是我们对目前围绕着多次违法以及套牌、假牌和我们的改装车实施的一些功能的分析，我们通过对视频的结构化，对卡口系统数据的照片结构化，与车管车辆的登记系统进行比对，和后台的违法系统进行比对，能够对发现异常情况、异常车辆，特别是通过时空数据的大规模的分析，能够发现相同号牌在不同空间内，我们就能够抓捕它这个目前套牌的问题。包括我们周围，发现以后我们在原有的基础上，通过对警情以及前方的点位，实施拦截卡口。这块工作，目前从9月11号到9月16号，我们已经达到了1872次报警，我们查处的多违达到了221例。我们省局给我们杭州支队的任务，我们也认真的通过这个系统和大脑的发现，来通过情报、指挥、勤务一体化的协同，来加强我们对这些车辆的管控。这是我们对城市警情大脑闭环管理的一个汇报。这个就是我们看到的这个大货车，有几次违法，它下一次在哪个点上出现第三个就是我们交通管理者通过大脑，如何把我们交通管理者与交通参与者，双向互动的一个问题。以紧贴市民出行需求为原则，在城市大脑建立了公众服务的模块，来紧密的结合最多跑一次改革，将互联网地图、警察叔叔APP、各广播电台等媒体，作为我们重要的交通公众服务的重要窗口。第一时间发布交通管控的实时信息，通知通告以及交通延误的刚才所说五项指标，延误、主次干道、主干道车速，快速路车速，两分钟一次，向全社会发布。便于我们所有交通参与者能及时掌握目前的道路情况，特别是把我们交警所采取的任何一条即时性的管控措施，一旦有一个措施我们就发布，同时我们把我们所有按照安全法规定的39条通告，我们也第一时间向社会发布。这里我们能够看到我们发布平台的管理，（左侧栏）这块是即时管控通过审核就发布出去，下面（白色区域）是我们整个每15分钟一次的整点播报，我们希望交警管控，交通信息像天气预报一样实时发布，每15分钟发布。（右侧栏）是我们社会通过高德、地图、电台等，像只要在手机APP端点击就可以实时的与我们大脑进行互动。这也增加了我们老百姓发现意见、建议、设施损坏都第一时间可以通过手机向我们的大脑进行上传，我们也把它做成警情，来进行闭环处置。 这是我们警察叔叔APP。在这个上面，就能够看到我们杭州每时每刻，在这里的五项指标（黄红蓝橙绿），一个是杭州市区的延误指数，一个是杭州地区的延误指数，主干道的速度，快速路的车速，以及在杭州辖区内的所有高速的平均车速。第二幅图是我们城市大脑点击进去后，就能够看到实时发布的路况，每十五分钟一次，下面（第二幅图下方）的是我们即时的每一条管控信息，我们就第一时间发布。第三幅图就是我们可以通过手机上，就是警察叔叔APP，包括在地图上，都能够实时的对事故、施工、拥堵等各类事件，都能够及时上传，给我们大脑及时上报。第四块就是我们上报的一个界面。目前我们这一块量的定期发布，我们一天发布将近50-60条，像我们节假日，秋季旅游，特别像十一长假，中秋等旅游忘记，我们一天将近对外发布100多条信息。及时的发布，也得到了社会很好的反响。在公众发布的基础上，我们同时还对110、119、120等城市的救援车辆，通过一路护航的功能，通过平台同时发起，也就是说119、120一旦有时间需求，需要城市道路救援通道的，可以在共同的平台上同步发起，然后在这个时候，我们就能三方，也就是我们地图、交警、119/110指挥中心，我们三方同时对沿途应急救援车辆，进行沿途保证，以保证城市绿色救援通道的顺畅。这是我们一路护航的界面，目前我们对110/119/120三个开放，接下来我们还将进一步对城市的水、电、煤气等一些城市的应急救援车辆，都将赋予这个功能。第四块主要汇报，我们整个通过视频分析的一些交通事件巡逻。这个是我们目前现有的交警的我们自身的3400个监控，通过利用数据结构化的形式，把我们交通管理所需要的巡逻通过机器来巡逻，解放了我们的力量。我们这里看到的是我们在高速公路上自动发现的，红框子的车已经停了12秒，这就提醒我们这条路正在发生拥堵。边上的处置方式就可以对应各种各样，包括公众诱导、警情派处、信号灯控制、向分管值班领导报告等等，都可以支持，系统可以自动关联过去。这个是违法停车，红框车子停在非机动车道上已经有20秒的停车。这个时候我们可以通过非现场进行抓拍，通过电话诱导驱赶这辆车子。这是我们主干道的道路拥堵，红框车子在前方路口一直排，这就给我们提供了一个警情，我们就可以做出相应的处置。这是“路口打结”，下游路口拥挤导致本路口产生拥堵，这时候我们信号灯要及时的采取调控，确保路口的横向道路不被拥堵。这个是机动车驶入了非机动车道这是二类摩托车禁止在高架行驶，原来这些发现很难，现在发现以后，就可以在前方匝道实施精准的拦截。同时对182公里的快速路，所有的每一公里全部覆盖，这样就保证整个面上，能够第一时间去发现他。这是行人不走斑马线走快车道横穿，像这一类我们发现很多，我们就会上升为治理点，也不是对这个事件单一的去处置，而是达到一定值以后，一个是我们加强管理，第二个我们认为多了以后，我们会把这些数据推送给规划和建委，去认证这个点是否具有设置立体过街设施的可能性，也为我们去主抓这个要求，提供了强有力的证据资料。这是我们利用监控，目前我们的整个效率从原来的11%现在达到了100%，就是监控实现了24小时全天候360度自动巡检 。通过自动报警，替代了原来路面民警巡逻问题，以及人工视频巡查两个问题。（每日）发现问题3万多起，目前我们是1000多路，我们测算了一下，3000多路上去以后，我们可能主城区的报警量就要达到7万多。第二个，人工智能技术的应用主要是AI信号灯， 我们通过强化深度学习的技术和目前的智能围棋技术的应用，借鉴到我们信号配时。我们把强化深度学习的技术，用在了我们信号灯上。目前我们已