超越技术本身

肖恩·弗莱尔（Sean Fryer）探讨各地区与城市在智能交通建设方面可相互借鉴的经验，以及当下为何国家与国际协作至关重要

无论是管理大型城市还是小型区域，交通管理部门都面临相似压力：需求不断增长、基础设施老化、预算受限，以及公众对可靠交通的期待。问题在于，如何利用现有资源做出更优决策。
人工智能、数字孪生和智能交通系统（ITS）提供了全新的应对方式。

然而，开发创新技术只是征程的一部分。真正的挑战在于，如何将创新转化为可落地、可运行的实际能力，并展现出可衡量的效益。

在多伦多举办的 2026 年全球城市行政峰会上，我听到来自差异极大的交通网络都在讨论相似的难题。既然我们可以向先行者学习，为何每个管理部门还要独自摸索？

不同国家、地区与城市——共通的挑战

在由多伦多市政府主办的峰会上，来自纽约、汉堡、首尔（韩国）、蒂斯谷（英国）以及英国交通部的代表分享了各自的观点，展现了各地管理部门如何探索智能交通系统（ITS）、数字孪生、人工智能和互联数据系统，以支持交通规划、运营决策、战略规划和网络管理。
让我感兴趣的是，他们在数据与技术应用方式上的差异。

其中一场讨论令人印象深刻：多伦多使用许可并发评估工具（Aimsun 道路工程模块）来评估重叠的道路施工和公用设施许可。通过建模，该市可以在许可审批前测试不同场景，并协调已获批的工程，从而预判累积性干扰，做出更明智的决策。

蒂斯谷已经在探索这种方法。了解多伦多的实际应用方式，为我们提供了宝贵的运营经验。

对我而言，这正是此类交流的真正价值所在。它不仅是了解他人在用什么技术，更是理解他们如何实际运用这些技术。

其中一场讨论令人印象深刻：多伦多使用许可并发评估工具来评估重叠的道路施工和公用设施许可。通过建模，该市可以在许可审批前测试不同场景，并协调已获批的工程，从而预判累积性干扰，做出更明智的决策。

一些管理部门正在使用数字孪生或可视化孪生技术来评估未来的基础设施投资、测试不同场景，并可视化复杂的交通挑战，包括通过虚拟现实技术。另一些部门则在探索智能体人工智能和集成数据平台如何提升对交通网络的理解、传达潜在影响，并支持更明智的决策。

蒂斯谷最初专注于将数字孪生技术整合到实时交通运营中，以实现并评估自动化干预措施。

这些方法反映了不同的运营重点和投资目标，提供了可借鉴的经验，同时无需每个管理部门都走相同的道路。

从共同愿景到运营现实：蒂斯谷的经验

在蒂斯谷，我们的探索始于一个相对简单的问题：如何更好地利用现有的交通数据和基础设施，从被动式交通管理转向更具预测性、以智能为导向的运营模式？

我们已经拥有交通管理系统、路边检测器和公共交通数据，但碎片化的信息限制了我们对运营状况的整体把握，也削弱了主动应对的能力。

我们从公交可靠性入手，因为这既符合区域优先事项，又能利用现有数据，还为运营干预提供了机会。更重要的是，它还能提供可衡量的成果，用以评估我们的工作成效。

通过与 Aimsun、Yunex Traffic、地方政府及更广泛的技术合作伙伴合作，我们随后推出了英国首个可运营、覆盖全区域的自动化交通数字孪生系统，覆盖五个地方行政区约 1,780 英里的公路网络，服务约 72 万居民。

我们已经拥有交通管理系统、路边检测器和公共交通数据，但碎片化的信息限制了我们对运营状况的整体把握，也削弱了主动应对的能力。

与传统分析模型不同，我们的数字孪生利用实时数据检测交通中断、预测影响并评估应对措施。当预测显示某项已批准的干预措施能改善状况时，系统可通过现有的城市交通信号控制系统（UTC）和城市交通管理与控制平台（UTMC）自动实施策略，将预测性智能转化为实际运营行动。

关键在于，我们建立了监测与评估机制，以判断干预措施是否带来了切实效益。在近 3,600 次运营评估中，与“不采取任何措施”的建模情景相比，已实施的策略平均缩短了 15.9% 的行程时间，同时在交通中断后，公交速度的恢复情况也有所改善。

有趣的是，系统判定约 53% 的干预措施是有益的。在其余案例中，基于 60 分钟的预测周期，不采取行动被评估为更优方案。对我们而言，这一点至关重要：智能交通管理的核心是做出更优决策，而不是简单地增加自动化干预的数量。

该项目此后被英国交通部授予国家示范项目称号，入选了智能交通系统议会评论，并获得了多个行业奖项。在 2026 年全球城市行政峰会上，蒂斯谷联合管理局荣获智能交通中心颁发的“更智能交通技术奖”，获得了国际认可。

对其他管理部门而言，经验未必是复制蒂斯谷的技术或方法。关键是要认识到，从明确的运营问题出发，依托现有基础设施，让负责管理交通网络的人员参与其中，并建立必要的证据来证明项目价值，这些才是至关重要的。

归根结底，智能交通解决方案的成功与否，不应以技术的先进程度来评判，而应看它能帮助管理部门做出哪些改变，以及带来了哪些实际效益。

对其他管理部门而言，经验未必是复制蒂斯谷的技术或方法。关键是要认识到，从明确的运营问题出发

可借鉴的经验：其他管理部门可应用的做法

从蒂斯谷的经验来看，有五项原则尤为突出。

首先，从问题出发，而非技术。在选择解决方案之前，应先明确界定运营挑战和期望达成的成果。技术应响应已识别的需求，而不是成为投资的起点。一个清晰定义的问题也有助于设定投资目标、评估替代方案，并判断最终的干预措施是否成功。

其次，依托现有基础。许多管理部门在交通管理基础设施、检测系统和运营数据方面已有大量投入。机会往往在于连接这些能力并更好地利用它们，而不是全部替换。
第三，尽早让实际操作人员参与。自动化的成功不仅取决于技术集成，更取决于运营层面的接受度。网络运营人员需要理解决策是如何制定的，保留适当的监督权限，并确信新能力能适配现有的运营流程。

第四，衡量成果并验证结果。监测与评估应从项目交付之初就纳入其中。建立关于行程时间改善、运营绩效和经济价值的可靠证据，能帮助管理部门质疑假设、证明投资合理性，并就是否扩大或优化解决方案做出明智决策。

最后，规划长期可持续性。获得资金部署创新的智能交通系统解决方案是一回事，确保持续的资金支持以维护、支持和发展这些系统则是另一回事。在蒂斯谷，我们的资金安排提供了一定的中短期确定性，但建立可持续的长期运营模式仍然是一项挑战。

获得资金部署创新的智能交通系统解决方案是一回事，确保持续的资金支持以维护、支持和发展这些系统则是另一回事。

从知识共享走向集体进步

对蒂斯谷而言，国际交流不仅是展示成就。它让我们能够挑战固有思维，学习不同方法，并为未来投资寻找方向。同样，分享我们在商业案例开发、运营整合和效益实现方面的经验，也能帮助其他管理部门避免从零开始。

这种交流不应止步于会议。通过专业网络、行业伙伴关系以及英国智能交通系统协会（ITS UK）旗下的“北部智能交通系统”（ITS North）等倡议，我们有机会将公共管理部门、供应商和学术界聚集在一起，分享实践知识，共同应对共同的障碍。

没有哪个城市或地区能掌握所有答案。但通过分享哪些做法有效、哪些无效，以及我们会如何改进，我们可以帮助他人避免重蹈覆辙，为投资决策提供参考，并加快智能交通能力的落地，真正惠及我们所服务的社区。

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