控制系統發展至今已經有151年了，1980年我們國內的研發剛起步，在經歷了跟蹤、引進、消化、吸收和創新這一歷程，我們與國外技術基本處在同一個水平上。要了解控制系統，首先要知道控制系統的這三個要素。
一、城市交通控制系統三要素
1.控制策略
控制策略實際上就是控制系統的定位，體現城市交通控制系統功能、城市交通控制理念，綜合反映城市交通控制系統水平。我們要了解所需的功能系統以及它控制的理念。從控制策略的角度來看，以往我們是點控、線控和麵控，從自動化程度來講，是自適應控制和定時控制。
2.控制算法
邏輯模型和計算模型的綜合體系，是實現控制理念、優化控制效果、生成控制參數的核心。從控制算法來看，它實現了控制理念、優化控制效果和生成控制參數，現在主要關注的是控制理念，控制算法本身就包括了控制目標、評價指標。計算的話，局部優化或者是全部優化，單點優化或是小區的優化，是線控問題，或是子區的問題，是否進行分區控制，如果分區的話，子區的計算也是一個很繁瑣的事情。另一個就是參數優化的問題，參數優化是我們信號控制裡面經常使用的，反覆應用的一個問題。
3.交通數據
控制策略制定、算法設計的基礎，決定了系統的適用性、可靠性和可測度性。至今為止，我們幾乎都圍繞著大數據在說話，其實我們研究大數據的目的是要了解其實它的本質是小數據，收集數據的過程就是把小數據變成了大數據。交通控制也是一樣，數據很大，但是要用的不是每個個體數據，是要它的規律，就數據論數據，是數據引領了交通控制系統的發展。
二、城市交通控制系統的困境
目前所有的控制策略有單點控制、線控、瓶頸控制、區域控制，我們控制策略發揮的能力主要在單點控制上，我們現在用智能控制這個系統的能力還差很遠。所以控制策略來講，能實現的就這麼幾個功能。
從控制算法上來看，基於我們的傳統算法，數學模型為主，人工智能剛剛興起，我們可以對某一個點做一個重複性的實驗，但是要嵌入到系統裡面大範圍使用還沒有成功。
從交通數據來看，我們原來的系統是基於斷面，目標是數據，沒有車牌號，我們的線圈、雷達等等都是這樣的。現在也有一些企業在做小樣本的軌跡數據，但不是作為信號控制系統的數據，而是外加的數據。小樣本的滲透率很低，這樣的數據並不能作為大規模的交通控制使用，要做一個數據基礎的話，還是不足的。
從數據這一塊來看，原有的數據採集系統嚴重損壞，佈設本就稀疏，不是所有的線控交叉口都有線圈，也不是所有的車道都有線圈，而且線圈的破損率非常高，最近幾年也沒有人再研究新線圈，維護基本停頓，所以在線率特別低。而且很多城市在用SCATS系統，舊的東西還沒有等著發揮作用，新的浪潮又來了，大家不知道該怎麼做，還有一個問題是我們在交通控制方面專業隊伍。我們一直在做建設，一次性投入很高，但是後面的維護跟不上，尤其我們的專業隊伍跟不上。在這種情況下，我們的控制系統顯然也沒有發揮出應有的水平。
我們數據上最大的問題是數據與系統適配，我們如今使用的是現代的數據，但是我們的信號系統開發的時候，系統裡是線圈數據，適配以後，都是斷面的數據識別，而且它的軌跡在信號控制裡面沒用上。又想用大數據驅動舊的系統，看看舊的系統能不能更新，但是企業的控制系統設計完以後，想更新一下軟件解決這個問題，實際上這個控制系統從設計到開發，核心就在這個軟件上，想把這個軟件更新，那就等於重新設計，若是我們通過解決通信協議把中心解決呢，然而我們國內有很多的小城市，水平參差不齊，通信協議已經成為障礙。
三、城市交通控制系統解困之策
我們的交通需求最大的變化實際上是策略，現在我們城市交通信息管理方面或者是治理方面，經常提這幾個問題，第一是交通擁堵發生了，尤其是大範圍的交通擁堵，能不能用信號控制辦法來解決？還有交通瓶頸的出現，能不能通過信號控制來解決？特殊的情況，比如說大事件、大型活動，交通控制能夠起多大的作用？這都是我們原來沒有看到的功能。還有多方式的問題，現在我們的信號控制是很好，但是控制的時候只管機動車，行人和非機動車我們怎麼解決？我們進口的系統，夜裡的時候只能固定的配式，有行人沒行人都一個樣，到底是不是為行人服務的？
人的思考、人工智能以及大數據的出現，對我們的算法提出了要求，現在的需求和我們的控制系統脫節，所以我們從應用領域、研發團隊到主管部門都遇到了這樣的困境，這個困境可以從三個方面解決，即確定新策略，適應新數據，設計新算法。
這個行業的策略是要引導城市向交通治理的方向有規範化的道路來走，對企業來說要引導其開發創新，對行業本身來說要做標準規範。走出這個困境，我認為理念是核心，內容比形式更重要，實效比造勢更重要。希望做信號控制的企業實實在在把我們的系統做好。
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