中山大学智能工程学院  余志  教授

一、业务导向型系统的挑战与机遇
城市的各类信息系统，包括交通信息系统都是以业务为导向建立起来的，不论是公安交通管理还是城市交通管理、公共交通管理都是这么干的，每个系统自我封闭，从硬件、数据、平台、业务自成一体，能够支撑他所需要的业务功能，公安系统就更加明显。之前为了加强这个业务间的联系和互联互通我们就在这个基础上搞了一个系统集成，集了几年以后我们发现互联互通还是很难的，集了但是不成，它的根本问题在于我们为了某一个业务功能所需要的数据进行局部认知的业务支撑，但整个的系统描述它是不封闭的，所以系统不封闭，认知是局限的，在这个基础上能不能支持一些业务呢？也是可以支持的。
首先就要讲到大家都在讲的泛在感知。既然有了这个条件，我们就要考虑我们是不是可以换一个视角看这个业务的问题，换一个角度建设这样一个系统呢？第二是通讯能力和计算能力的提升。大数据在现在就面临着一个非常有趣的困境，既管用又不是那么地管用，这些做大数据的人，也是从数据应用分析开始做起的，理想过程是发现问题、分析成因、提供方案、评估效果，好像我们把这个链条都解决了，但是下意识都有一个假设，假设我们的数据一拿来都能够干这个事，这个假设成立吗？你碰巧拿着这个数据碰巧能分析出了原因，但是分析不了的就分析不了，但是我们以为都能分析，很多的厂商不是为了卖云平台就是为了卖设备，反正你这些用户买了就完了，我也能提供一些案例给你，你看我又能干这个又能干那个，也没有骗你，但是根本问题是这样的吗？难道我们就是停留在这个方面吗？核心问题在哪里？我们必须有方法上的进步、理论上的变革，否则就不叫革命，当一场革命来临的时候，系统的本质发生了变化，这是我经常讲的，虽然我们还没有完全把这个理论建立起来，但是当一个系统基本的元素发生了变化，它的结构发生了变化，那么描述这个系统的理论一定要发生变化，这是非常自然的道理。
二、认知导向型系统的特征与实现路径
认知导向型系统的特征有以下几个方面，第一，系统要封闭，要有明确的边界。第二，规则要完备，设计单元可承载交通准则的计算。第三，感知的对象要完整，要全量感知。比如说我们的活动车，1%、3%或者5%的抽样，你感知了他，其他的就没感知。我们过去都是用抽样的统计行为来管理我们的交通，我们必须要有变革。最后是个体模型，要有个体行为的描述。
系统的理论核心是可计算路网模型，封闭的可计算路网模型是认知型系统的建设基础。完备的检测器布局及拓扑关联为网络感知的实现提供了可能，车道级的逻辑拓扑表达为复杂交通环境及出行行为的表述提供了基础，“分层分区”的路网结构+虚拟停车场实现了交通系统的闭合描述。
系统认知的基本内容是基于封闭的可计算路网+个体全量信息感知和行为模型构成的交通物理信息网络，交通信息系统可实现“全域全时全量”精准认知。首先你要知道你的边界是多少，每个系统你得画出来，这里头多少路多少车道多少停车场多少基本单元，你总得要知道。还要知道你这个边界里面到底有多少辆车，谁在跑谁在停。过去我们确实没有条件，未来慢慢都要自动驾驶了，难道理论不应该朝着这个方向去吗？最后，我们还要知道每个个体的行为谁在开，沿什么路径开。我想这几个形态是我们必须要知道的最基本的形态，但是是不是这几个最基本的形态知道以后所有问题都解决了？我觉得也不是，但是如果连基本形态都不知道，就把所有问题解决了，也是不太可信的。
我还是经常讲这个话，宏观得从微观来，总体得从个体来，动态静态要一起来，这是我们要知道的最基本的一个道理。如何实现呢？有一些我们已经做了大量的信息化设备，我们重复建设、来回折腾花了不少钱，最好的方式就是利旧、赋能，实现认知导向型交通信息系统对业务系统的兼容。
三、认知导向型系统的应用实例
举一个例子，宣城在原有设备的基础上，通过补点的方式，逐渐提升城区道路的检测完备性。补点完成后，最终实现90%以上路段被卡口覆盖，基本满足“完备”感知的需求，感知环境得以构建。现在宣城交通大脑已具备较为完善的认知导向型交通信息系统组成结构。“宣城交通大脑”在封闭的可计算路网系统和完备规则基础上可完备感知日均8万辆对象车辆的28万次出行信息，以支撑求解交通系统。
四、总结与讨论
最后还有几句话，就是由业务导向到认知导向，这是历史发展的必然，业务导向型系统认知局部、信息不通、边界不明，发展已经陷入瓶颈。不是靠系统集成、数据交换、大数据、AI、云这一系列的概念就解决了，必须解决根本问题。
认知导向型交通信息系统一定依赖于新理论新方法，我的观点就是要基于个体行为模型和完备的数据。系统封闭、规则完备、对象完整以及个体模型是认知型交通信息系统的基本特征。
还有，认知导向型交通信息系统的建设可平滑过渡。系统的建设不是彻底推翻、不是一蹴而就，可依循设计数据环境、认知向下兼容、系统弹性增长、基础设施利旧这样的原则进行。