中國式過馬路，事出有因？
有調查顯示，一個人等待紅燈的心理極限時間爲90秒。而在中國一些主要路口，紅燈等候時間多在120秒以上。
行人一旦等候超過100秒，且同時等待紅燈的人較多，「羣體效應」即開始產生影響，違章闖紅燈的現象會變得突出。
其實，這場由焦躁的行人發起的路權爭奪戰，並非僅在中國上演。其他國家同樣陷入管理困境，不得不借助嚴苛的懲罰手段來規範交通參與者的行爲。
爲了懲治亂穿馬路的行人，各城市的交通管理部門各出奇招：
大冶市：亂穿馬路？水槍伺候
襄陽市：朋友圈認錯，集20個贊放行
廣州市：看完這部交通教育片再走～
烏魯木齊市：這交通協管員你來當！
但事實表明，這些懲罰性手段並不完全奏效，屢罰不止的中國式過馬路背後，是失序的交通、焦躁的交通參與者、和絞盡腦汁的交通管理者。
懲罰不如疏導，改善中國式過馬路的現狀，我們亟需全新的技術手段。
如果交通會思考
1. 數據挖掘，看看人多還是車多
首先，智慧的交通必須先對路口的人、車流量了如指掌。
基於時空引擎、融合卡口、浮動車等數據，實時監控全市所有信號交叉口，採用影片方式監測數據，精準識別整個道路上的車流量與人流量。
同時，透過正反裝影片提取車流的行車軌跡和轉向資訊，充分掌握了區域路況，爲多路口多智慧體的協作提供了有效的觀測數據基礎。
2. 全域協同，算算該讓誰先走
有了大量的交通數據後，協同計算區域所有車道的交通流量數據，形成該區域各個路口的信號燈配時方案，實現整個區域的交通流量最大化，降低區域內車輛、行人在路口的等待時間，有效提升區域內的通行效率。
3. 實時管控，指揮該先走的先走
傳統的信號燈配時方案，採用手工設置配時方案下發，往往不夠靈活，不能根據路面狀況適時調整方案。
而華爲智慧交通解決方案，在經過數據監控和挖掘、協同計算之後，即時生成交通訊號燈配時方案，透過信號系統推送至信號機，即時指揮人或車快速透過交叉口。
那些聰明的紅綠燈，聰明的城市
城市交通的治理，不僅需要技術手段支撐，更是考量城市交通治理者的智慧。
讓我們來看看那些已經變得聰明的紅綠燈和聰明的城市。
麗水，全國「最禮讓斑馬線城市」
斑馬線是生命線，是反映一座城市文明素養的刻度線。
2017年2月，麗水市出臺了《禮讓斑馬線行爲規範》，倡導禮讓、禮行、禮讚，讓麗水的禮讓斑馬線行爲從此有據可依，這也是全國首個市級地方標準規範。
如今在麗水，你會驚奇地發現，無論紅燈綠燈，路段不管車流多密，車速多快，司機都會主動減速或者停車，讓行人優先透過，行人爲此紛紛點贊。
機動車尊重行人路權的背後，是華爲和東軟共同打造的智慧雲警平臺，它透過4K高畫質採集人車資訊、IaaS智慧分析、影片雲端存儲和管理，最大程度實現了違法必究，支撐麗水打造全國「最禮讓斑馬線城市」。
北京，聰明的紅綠燈
北京市海淀區上地三街，一向被網友戲稱爲「宇宙最堵中心「。
2018年4月，在北京市交管局的指導下，華爲在上地三街與上地東路交叉路口，開展利用AI演算法實現「信號配時優化」和「時段自動劃分」的試點應用。
評估報告顯示：華爲雲EI智慧體交通解決方案將上地三街車流東西方向的平均延誤率降低15.2%，平均車速提升了15%。受益於主幹線路的優化，附近兩條支路上的通行效率也得到顯著改善，平均延誤時間降低10-20%。
除了智慧化信號燈，AI還能進行流量精準預測、事故實時檢測、交通應急響應、人流車流協同調度等，讓交通管理者對所轄區域的交通狀況一目瞭然，隨機應變。
有AI加持，我們有理由相信，再大的城市，交通管理將變得更加簡單和智慧。
深圳，美麗而創新的城市
深圳是世界上人口密度最高的城市之一，機動車密度同樣驚人——每公里機動車密度達到530輛！
如何協調人、車、路的關係，是深圳交警最爲關心的事。
華爲聯合深圳交警從頂層設計入手，共建了「城市交通大腦「。AI自動檢測違法通行行爲準確率達到95%。
道路動態監控體系，透過影片雲全面感知全城交通流量，每月採集過車數據約7億條，有力支援交通大數據的擁堵分析和優化方案。
過去，來自交通現場的數據由人工處理，工作量極大。現在，引入人工智慧技術後，大數據研判平臺實現了秒級響應，日處理圖片可達1000萬張，10倍提升違章圖片識別效率。
得益於智慧、高畫質、即時的城市交通大腦，深圳交警的創新成爲可能——在高流量路段設置「共乘車道」，僅供2乘員以上車輛通行；在通勤擁堵路段設置潮汐車道，早晚高峯行車方向應需而變。從2018年7月1日，深圳市開始嚴查駕駛員開車使用手機等電子設備的違法行爲。深圳速度，更上層樓。
+智慧，見未來
華爲相信，整個社會正在進行一場以技術爲內核，以人本主義爲理念的變革。各行各業被人工智慧加持，將變得更加簡單、高效、人性化。
未來，道路資源被最大化利用，司機無需擔心闖紅燈的行人，行人也無需在深夜的路口徘徊於紅綠燈前。「中國式過馬路」現象也將逐步消失，城市交通將變得更順暢、更高效、更民主。
對於如何讓交通更加智慧，你有什麼好建議呢？快來評論區亮出你的高見吧~
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