text: 由于我国特殊的交通管理体制，决定了智能交通管理系统是公安交管部门用于开展道路交通科学管控的关键技术手段。经过三十多年的研究开发和探索实践，实现大范围应用的智能交通管理系统已经基本形成并初具规模，并且智能交通管理系统也已成为我国智能交通系统的重要组成部分和主要应用领域。
  根据总结、梳理这些年来智能交通管理系统建设与发展的情况，大致可以将发展历程划分为以下四个阶段：
  第一阶段，我把它称为原始期。整个系统很简单，原始的通信手段加上手动控制的信号灯。也就是由当时配备给交通民警的无线对讲机和路口安装的手动控制的交通信号灯构成了最初的智能交通管理系统。这个阶段主要还在于原始应用。
  第二阶段，属于探索期。是部分城市的交管部门开始自发地引进使用交通信号控制系统，并逐步发展开始建设闯红灯自动记录系统等其它单体子系统。这一时期主要是97年以前的时间段。那时对于智能交通管理系统到底要建哪些还没有一个较清晰的认识，各地还是处于自发建设，还在摸索和尝试。
  第三阶段，是规范期。这时相对来说已产生了较为丰富的各类单体系统，并且也已积累一定的建设与应用经验，然后促使交通管理部门产生把系统关联和集成的想法，促使系统增效联动。同时，公安部在90年代末下发了指导全国公安交通指挥系统规范建设的文件。到2003年，制订发布了公安交通指挥系统建设技术规范。这个时期的特征是智能交通管理系统开始规范化、标准化。
  第四阶段，也就是目前的发展阶段。这个阶段的原生动力是快速发展和落地应用的大数据、云计算、物联网、互联网+、新一代移动通信等关键技术，同时伴随着人工智能等技术的兴起和广泛应用，赋能了智能交通管理系统开始进行新的一个质变和提升。
  回顾这么多年以来智能交通管理系统的发展历程，我们可以看到每次智能交通管理系统的升级优化都伴随着架构体系的改革和优化。
  初期为“烟囱式”架构系统林立，设备间难以实现联动控制，系统内部缺乏数据交互；第二、三阶段发展到了“集成式”架构，把相关的数据、功能、模块实现调用和关联。同时，智能交通管理系统架构的演化和迭代支撑了智能交通管理系统的发展。
  在当前技术发展背景下，交管应用需求扩展逐渐深化，功能业务流程的调整也很快捷，交通管理数据种类越来越丰富，数量庞大。功能拓展逐步深化，用户体验要求提高，新技术催生传统架构需要随着智能交通管理的优化升级进行改变。
  经过这一段时间的探索和总结，对于新架构的设想大概分为三大块：用户、中心和前端，进一步细分为六个层次。整个架构设想应该是融合了大数据、云计算、人工智能等先进技术，同时特别强调结合整个智能交通管理系统的建设发展情况和实践应用经验。
  整个架构组成部分，主要划分为六个方面。从上到下分别为感知/认知层、基础设施层、中间平台层、数据共享层、应用支撑层和业务应用层。
  第一个层次是业务应用层，也可以叫做用户交互层。这个层面是最直接和用户进行交互的界面，目前智能交通管理系统应用的重心应该是围绕“情、指、勤、督”四位一体，特别是“情指勤”警务一体化的应用建设。
  智能交通管理系统随着业务的改变一直要不断地迭代和优化，现在的用户层建设模式属于厚重型，对于这一层的建设，我们的设想是要走轻量化、定制化的路线，或者是整个应用能够满足业务，满足部门，满足用户，快捷地进行调整，最好能够进行自由的流程化编组，自定义的快捷方式进行建设。
  第二个层次是应用支撑层，可以把它叫做通用功能的支撑。这一层主要是为了满足业务应用层轻量化和定制化的建设需求，建设思路是将应用系统功能中共性的、通用的、可归纳的模块进行提炼和抽取，然后把它分工成模块化的服务型功能模块，形成最基本的单元式后台功能服务。
  然后为业务应用层的调用提供支撑，比如将及时服务、用户管理、时钟校验等进行模块化分装，建立标准化的算法仓、模型仓，包括人工智能的算法仓。应用支撑层的建设和业务应用层建设的区别在于更侧重于构建标准化、后台化的灵活调用的底层功能模块。如果这种建设如果可以实现，整个智能交通管理系统的建设就可以实现集约化和更加协调的发展。
  第三个层次是数据共享层。我们目前总结分为三个层面的定位，第一是作为数据的统一接入，按照统一的标准和接口实现内外部数据的统一汇总，包括数据清洗，预处理等方面的应用；第二是做数据治理精细化的管理，可以按照业务属性进行分类管理；第三是实现统一的数据对外共享及对业务应用层和支撑层的调用服务作支撑。
  数据共享层的建设方式主要依托于中间层和基础平台层的支持，通过中间平台层开发中间的调用服务以及硬件资源平台实现传统的数据处理技术和大数据处理技术结合的方式，构建统一的资源池。
  第四、第五个层次是是中间平台层和基础设施层。这一层建设的思路是参照云平台的PASS层和ASS层建设的想法，实现开发资源集约管理和调动，资源池可以把存储、计算和网络进行池化建设，统一集中管理。
  第六个层次是感知/认知层面。目前的硬件技术，特别是芯片技术的发展突飞勐进，外场设备性能有了很大的提升。原来的设备功能比较单一，现在的设备功能越来越整合。随着硬件水平的不断提升，为前端社会注入人工智能的环境和条件已经具备，现在有很多厂商的设备已经在应用AI功能，另外在前端社会之间，横向集成、数据关联的条件已经形成，可以实现关联打通，数据在前端融合创造了条件。
  现在有两种不同的想法，一种是前端设备简化，后台做大做强，由后台统一进行运算和管控；另外一种是前端要做的非常强，都可以在前端实现。我们认为这两种方式应该是互补和合作的情况，并不是谁取代谁的局面。
  第一，特殊的应用场景需要。因为外场设备称作为系统，主要的核心设备和辅助设备相互协作，协调实现功能，并不是由一个设备实现的。
  第二，“中心计算”+“边缘计算”的模式，也在一定程度上体现了云计算的分布、并行处理特征。
  第三，通信传输能力受限。如完全由中心“云端”实现认知功能，对于通信传输能力和通信建设成本都会相对较高，并不是所有地方都能承受。
  前面六个层次是我们提出的智能交通管理系统架构优化想法，这个架构与当前比较火热的城市大脑之间是怎样的对应关系？
  我们认为是城市大脑也应用了云计算、大数据、AI新技术的综合体，我们提出的新架构也是关于新技术的有机整合。通过哪些方面可以唿应城市大脑？就是通过业务应用层、应用支撑层、数据共享层、中间平台层和基础设施层。我们这个架构提出的核心思想是将应用模块化、云化、服务化，最好可以实现服务最大化。
  从应用的角度，云计算从一开始演变到后来，今后是否会演化成其他的，X是不可未知的。目前我们想做到功能模块层面作为服务体现，主旨还是做大做强中间层，做好共享服务层。
  第一，各地在摸索和探索新一代架构系统建设标准化的工作，但是没有一个开展，我们认为新一代架构系统标准化工作要急需开展。《公安交通指挥系统建设技术规范》（GA/T445-2010）修订工作已开始，趁此标准修订，完成新一代智能交通管理系统架构标准化工作。
  第二，基础设施的兼容性问题。很多地方建设了大脑，但是大脑的底层开发软件产品的技术路线是不同的，很难做到兼容，不利于后期的发展。我们希望通过应用和技术不同层面的建设能够促进大脑底层基础设施实现融合。
  第三，大脑系统开放性的问题，就是如何构建生态问题，这个问题的提出是由基础设施兼容性的问题衍生出来。整个城市大脑建设目前最广泛的应用应该还是在智能交通系统，但是交管系统虽然说是一个行业，从应用来说也不太可能由一家集成商完成，需要很多的专业应用开发厂商和底层基础设施的建设厂商共同合力完成，搭建一个和谐的“生态”系统。
  回到架构系统优化的主题，架构优化的好处之一就是关于信号的整合。通过这个架构将交通信号控制系统迁移到大数据平台，实现不同信号系统的整合，解决目前很多城市困扰已久的问题。