研究所动态
《中国交通报》采访我所林友芳教授
发布时间：2019年05月31日 撰稿人：赵越 贾子钰
近日，《中国交通报》对北京交通大学网络科学与智能系统研究所所长林友芳教授进行了采访。在采访中林友芳教授从专家的角度讲述了南沙大桥通行费的定价过程，并进一步就自己多年来对“智慧交通”的研究理念、“智慧交通”所能应用的行业以及如何解决行业中的痛点问题进行了剖析。该报道目前已经在《中国交通报》智慧交通专版发表，并在“中国交通报”官方公众号上发出。 报道部分截图：
车流量仿真系统架构图 林友芳团队
一. 在具体场景中做出正确决策 “毕业之后几年，我下定决心转型走计算机、人工智能与行业结合特别是交通运输行业结合的路。离开了交通，就可能离开了我校面对的行业‘主战场’。”林友芳说，他在原有专业的基础上从零开始学习，为的就是在行业的广阔天地中解决现实问题，提出新思路、新工具、新系统，或是新管理制度、新运营机制，打造出新的产品。他认为，对于“智慧交通”中的“智慧”二字不仅仅是智能，智能只是基础。是指一个具体的人或一个智能体，在具体的场景中作出正确决策的能力。 一条新建的高速公路不收费的话，投资的钱谁来付？收费既不能太高也不能太低，怎样作出恰当的决策？这就体现了管理者的决策是否智慧。 “老百姓开车出行总要打开地图软件看一下路况。因为我们心中有疑惑，不知道哪个路段不好走。要解决疑惑，就需要有信息来支撑。”林友芳说，地图软件平台需要用大数据技术搜集实时路况数据、用智能加工技术加工成路况信息，最后推出科学的指引或路况预测服务。 到了路口往左转还是往右转？一个出行者的决策或许不重要，但要是100个人里有50个人都错了，社会成本多大？智慧的决策显得尤为重要。当今，出行者正在享受的便捷服务，正是通过交通大数据或人工智能手段实现的。 在林友芳眼中，智慧交通的另一个层面，是交通工具本身的智能。“交通工具的智能性越来越好的话，就可以避免许多事故的发生，也会使老百姓开车越来越规矩。”林友芳举例说，这背后除了对路线标识的实时识别技术，还包括基于视频数据构造场景模型，并根据当前位置和道路信息的相对关系、生成智能辅助驾驶决策等技术。车载系统实时采集、处理数据，实时理解场景能力越强大，系统所作出的辅助决策或自动动作就越智慧。 二. 未来可实时感知交通现场信息 林友芳团队的研究重点是挖掘交通大数据，并将其应用到交通运输领域。 团队的学生日常生活包括训练机器人打游戏，高仿真飞行游戏平台用计算机训练自动驾驶飞机的智能体。“为什么拿游戏来做前沿的研究？因为要训练智能玩家依赖于训练算法与智能体对游戏环境的实时状态感知与交互能力。目前人类远程实时感知与理解生产场景的能力还不够强，在未来5G、后5G甚至更强大的互联网技术的支撑下，我们未来可以实时感知到交通现场的场景信息，构建逼真的数字孪生体，并在其中训练智能指挥官和精细业务操作智能体，实现实时的自动指挥调度或精细操作的自动执行。”林友芳解释道。 研究落到交通运输领域，出租汽车的调度和共享单车的投放就是指挥决策。林友芳表示，通过大数据和人工智能的方法，就能将这些抽象的前沿研究和具体的场景打通，帮助人或机器人在具体场景中作出的决策更加合理、智慧，能综合考虑大家的平衡和利益。 三.最紧要的是解决痛点问题 拿民航领域来举例。如何以团队力量助力他们的发展？林友芳介绍，团队将协助中航信再造一个交易市场数字孪生环境，记录平台上所有的交易行为，设计智能算法模拟和学习参与者的业务行为模式，对操作行为进行复盘与评估，支撑航空公司做好内部管理和决策优化，为旅客提供更好的服务。 航班延误是民航业的痛点。“今年我们正在开展智能算法研究，其实就是组合优化的方法，看把谁安排到延误后的航班里更加合理，以此来提高运行效率和旅客满意度。”林友芳认为，如果把大数据和人工智能的办法用好，针对不同旅客和历史上的数据去做分析，对于理解人的行为偏好，促进航空企业降低运行成本非常有益。 在去年全国两会期间的一档访谈节目中，林友芳提出，大数据应用跟具体的痛点、场景结合最重要，做不痛不痒的事情意义不大。大学里的研究团队，就应该做这样接地气的事情。 林友芳团队已经跟中航信合作完成了根据旅客查询数据感知与预测未来航空出行需求的研究。当手机前的人们轻点机票查询键，当很多人同时查询到达同一个地点的航班时，后台就能借助技术手段，感知或预测到未来某个时间这个地方将发生的对民航或铁路需求有较大拉动作用的社会事件，从而助力交通运输主管部门做好更充足的运力准备。 《中国交通报》（2019-05-30智慧交通 6版） 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/DC-rNJmPhUgYWaIo-rGCDw