導語

如今，我國道路交通已邁入高質量發(fā)展新階段，人、車、路等道路交通要素持續(xù)快速增長，但交通事故萬車死亡率和群死群傷事故顯著下降，可見我國道路交通安全水平總體持續(xù)向好。然而，隨著交通要素增長重心由大城市向中小城市、城鎮(zhèn)轉移，許多國省道實質上發(fā)揮著城市道路功能，再加上老齡化社會引發(fā)的老年人安全出行問題、電動自行車井噴式發(fā)展等，給道路交通安全工作帶來了新挑戰(zhàn)。那么如何應對這些挑戰(zhàn)呢？今天言究社為大家?guī)砉膊康缆方煌ò踩芯恐行泥嵔鹱痈毖芯繂T在第五屆華中地區(qū)道路交通安全研討會上分享的《公路交通安全管理實踐與應用》。

演講內容要點

一、公路交通安全總體形勢

改革開放以來，我國道路交通飛速發(fā)展，截至2023年底，我國機動車數(shù)量、駕駛人數(shù)量、公路通車里程分別增長了274倍、272倍和6倍，高速公路更是實現(xiàn)了從0公里到18.4萬公里的飛躍。在2011年至2022年間，我國萬車死亡率持續(xù)下降，群死群傷事故顯著下降，可見我國在交通事故預防，特別是大事故的防控方面成效顯著，整體安全形勢持續(xù)向好，但也要清醒地認識到，我國和國際上機動化進程比較早的發(fā)達國家相比，還有一定差距。

二、公路交通安全管理挑戰(zhàn)與新思路

（一）公路交通發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)

基于我國“十四五”期間人車路發(fā)展的預測，預計2025年我國公路里程將超過550萬公里，與“十三五”末相比增幅5.8%；駕駛人數(shù)量超過5.5億人，增幅超19.5%；機動車保有量超過4.6億輛，增幅超24.3%?？梢姡覈幱诮煌ㄒ乜焖僭鲩L階段，但諸多交通安全問題依然存在，如道路使用者的規(guī)則意識、安全意識仍然缺失；在車輛安全性方面，客貨運輸車輛的源頭管理還存在諸多問題；在道路本質安全方面，仍存在大量隱患路段。此外，隨著交通要素增長重心由大城市向中小城市、城鎮(zhèn)轉移，衍生出了一系列新的交通安全問題，給道路交通安全工作帶來了新挑戰(zhàn)：

▲ 國省道發(fā)揮城市道路功能

隨著我國城鎮(zhèn)化率提高，越來越多國省道實質上發(fā)揮著城市道路的功能，而相應的基礎配套設施無法滿足出行需求，導致國省道事故高發(fā)，特別是國省道周邊機動車與非機動車、行人間事故持續(xù)頻發(fā)。

▲ 老齡化社會引發(fā)的老年人安全出行問題

老年人的規(guī)則意識尤為薄弱，導致老年人傷亡事故居高不下，近五年來，我國交通亡人事故中60歲以上老年人所占比重持續(xù)升高，從2019年的 39.45%上升至2023年的46.17%，漲幅達17.03%，可見老年人交通安全問題非常突出。

▲ 電動自行車交通事故頻發(fā)

隨著電動自行車井噴式增長，涉及電動自行車的交通事故頻發(fā)，各地又普遍缺乏立法及執(zhí)法依據(jù)，導致其管理面臨突出挑戰(zhàn)。

綜上，傳統(tǒng)事故預防的技術方法存在一定困境，具體體現(xiàn)在：

圖：傳統(tǒng)事故預防工作技術方法存在的困境

（二）公路交通安全管理新思路

基于上述現(xiàn)狀，基于對風險-隱患-事故的演化鏈路分析，我們按照源頭風險綜合評估、靜態(tài)隱患排查治理、動態(tài)隱患監(jiān)測管控的路線開展公路交通安全管理研究：在數(shù)據(jù)方面，要從單一的以事故數(shù)據(jù)為主的研判分析，轉移到融合跨部門，甚至是跨行業(yè)的動靜態(tài)數(shù)據(jù)做關聯(lián)融匯分析；在研判分析方面，要從傳統(tǒng)的宏觀普適性分析轉變?yōu)榫毣信校?strong>在措施方面，由事后的被動處置轉變?yōu)槭虑暗闹鲃臃揽亍?/p>

圖：公路交通安全管理新思路

三、關鍵技術研究與實戰(zhàn)

（一）基于多源數(shù)據(jù)的安全風險評估

▲ 沉淀數(shù)據(jù)資產，風險主動研判

以基于多源數(shù)據(jù)的道路交通安全風險主動研判為核心理念，不斷積累各領域、各區(qū)域的數(shù)據(jù)資源，逐漸形成交管時空數(shù)據(jù)資產，并構建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一管理。基于此理念和研究基礎，研發(fā)了道路交通安全風險智慧研判與防控平臺，實現(xiàn)交通安全風險的動態(tài)研判、實時預警、致因診斷、處置閉環(huán)、成效評估。

▲ 道路交通安全風險評估

以湖北省為例進行縣域道路交通安全風險評估，評估范圍覆蓋湖北省內所有縣級行政區(qū)域，共計103個縣（市、區(qū)），包括39個市轄區(qū)、26個縣級市、35個縣、2個自治縣和1個林區(qū)。緊盯道路交通安全管理“規(guī)、建、管、教、宣”全系統(tǒng)、全流程，堅持“一個指標反映一類風險”原則，從“保障-事故-基礎-管理”各維度綜合選取不同類別評價因子，建立4大風險類別、24個評估指標、55項評估因子的風險評估指標體系，對各縣（市、區(qū)）交通安全進行多層次、全方位畫像，旨在找到各地交通安全的薄弱環(huán)節(jié)，推動形成黨委政府重視、部門齊抓共管、社會共同參與的道路交通安全管理新格局。

（二）道路安全隱患智能化輔助排查

▲ 目前難點：道路隱患排查工作面臨“三高三低”的困難

（1）警力占用高：公路里程長、排查任務重，需要占用大量警力資源；

（2）經(jīng)驗依賴高：高度依賴排查人員專業(yè)能力和經(jīng)驗，排查標準難以統(tǒng)一，排查效果因人而異；

（3）外業(yè)風險高：占路開展隱患排查工作，存在較高的外業(yè)安全風險；

（4）排查效率低：傳統(tǒng)隱患排查需要實地踏勘，過程繁瑣、效率低；

（5）測量精度低：彎道、縱坡等線形參數(shù)測量困難且精度低；

（6）報告效用低：紙質報告展現(xiàn)形式單一，難以實現(xiàn)隱患的長期管理，對實際工作指導性有限。

▲ 解決方案：研發(fā)基于AI+交通工程的道路安全隱患排查輔助系統(tǒng)

自主研發(fā)基于AI+交通工程的道路安全隱患排查輔助系統(tǒng)，通過外業(yè)采集、內業(yè)排查的方式開展道路安全隱患排查：使用車載前端采集設備，自動采集道路圖像信息和軌跡數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行清洗和解析，自動計算道路平、縱參數(shù)，自動識別路面狀況、路側結構物、交安設施、標志標線等，基于系統(tǒng)嵌入的各類隱患排查工作規(guī)范以及交通工程、交安設施等領域的標準規(guī)范，按照急彎、陡坡、平面交叉、臨崖臨水等14大類、40小類隱患進行排查，為公安交管部門開展道路隱患排查提供輔助工具。

圖：基于AI+交通工程的道路安全隱患排查輔助系統(tǒng)

（三）道路交通態(tài)勢監(jiān)測與服務

▲ 態(tài)勢監(jiān)測目的

實時掌握轄區(qū)內突發(fā)交通事件發(fā)生、影響和發(fā)展趨勢，動態(tài)預警交通警情，輔助支持分析研判、警情處置、交通指揮等“情、指、行”業(yè)務實戰(zhàn)，具備協(xié)同聯(lián)動、輔助決策能力。

▲ 態(tài)勢監(jiān)測范圍

交通態(tài)勢監(jiān)測的范圍包括所有對交通安全、有序通行產生影響的突發(fā)交通事件，如異常擁堵態(tài)勢：偶發(fā)性擁堵、常發(fā)性擁堵，路段擁堵、區(qū)域擁堵，省際、市際跨區(qū)域路段擁堵，收費站、檢查站、服務區(qū)、隧道等重點路段異常擁堵事件；天氣影響態(tài)勢：高影響路段/區(qū)域惡劣天氣預報預警，橋梁、坡道、彎道等重點路段惡劣天氣預報預警事件；突發(fā)事件態(tài)勢：交通事故、安全管控、占路施工、通行條件等交通事件發(fā)生及影響態(tài)勢；以及交通出行態(tài)勢、重點車輛態(tài)勢、水情影響態(tài)勢、地震影響態(tài)勢、地質災害態(tài)勢等。最終實現(xiàn)統(tǒng)一預警、統(tǒng)一研判、統(tǒng)一措施，使交管部門實現(xiàn)“一張圖”管理。

▲ 成果應用

截至2023年12月31日，平臺通過4家導航地圖向在途出行用戶推送865.7萬條事故提示、交通管控、占路施工、惡劣天氣影響等突發(fā)交通事件預警信息服務，直接受益車輛用戶21億人次。

（文 / 公安部道路交通安全研究中心副研究員 鄭金子）

編校 | 張翼飛 高海燕

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