導(dǎo)語(yǔ)

如今，我國(guó)道路交通已邁入高質(zhì)量發(fā)展新階段，人、車、路等道路交通要素持續(xù)快速增長(zhǎng)，但交通事故萬(wàn)車死亡率和群死群傷事故顯著下降，可見(jiàn)我國(guó)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(zhǎng)重心由大城市向中小城市、城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移，許多國(guó)省道實(shí)質(zhì)上發(fā)揮著城市道路功能，再加上老齡化社會(huì)引發(fā)的老年人安全出行問(wèn)題、電動(dòng)自行車井噴式發(fā)展等，給道路交通安全工作帶來(lái)了新挑戰(zhàn)。那么如何應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)呢？今天言究社為大家?guī)?lái)公安部道路交通安全研究中心鄭金子副研究員在第五屆華中地區(qū)道路交通安全研討會(huì)上分享的《公路交通安全管理實(shí)踐與應(yīng)用》。

演講內(nèi)容要點(diǎn)

一、公路交通安全總體形勢(shì)

改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)道路交通飛速發(fā)展，截至2023年底，我國(guó)機(jī)動(dòng)車數(shù)量、駕駛?cè)藬?shù)量、公路通車?yán)锍谭謩e增長(zhǎng)了274倍、272倍和6倍，高速公路更是實(shí)現(xiàn)了從0公里到18.4萬(wàn)公里的飛躍。在2011年至2022年間，我國(guó)萬(wàn)車死亡率持續(xù)下降，群死群傷事故顯著下降，可見(jiàn)我國(guó)在交通事故預(yù)防，特別是大事故的防控方面成效顯著，整體安全形勢(shì)持續(xù)向好，但也要清醒地認(rèn)識(shí)到，我國(guó)和國(guó)際上機(jī)動(dòng)化進(jìn)程比較早的發(fā)達(dá)國(guó)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(shì)與挑戰(zhàn)

基于我國(guó)“十四五”期間人車路發(fā)展的預(yù)測(cè)，預(yù)計(jì)2025年我國(guó)公路里程將超過(guò)550萬(wàn)公里，與“十三五”末相比增幅5.8%；駕駛?cè)藬?shù)量超過(guò)5.5億人，增幅超19.5%；機(jī)動(dòng)車保有量超過(guò)4.6億輛，增幅超24.3%。可見(jiàn)，我國(guó)正處于交通要素快速增長(zhǎng)階段，但諸多交通安全問(wèn)題依然存在，如道路使用者的規(guī)則意識(shí)、安全意識(shí)仍然缺失；在車輛安全性方面，客貨運(yùn)輸車輛的源頭管理還存在諸多問(wèn)題；在道路本質(zhì)安全方面，仍存在大量隱患路段。此外，隨著交通要素增長(zhǎng)重心由大城市向中小城市、城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移，衍生出了一系列新的交通安全問(wèn)題，給道路交通安全工作帶來(lái)了新挑戰(zhàn)：

▲ 國(guó)省道發(fā)揮城市道路功能

隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化率提高，越來(lái)越多國(guó)省道實(shí)質(zhì)上發(fā)揮著城市道路的功能，而相應(yīng)的基礎(chǔ)配套設(shè)施無(wú)法滿足出行需求，導(dǎo)致國(guó)省道事故高發(fā)，特別是國(guó)省道周邊機(jī)動(dòng)車與非機(jī)動(dòng)車、行人間事故持續(xù)頻發(fā)。

▲ 老齡化社會(huì)引發(fā)的老年人安全出行問(wèn)題

老年人的規(guī)則意識(shí)尤為薄弱，導(dǎo)致老年人傷亡事故居高不下，近五年來(lái)，我國(guó)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(dá)17.03%，可見(jiàn)老年人交通安全問(wèn)題非常突出。

▲ 電動(dòng)自行車交通事故頻發(fā)

隨著電動(dòng)自行車井噴式增長(zhǎng)，涉及電動(dòng)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(dǎo)致其管理面臨突出挑戰(zhàn)。

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

圖：傳統(tǒng)事故預(yù)防工作技術(shù)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(duì)風(fēng)險(xiǎn)-隱患-事故的演化鏈路分析，我們按照源頭風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估、靜態(tài)隱患排查治理、動(dòng)態(tài)隱患監(jiān)測(cè)管控的路線開(kāi)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(zhuǎn)移到融合跨部門，甚至是跨行業(yè)的動(dòng)靜態(tài)數(shù)據(jù)做關(guān)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(zhuǎn)變?yōu)榫?xì)化研判；在措施方面，由事后的被動(dòng)處置轉(zhuǎn)變?yōu)槭虑暗闹鲃?dòng)防控。

圖：公路交通安全管理新思路

三、關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)戰(zhàn)

（一）基于多源數(shù)據(jù)的安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

▲ 沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)，風(fēng)險(xiǎn)主動(dòng)研判

以基于多源數(shù)據(jù)的道路交通安全風(fēng)險(xiǎn)主動(dòng)研判為核心理念，不斷積累各領(lǐng)域、各區(qū)域的數(shù)據(jù)資源，逐漸形成交管時(shí)空數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理。基于此理念和研究基礎(chǔ)，研發(fā)了道路交通安全風(fēng)險(xiǎn)智慧研判與防控平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)交通安全風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)研判、實(shí)時(shí)預(yù)警、致因診斷、處置閉環(huán)、成效評(píng)估。

▲ 道路交通安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

以湖北省為例進(jìn)行縣域道路交通安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，評(píng)估范圍覆蓋湖北省內(nèi)所有縣級(jí)行政區(qū)域，共計(jì)103個(gè)縣（市、區(qū)），包括39個(gè)市轄區(qū)、26個(gè)縣級(jí)市、35個(gè)縣、2個(gè)自治縣和1個(gè)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(jiān)持“一個(gè)指標(biāo)反映一類風(fēng)險(xiǎn)”原則，從“保障-事故-基礎(chǔ)-管理”各維度綜合選取不同類別評(píng)價(jià)因子，建立4大風(fēng)險(xiǎn)類別、24個(gè)評(píng)估指標(biāo)、55項(xiàng)評(píng)估因子的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，對(duì)各縣（市、區(qū)）交通安全進(jìn)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(dòng)形成黨委政府重視、部門齊抓共管、社會(huì)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(diǎn)：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(zhǎng)、排查任務(wù)重，需要占用大量警力資源；

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

（3）外業(yè)風(fēng)險(xiǎn)高：占路開(kāi)展隱患排查工作，存在較高的外業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)；

（4）排查效率低：傳統(tǒng)隱患排查需要實(shí)地踏勘，過(guò)程繁瑣、效率低；

（5）測(cè)量精度低：彎道、縱坡等線形參數(shù)測(cè)量困難且精度低；

（6）報(bào)告效用低：紙質(zhì)報(bào)告展現(xiàn)形式單一，難以實(shí)現(xiàn)隱患的長(zhǎng)期管理，對(duì)實(shí)際工作指導(dǎo)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(guò)外業(yè)采集、內(nèi)業(yè)排查的方式開(kāi)展道路安全隱患排查：使用車載前端采集設(shè)備，自動(dòng)采集道路圖像信息和軌跡數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和解析，自動(dòng)計(jì)算道路平、縱參數(shù)，自動(dòng)識(shí)別路面狀況、路側(cè)結(jié)構(gòu)物、交安設(shè)施、標(biāo)志標(biāo)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(shè)施等領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)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(jìn)行排查，為公安交管部門開(kāi)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(shì)監(jiān)測(cè)與服務(wù)

▲ 態(tài)勢(shì)監(jiān)測(cè)目的

實(shí)時(shí)掌握轄區(qū)內(nèi)突發(fā)交通事件發(fā)生、影響和發(fā)展趨勢(shì)，動(dòng)態(tài)預(yù)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(wù)實(shí)戰(zhàn)，具備協(xié)同聯(lián)動(dòng)、輔助決策能力。

▲ 態(tài)勢(shì)監(jiān)測(cè)范圍

交通態(tài)勢(shì)監(jiān)測(cè)的范圍包括所有對(duì)交通安全、有序通行產(chǎn)生影響的突發(fā)交通事件，如異常擁堵態(tài)勢(shì)：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(fèi)站、檢查站、服務(wù)區(qū)、隧道等重點(diǎn)路段異常擁堵事件；天氣影響態(tài)勢(shì)：高影響路段/區(qū)域惡劣天氣預(yù)報(bào)預(yù)警，橋梁、坡道、彎道等重點(diǎn)路段惡劣天氣預(yù)報(bào)預(yù)警事件；突發(fā)事件態(tài)勢(shì)：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(shì)；以及交通出行態(tài)勢(shì)、重點(diǎn)車輛態(tài)勢(shì)、水情影響態(tài)勢(shì)、地震影響態(tài)勢(shì)、地質(zhì)災(zāi)害態(tài)勢(shì)等。最終實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一預(yù)警、統(tǒng)一研判、統(tǒng)一措施，使交管部門實(shí)現(xiàn)“一張圖”管理。

▲ 成果應(yīng)用

截至2023年12月31日，平臺(tái)通過(guò)4家導(dǎo)航地圖向在途出行用戶推送865.7萬(wàn)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(yù)警信息服務(wù)，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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