从“车看灯”到“灯看车”，AI让红绿灯更聪明

原标题：人工智能让红绿灯更聪明（唠“科”）

最近，不少北京市民发现，城市道路的红绿灯变聪明了：交叉方向无车时，红灯不再死板地亮着，绿灯来得更及时了；在某些路段，开车甚至能一连通过好几个绿灯……这不是错觉，而是我们试点的“AI（人工智能）信控系统”正在悄然发挥作用。

以前的信号灯是“死脑筋”，不管路况如何，绿灯时间固定不动。而在“AI智能信控系统”的帮助下，信号灯学会了“思考”，通过动态调整实现绿波通行、减少空等。数据显示，试点的路口整体车速提升了约21%，拥堵指数下降了约19%。

从“车看灯”到“灯看车”，“AI智能信控系统”是如何实现的？

首先是“感知”。我们通过系统收集丰富的数据源，为决策提供依据。比如，路口的摄像头能提供放行情况，雷达等精细化感知设备能捕捉车头实时距离，导航数据能反映区域宏观拥堵情况。

其次，系统以多模态大模型为“大脑”，深度融合多维数据与专业知识，完成宏观控制策略的全局推演。路段处于早高峰还是平峰？是常态拥堵还是事故引起的偶发拥堵？哪些路口适合“绿波带”让车流连续通行，哪些适合单点自适应？智能体会先对区域内所有路口做全局扫描，给每个路口、每个时段的放行策略打好基础。

在此基础上，智能体会采用“大模型+小模型”结合的方式，实时生成配时方案，进行微观调度执行。比如，早高峰时，它会自动调用高峰方案，优先保障主干道通行，并提前调整上游路口绿灯时长，防止车流倒灌溢出；平峰期智能体会自主调用动态绿波、DQN模型（一种结合深度学习与强化学习算法）、自适应等多种算法应对各种通行需求；到了夜间低峰时，系统则切换为感应控制，哪个方向有车就给哪个方向亮绿灯。不仅如此，系统还具备学习能力，不断迭代，让红绿灯越来越聪明。

让红绿灯更智慧的同时，安全是底线。

首先，系统并非“放权”给AI，AI只能修改临时方案和进行有限的控制模式调整，不能改动底层的固定配时方案。而且所有AI生成的方案，都必须经过合规性检查，从方案的变化幅度到绿灯最大最小时长等参数都有硬性约束。

其次，系统在遇到暴雨、逆光或者设备故障时也依然值得信赖。这就要说到系统的“多源感知”能力。传统模式依赖单一数据源，对前端设备的完备性和数据精度要求极高，往往缺一个设备、差一帧数据，整个系统精度就会下降。“AI智能信控系统”的优势在于“跨界融合”能力，它可以充分利用互联网导航数据、路侧感知数据、普通监控视频流等多源数据，“不挑食”，什么数据能用就用什么。在极端天气下，系统如果遇到视觉受限的情况，雷达数据等也能作为补充。

这不仅意味着安全更有保障，也说明智慧交通不依靠“大拆大建”。过去，想让一个路口变聪明，得堆砌大量昂贵的设备。现在，我们通过强大的数据融合能力可以弥补单点感知的不足。

目前北京的试点范围仅在部分区域，但基础已经打下：全市约1.2万个信号灯中，已有7900个实现联网，五环内及城市副中心更是100%联网。作为一名交管民警，我期待着那一天：无论白天黑夜，无论身处哪条街道，红绿灯都能读懂你的脚步和车轮，城市交通变得更加顺畅自然。

（作者为北京市公安局交通管理总队警务科技支援支队信号管理中队中队长，本报记者王洲采访整理）