人物介绍

     沓敬德是广州市坤龙信息系统有限公司的总经理(项目负责人)，毕业于西北轻工业学院自动控制专业，获得学士学位。2002年起从事智能交通领域研发业务，从业经验超过14年。期间负责过多个大型智能交通项目的研发与实施工作。其中包括，广东省交通集团全省联网监控系统项目、广东省ETC全国联网接入项目、珠三角高速公路路网交通诱导与交通信息发布系统、云浮市交警监控中心高速公路监控系统接入项目等等。

     曾任职于广东新粤交通投资有限公司，先后担任项目经理、部门经理、技术总监等重要岗位，在智能交通行业积累了丰富的工作经验和人脉关系。后任职于广东鑫程电子科技有限公司，担任市场总监、副总经理等重要岗位，负责公司整体战略制订，管理前端销售团队，市场团队，客服团队，完成年销售额3000万人民币。入职广州市坤龙信息系统有限公司后，带领团队继续开拓智能交通行业业务的同时，成功把公司部分传统行业业务往互联网领域转变，在信息化运营管理，移动互联网管理方面有丰富经验。

如何认识智能交通

    智能交通行业是否有瓶颈？会不会只是个天花板？沓总认为是不会的。

   智能交通行业有超过二十多年的历史，三十多年前有了第一条高速公路，但是真正所谓的智能交通始于1988年。中国第一条高速公路--沪嘉高速(上海到嘉庆)，目前已完成二十五年的收费期限，回归到政府管辖。广东省第一条高速公路是1992年正式通车的广佛高速，之后从两个车道扩建到四个车道，延长了十五年的收费期限。由此可见，政府对操作国家政策是具有弹性的。

    下面，试着分析一下国外高速公路的状态。在美国，除去5%的私人投资公路收费之外，剩下95%的高速公路都是免费的。这5%的收费模式是如何呢?车经过车牌识别时不收取费用，记在信用卡上，实行月结。美国收费系统不大，但它在智能监控与分析这一块是非常成熟的；在法国实行无人收费，所有收费车道是没有人工收费的，只需用信用卡。一个大的收费站在法国是3-5个人管理，假如你没有信用卡和零钱，这时候你就需要收费人员帮忙了。对于一个大的收费站，整个人工成本最多五个人。在欧洲人工成本是非常昂贵的。

    而在中国，每一个收费亭安排一个人，按三班倒制，一个收费亭就需要三个人去服务。中国智能交通的成本，跟欧美国家的成本比是1：10。也就是说，同样一个收费亭，欧美国家成功的利用了智能交通这一概念。所以，中国目前面临的智能交通的这个课题，还有非常大的发展空间。

      目前，中国正面临着互联网带来的交通运输效率的提升。互联网+交通出行、互联网+货物运输，正在重建整个交通运输的生态圈。

   目前，国家提倡的智能交通有两个要点：

   第一安全。在这个安全的基础上去延伸自己的产品。比如隧道监控系统，隧道智能监控器。目前只实现了安全管理的5%~10%，还有很多的智能化功能没有实现。比如：广佛的隧道出入口的像枪抓拍。全省超过一千个隧道，这个系统有500座，每一个监控系统按30万块来算，应该是1.5亿。只要我们抓住安全两个字，就能拥有很大的市场。

   第二舒适。作为一个道路使用者，堵车收100块，遇上施工，还是收100块，从民众的角度讲，这是不合理的。这时候，我们怎么用智能交通的方式去处理这个问题呢？应急处置系统里面有个功能。施工了，情报板显示：前方有施工请从这里绕行。用户所见即所得，这才是真正的智能交通。

     我国的高速公路目前10万公里，高速铁路已经达到1万公里，城市轨道交通里程是3000公里，机动车保有量到2014年底达到2.64亿辆，其中私家车是1.05亿辆，每100户家庭拥有的汽车量是25辆。每到节假日，高速公路都堵到不行。这样一个庞大的交通体系，给了互联网无尽的施展空间。那么我们如何利用互联网技术成功转型和提升呢？铁路推出的网络订购火车票的新举措，让百姓利用电脑、手机，通过网络，足不出户就能买到火车票；民航行动更快，很早就实现了网络订票，现在通过大数据分析，通过手机APP可实现手机购票值机、查看航班动态等功能；人们平日出行开车也越来越离不开导航系统、打车软件。在高速上，比如收费人员报障，只需拍照上传就会有专业人员为你解决故障。效率也比平时提高了三倍，大力推进高速公路ETC联网发展。

     基础层：所有的数据均来自基础层。收费站的出入口数据、天气预报的数据、路面养护的数据、施工点的数据、堵车数据、视频图像分析数据、隧道火灾数据、一氧化碳超标、电力短缺这些数据等等，都是归根在基础层。这些都是智能交通最基本的，这些最基本的数据都是通过监控系统，应急处置系统，机电管理系统去实现这些数据的采集。

   管理层：在基础的数据上，提供决策。比如说高速公路的桩号K30+300.假设在这段路发生了交通事故，像枪检测到车停留了五分钟或更久，就会启动警报，发布应急预案。情报板发布的信息，通知交警，预案。原本是需要五个小时处理好的事情，减少了三个小时。这就满足了经济效益和社会效益。

   公众层：一个服务系统的用户越多，收益就越大，提供更大的受众面积。智能交通的突出特点是以信息的收集、处理、发布、交换、分析、利用为主线，为交通参与者提供多样性的服务。在当前智慧交通领域存在着严重的信息孤岛，系统之间信息共享困难、信息传递延缓，这些都将制约智能交通领域信息传递的可达性与准确度，影响决策支持、管理调度的效率，而云计算技术特有的超强计算能力、动态资源调度、按需提供服务以及海量信息集成化管理机制等方案都将成为解决这一问题的重要手段。6万余辆车一天就会产生数亿条GPS数据，而车牌识别、交通监控视频等数据量更大，如果要实现对交通状况、交通流量信息、交通违法行为等的全面监测，特别是承担在交通高峰期采集、处理及分析大量的实时监测数据的工作，整体平台的运行压力将非常巨大,传统的交通数据分析方法已很难有效支撑这么庞大的数据体的开发与利用。云计算可以动态地满足整体方案中各个应用系统，针对交通行业的需求，如为基础设施建设、交通信息发布、交通企业增值服务、交通指挥提供决策支持及交通仿真模拟等，能够全面满足开发系统资源平台的需求，还能够快速满足突发系统的需求。

      引用沓总的一句话来说：“用户所见即所得，这才是真正的智能交通。”我们真正理解的智能交通，并不只是卡口系统和电子警察系统这么简单，包括日常生活中的出行、路况等都是需要考虑的重要方面。智能交通还需要发展很长时间，不仅需要政府推动，还必须拥有商业模式。将社会力量、社会资源商业模式有机结合起来，智能交通才能真正得以发展。