主 编：孙玉涛 副主编：董久钰 王公太
智能出行指通过先进的信息通信技术、电子控制技术、数据通信技术等，将传统交通运输业与互联网深度融合，利用导航定位、高精度地图等技术，构建出行工具、道路和使用者之间的交互关系，从而实现交通系统各环节的智能化、网络化和集成化。智能出行的主要应用包括交通信息采集与传输、道路资源优化利用、智能交通信号控制、车辆导航与信息服务以及智能公共交通系统等方面。
当前，智能出行的分类主要有两种方式：一是根据适用场景分类，二是根据应用领域分类（见图1）。根据适用场景，智能出行可分为城市智能出行和城际智能出行。城市智能出行侧重解决城市内部的交通问题，如公共交通和共享汽车等；城际智能出行则主要聚焦跨城交通问题，例如，高速公路上的智能驾驶等。根据应用领域，智能出行可以分为智能公交出行、智能地铁出行、智能汽车出行等不同形式。本节重点探讨智能网联汽车出行的应用形态。
一、智能出行的发展历程
前沿技术的发展、政策支持和市场需求共同推动了智能出行的快速发展。在技术方面，5G、大数据和人工智能等新兴技术的应用为智能出行的落地提供了关键支撑。5G网络以其高速传输、低延迟和高可靠性，确保了车联网通信和自动驾驶的即时响应；大数据与云计算为智能出行提供了强大的数据处理能力和实时路况更新支持，实现了对城市交通流量的精准预测，为出行规划提供了科学依据；人工智能算法通过深度学习了解用户的出行需求和行为模式，推动了自动驾驶技术的成熟与普及。
在政策方面，国家相继出台了一系列政策和规划，旨在为智能出行领域提供有力的政策支持和明确的方向指引。在发展规划层面，发布了《“十四五”数字经济发展规划》《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《“数据要素 ×”三年行动计划（2024—2026年）》等政策文件。在产业管理层面，推出了《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南（试行）》《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》等规范性文件，设定了无人驾驶汽车在市场准入、应用场景和安全保障等方面的严格标准。此外，政府还加大对基础设施建设的投资，满足智能出行对外部环境的高要求。
在市场需求方面，消费者对便捷、个性化、高效和安全出行方式的需求不断增长，推动了智能出行模式的创新和发展。同时，随着人们环保意识的增强，低碳出行越来越受到关注。智能出行通过优化交通资源配置，减少能源消耗和环境污染，契合了绿色出行的理念。
二、智能出行的典型应用场景
（一）车辆导航与信息服务
智能出行的典型应用案例之一是车路协同系统。以“智行淄博”车路协同系统为例，该系统通过安装物联网信号机和交通信号数据采集器，并借助“物联网 + 移动互联网”技术，成功实现了人、车、路、交通信号之间的连接，实现了“感—联—算—控”一体化运作a。在道路通行态势预判和车速引导方面，该系统基于车辆的位置、速度、方向以及前方路口的信号灯方案，计算出车辆在绿灯时段到达前方路口的最佳速度范围，然后通过“智行淄博”App 的语音提示和图像展示，将该信息传递给驾驶员，使其提前调整车速，确保在绿灯时顺利通过路口，从而优化通行效率并减少等待时间b。
该系统依托车路协同技术，能够精准配置不同路段和时段的绿波带，实现一键式遥感绿波提速服务。驾驶员只需设置信号周期、绿波时长、通行车速等参数，即可在物联网信号机控制的路段上享受连续绿波通行服务，最大限度减少交通延误。
在交通信息服务方面，该系统基于高德地图，将道路交通态势实时呈现在手机 App 中，便于驾驶员随时调整出行路线，快速、安全地行驶。这种实时提供的交通信息，使驾驶员能够做出更加合理的路线选择，避开拥堵路段，提高出行效率。
（二）智能公共交通系统
智能公共交通系统以乘客为中心，通过智能化调度、服务和管理，提升公共交通的运营效率和服务质量。现有的成功案例包括湖南省长沙市成功部署的基于蜂窝车联网（C-V2X）技术的智能公交示范项目，2021年已在315路、3路和9路智慧公交线路上实现商业化运营。其使用的智能公共交通系统集成了公交优先控制、交通信号灯透传等先进功能，每日可为大约3万名乘客提供便捷服务。公交优先场景 2021 年已覆盖2072辆公交车和全市76条公交线路，实现了规模化商业运营a。
在交通信号灯透传方面，智能网联公交车能够接收路侧设备广播的交通信号灯信息，并通过车尾显示屏实时展示，有效避免了公交车体遮挡导致的后车视线受阻问题。此外，在公交优先机制下，公交车可以向智能路口传输车辆实时位置、速度、载客量和准点情况等关键数据。基于这些数据，路侧智能计算设备动态生成公交信号优先方案，通过灵活调整红绿灯时长（如缩短红灯时间、延长绿灯时间）来确保公交车的优先通行。据统计，公交优先功能显著提升了线路运行效率，优先线路的通行效率提高了 20%。截至2021年，该项目已累计为200万名市民提供出行服务，其中信号优先线路每天为约2万名市民的日常通勤提供便利。
（三）道路资源优化利用
人工智能通过实时监测、数据分析、智能控制及跨部门协作等技术手段，有效优化了道路资源利用，提升了交通效率和用户体验。为进一步改善芜湖城区的道路通行环境，提高主次干道的通行效率，安徽省芜湖市交警支队的“智慧交通”团队充分发挥 SCTAS 信号控制系统在调控和均衡城市交通负荷方面的作用，采用“以时间换空间”的方式，成功上线了8条“绿波干道”，其中包括长江路、神山路两条总长22.7公里的超长双向“绿波走廊”b。
“绿波干道”系统根据城区交通潮汐变化的规律，整合交警部门的卡口、车辆检测、线圈等前端感知设备数据与“互联网+交通”大数据，在不改变原有放行方式的前提下，通过优化路口配时和相位参数，减少双向停车次数和行程时间，提高通行效率，确保实现高峰时段通行效率提升、平峰时段“最多等一次”的目标。运行该系统后，芜湖市城区干道的通行能力显著提升。实地测试及交通大数据比对显示，平均车速提升了 45.60%，区域拥堵指数下降了12.36%，停车次数减少了89.10%。此外，由于车辆行驶更加顺畅，怠速时间减少，尾气排放也得到有效控制，进一步改善了城市空气质量。
三、智能出行的未来发展趋势
（一）车联网与车路协同
车联网是一种通过无线通信技术将车辆与周围环境紧密连接的技术，包括车辆与其他车辆、道路设施、行人甚至云端平台的互联互通，构建出一个高度智能化的交通网络（见图2）。它通过多种通信模式［如车与车（V2V）、车与基础设施（V2I）、车与行人（V2P）、车与网络（V2N）等］实现实时信息共享和交互。车联网技术的应用能够显著提升行车安全，缓解交通拥堵，并优化出行效率。
车路协同，作为车联网的一种深入应用，着重于车辆与道路设施之间的深度协作。除了车辆之间的信息互通，车路协同还与交通信号灯、路标等设施形成双向信息交流，构建一个高效、响应迅速的道路交通环境。例如，车辆在接近红灯时，会接收到来自基础设施的提示信息，从而提前调整行驶状态，进一步优化行驶效率。
基于车联网和车路协同的智能出行将大大拓展应用场景。在车辆端，车联网将助力 L2/L2+、L3/L4级别智能网联汽车，通过车路云一体化提升车辆的智能化水平，并在特定场景下推动高等级自动驾驶的应用，如港口自动驾驶、矿山自动驾驶等。在交通与城市端，车联网将赋能交通管理、城市出行和物流运输等领域，提升城市交通管理的效率和出行的便捷性。同时，车联网技术还将推动现有停车产业的数字化改造，盘活车位资源，缓解“停车难”的问题，增强城市静态交通治理能力。
（二）大数据解决方案
随着大数据技术的日益成熟和应用场景的不断扩展，智能出行正在逐步构建以数据为核心驱动的新型出行生态系统。大数据技术能够深度挖掘出行数据中的价值信息，如用户出行习惯、交通流量分布、道路拥堵情况等，帮助企业实现精准的市场预测和资源配置。通过数据分析，企业可以优化出行路线、提升车辆调度效率，并改善用户的出行体验，从而增强市场竞争力。
随着智慧出行大数据的不断丰富，其在跨行业的数据共享与协同上的优势也逐渐显现。例如，城市规划部门可以与出行企业共享交通流量数据，优化城市交通布局；旅游行业可以与出行企业共享旅游资源信息，提供一站式出行和旅游服务。跨行业的数据共享与协作不仅提高了数据资源的利用效率，还推动了出行行业的创新与发展。
（三）绿色出行系统
智能出行推动绿色出行系统发展的方式，主要体现在技术的深度融合与系统的全面构建上。从技术角度来看，自动驾驶技术与智能能源管理系统的结合将带来革命性变革。这种融合不仅可以实现行驶路径和动力控制的精准优化，还能够实时监测、分析并优化车载能源系统，从而使能源的利用效率最大化。这意味着未来的车辆将更加智能地规划行驶路线，避免拥堵和无效行驶，在动力控制上实现更精细的管理，减少能源浪费。
此外，智能交通系统的建设以及新能源汽车的普及与智能化也是推动绿色出行的重要力量。智能交通系统通过综合优化基础设施、运输工具等，有效提升出行效率，减少交通拥堵与排放。与此同时，新能源汽车的普及和智能化进一步提高了能源利用效率，降低了对化石燃料的依赖。智能化技术在新能源汽车中的应用，如智能驾驶辅助系统和智能能源管理系统，使新能源汽车在性能、续航和舒适性等方面取得了显著进步。
（本文节选自《人工智能+汽车》一书，中国发展出版社，2015年7月第1版，有删改）