第28次 | 上篇：城市综合交通规划的数字化转型

写在前面

大数据与国土空间规划传导

城市交通规划的数字化转型并非单纯的数字技术应用。2021年局部地区特大暴雨灾害的教训告诫我们，类似智慧城市这样的技术体系建设必须有效地嵌入治理决策模式变革之中。在触及社会利益和关系调整的城市交通规划领域中，强调大数据技术应用与工作模式和技术范式变革之间的协同，对于真正实现转型发展显得尤为重要。

实践中面临的问题

国土空间规划变革是落实国土空间治理的重要举措，但这并非简单地对各种专项规划用1取代N的迭代，而是在战略高层和总体设计层面的1融合N，在实施层面的1指导并协同N的过程。城市总体规划的实施传导应该是在总体设计指导下的分领域深化，并落实到具体资源配置和工程实施的跨部门协同过程。规划实践过程中暴露的问题也促使我们认真面对上述问题。

上海市针对总体规划落地制定了比较完整的传导机制。但是在遇到一些重大实际问题时，这种机制仍然显得力不从心。

总体规划确定之后，面对城市整体的空间功能布局的重大调整，以及大量新增高强度开发所带来的交通压力，调整和优化高(快)速路网体系理所当然地提上议事日程。城市地区的高(快)速路网布局和功能结构涉及交通战略、城市空间结构、区域空间关系，以及工程技术、经济及财务可行性等不同深度和不同层次的问题，若以总体规划中交通专项研究替代系统性的专项综合交通规划，则难免显得力不从心。例如深入到城市内部的快速路议案，在缺乏明确的总体功能定位、通过功能和服务沿线地区功能的优先顺序要求、对相关轨道交通线路影响约束性要求等情况下，如果直接进入工程可行性研究，就很容易产生决策盲目性。

在外围新城交通枢纽建设中也遇到类似问题。例如奉贤新城所关联的已经建成的轨道交通5号线与已经得到批准建设的15号线、奉贤线、南枫线之间的枢纽衔接方式，需要通过更加深入的分析确定究竟是属于利用枢纽换乘客流的溢出效应带动周边地区发展，还是利用相关轨道交通引申城市要素交汇，通过站城一体形成交流中心。这也不是在工程思维范畴内能够讨论的问题。

总体规划传导过程中讨论问题的方式

上述两个案例的决策涉及总体规划阶段指导性原则的拟定，针对重大关系协调的科学决策论据、一定工程深度的可行性论证等分属一个逐步深化的认识过程中的不同阶段。

总体规划传导过程涉及不同部门之间的协同，由于认识问题角度、行业诉求等方面差异，所引发的部门间意见分歧称为传导过程中的冲突。造成冲突的原因在于资源稀缺性、任务目标的模糊性、部门立场差异、外部因素变化等。城市交通规划数字化转型的重要任务就是要直面这类冲突协调问题，在已有城市总体规划传导框架的基础上，构建一个从定性到定量的群体决策支持过程。

总体规划传导过程中与交通关联的讨论内容

在新的国土空间规划体系下，总体规划阶段并不是将各个专项领域规划简单并进总体设计方案，而是在全局角度审视基础上有机融合各个专项领域的问题与诉求。与此同时，在反映顶层设计的总体规划基础上仍然需要专项综合交通规划加以补充，在适度深化分析基础上确定交通网络向下一层级转化过程中需要明确的功能结构、控制性要求、布局关系等。这一专项规划需要贯穿总体规划与单元规划两个层级，并需要设计必要的反馈机制。在此基础上与详细规划紧密关联的交通项目可行性研究和工程方案拟定，则更加偏重于专业领域的论证和方案深化。

在这样一个逐步深化的决策过程中，需要构建一条总览全局但又贯穿各个阶段，易于部门之间、行业之间有效讨论问题的技术主线——城市中的空间关系组织。通过构建及调整各种空间使用之间的关系来提升城市空间的使用质量，而交通网络则应被视为空间关系组织和空间质量优化的重要政策工具。

丰富大数据分析工具箱

从定性到定量逐步深化的多部门协调决策过程，其技术支持不能被数学模型所束缚。数学模型是在相对认识统一、具有相对成熟经验情况下的分析工具。当面对并未充分认知的城市演化进程、部门之间的非对称信息环境以及对任务认识存在差异情况下的群决策问题，需要超越模型，把数据资源变成决策证据，这就是大数据支持下的群决策技术。

大数据提供了一系列具体的技术工具，能够创建针对研究对象的多维视图。但要将大数据资源转化为决策能力，真正提升行动效果，仅有这些工具还不够，必须研究相应的决策支持方法。通过循证技术用数据分析获取的各种证据构建证据链，并融入群决策的技术框架，这是城市交通规划数字化转型中要解决的重大技术问题。

交通规划的数字化转型需要将数据资源转化成为决策能力，进而提升行动效果。相应的技术方法体系不仅需要模型分析技术，而且需要补充基于大数据的群决策技术来加以完善。

数字时代的交通需求

与运输组织

数字时代交通工具的电动化、智能化、共享化成为主要趋势，交通大数据将对交通运输组织模式带来变革，交通研究方法也将随之变革。

大数据对交通研究方法的影响

基于手机信令数据识别的出行OD空间分布，结合城市建筑数据(建筑基底面积、高度、建筑规模)、兴趣点(Point of Interest, POI)、人口分布、城市用地属性等多源大数据，通过深度学习方法研究通勤距离影响因素，结果表明人口和用地规模是影响通勤距离的关键因素：城市人口每增加一倍，平均通勤距离会增加约1.64 km；城市建成区面积每增加1倍，通勤距离增加1 km。

此外，产业结构尤其是第三产业占比是影响通勤距离的重要因素。在人口与建成区面积相等的情况下，第三产业占比越高，通勤距离越长，第二产业占比越高，通勤距离越短。例如，北京亦庄和上海张堰镇以制造业为主，其出行吸引范围相对较为集中，通勤距离较短；而以第三产业为主的中关村、建国门、徐家汇和陆家嘴街道的吸引范围就比较大。

利用人工智能方法建立的交通分布模型，与重力模型、引力模型和辐射模型等传统模型的预测结果对比，结果表明人工智能的预测精度远远高于传统模型。传统模型对出行OD分布的预测精度在50%左右，而人工智能训练模型的预测精度可达到90%。

数字时代的出行组织模式变革

数字时代出行全过程将被信息化，系统可以从全局实施出行优化和调度，预约出行将成为未来城市出行的主要模式。

城市交通系统高峰时段拥堵排队是由于信息不透明和供需时空分布不均衡产生的焦虑感造成的，通过预约可减少此类无意义等待。正如线上预约购买火车票可以消除在火车站排队购票造成的时间损耗，预约出行可以减少路上拥堵排队时间。例如，平峰时段畅通状态下通过某路段需耗时5 min，而高峰时段拥堵状态则需要20 min，增加的15 min实质是为了获得这一时刻的通行权(顺序)造成的无效等待。通过预约事先排好通过顺序，预定好通行时刻(顺序)，就可以避免这15 min的无效等待。

运用仿真的方法对北京市西三环快速路早高峰出行过程进行模拟，结果显示：路段服务的总车辆数和行驶里程不变，预约可以使该区段平均车速提高26%，总拥堵排队时间减少21%。

2020年新冠肺炎疫情防控期间，在北京轨道交通限流车站成功开展了预约进站试点。为防止站内积压乘客数量过大，北京市部分轨道交通车站通过站外限流排队的方式控制进站人数，乘客在站外排队等待时间可长达数分钟至最高20 min。为了减少限流造成的站外无效等待时间，2020年初在天通苑站、昌平线沙河站等车站开展了预约进站试点，乘客在预约时段内到达车站可以直接进站乘车，无须排队。试点工作至今已顺利进行600余日，日均预约进站量5 500人次，人均节约3~5 min进站排队时间。

预约出行并不是要让出行回到计划经济时代，更不是限制出行，而是在出行高度信息化的支撑下，对出行过程进行高效组织，提供与需求高度匹配的出行服务。例如在高铁夜间到达时，地铁延时运营成本过高，可以依托预约模式，优化组织运力。仅一两位出行者时可以用专车替代公共汽车，当有十几位乘客时可调度中巴车提供服务。

未来可以建立个人碳账户，推动出行碳减排。当出行者使用公共交通、自行车、步行等绿色出行方式时，减少的碳排放可以累积个人的碳积分，驾车出行时消耗碳积分。碳积分可以到碳市场上进行交易，最终形成一个完整的闭环。碳交易可以更好地激励出行者使用更绿色、低碳的出行方式。

城市交通系统中有许多场景都可以利用预约提升效率。例如公交专用车道预约，一方面可以让一部分符合条件的车辆预约使用公交专用车道，充分利用专用车道的闲置能力；另一方面在不满足公交专用车道施划条件的路段可以通过预约保证公共汽车的优先通行权，实现公交专用车道网络化，进一步提升公共汽车交通系统服务水平。

可以预见，预约出行是未来数字时代发展的城市出行重要模式，通过循序渐进的方式以及全社会共同努力，可逐渐推广至更多的应用场景，最终打造无拥堵的城市交通系统。

数字化转型背景下

上海综合交通规划的新思考

数字化是城市交通规划和决策的重要基础

20世纪80年代上海就开展了以交通调查和交通建模为核心的数字化建设，在城市交通发展过程中发挥了重要支撑作用。

第一，开展全市性交通调查。从1986年开始，上海迄今开展了六次全市综合交通调查。从第二次大调查开始，新技术不断应用，从感应线圈、车载GPS、手机信令、一卡通、卫星遥感、牌照识别，再到移动互联网、物联网。最新的第六次综合交通调查范围扩大到全市9万户家庭、2万名汽车驾驶人、纸质调查表格约6万张、无纸化问卷约10万张、信息数据约27种。

第二，构建综合交通模型体系。从20世纪80年代建立公共交通和道路模型开始，上海迄今开展了三期综合交通模型研制，模型功能从市区公共汽车客流分析到长三角城际轨道交通客流分析和道路运行评估，从城市路网交通量预测再到道路拥堵指数分析、实时动态仿真等，模型功能体系日趋综合。

第三，数字化分析决定重大设施规划。基于前瞻、科学的数字化预判分析，上海超过700 km的轨道交通网络、“申”字形高架快速路、中心城“三横三纵”地面主干路网络规划都在短短二十多年内建成，支撑了上海超大城市的日常运行。

第四，数据判断支撑重大交通政策。数字化分析为交通政策、交通保障等提供了有力支撑，应用到重大活动的交通保障、小客车通行政策、高速公路收费方案、机动车污染排放预警等各类重大政策的实施中。

新时代数字化转型对城市发展提出新要求

2035年，上海要建设成为具有世界影响力的国际数字之都，重点要加快建设数字经济、数字社会、数字政府，依托城市数字化转型，增强城市核心竞争力，加快超大城市治理体系和治理能力的现代化。城市交通规划领域要大力推进数字化与交通行业深度融合，推动交通设施、出行服务、交通治理等方面的智能化、数字化。推进新型基础设施研发建设，深化大数据挖掘分析应用，加快新模式、新方式发展。新时代数字化转型提出了几个方面的新要求：

第一，精准化。实现精准数据、精准决策、精准施策、精准治理。未来交通领域的大数据不仅仅是“夺眼球”的数字图片，更是对传统数据的补充和校验，发挥对交通决策的实质性精准支撑作用。

第二，效率化。提高交通规划和决策各个环节的效率，实现调查(方案实施、数据收集、数据分析等)更高效，反馈(交通评估、交通预判等)更高效，规划方案制定更高效。

第三，人本化。数字化转型的服务对象不仅限于交通专业人士，更是面向全过程领域的所有对象，实现决策者数据可阅读，实施者效果可追溯，使用者服务可体验，参与者信息可共享。

第四，融合化。实现数据标准、数据口径、数据接口一体化的同时，更要消除数据共享的割裂，建立交通大数据领域的深度融合，全方位实现交通数据的联通和共享，提高交通数据应用的协同和效率，打造跨区域、跨行业、跨部门、政企融合、共建共治共享的数字化交通体系。

数字化转型背景下超大城市交通规划和发展思考

第一，完善大数据下的交通决策支撑平台。应用移动互联网技术与传统技术相结合的交通调查，扩大调查范围和领域，提升数据采集和处理效率，及时获取并分析长三角城际出行特征和市域范围更多客流、货流特征；完善大数据分析下的综合交通模型，预判长三角城际交通需求趋势，分析市域和新城职住平衡关系，加强货运交通模型的搭建。

第二，优化需求导向、目标引领下的交通设施规划。结合区域一体、新城发力、城市更新等多层次目标维度，交通服务场景不断丰富，形成适应多元需求的交通新技术和新模式，构建泛在、协同、智敏的新一代交通设施体系，实现都市圈、新城、中心城、重点片区、社区生活圈等跨区域融合，跨空间融合，跨功能融合。

第三，加强交通数字化治理能力建设。加快交通新基建和数字化管理技术的应用，完善数据分级分类管理；积极推进数字平台和系统建设，促进综合交通大数据跨部门融合应用；推进交通工程建设数字化监控体系，构建危化品数字监管体系；推动交通设施数字化管养和全生命周期的管理，建设新一代道路交通管理信息系统，实现道路交通运行的全量实时掌握和智能预警。

第四，提升出行服务体验。融合多源数据，结合新一代道路交通管理信息系统实现道路交通全方位管理。加快出行信息融合，提升信息服务准确性、即时性。实现实时、全景、全链出行信息数据共享互通，融合地图服务、公共交通到站、智慧停车、共享单车、出租汽车统一预约服务平台、市级充电服务平台等既有出行服务系统，推进出行即服务系统(Mobility as a Service, MaaS)建设。推进物联网、5G技术、北斗系统、自动驾驶、车路协同等新技术的试点和应用。

第五，实现碳排放模型下的“双碳”交通管理。响应碳达峰、碳中和发展要求，建立交通排放预测模型，对不同情景下的交通排放进行预测估算，从结构低碳、节能降碳、协同治污、生态建设等方面全面提升交通行业碳排放及污染物排放协同控制水平。

未来，要把人本价值作为推动城市发展的核心取向，多维度、全方位赋能，处理好传统与智慧、数字与实体、技术与人文之间的平衡及融合，推进交通数字化转型应用场景的落地，增强数字交通建设的便利感和获得感，提升数字化转型规划和建设安全底线。

城市交通的数字观察

中国城市规划设计研究院牵头建设的“住房和城乡建设部城市交通基础设施监测与治理实验室”旨在通过数据分析洞悉和评估城市交通系统，为城市治理提供辅助决策支持，目前已经具备城市通勤、TOD、共享单车等监测功能。数字化监测的转型实现了城市交通的状态可监测、效益可评估、决策可支持、绩效可考核，为促进城市宜居绿色生态发展、缓解“城市交通病”提供信息支撑和辅助决策手段，有效提高了行业主管部门的治理水平。

通勤观察

1）45 min以内通勤比例为76%，与80%的目标尚有差距。

提高45 min以内通勤比例是改善城市人居环境的重要目标，是城市规划和交通服务水平的综合体现。多项国家层面规划都将45 min通勤比例达到80%以上作为重要目标。2020年，中国主要城市45 min以内通勤比例平均水平为76%，其中超大城市68%、特大城市73%，距离目标尚有较大提升空间。45 min以内通勤比例降低的城市以超大、特大城市居多。35个年度可对比城市中，14个城市45 min以内通勤比例同比降低，其中9个集中在超大、特大城市，广州、武汉、青岛、大连下降幅度超过3%。北京仍然是45 min以内通勤比例最低的城市，仅为57%，并且同比降低1个百分点。15个城市45 min以内通勤比例在提高，6个城市同比持平，其中杭州、南京、厦门、合肥、海口、宁波提升超过2个百分点。

2）60 min以上通勤比例同比降低1个百分点，超过百万人“极端通勤”状态得到改善。

减少60 min以上“极端通勤”人口比例，避免超长通勤带来的身心伤害与社会问题，是城市风险防范不可忽视的重要环节。全国主要城市60 min以上通勤比例为12%，同比降低1个百分点，超过百万人的极端通勤状态得到改善。35个年度可对比城市中，25个城市在下降，5个城市同比持平，其中上海、西安、成都、南京、厦门、济南、海口、宁波、贵阳、西宁、兰州降幅超过2个百分点。北京依旧是极端通勤人口比例最高的城市，达到27%，同比增加1个百分点。此外，重庆、沈阳、长春、大连4个城市的极端通勤人口也增加1个百分点以上。

3）城市最大通勤空间半径为41 km。

超大城市、特大城市、Ⅰ型和Ⅱ型大城市的平均通勤半径分别为38 km，31 km，28 km和25 km，通勤空间相对稳定。35个年度可对比的城市中，22个城市通勤空间半径同比没有变化。北京通勤空间半径仍然最大，同比增加1 km。除北京外，武汉、哈尔滨、呼和浩特、南昌4个城市同比增加1 km。深圳、重庆、郑州等8个城市同比小幅缩减1 km。

4）主要城市幸福通勤同比提高1个百分点，14个城市有提升。

5 km以内通勤定义为幸福通勤。42个主要城市幸福通勤比例为53%，同比提高1个百分点。其中，超大城市49%，特大城市51%，Ⅰ型、Ⅱ型大城市分别为56%和58%。35个年度可对比城市中，14个城市幸福通勤比例同比提升，17个城市同比持平。深圳5 km以内通勤比例达到60%，同比提高3个百分点，是幸福通勤比例提升最多的城市，也是超大城市中水平最高的城市。贵阳、西宁幸福通勤比例同比增加2个百分点。武汉、长春、南宁、南昌4个城市同比小幅下降1个百分点。

TOD观察

1）轨道交通车站对通勤人群的覆盖率是TOD的基础。

全国城市轨道交通车站800 m覆盖通勤比例平均值为15%，其中超大城市为26%，特大城市为17%，Ⅰ型、Ⅱ型大城市分别为7%和9%。轨道交通与职住空间契合度最好的城市是广州，轨道交通车站800 m覆盖通勤比例达到30%。值得注意的是，12个城市轨道交通车站覆盖通勤比例下降，武汉下降最多。

2）世界银行7个TOD试点城市的数字观察。

深圳轨道交通车站综合水平较高，车站综合评价指数具备明显头部特征，综合评价前400车站的占比为19%，高于上海(17%)、广州(15%)、北京(5.5%)。宁波轨道交通车站的综合发展不甚理想，车站评价指标排在全部车站的45%以后，缺少高质量建设的TOD车站。

共享单车观察

1）超大城市共享单车日均骑行距离较短。

共享电单车日均骑行距离为3.0 km，约是共享单车(2.0 km)的1.5倍。其中，共享单车骑行2 km以内平均占82%，3 km以上仅占8%；共享电单车骑行2 km以内平均占50%，3 km以上占31%。兰州共享单车日均骑行距离最远，为2.4 km；石家庄共享电单车日均骑行距离最远，为3.6 km。

2）共享单车出行受城市气候影响。

最舒适城市共享单车日均骑行距离高于一般舒适城市约28%，共享电单车高约14%(见表1)。

3）“共享骑行+轨道”的出行特征显著。

轨道交通里程越高的城市，周边共享单车骑行总量占比越高，平均占25%，北京市轨道交通车站周边共享单车骑行比例最高(41%)，其次为武汉(38%)、上海(39%)。共享电单车轨道交通接驳功能逐步显现，南宁、长沙等城市超过20%，重庆、南昌轨道交通车站周边骑行总量占比均超过18%。

通勤、TOD和共享单车是城市交通和出行的重要组成部分，希望通过数字化的手段逐渐掌握其规律和特征，通过数据更清楚地认识城市。

交通规划业务数字化转型

——深圳实践

交通是城市的血脉，是经济社会发展与人民幸福生活的重要支撑。交通规划业务的不断创新与转型升级，既是行业技术迭代的必然趋势，也是顺应社会发展核心价值和生产生活模式变化的必然选择。

趋势与挑战

1）城市使命之变。优化产业结构及布局，推动经济平稳健康发展，优化国土空间开发保护格局，促进能源、环境等资源可持续，增强创新策源能力，提升城市竞争力等是城市治理现代化的共性目标。特别是中国的超大城市正在成为国家全方位融入全球经济、产业、科技等生态的核心空间载体，在全球范围高效配置创新资源的战略支点，代表国家参与全球竞合与全球治理的强劲引擎。能否及时顺应城市定位之变、引领城市高质量发展、助力城市更好肩负新时代历史使命，将成为检验交通发展成效的重要标准。

2）核心价值之变。人的全面发展正成为交通发展理念转变的核心驱动力。能否在可接受的时间内，为市民提供更多就业选择、更加丰富多元的优质公共服务，是交通发展理念从规模驱动迈向创新驱动，从高速发展迈向高质量发展的关键。

3）生产生活模式之变。中国已进入以城市群为主体形态的城镇化发展阶段，生产要素在区域范围内重新布局，产业链上下游关系和职住关系加快适应并突破行政边界建立新的平衡，城市群、都市圈已成为承载人民幸福和国家竞争力的全新空间载体，双城生活、异地通勤、跨区多点执业等将成为全新生产、生活形态，对区域与城市交通的一体化建设、网络化运营提出了更高要求。

形势及要求

新时期城市交通治理体系与治理能力现代化建设势必面临三大难题。

1）交通治理的复杂性全面提升。城市交通愈加呈现复杂巨系统特征，各方博弈的复杂程度全面提升，行业管理的工作负荷和难度远超以往，“小马拉大车” 成为各行业管理面临的共性痛点。

2）决策响应链条和周期大幅缩短。在现代化信息技术驱动下，城市交通供需变化周期大幅缩短，要求决策响应链条和周期也大幅缩短，传统的“10年战略+5年综合规划+3年行动方案/建设计划”难以及时应对瞬息万变的决策需求，决策滞后的损失巨大、代价沉重。

3）交通发展的业务结构加速演变。短周期的政策调控，常态化的运营管理服务，以及实时动态的交通运行管控优化，正加速替代传统规划业务，在交通高质量发展中“唱主角”。

如何打通从规划到管理的闭环、第一时间响应外部环境变化、有效规避决策风险、谋求利益相关者的多方共识，是当前及未来很长一段时期政府管理决策面临的关键痛点。因此，对技术机构而言，亟须创新“规划+平台”业务模式，以多形态呈现、多维度评估、多模态服务、多用户访问的完整解决方案，多视角、零延迟地满足政府决策需求，提供“交钥匙”规划设计与“管家式”闭环服务。

深圳实践

1）从单一视角到多维度全方位画像。

一是创新目标和方法。编制《中国城市可持续移动性观察报告》，立足交通的本源性需求，聚焦出行有效率、街道有魅力、城市有活力，从人的视角呈现交通发展的本源价值，让“人民满意”看得见、摸得着。

二是深挖交通价值内涵。深圳新一轮重大交通战略更加注重“产业—经济—生态—民生”一盘棋，从支持区域产业格局重构、打造区域共同市场、推动公共服务与重大战略基建的区域共享等视角出发，力求充分发挥核心引擎作用，全力推动粤港澳大湾区建设迈向纵深。

三是完善数字底座建设。将交通发展评估的维度从单一的工程学向更加多元的社会学视角拓展，建立与之相适配的全方位评估体系，为统筹生产、生活和生态三者融合发展、提升行政决策的科学性奠定基础。

2）从结果导向到规划建设管理全过程闭环。

一是从年度滚动的重复招标到伴随式智能贴身服务。通过深圳市综合交通运输一体化平台建设，推动包括设施安全监管、交通综合执法、公共交通线网优化等传统业务的流程再造，以更低成本提供更加及时有效的决策支持服务。

二是从依赖设施和外勤的传统管理到全场景适应的自动化管理。研发了全场景适应性的停车位资源自动化配置解决方案，全面统筹经营性停车场、居住区配建停车场、路外公共停车场、路内停车位等各类停车位资源，实现“停车一张图”管理和车位级资源的动态调配。

三是从事后修复性管养到事前预防性养护。针对桥梁、隧道、边坡、道路等交通设施病害实施动态监测，组织预防性养护，以低成本投入延长基础设施寿命。

3）从滞后决策到实时动态资源配置。

一是从群体特征的模糊掌握到个体特征的精细还原。采用共享、共建等方式，完善智能交通传感网建设，通过持续观测实现“人—车—路—交通事件”特征的全息提取和活动轨迹的完整还原，全面掌握区域、城市、廊道及片区等多个空间尺度下的人、物流动规律。

二是从显性关联关系的提取到隐性互动机理与规律的挖掘。构建交通知识图谱，在人、货物、载运工具、交通设施、城市功能、产业布局等要素之间建立关联，协助决策者充分挖掘经验并判断难以揭示、藏匿于“冰山以下”的深层次规律。

三是从片区级小尺度简单网络到城市级大规模复杂网络。以城市数字底座、交通大脑建设为基础，创建“区域—城市—片区”多分辨率交通网络数字孪生世界，强化城市级综合交通网络运行实时推演和管控能力。

4）从单一行业到多学科融合整体呈现。

2018—2020年，深圳市坚持以“绣花”功夫提升城市品质，以福田中心区为示范，先后开展了一批核心区及主要干路提升项目，取得良好示范效果。

一是以数据驱动的交通治理方法体系为支撑。基于近10类、上亿条多源异构数据，还原人(车)出行链、街道活动特征。

二是以多专业融合的理论创新为指导。围绕人的活动需求和安全感、幸福感等情绪感受，协同发挥多学科交叉、多专业融合优势，以交通设计促进街区功能优化，以城市设计统筹特色风貌，以景观设计提升环境品质，以智慧设计营造伴随式体验，通过“四个设计”推动街道U型空间的完整再造。

三是以彰显品质、传承文化的工艺创新为手段。积极推广新材料、新工艺、新技术的应用，在兼顾街道设施改造建设成本管控的同时，着力打造与片区功能相得益彰、经久不衰的城市文化符号。

四是以数字化的持续观测、评估、体检为闭环。构建面向片区级的智慧交通数字孪生平台，依托长期的动态数据积累，在项目实施前、中、后，对街道活力、交通结构等多项指标进行持续观测评估，为跨部门协同共治、紧密联动赋能。

交通规划业务数字化转型是一项复杂的系统工程，既需要通过“规划+平台”范式的打造来建立完整解决方案提供能力，也需要大刀阔斧的政府业务流程再造与数字化转型相呼应，更需要完善的制度建设提供坚实保障，共同推动城市交通治理的科学化、精细化、智能化水平持续迈上新台阶，为交通高质量发展注入源源不断的动能。

重庆城市交通规划数字化

应用场景

近年来，数字化转型在交通领域得到快速发展，国家和地方的顶层规划设计中纷纷制定了数字化发展战略目标和实施路径。2021年中共中央、国务院印发的《国家综合立体交通网规划纲要》中提出，推进交通基础设施数字化、网联化，到2035年中国交通基础设施的数字化率要达到90%。《重庆市推动交通强国建设试点实施方案(2021—2025年)》中也明确，要强化数字化治理，推动交通出行场景数字化，加快全市一体化数据共享开放平台建设。

交通数字化平台建设

2010年，重庆市启动建设交通综合信息平台，形成了数据汇集、数据加工、应用开发三大模块的框架体系。

其一，数据汇集。数据是平台建设的基础资源，首先汇集了各类交通基础设施空间布局数据，建立涵盖其规划、已批、在建、现状全生命周期的数据更新机制。其次汇集了手机信令、RFID、公共交通IC卡、线圈感应、气象信息等20类动态数据，形成以空间静态数据和动态监测数据为支撑的大数据基础。

其二，数据加工。将各类交通基础设施的空间属性、功能属性、状态属性等复杂多变的信息转变为可度量的特征数据，通过先进信息技术与交通基础设施的深度融合，更好地服务于交通。同时，通过研发模型将动态采集数据转换为可应用的交通指标数据，并以空间为对象将交通设施特征数据和交通动态指标数据进行关联，实现各类数据之间的融合应用。

其三，应用开发。基于数字平台建立人口活动监测系统、道路运行监测系统、车辆运行监测系统等。例如，通过对手机信令数据的长期跟踪学习，解构城市人口的居住地和就业岗位；融合私人小汽车、出租汽车、公共汽车等车辆GPS数据，实现道路交通量、车速、拥堵等情况的动态监测，极大地提升交通规划与管理的效率。

从交通数字化平台建设来看，海量要素数据是基础、是关键，但统一数据标准和规范是核心，要强化平台建设的顶层设计，建立数据长效更新机制，这是未来数据可以实现共享和平台拓展应用的重要保障。

交通数字化应用场景

交通数字化应用场景包括三个方面：一是规划全过程，贯穿于规划编制、规划实施、规划监测的大数据技术论证；二是项目全周期，服务于项目选址、建设用地规划条件函、方案审查、项目建设跟踪监测的规划行政管理；三是社会公共政策，面向社会公众的出行查询及交通信息发布等。交通数字化平台建设和应用有效支撑了交通规划编制与规划行政管理，以下通过规划实践来展示交通数字化的应用场景。

场景一：规划编制中的技术论证，以轨道交通TOD综合开发专项规划为例。

1)轨道交通TOD车站分级。基于轨道交通线网运营组织及客流数据，按照路径选择模型推演计算全线网换乘到达、直达的时间分布。根据轨道交通车站的可达性、直达性指标，将TOD车站分为城市级、组团级、街道级、社区级4个等级，明确各等级车站的功能和服务范围。2)轨道交通TOD车站开发边界。以交通性道路人行道、步行街、地块内部可步行区域等为步行空间，构建时耗—可达范围模型，计算轨道交通TOD车站的可达步行空间，判别步行10 min等时圈。同时，与等时圈内可利用土地资源、地形条件等数据融合，提出轨道交通TOD车站综合开发及交通改善方案。

场景二：服务规划项目生成，以年度交通建设项目及土地供应计划为例。

以控制性详细规划的道路网为基础，结合发展重点区域、近5年出让用地边界和未供地边界，综合分析存量用地周边建设紧迫性、路网连通性、路网交通运行情况等影响要素，提出年度道路交通建设项目。此外，结合道路与公共交通可达性、公共服务设施服务范围等分析，研判存量土地周边交通、公共服务配套设施成熟度以及人口集聚度，制定年度土地供应计划和投资计划。

场景三：交通规划设计方案与城市信息模型融合，以城市信息模型辅助交通规划设计方案决策为例。

城市信息模型是对城市物质空间对象的数字化表达，是以数字三维模型为载体的城市信息有机综合体。在新时代生态文明建设要求下，交通规划设计方案的决策由“以满足交通功能为主导”转变为“以生态、交通、城市意象等复杂多因素的综合研判”，将交通规划设计方案置入城市信息模型，从数字三维模型中更直观表达多方案的比选，有效提升规划行政决策效率。

从交通数字化应用实践来看，交通数字化转型要促进“数据+智能+实践”三轮驱动。然而，在规划研究和实践过程中，交通数字化应用还存在规划应用体系的碎片化、关键技术有待突破、跨专业融合不够和跨部门联动不足的问题。

新一轮科技革命和产业变革为交通规划领域数字化转型带来新的机遇，汇集可用数据资源、研究数据应用方法、挖掘数据效能等将是交通数字化转型的长期研究课题。未来数字化平台建设重点关注三个方向：一是进一步拓展数据，完善生态保护红线、永久基本农田、城镇开发边界“三条控制线”，地质灾害，土地评估等数据，使规划决策更全面、科学。二是加强区块链技术应用，打通交通规划、建设、管理环节信息壁垒，实现数据自动同步入库更新、项目全生命周期管控、各层级规划实时监督管理等。三是建设交通地理信息平台，以城市信息模型(City Information Modeling, CIM)为平台底座，提供一站式详细规划编制的交通辅助分析技术服务，实现详细规划编制数据管理集成化、交通模型运算自动化、方案评价定制化。

2022013期

编辑 | 王海英 耿雪 张宇

审校 | 耿雪

排版 | 王海英