重庆大学孙棣华：新一代智能网联交通的核心是多种智能体协同

4月22日，车能路云空赋能智慧城市智能交通创新应用论坛暨车路云一体化北京市重点实验室启动仪式在北京举行。重庆大学智慧交通与智能控制研究所所长、重庆大学自动化学院教授孙棣华在现场提出了一个核心观点：新一代智能网联交通的体系架构，本质上应该是一个多智能体协同的信息物理架构。

孙棣华教授直言不讳地指出了当前面临的现实挑战。如今道路交通的参与主体越来越复杂，智能体数量不断增加。想想看，人类司机之间都难免发生剐蹭甚至“路怒”，更不用说未来自动驾驶车辆与人工驾驶车辆混行的复杂场景了。同一品牌车辆之间，或许可以通过统一设计实现内部协同，但不同车企的车辆之间、人驾车与智驾车之间，该如何有效协调？这无疑是个难题。孙棣华认为，这一现实对顶层设计、建模方法、设计迭代和测试验证都提出了前所未有的挑战。

他进一步解释说，在人工智能和智能网联汽车迅猛发展的今天，发展智能交通系统绝不能只盯着物理层面的设计，而必须高度重视信息与物理的深度融合。他举了一个例子：过去设计一个商圈的车辆诱导系统，方案可能对买什么设备、装在哪个路口、标志牌位置等物理细节规划得非常详尽，但对于数据从哪里来、如何处理、如何有效引导车辆这些关键信息流问题，却往往一笔带过。这种“重硬轻软”的思路，极大地制约了工程的实际效果。因此，行业越来越迫切地需要思考，如何充分发挥强大的信息技术能力，去更好地赋能系统的物理功能和交互协同能力。

回顾发展历程，孙棣华提到，早期的智能交通系统，基本模式是装上摄像头，把图像传回交通监控中心，工作人员看着大屏幕进行判断。但这本质上只是辅助人做决策，最终的指令下达和控制闭环，仍然必须依靠人工完成。随着技术进步，未来的高级智能交通阶段将逐步形成自主决策和执行闭环。当人工智能、车路云一体化和自动驾驶高度融合后，系统中相当一部分的决策将由各类智能体自主完成。从智能处理到最终执行，整个系统将拥有更高程度的自主决策与控制能力。

那么，推动新一代智能网联交通系统变革，究竟依赖哪些条件？孙棣华分析指出，关键有四条：首先，车载和路侧设备的智能化、数字化，让多尺度、动态的交通数据日益丰富；其次，车、路、云一体化结合，打破了算力瓶颈，真正推动了AI的落地应用；再次，智能网联汽车的不断普及，催生了车与车、车与路之间动态交互协同的迫切需求；最后，交通管控手段的极大丰富，推动了道路交通运行机制的创新。

传统的交通管控通常是面向群体的，比如信号灯控制直行或左转，都是针对一整批车流。而现在，情况不同了。我们拥有了直接干预单车行为的可能途径，不仅可以通过车速引导、可变限速等方式间接调控交通流，在极端情况下，甚至能直接向车端下发控制指令。这意味着，交通管理正从“粗放式”群体管理，向“精细化”个体协同演进。这才是未来智慧交通真正的关键所在。

（编辑 杨娟娟；校对 赵琳）