“公路基础设施数字化是未来智慧公路发展的方向及基础，我国公路的里程数已突破500万公里，开展公路基础设施数字化是一个庞大的工程。在这个过程中，行业不能一拥而上，在很多问题没有想清楚之前，要慎重的推进后续的建设工作。”交通运输部公路科学研究院智能交通研究中心副主任汪林表示。
近年来，智慧公路在我国得到了快速发展，呈现多点开花、百花齐放的态势，基础设施数字化体系的建设逐步得到行业的认可，智慧管控、车路协同、自动驾驶等新兴技术正在加速应用到公路基础设施网络中，近期，汪林主任在2021年交通大讲堂上，发表了“智慧公路建设与基础设施数字化发展思考及建议”主题演讲。
汪林主任从新型基础设施建设、交通强国建设、国家综合立体交通网规划等国家和行业布局的分析和解读入手，介绍了新一代国家交通控制网和智慧公路试点工程、交通强国试点工程、公路基础设施数字化等交通运输行业专项工作的最新进展，并通过对典型案例和重点领域工作要点的剖析，探讨了未来智慧公路建设和基础设施数字化的发展愿景与推进重点。
01
交通数字化发展趋势及内涵
随着“新基建”政策的出台，以及大数据、人工智能、物联网等新技术的蓬勃发展，从一定程度上来说，在未来的10~15年间，交通行业的发展，尤其是智能交通方向，都会围绕基础设施数字化来展开。
2021年国务院印发的《国家综合立体交通网规划纲要》中提出，在2035年我国交通基础设施的数字化率要达到90%，在开展新兴基础设施建设的同时，也要求加快既有设施的智能化改造，工作重点在于对路网管控水平的提升，对交通信息智能发布的优化，以及相关的智慧平台的建设等等。
我个人也或多或少参与了相关规划的起草和咨询工作，在这个过程中，我们自己也在思考，什么是数字化？大家都在提设施数字化，具体该怎么做？
在科普中国里，数字化是这么定义的：
“数字化，即是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型，把它们转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理，这就是数字化的基本过程。”实际上数字化就是要在计算机世界中，通过计算机语言，以感知得到的数据作为支撑，构造真实世界的数字化影像。在这个基础上，我们继续思考，什么是公路基础设施数字化？
个人的理解就是：在公路交通系统中深入运用数字技术，利用计算机系统构建一个全感知、全联接、全场景、全智能的数字公路世界，提升整个公路交通系统的运行水平，对传统公路交通系统的运营管理模式，服务模式、商业模式进行创新和重塑，进而实现行业的转型升级。在前期的相关课题研究中，我们对交通基础设施数字化的内涵进行了一些思考，总结为以下几点：
第一，是数字化最本质的内涵，就是交通基础设施和信息技术的深度融合。通过信息技术去改变现有交通基础设施的功能，提升设施的运营效率，并融合到日常的业务中，更好地为交通服务。
第二，要针对设施不同的属性信息进行数字化。将空间属性、功能属性、状态属性等复杂多变的信息转变为可以度量的特征数据。
第三，对不同的设施层次建立相适应需求的数字化模型。对公路交通设施，包括路、桥、隧、以及一些附属设施，根据它们的特点和应用场景建立相应的数字化模型，利用模型在现实中进行计算处理，并采取相应的措施。
第四，公路基础设施数字化就是要推动公路交通基础设施从他感知、被感知，向可感知、自感知转变，更便捷更精准地获取前端数据，再通过数字化平台和车路协同系统进行发布，让道路使用者知道“路上有什么”，让管理决策者知道“车在干什么”。
目前信息采集和信息发布领域还存在很多不足，对于出行者，上了路就不知道前方的路况，也不知道前方的气象情况，相关信息全都不知道；对于管理者，虽然每天都进行交通流基础数据的统计，但微观层次上的数据，例如，车上有多少人？货车装的什么货？驾驶员是否疲劳？车辆的车况是什么？这些信息也收集不到。所以我们现在的目标就是建立起一整套的数字化体系和配套平台，有了数字化采集设备，有了交互平台，将来通过路侧设备收集这些数据就会变得容易，从而让使用者更安全便捷地使用道路，让管理者更经济高效地管理。
2
国外发展及经验启示
在基础设施数字化研究过程中，我们对国外的发展思路也进行了参考。
美国近十年里也取得了一定的进展，2016年发布的《公路性能监测系统实用手册》中详细规定了数据的采集上报，管理分析，应用服务等数据应用流程中各阶段的责任主体和相关要求。
美国构建了一套路况报送系统，它的数据集不仅包括日常的统计数据，还包括估算数据、元数据、典型路段数据等等，根据数据集中的数据类型，制定了相关的数据元素收集标准，设计了相关的处理模型，并基于GIS搭建了相关的数据平台。
在此基础上，2017年美国交通部发布了《道路元素模型清单2.0》，以各州为主体，规定了37个强制采集的数据元素，目标是支持整个联邦进行统一数据处理和安全决策。
