首先，曾浩书记 结合城市发展的阶段性特征和居民需求演变过程，总结了现阶段交通转型发展需要解决的重点。

2000年以前为机动化自由增长初期。城市开始逐步向外扩张，以城市道路干道建设为主，人的主要交通诉求是出行效率和活动范围扩大。2000-2009年为机动化快速发展期。城市大幅向外扩张，交通发展以大规模道路设施建设为主，部分城市逐步开始建设轨道交通，人的诉求是提升出行速度。2010-2019年为供需矛盾凸显期，机动化和城市化持续高速增长，道路和轨道交通等设施持续大规模建设的同时，城市交通拥堵和污染等问题显现，大家开始关注负面效益。 2020年以来为优化提质期，机动化增速放缓，城市发展格局和大规模交通设施基本形成，市民对舒适、安全性出行需求不断增强，交通发展注重以人为本的发展理念，着力提供高品质、人性化的出行体验。

总结四个发展阶段，交通在第一个阶段解决有无问题，第二个阶段解决交通快不快，第三个阶段关注交通堵不堵，第四个阶段重点是以人为本。

提到以人为本，首先想到的是解决人的需求，进入新发展阶段，“人”的交通需求内涵更加丰富，可以归结为”安全、效率、绿色、舒适、公平”5个方面。

然后，曾浩书记 结合当前交通发展瓶颈问题、国家方针政策指引，探讨了智慧赋能交通发展的解决路径。

交通是一个很复杂的问题，这就要求我们找到最核心的矛盾予以解决。交通矛盾的核心，可以总结为交通供需失衡，资源约束条件下的大规模交通设施供给已经进入一个瓶颈阶段，而“人”对交通品质的需求更加丰富。在此背景下，可以 通过因需给供、控需保供，以智慧赋能的方式来满足人的交通需求。 通过更加精准的需求识别，来提高交通设施投放的精准度，同时通过科学的交通量化分析、更高效的需求管控，来支撑更高效的交通管理和政策调控。

实际上，国家层面大的方针政策已经为交通智慧赋能指明了方向。2019年国务院发布了《交通强国建设纲要》，把大力发展交通信息化、智慧化作为国家的宏观政策。后续国务院和交通运输部相继多次发布交通数字化建设相关要求，在宏观交通发展政策层面持续深入地将发展智慧交通作为赋能交通基础设施、精细服务能力提升、建设交通强国的重要支撑。

说到对智慧赋能的理解，曾浩书记认为，最重要的是4个层次： 一是数据，二是算力，三是算法，四是场景。 数据，是刻画人的需求的时间、空间、属性信息，是了解“人”的出行需求、分析“人”的出行规律的基础。算力，是处理交通数据的能力，是计算机硬件和软件的配合。算法，是对城市交通中“人”的需求进行完整、准确描述的方法逻辑。场景，是解决“人”的需求的具体工程或者规划、政策制定过程，这也是交通研究机构在实际规划工作中最为关注的。

接下来，曾浩书记 介绍了武汉院构建智慧交通平台、并应用于规划建设管理的实践经验。

武汉依托“世行贷款武汉智能交通示范项目”，从2017年到2023年，持续投资4.9亿元，构建了“一个平台+一个工程+三个应用管理系统”，相当于有了前端交通信息采集、后端行业部门应用管理系统终端的交通基础决策支持平台，其中交通基础决策支持平台由武汉院承建。依托这个项目武汉院逐步夯实数据、算力、算法基础，在实际业务工作中构建多情景应用场景。

数据部分， 搭载了一个比较扎实的数据底座，包括人群活动数据、交通基础设施数据、车辆动态数据、城市社会经济发展数据和翔实的国土空间数据。

算力部分， 机房总投资额3000多万，建设了云计算平台，最大单次数据计算能力超过1.4亿条，具备了动态展现交通设施运行指标、规划建设方案和交通仿真模拟的基础算力。在国内研究机构中具有一定的领先性。

算法部分， 武汉院对标国际先进交通模型水平，在传统四阶段模型的基础上，改进模型算法，推出了基于出行链理论的宏观交通模型，最突出的特点是实现了从静态集计分析，向出行需求个体化分析、时空精细化升级；模型范围，从武汉市域扩展到武汉都市圈；完善模型体系，构建宏中微观多层次一体化交通模型体系，形成了数据贯穿的宏观出行链交通预测模型、中观车道级动态仿真、微观车流仿真，推出公共交通、货运车辆、交通排放、交通与土地等多项专题模型，支撑应用场景的扩展，整合不同层次和不同专题的模型算法，开发建设了一体化查询和推演系统。

最后曾浩书记重点从三个方面分享了关于智慧赋能的武汉 应用场景 。

先是宏观场景，支撑轨道线网规划布局，根据宏观交通模型开展需求分析，筛选出来重要的交通需求廊道，这就建立了轨道线网与重要的交通廊道、城市发展走廊之间重要的匹配关系。宏观场景的应用，指导了武汉市2019版和新一轮城市轨道交通线网规划工作，支撑城市形成“掌-轴-廊-点”的空间结构，构筑“多中心、多轴带”的网络化空间结构。

再是中观场景，支撑轨道线路资源整合，构建了1个评估体系（地铁城市实施评估指标体系）和3个专项分析模型（分时段客流模型、 节点场所模型、土地价值模型）。汇报演示了通过仿真平台，增加一条轨道线路后，系统自动对线路周边的人口覆盖、用地类型、接驳等时圈等，进行指标评估和直观展示。这个平台为轨道线路的比选和站点的精细化选择提供了量化支撑。中观场景，可推动轨道线路资源整合利用，带动人口、岗位、产业的集聚（人和生产要素的集聚），实现轨道运营效率和土地价值最大化。

武汉轨道交通6号线沿线用地和功能完善

然后是微观场景，支撑轨道站点智慧设计，通过微观仿真模型支撑车站内部设施空间布局评估，根据进出流量、空间占有率等十余个指标，针对性优化楼扶梯及进出闸机位置、换乘通道位置宽度、出入口位置、应急疏散预案等内容，测试站点的详细设计是否满足人流快速疏解的需求。

先是宏观层面的交通需求调控政策运用。尽管武汉市实施机动车“三不限”，但一直在持续学习关注国内外机动化交通需求管理经验，研究基于武汉实际交通运行状况的一揽子交通需求管控预警措施，为适机启动机动车发展政策研究做好战略储备。武汉院重点研究了机动车“停”跟“行”两种需求管控，分析了过江通道尾号限行对出行需求、干道车流量的影响，在停车收费政策方面，通过大数据分析识别不同区域的停车矛盾，针对不同停车收费管控政策进行实施效果模拟。

再是中观交通拥堵治理方案的制定。 干道系统拥堵治理 方面，以武汉主城二环线交通拥堵治理方案为例，综合应用交通出行链模型和动态仿真模型，对沿线车流来源去向进行量化分析，找准拥堵路段的替代分流道路，辅助形成廊道集散路网规划建设方案。 交通建设设施精准投放 方面，可根据宏观和中观交通模型，遴选出需要急迫实施的建设项目，让有限的资金最大限度地解决交通拥堵问题，这方面武汉院与城建局开展了合作，为交通年度建设计划制定提供了很强的技术支撑。

机动车“动”的出行路径和“静”的停放需求分布

然后是微观节点工程实施方面，利用道路交叉口微观仿真模型，对拥堵点段改造方案进行模拟评估，以汉口竹叶山为例，进行多情景对比分析，辅助形成了有针对性的工程实施和管理方案。

在智能网联车路协同顶层规划方面，东湖高新区依托先进的光电信息产业基础，提出了全域开放测试、高标准车路协同道路、智能网联云控平台和一体化出行服务的总体策略，解决无人驾驶的车辆调度和监测的问题。

同时武汉院正在积极探索基于智能网联的交通服务业务升级，智能网联车辆是整个交通运行过程中的重要交通方式和信息个体，基于车端动态探测数据，通过集成高精度地图、交通行业运营管理数据，应用车道级动态仿真模型，建立交通路况实时在线交通仿真，这就为交通实时优化提供了很好的支撑。基于智能网联的交通服务升级典型应用场景，重点分享了两个方面应用。道路性能提升方面，以东湖高新区的高新大道、高新二路应用为示范，通过实时在线仿真，实现交通信号单路口优化、干线协调和区域协调，大幅提升道路资源利用效率。自适应智慧公交调度方面，结合平台运营数据，可以实时获取公交接驳需求，模拟自动驾驶公交的调度方案，实现公交线路动态调整和运力的动态调整。

曾浩书记总结，在道路、公交、出行服务等领域，智慧交通实现了从单纯数字化到智慧化的转型，可以有效支撑城市规划建设，引导城市绿色发展，提升交通服务品质和能力。5G、物联网、大数据、人工智能、区块链等先进技术的智慧赋能，将为传统基建带来新模式、新要素、新功能，推动智慧交通应用场景和范围不断拓展，交通出行体验感不断提升，并将持续推动城市交通规划转型升级。