20世纪80年代至90年代初，广交研处于起步阶段，数据资源稀缺，规划手段相对原始。当时的数据收集主要依靠人工调查和向各部门发函获取。规划师们凭借有限的交通流量调查、人口普查数据以及简单的统计分析方法，开启了广州交通规划的数据探索。这些初步的数据收集工作虽不丰富,但为广州交通规划筑牢了根基，完成了多项重要交通规划项目的研究编制，为后续城市扩张与交通发展积累了宝贵经验。
进入20世纪90年代末至21世纪初，广州经济快速发展，城市化进程加速，交通需求急剧增长。广交研虽然面临着数据收集手段相对有限、技术设备不够先进的挑战，仍积累了大量的交通数据，包括交通流量、出行调查、土地利用等多维度数据。这些数据的积累不仅为交通规划提供了更丰富的素材和科学依据，还推动了规划技术的逐步现代化。随着引入更先进的技术手段，如交通规划模型、交通仿真技术，实现对不同交通规划方案进行评估和优化。通过积累的交通数据和模型仿真技术的应用，更精准地预测交通需求、优化交通设施布局、引导城市用地开发，提升交通系统的整体运行效率，为后续大数据平台的建立和智慧化转型奠定了坚实的基础。
图1 早期数据采集示意图
进入21世纪的第二个十年，大数据、云计算、人工智能等新兴技术蓬勃发展，通过相关技术的应用，推动了交通规划从传统模式向智慧化模式转变。
打造多层级时空数字底座
结合大数据、物联网等先进技术，构建了覆盖全市乃至全省的多层级时空数字底座，整合了海量的交通数据，包括广东省手机信令数据、百度LBS数据、城市用地与道路设施数据、公共交通线网数据、交通调查监测数据等数据，实现了静态数据的变化跟踪与动态数据的规律挖掘。
图2 新时代大数据来源示意图
构建交通规划决策支持平台
基于多层级时空数字底座，广交研构建了广州市交通规划决策支持平台。集成了分布式空间算子、空间网络计算和时空聚类等多种分析模型和算法，研发了交通网络布局、交通设施统计、出行需求分析、交通运作挖掘、交通影响测算等多模块，实现从宏中微观分析人、车、路的多维度要素的指标特征，支撑不同交通政策对交通系统的影响研究，为规划者提供了直观、全面的决策支持。
图3 广州市交通规划决策支持平台
以数据驱动为科学决策手段，将数智化技术深度应用于城市与交通领域，打破传统规划工作的经验依赖，实现策略制定从定性描述向定量精准化、从局部优化向系统协同化的转变，有效推动了广州乃至更广泛区域的城市与交通可持续发展。
数据记录城市的发展与演化
数据宛如城市发展与演化进程中的忠实记录者，以其独有的精确性与全面性，见证城市的蜕变，清晰洞察城市发展的脉络，广交研以广州交通发展年报为载体，记录广州城市与交通的发展历程。三十余年累计的三次交通综合调查数据和历年道路断面交通流量观测等数据，每一个数据的波动都反映出城市发展的动态，反映出从交通基础设施的不断完善，到区域交通联系的日益紧密，再到城市内部交通结构的变化。
图4 历年广州市交通发展年报
数智剖析活动特征与出行需求
人的活动和出行塑造城市交通布局与空间结构，也受交通设施与用地分布的引导，形成动态互馈机制。通过手机信令、百度LBS等数据，深度挖掘居民通勤的时间和空间规律。从城市居民的职住空间分布分析城市人口的空间结构、对交通等公共设施的需求覆盖；结合市内出行特征，利用OD识别拥堵来源、人口流动出行需求，精准识别通勤瓶颈与拥堵点，为交通设施规划和优化提供科学依据，助力提升城市交通网络效率。
图5 广东省人口布局示意图
数理支撑区域交通一体化策略
利用手机信令数据识别全省人口空间布局、通勤特征和区域出行联系等情况，研究人口的集聚、联系与通勤变化情况。围绕跨城通勤迁徙和出行流动强度，反映同城化程度与腹地分析，实现了对区域交通流的动态监测和挖掘分析，支撑广州与周边城市互联互通方案设计和区域交通一体化研究。以数据驱动的科学决策模式，打破区域交通规划的经验依赖，实现策略制定从定性描述向定量精准化、从局部优化向系统协同化的转变，确保区域交通一体化策略的科学性、前瞻性与可操作性。
图6 广东省出行联系示意图
数字调控空间资源精准投放
围绕交通与国土空间协同指标，结合国土空间“ 双评价”工作建立量化评价模型，测算城市不同区域土地利用的出行需求强度和交通设施的供给承载能力，为科学划定城镇开发边界、优化城市空间结构提供数据支撑。通过对交通可达性、设施服务覆盖范围、土地开发强度等指标的交叉分析，识别空间资源配置的薄弱环节和潜力区域，辅助交通与产业的协同布局，推动国土空间资源向重点发展区域、交通枢纽节点和公共服务短板地区精准投放，助力形成集约高效、协同共生的国土空间发展格局。
图7 交通与国土空间规划互馈示意图
数模推演交通运行态势
围绕城市道路流量监测和路况运作时态变化，开展多时态、分类型道路运作统计，结合轨迹溯源技术进行车辆轨迹追踪识别，从时间维度统计路段车辆负荷情况，从空间维度溯源路段车流的来源与去向。通过车辆轨迹溯源和交通拥堵持续、动态监测评估，聚焦关键拥堵节点，为拥堵治理等交通改善提供引导，辅助交通应急管理与决策制定，辅助交通管理部门缓堵疏导工作安排部署，实现城市交通的全面精准管控。
图8 交通运作分析示意图
在科技飞速发展、日新月异的当下，数智化技术正深刻重塑城市交通规划与管理的格局。广交研作为交通领域的前沿探索者，始终紧跟时代步伐，积极投身于数智化技术在交通规划中的创新应用与全新模式探索，致力于为城市交通的未来发展注入源源不断的活力与动力。
在人工智能技术蓬勃发展的时代背景下，广交研积极探索其在交通规划领域的应用。通过整合机器学习、深度学习以及大语言模型等前沿技术，可以实现对海量交通数据的深度挖掘与智能分析，以及对文本资料的高效利用与价值转化。通过打造交通规划行业知识库、构建多场景应用知识图谱和交通规划行业的垂直行业模型，实现时空数据的自然语言查询分析、专业文本的智能问答，将时空数据和文档资料转变为生产力材料，探索行业转型升级与新技术应用。依托博士后创新实践基地，将进一步推动学科交叉融合与突破性发展。将结合大数据、人工智能等前沿技术，探索交通规划的范式革新。通过搭建产学研用协同创新平台，孵化智慧交通技术成果，推动技术转化与产业化应用。
图9网页端与手机端AI应用示意图
展望未来，广交研将继续秉持创新引领、智慧赋能的发展理念，坚定不移地深化数智化技术在城市交通领域的应用实践。
我们坚信，在数智化技术的有力支撑下，广交研将充分发挥自身在交通规划领域的专业优势与技术实力，为广州乃至更广泛的区域发展提供更加优质、高效的服务与支持。
通过持续不断的创新与实践，广交研将助力广州构建更加智能、绿色、高效的城市交通体系，为市民创造更加便捷、舒适的出行环境，推动城市经济社会实现持续繁荣与高质量发展。
供稿 | 科创与质量管理中心
编辑 | 科创与质量管理中心
