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6月14日，在2023世界交通运输大会开幕式上，加拿大工程院院士、加拿大国家首席科学家塔里克·塞耶德（Tarek Sayed）做了题为《迈向更安全的城市网络：先进技术和大数据的作用》（Towards Safer Urban Networks: The Role of Advanced Technologies and Big Data）的主旨报告。

塔里克·塞耶德演讲《迈向更安全的城市网络：先进技术和大数据的作用》

塞耶德院士表示，过去几十年（1970-2005）来，全球尤其是发达国家的交通事故死亡率下降了50%以上。然而近些年来，交通事故死亡人数的下降趋势大幅减缓，甚至在个别地区有小幅上升，交通安全面临一系列挑战。一方面，目前的交通安全分析依赖于被动的事故数据，即必须以大量实际发生的交通事故数据为基础，也就意味着必须先发生交通事故和伤亡，而后我们才能收集到相关数据。另一方面，目前的事故数据质量和范围都有待提高。这使得我们对交通事故各因素之间的互动复杂性、对交通系统为何失灵理解有限。

我们目前身处于智慧交通和大数据的新时代，新技术手段的应用将可以应对交通安全挑战。一方面，新的信息通信技术应用将促进交通安全，包括先进的感知设备、自动驾驶汽车、道路基础设施与出行者间的相互连接、新的交通模式等。另一方面，大数据能够弥补传统被动数据的不足。摄像头、激光雷达等传感器可以收集到海量的、秒级短时内更新的实时数据。

塞耶德院士进一步提出了通信技术和大数据的五种应用途径，并以实际案例展示了应用的有效性。第一，交通安全的实时评估。以道路使用者轨迹数据和动态交通系数数据为基础建立模型，可预估事故风险。这两类数据都是险情（near miss）数据，即无需真正的事故伤亡数据，即可对道路风险进行实时预测和评估。塞耶德院士以美国帕洛阿托市为例，展示了基于自动驾驶车辆数据的交通安全实时评估方法和结果。

第二，安全路线的动态辨识。以大数据和人工智能技术为基础，可进行实时安全路线规划，尤其对于自行车和行人安全路线规划尤为重要。塞耶德院士以希腊雅典为案例展示了该应用方法将有效提升出行安全。

第三，交通事故黑点的实时监测。以大数据和人工智能技术为基础，对事故易发生地进行实时的监测和辨认，可提升道路安全水平。塞耶德院士以希腊雅典为案例展示了点和路网两个层面的事故黑点实时动态辨识技术，并介绍了对交通事故黑点进行整改和提升的方法。

第四，交通安全与效率实时控制。以视频数据与车辆轨迹数据为基础，可以进行多目标实时交通控制。塞耶德院士展示了融合深度学习方法的信号交叉口安全-效率协同实时控制模型和训练结果，并展示了基于实时车辆轨迹数据的信号灯-车辆耦合控制技术。

第五，自动驾驶车辆/行人/电动自行车的交互建模。塞耶德院士表示在发展中国家和半发达国家，行人对交通规则的遵守较宽松，电动自行车与车辆冲突事件频发，对自动驾驶落地有着巨大的挑战，亟需展开交互建模分析。他以埃及开罗和中国上海为案例分析了基于多智能体的道路使用者交互建模技术，展示了多智能体建模在自动驾驶车辆更好地应对复杂环境的优势。

总之，近年来道路安全取得巨大进展，同时也面临着许多挑战。通信技术、大数据和人工智能能够帮助我们更好地理解道路使用者行为，开展实时主动交通管理。该方法与基于被动交通事故数据的安全管理截然不同，具有巨大应用价值。

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