产品详情
智能汽车每前进一步所泛起的涟漪都超出它本身的想像。从轮子上的智能手机变成轮子上的局域网再到车路网间网，汽车已不止于工业制造上最耀眼的那颗明珠，也是互联网、物联网、数字互联网的集大成者，它们正推动一个智能出行的大时代的到来。智驾网刊发专栏作者原树宁《智能交通的8个思考》也意在带动业内人士思考，行动。
李彦宏老师2021的新书《智能交通》穿越历史，展望未来，从智能信控、智慧停车、车路协同、智慧高速、无人驾驶、AI地图、出行服务、碳中和等交通的核心节点出发，详细的阐述了智能交通的发展蓝图。读后让人受益匪浅，如沐春风，深深地感受到智能交通的美好时代即将来临。同时，也意犹未尽，似乎感觉还缺少了一点什么。因此，也就催生了这篇小文。本文会力图去阐述智能交通的时代为何会到来，是什么力量即将推动智能交通的大爆发，现阶段我们还缺少什么，以及在智能交通产业腾飞的过程中，中国所能扮演的角色。
这几年汽车行业的智能化进行的如火如荼，Telematics，Infotainment、智能座舱、无人驾驶、车间通信等新技术如雨后春笋般的一夜间从地底破土而出，茁壮成长，转眼间就已参天蔽日。新的智能车辆不仅实时在线联网、也能提供各类应用，应用服务提供商还有着专门的服务后台。这像极了手机和它的应用。因此，业内也就流行着把智能网联汽车比喻成四个轮子上的手机的说法。
当然，笔者是同意这种观点的。无论从操作系统、应用、网络接入、后台服务来看，这样的比喻都堪称完美。但是，这样的比喻格局有些小了，它更多的是在强调设备和应用之间的关系，而不是整个车路系统。
随着车辆智能化、无人驾驶的发展，它们对车内网络的重构就逐渐被广大EE架构师所认知到。车辆智能化、自动化的发展不单单是一个拥有更强大处理器、更多内存的单个电子设备。它们对数据处理的实时性要求、数据传输带宽的要求、功能安全的要求，都预示着整个车辆内网络传输方案、网络架构的全新重构（如图2）。同时，车辆内部网络作为一个整体，又有着对车辆外网络的链接（一般是通过蜂窝网和V2X）。这时，如果我们来比喻的话，它更像是一个有着internet链接的家庭或者企业内部的局域网。所以，与其说智能网联汽车是带轮子的手机，不如说是带轮子的局域网。
▲图表 2：Vector的三种车内网络架构：以控制器为中心的当前架构，以域控制器为基础的分布式架构，中央计算架构。
在城市的人们会有一个非常直观的感觉，道路四通八达，经纬交错，无论是放射形态（图3），还是方格形态（图4），道路都织成了一张无所不至的大网。同理，只要简单地将比例尺缩小，我们也能够正常的看到高速公路其实也如一张大网印在地图上。人们称之为路网。
同样，随着交通拥堵压力的日渐增加，提高交通效率，避免交通事故、均衡路网负载，突发事件、大型活动交通预案等都需要智能化的交通数据采集方案和自动化的交通预案。因此，无论是交通信号控制设备、交通数据采集设备、传感设备、甚至路侧标识、标牌都逐渐有了接入网络的要求。这样城市交通信号灯控制有几张网，每个高速有自己的网络、道路信息采集也有自己的网络。交通的现状就是一堆局域网。
听到“网间网”的名字，是不是就想起无人不知、无人不晓，极大地改变了人们生活方式的Internet（互联网）了呢？确实如此，不过，我们先慢点发散，让我们一起看看道路与车辆的“网间网”是如何形成的？
上文说智能汽车是四个轮子上的局域网，当车辆接入蜂窝网就连接上了远程信息服务平台（TSP，Telematics Service platform，），也就打通了车辆和互联网的关节。另一方面，如今流行的车辆间通信、车辆与基础设施通信的V2X技术，又打通了每辆车之间、车辆与基础设施之间的信息壁垒。
至此，似乎一张包含车内局域网、道路信号控制管理系统网络、道路信息采集网络、车辆间网络、车辆与基础设施网络、以及互联网（Internet）的大网似乎就要呼之欲出了（见图5）。我们暂且在这篇文章中把包含所有这些网络的交通大网称之为“车路网间网”。
前面三节从网络的视角描述了智能交通的组成：每个车辆就是一个局域网，道路信号控制管理系统，信息采集系统，不同的城市、高速都可以看成规模不同的局域网。这些局域网络能够最终靠交通专网、蜂窝网、V2X网络连成一张大网变成“车路网间网”。
那么，我们为何需要用网络的视角来看智能交通呢？因为网络的一些特性决定了它将是智能交通、网联无人驾驶的核心推动力。
经济学里有一个基本定律：边际效用递减规律（图表6）。比如所，要提高一片耕地的粮食产量，我们大家可以给田里撒化肥。第一个100公斤化肥带来的粮食增产最多，再施肥第二个100公斤，带来的粮食增产就没有先前的多了，当施肥第三个100公斤时，粮食产量增加的数量就很少了，甚至有可能出现减产。也就是说，每次同样的再投入，带来的增加值是逐步减少的。这个世界上几乎所有的资源投入无不如此，人力、资本、能源、产品，甚至于政策，人的记忆等等。然而，至少有一个例外，那就是网络！
网络的特性完全于此相反：边际效应递增。从固定电话开始，到手机蜂窝网，再到以个人电脑为终端的国际互联网，甚至虚拟的社交网络，无不如此。当一开始，头两台手机接入网络之时，它们唯一能够与之通信的就是对面的另一台手机。而随着接入网络的终端越来越多，之后接入的设备，理论上能与之通信的其他设备就会越来越多，也就是边际效用越来越大。
因为网络的这个特性，就导致了一个结果，一旦网络开始出现，他就会迅速的普及，直到把能够接入的设备、人员全部接入进来，而这个扩张的过程是完全自发的，就像流水从山顶向山下迸流，就像劲风从高压向低压吹拂，不需要人为干涉就可以完成。电话网、蜂窝网、互联网的普及无不如此。
因为网络边际效应递增的这个特性，“车路网间网”就成为了协作式智能交通发展的最大的内源动力。也就是说：
其一，新需求的出现。例如人口增长，社会需要更多的粮食、水果、衣服、住房。
其三，效率的提高，例如，大规模的集中工业化大生产，火车、汽车、轮船、飞机等快速运输工具的发明和普及。
而这三点中，效率的提高又是经济繁荣的最根本推手，是资本积累的原因，是工业化大生产代替小农经济，是产生社会专业分工，是决定技术发展走向的基础动力。
接着，让我们回头看看自上世纪九十年代开始爆发的国际互联网给我们带来了什么样的效率提高。
3）网络购物、送餐、共享单车，在提供给用户极大的便利时，也迅速降低了社会的总成本。互联网使得信息得以快速流动，大幅降低了交易成本。
同样道理，无论是网联自动驾驶还是协作式智能交通的发展，其发展方向必然是提高效率、降低成本。这是整个经济发展的基本方向，交通和汽车行业是不可能有所例外的。
电动车的发展少说也有十数年的时间，从交通效率来说，一辆电动车和一辆油车是没有任何区别的。当交通工程师计算交叉口车辆通行能力的时候是不会把电动车和油车分开计算的。当然，在能源使用效率上电动车是不是有优势，计算方式却也是五花八门了。而在充电效率上，显然迄今为止，电动车还差油车有很大一截。因此，由于在使用效率、通行效率、能源效率上都没有明显的提高，电动车至少暂时还无法在没有政府补贴的情况下，市场自发的代替燃油车。
自动驾驶（图表7）其实也遇到了类似的问题，除了云里雾里、绕来绕去试图去证明自动驾驶的安全性高于有人驾驶这个优点外，自动驾驶车辆和有人驾驶车辆有基本相同的能源效率、在城市道路、高速上行驶也都无法达到交通效率提高的目的。其最看好的出行即服务（MaaS， Mobility as a service），在现阶段，其效率也和打车软件下的出租车基本类似。这同样造就了自动驾驶汽车虽然已研发了十数年，但是，大规模普及却遥遥无期的现状。
网络的最大功能便是对信息的及时、有效获取。 而一旦准确、及时的获取信息就可以做出当时条件下最合理的应对，就可以更加有效的将各类资源分配到最需要它的地方，例如我们每天都在使用的网上购物，手机叫外面，共享单车等等，都是基于这样的基本原理。
“车路网间网”自然也不会例外，信息的有效获取加上合适的应对策略，就可以达到提高交通效率和资源利用率的效果。
从交通拥堵的视角来看，拥堵点的形成，基本上都是在通行能力明显下降的瓶颈处。例如，三车道并为两车道，交叉路口，快速路的汇入口，混合交通流相互影响的道路等等。现阶段处理这些节点往往是笨重而僵化的。
例如，交叉口的红绿灯控制器往往采取的是固定配时，而不是根据路口各个车道左右转直行车辆的实时数据动态调控的。而且，路网中红绿灯的控制相互之间的协作也是基本没有的。即使是相对比较先进的SCATS（悉尼协作自适应交通系统）采用的也是区域控制的方式，进行全局优化有限制（图表8）。
随着车辆、传感设备、交通控制设备接入网络，信息的实时获取，这样就可以动态的调整交叉口的信号控制时长和信号相位的组合。更进一步的，在以深度神经网络为代表的人工智能（AI）辅助下，整个城市路网的信号控制都可以进行实时的协作优化，甚至预测也许会出现的事件及其可能造成的影响而提前采取预案。这些能够带来的新效能提升在李彦宏老师《智能交通》一书中已经详细的提及。此文就不再重复。而李老师没有提到的部分会在下文“我们在等什么”一节中讨论。
在有人驾驶的情况下，道路上的车流模型在上世纪七八十年代，已有较为明确的算法结论。依据这些模型能够相当准确的推导出各类道路线性、以及交叉口在不同车辆混合情况下的通行能力。
然而，“车路网间网”和自动驾驶的结合，将会完全改写现在有人驾驶的车流模型。协作式自动驾驶，或者叫做网联自动驾驶的驾驶行为将和人类驾驶员的行为大相径庭，进而大幅度的提高车道、汇入流、交叉口的通行能力。李彦宏老师在《智能交通》“智慧高速”一章节中，更多的是着眼于对高速的信息化和精细化管理进行描述，而没有一针见血的指出，网联自动驾驶在更加深层面，即自动驾驶导致驾驶行为改变，后而导致的基础设施利用的极大提高这一点上。
举一个简单的例子：在高速公路上，为了保证人类驾驶员对前车出现状况后的反应时间，前后车辆需要保持八九十到一百米的距离，换成时间大约是2-2.5秒。那么单个车道在一小时的通行能力就在1800-1440部车。然后，V2V技术可以使前后车的信息在百毫秒的时间内同步，之后自动驾驶系统可以在百毫秒的时间内作出反应。此时，前后车的时间距离（车头时距）就有希望缩短到0.5秒之内。那么一个车道的通行能力就可以达到惊人的7200部/小时。同理，对于车辆的汇入、驶出都有机会大幅增加这些节点的通行能力。随着通行能力的大幅增加、车速也可以迅速提高，换句话说，就是对基础设施的利用效率会成倍的提高。其节约的成本将以万亿为单位计。详情请参见本人的《自动驾驶时代，时速200公里的超级高速公路研发正当时》、《707亿元打造的杭绍“超级高速公路”不能回避的五大技术挑战》
《智能交通》一书中对Maas（出行即服务）有着非常完整的论述。Maas四阶段的划分（图表9），演进路径，公共交通、自动驾驶与共享化各自的角色，MaaS难点，以及成本的降低都做了详尽的描写。这里只是简单提一下，除去书中所表述的效率提升外，作为MaaS的交通载具，无论是大巴还是无人驾驶运营车辆，都是运行在整个交通路网之上的，也是整个“车路网间网”的一部分，也就自然而然，能够获得本节第一点“路网瓶颈处的效率提升”和第二点“直接提高通行能力”中所描述的交通效率提升带来的好处。这个好处的获益是远大于现阶段没有“车路网间网”情况下的运营效率的。
▲图表 9：查尔姆斯理工大学Jana Sochor根据集成度的差异对Maas进行的等级分类
既然网络“边际效应递增”、“信息及时有效获取”的特性决定了交通效率的大副提高，并且必然会出现快速大爆发的前景，可是，为什么迄今为止，我们依然没有看到“车路网间网”相关的项目如雨后春笋一般拔地而起，快速成长成一大片竹林呢？这个问题在李老师的书中也没有提及。本文就此问题来试图做一些解答。在讨论这个问题之前，让我们先看一下互联网的发展。
要说互联网的发展，就需要从个人计算机开始。要说个人计算机就要再往前说到单片机啦！
在计算机诞生之前的“蛮荒”时代，是没有操作系统的，我们熟悉的Windows、Linux都是没有的。程序对内存的读写、对设备的管理、程序之间的切换都是需要程序员自己来编写完成的，而且换一个硬件，程序又要重写。后来，人们发现，这些对内存、设备的管理、对CPU调用的管理、程序间通信的管理都是大同小异的，于是，伟大的（懒惰的）程序员们就把这些能共用的部分放在一起，慢慢的就变成了操作系统。这样，程序员们就可以只专注于应用程序的开发，而把内存管理、存储管理、设备管理、CPU调用、进程间通讯的功能都交给操作系统去完成。
这么一来，不仅大大加速了应用程序的开发，还带来了另一个惊天地、泣鬼神的作用：那就是软、硬件的解耦。用人话来说就是，开发应用程序的程序员完全不用考虑，电脑用的是因特尔（Intel）还是AMD的芯片，内存是哪种型号，这些事情了；新开发的程序在哪台机子上都一样能跑，无论是戴尔的、联想的、还是惠普的。软硬件解耦极大的提升了软件的开发效率和复用范围。
当我们来到了互联网时代，互联网的发展再一次走上了软件开发与网络结构解耦的道路上。举个简单的例子，如果你想搜索一个信息，只要在网址栏输入“”, 至于你的这个请求是怎么传送的，你的手机到百度服务器的路径是怎样的，你都不需要知道。
应用程序员也大致类似，他不需要了解复杂的互联网在物理上的结构，也不需要知道数据包是如何在网络上传递的，在大多数情况下只需要知道链接的IP地址和服务端口，既能够实现客户端程序的编写。而且一旦程序完成，无论从世界的任何一个地方的局域网，无论是哪一种接入方式（Wifi，Ehternet，蜂窝网）都可以正常运行。
这一切的便利都要归功于通信的OSI参考模型，以及它在国际互联网上的具体应用TCP/IP模型（图表10）。它们将通信分层，上层的实现和动作不需要知道下一层是如何实现，如何运作的。对于应用而言，传输层、网络层、接口层的实现都是自动的，不需要应用程序员自己去设计编写。
基于通信模型的软件和网络架构解耦，依靠的是大量的“中间件”。这些“中间件”和单机的操作系统有着异曲同工之妙，将复杂的网络结构抽象成简单的接口，实现应用程序的编写与网络结构的分离，例如,Nginx、MySQL、Hadoop、LVS（Linux Virtual Server）、Kubernetes。这里以LVS（图表11）做一个一句话的简单介绍。LVS能够把许多台空间上不在一个地方的物理 Linux 计算机在逻辑上整合成一台超级计算机，对用户来说感觉只有一台计算能力很强的服务器在为他服务。
软件与单机硬件和网络架构上的解耦，极大的促进了软件开发的效率，使得一次开发得以广泛复制，将软件的边际成本几乎降到了零的边缘，极大的促进了国际互联网的飞速发展。
*图表 11：LVS (Linux Virtual Server)能够把几个地理位置上不同的Linux物理主机，在逻辑上整合成一台计算力很强的服务器。
回顾了国际互联网的发展，我们的问题也迎刃而解。“车路网间网”要出现大规模快速爆发，就必须实现软件与硬件的解耦、软件与网络架构的解耦。只有这样，才能实现软件工程师的专业分工，软件的开发效率才能提升，投入人力开发的软件才能被大规模的广泛复制。
可以想象一下，某个小组开发了一个车辆寻找停车场，并在停车场内可以自动找到停车位的应用程序。这个程序可以下载到全国，乃至全世界所有的汽车里，这些车辆就突然都有了自动找停车位，自动泊车入位的功能。而且，安装了这个停车程序的车辆在全国，乃至全世界的任何一个停车场里都可以使用。如此巨大的市场，对软件开发公司是多么大的诱惑呀？软件开发、使用的边际效用就会几乎降到零。此时，智能交通的美好时代就到来了。
在车内网络上，这种趋势已经在悄然发生。AUTOSAR，全称为Automotive Open System Architecture，即汽车开放系统架构，由全球近200家汽车业相关的企业组成联盟，力图将汽车内各电子控制单元（ECU、Electronic Control Unit）的应用软件与承载这些软件的硬件解耦（图表12）。这里的AUTOSAR即像个人电脑的操作系统，又有几分网络中间件的味道。因为，从一开始汽车的控制器就必须在车内网络中协同动作，这也决定了基于AUTOSAR开发的应用也必须在网络环境之下。
更进一步的，为了适应无人驾驶高计算量、高带宽、非AUTOSAR架构的需求，AUTOSAR还推出了AUTOSAR Adaptive。它是类似互联网的面向服务的架构模式（SOA，Service oriented Architect）。这种架构可以更好的将非AUTOSAR架构的计算单元融入AUTOSAR网络，使得即使在车内网络更加异构的情况下，也能实现软件与硬件、与网络架构的解耦。
同样，正在建设的道路侧的传感设备也在大量采用互联网的TCP/IP协议，传感器数据的回传，软件应用和互联网一样已经和硬件、网络结构解耦。然而，这在道路信号控制领域却进展缓慢。主要原因是现有信号控制器存量巨大，在智能交通没有产生质的飞跃式发展的情况下，大规模更换是得不偿失的。
现在正在出现的一个趋势，李彦宏老师在书中“智能信控”一章有提到，但是却没有点穿。本文就在这里着重强调一下。
部署在路边的边缘计算设备（MEC）承载路口的各类应用的计算并且负责接入网络；而将摄像头、雷达看作是采集信息的外设；红绿灯控制器看作为边缘计算设备控制的执行装置。这时，路口的控制权，实际上就由原来的红绿灯控制器转移到了边缘计算设备上。这样，边缘计算设备就可以采用互联网的各类协议接入互联网，从而就能够实现智能交通领域的软硬件解耦、软件与网络架构解耦的目的。
此时，互联网上使用的大量工具就可以在智能交通中大展拳脚。比如，数万台Linux服务器集群可以使用本节之前介绍的LVS进行逻辑上的合并，对一个省或者一个国家的交叉口进行集中管理、控制和优化。当然，物理上这些服务器完全可以分散在任何地方，但是在逻辑上，他们是一台能力很强的服务器。同时，无论是对这数万台服务器机器的管理，还是数万台边缘计算设备的管理，我们也能在互联网的工具库里找到对应的工具，比如：集群管理工具Kubernetes、虚拟局域网LVAN、类似https的安全认证和信息加密机制。互联网体系的网络架构无关的软件开发模式，就可以迅速的引入到智能交通基础设施端，轻而易举的就能打破类似SCATS的区域控制模式（图表8）。
虽然，在车辆内部和道路基础设施端的软硬件解耦、软件与网络架构无关的进展是喜人的。但是，在V2X，也就是车辆间通信、车路间通信的协议设计却是令人沮丧的（图表13）。V2X协议过于依赖应用场景的设计，缺乏灵活性，很难承载通用数据，这大大限制了各类头脑灵活、点子众多的天才程序员们对它的再次利用。使得，车辆之间数据的交换、车辆与基础设施之间的数据交换只能局限在已经设计好的场景之下。而V2X又恰恰是打通车内网络与基础设施网络的重要桥梁环节。于是，从车辆内部到基础设施的网络无关的编程在现阶段就无法完成，使得交通端的软件开发与车辆端的软件开发割裂开来。无法形成，一体化的智能交通软件开发模式。这就形成了一个巨大的瓶颈。当然，这或许是因为，V2X标准中TCP/IP协议的潜力还未完全展现出来的缘故。
简单小结一下本节，虽然网络有着“边际效应递增”的特性，联网后也能够大幅度的提高交通效率。但是，和互联网的发展类似，将软件开发与网络结构解耦，大幅提高软件开发效率，降低软件复用成本，是智能交通大规模爆发的另一个前提。现阶段，虽然车内网，交通设施联网已经逐渐向软硬件解耦的方向发展，但是，打通车辆与基础设施的V2X协议设计过于死板，使得车内网络和基础设施网络的一体化软件开发受阻。
因此，智能交通的大爆发仍需同仁们共同努力，打通所有网络环节，实现软件开发与网络结构的完全解耦。
历史不会重复，但历史惊人的相似。在讨论中国可能在智能交通大发展的过程中会扮演怎样的角色，还需要再借鉴一下上世纪九十年代一直到今天的互联网在中国的发展。
1992年1月18日——2月21日，同志先后赴武昌、深圳、珠海和上海视察。3月26日《深圳特区报》率先发表了“东方风来满眼春——同志在深圳纪实”的重大社论报道。
大约在同一个时代，随着个人电脑在西方的普及，互联网、蜂窝网逐渐站上了历史的舞台。三十年来，中国从最初的一无所知的学徒，到拷贝不走样，再到如今站在移动互联网的潮头，与欧美巨头并驾齐驱。我们这一代人见证了计算机产业、电子通讯产业、互联网产业向中国转移的历史大趋势。
作者在《汽车产业是中国跨越中等收入陷阱的关键产业》提到，产业的转移有其客观的规律。计算机、手机、互联网，相比汽车而言，虽然出现时间晚、科技含量更高、但其产业链相对更短，更宜向发展中国家转移。同时，这些产品相较汽车而言价格更低廉，使得发展中国家在经济发展过程中更宜形成内部市场，进一步强化产业转移，形成产业聚集效应。虽然，计算机、电子通信、互联网全部诞生在美国，但是，如今，我们可以很清晰的看到这些产业链在向着中、日、韩、以及中国台湾地区聚集。
中国在九十年代初全面启动了改革开放政策，使得中国得以完美的赶上这一波电子信息、互联网的产业转移。在产业转移中，人民生活水平大幅提高，又有着庞大的人口基数作为依托，培养了巨大的国内市场。国内市场的发展又反过来进一步提高了对电子信息产品、互联网产品的需求。形成了一个正向的自我成长的循环。
所以，一个产业能否在我国大发展，首先取决于产业转移的客观经济学规律，其次，取决于政策是阻碍这种转移还是欢迎这种转移；和本身的技术基础关系并不是很大。产业技术的发明可以在甲地，而爆发和普及完全可以出现在乙地。
就智能交通系统而言，作者在《汽车产业是中国跨越中等收入陷阱的关键产业》一文中已经提到，汽车产业向中国的转移已经开始，中国已经出现汽车消费的巨大群体，各类汽车初创公司层出不穷，市场基本充分竞争，消费者选择多样，这些都奠定了智能交通行业大爆发的市场容量基础。
其次，中国庞大的基建存量以及政府对新基建投资的渴望，也是智能交通普及的大力助推器。
同时，无论是汽车产业还是电子信息产业，中国都培养了一大批技术专业、工作高效、态度敬业的工程师。大型批量的开发在中国进行的成本大幅低于在欧美开发。
然而，具备产业链转移和产业爆发的基础，并不意味着必然就会发生。中国缺乏统筹行业资源，共同设计具有共性公共协议和公共产品的能力。AUTOSAR就是由欧洲主导的，这种可以使软硬件分离的设计可以使每个整车厂、每个供应商都提高开发效率，进而所有人都从中获益。但是，组织大量相关企业放下各自企业利益，共同讨论基础共性问题，却对于组织方而言益处不多。更不要提完全免费，并且开源的各类基础软件和中间件了。这些软件的开发几乎都是吃力不讨好的事情，不仅开发技术含量高，复杂度高，而且需要长期维护，却无法获取任何的报酬，完全就是给那些盈利丰厚的大型软件公司、互联网公司做嫁衣。迄今为止，就笔者所知，我国还没有诞生任何广泛使用的开源基础软件。
因此，在“车路网间网”的发展过程中急需实现的能够打通车内网和道路基础设施的网络架构无关的软件设计方案的突破，几乎可以肯定不会发生在中国。
当然，每个民族，每个国家都有她自己的优势和劣势。中国如此、欧美也是如此，没有一点一个国家、民族是完美无缺的。没有任何一个国家、民族即有最有活力的创新能力，又有最好的产业组织协调能力，又可以把产业链的方方面面全部吃下来，并且还具有最低的成本优势的。用经济学的术语来说，就是每个人、每个组织都有它自己的比较优势，贸易会使所有人受益。共同协作，取长补短，优势互补，良性竞争最终一定会让所有的人受益。不言而喻，对于智能交通的发展必然也是如此，也只有这样我们才可能期待一个智能交通的美好时代。
