我国城市化加速带动交通需求快速上升，传统依靠人工干预的管理方式已难以应对复杂路况。数据显示，2024年全国机动车保有量超过4.3亿辆，重点城市高峰时段平均拥堵延时指数达1.72。，具备自主决策能力的交通系统成为关键方向。中山大学智能工程学院院长蔡铭教授论坛上表示，自主交通系统的核心是减少人为干预，通过系统自组织实现资源优化配置。此理念源于“十三五”以来国家对智能交通的持续投入，已形成感知计算、协同控制等完整技术链条。但如何构建符合中国道路特点的典型场景，仍是技术落地的主要瓶颈。研究团队指出，现有路径存在三大短板：场景要素维度单一、评估标准不成体系、车路协同适配性不足。以北京CBD区域试点为例，仅靠信号灯自适应调节通行效率提升12%，难以满足复杂路网需求。针对上述问题，团队提出“三维七步”构建法。该方法先确定空间规模、交通状态、控制手段等七大设计维度，通过3.2万种要素组合建立场景矩阵，再用数字孪生技术进行动态仿真，最终建立包含安全、效率等五项指标的评估体系。在深圳前海试验中，该方法使混行交通延误降低28%，事故预警准确率提升至91%。交通运输部科学研究院专家认为，该成果具有三上价值：为智能网联汽车与道路基础设施协同提供标准化接口；推动交通管理从“事后处置”转向“事前预判”；加快“交通强国”目标落地。预计到2026年，涉及的技术将在20个智慧城市试点推广应用。
面向更高水平的交通治理，自主交通的关键不只在技术升级，更在理念与方法的系统变革。以典型场景为牵引，建立可评估、可验证的自组织运行路径，将为交通系统的安全、高效与绿色发展提供持续动力。