美丽城市，智慧高效。当前，智能交通技术正在全世界范围内得到迅猛发展，在城市场景中逐步得到应用。一般情况下，城市硬件的变革必然导致城市软件的升级。积极探索面向智能交通发展的城市治理新模式，对适应和引导智能交通技术在城市国土空间规划、城市管理、社区服务中的融合与运用，至关重要，也为到2035年实现“智能、平安、绿色、共享交通发展水平明显提高，城市交通拥堵基本缓解”的目标和美丽城市高质量发展提供助力。

智能交通技术的运用

数据显示，我国全国常住人口城镇化率超过65%，近五年每年新增约1800万人口进入城市，城镇人口不断增加。然而，过去快速城镇化所形成的不尽合理的城市空间结构和职住不平衡的现象依然存在，与之对应的部分城市交通基础设施发展滞后或供给不足、潮汐交通拥堵现象仍困扰着这些城市的居民。

智能交通技术运用于城市治理，首先需要发展智能交通系统。利用大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现智能交通调度、监控和管理。如：优化交通信号、路口改造、车道改建等，提高道路通行能力；加强公共交通设施建设，提高公共交通服务水平；基于数据分析，精准决策新建、改建、扩建道路，提升路网循环效率等。其次，需基于智能交通系统分析城市空间结构，进而从城市国土空间规划的角度优化城市空间结构，推动职住平衡，并通过政策引导、出行方式优化等手段，降低高峰期出行需求，减轻城市交通压力。再其次，智能交通系统的建立和维护对于实现以人民为中心，以绿色低碳、环境优美、生态宜居、安全健康、智慧高效为导向的美丽城市建设具有重要意义。残疾人友好型、儿童友好型、老年友好型、国际人士友好型城市的建设需紧密依托现代化城市交通基础设施发展和城市智能交通系统的评估、决策能力，通过向城市居民提供交通软硬件服务，引导其各行其道，逐步建成规则清晰、便捷高效、四通八达、温馨和谐的城市交通设施和智能交通系统。这有助于缓解城市交通拥堵，提高城市交通运行效率；改善出行环境，使得城市居民出行更加便捷、舒适；促进经济发展，降低企业物流成本；提升城市品质和形象。

同时，也必须清醒地认识到智能交通技术运用于城市治理所产生的问题，主要包括：

数据安全和隐私保护问题。智能交通系统需要收集和分析大量的交通数据，包括车辆信息、行驶轨迹等，这些数据的收集和使用可能涉及公民个人隐私。如果数据管理和保护措施不到位，可能导致个人信息泄露，甚至被用于不正当目的。

技术标准统一问题。目前，智能交通技术尚无统一的技术标准，不同厂商和地区的系统可能存在兼容性问题，这给系统的集成和互联互通带来了困难。

基础设施建设问题。智能交通技术需要依赖先进的硬件设施，如传感器、监控设备等。这些设施的建设和维护需要投入大量的资金和人力资源。对于一些经济条件相对落后的地区来说，这可能是一个不小的挑战。

新技术的推广和应用的困难。智能交通技术涉及多项前沿技术，如大数据、人工智能、物联网等。这些技术的推广和应用需要克服技术本身以及法规、政策等多方面的障碍。

新的交通问题。例如，自动驾驶技术的推广可能导致驾驶员对道路的注意力下降，从而引发新的交通安全问题。

城市治理新模式的探索

智能交通技术的发展为城市治理提供了新的机遇，运用大数据、人工智能、物联网等先进技术，可以实现交通资源的优化配置，提高交通运输效率，改善城市出行环境。而城市交通基础设施是城市的血脉，城市用地管控的对象地块如同城市的肌肉和器官，在经典城市空间规划用地管控理论中，交通空间和地块空间体现了公权和私权的本质差异。我国城市用地虽是全民所有，但交通空间相较于地块空间明显公共属性更强。因此，可以考虑面向智能交通发展，前瞻性地构建城市治理新模式，纲举目张，更好地引导城市的土地集约开发和推动城市综合高质量发展。

面向智能交通发展的城市治理新模式，应具备以下特征。

政策引导：中央和地方政府制定相关政策，做好顶层设计和制度性安排。

数据驱动：智能交通技术依赖于大量数据的收集和分析，通过数据驱动的方式，可以为城市治理提供科学、准确的决策依据。

协同治理：智能交通技术涉及多个部门和领域的合作，需要政府、企业、社会组织和公众共同参与，形成协同治理机制。特别需要鼓励企业、公众参与城市交通治理，形成政府、企业、社会共同治理的交通新模式。

技术创新：加强交通管理、智能交通技术等专业人才的培养，加大智能交通技术研发投入，推动先进技术在城市交通治理中的应用。

产业协同：推动交通、科技、互联网等产业深度融合，发展智能交通产业链。

动态调整：智能交通系统可以实时调整交通策略和措施，根据交通状况的变化进行灵活调整，提高城市治理的适应性和灵活性。

用户导向：智能交通技术的发展应以满足市民出行需求为导向，注重提升出行体验和服务水平。

在构建面向智能交通发展的城市治理新模式的过程中，还需应对以下的挑战：

技术挑战：智能交通技术仍处于不断发展和完善中，面临着技术成熟度、数据安全和隐私保护等方面的挑战。需要加强技术研发和标准制定，确保系统的稳定和安全。

管理和协同挑战：智能交通涉及多个部门和领域的合作，需要建立健全的协调和管理机制，确保各个系统和数据的有效整合和共享。

公众参与和接受度挑战：智能交通技术的发展需要公众的参与和支持。需要加强公众宣传和教育培训，提高公众对智能交通技术的认知和接受度。

最后，要特别注意建设容错纠错机制。在面向智能交通发展的城市治理新模式的构建、实践和优化的过程中，要创造出必要的系统冗余，在运行中能够容错，建立起通畅的反馈机制，在升级中能够纠错。

•殷成志

清华大学公共管理学院副院长、区域与城市发展研究中心主任、城市更新与治理研究中心副主任。中国城市规划学会国外城市规划学术委员会青年委员、中国区域科学协会区域与城市规划专业委员会委员、中国人民对外友好协会中国德国友好协会理事。“中国建设智库”专家。