智能推荐系统的发展趋势
智能推荐系统的发展趋势随着科学技术的进步，移动互联网快速发展，手机越来越便宜，拥有智能手机不再是一件遥不可及的事情，互联网用户规模已接近增长的顶点。摄像头和信息处理软件（各种滤镜、剪辑等工具）技术的进步让每一个人都可以轻松地生产高质量的内容，信息的产生以指数级增长，我们的生活中充斥着海量的信息。
在上述背景下，怎么高效快速地获取对自己有价值的信息对每个互联网公民来说是愈发重要的事情，推荐系统的出现可以轻松地应对这一棘手的难题。推荐系统作为一种高效的信息过滤工具，可以很好地部分解决用户精准高效获取信息的问题（搜索、导航等也是解决用户获取信息的手段），并且也是非常重要甚至是不可或缺的一种手段（在人们需求不明确时，借助推荐系统获取信息是非常必要的，而每一个人都有不明确的需求）。
推荐系统作为一项技术在国内的发展时间不长，从2012 年头条成立之初将推荐系统作为核心产品功能到现在差不多有8 年时间，在这8 年中推荐系统的商业价值在国内逐步得到认可和肯定，大家都认可推荐系统在内容分发、用户体验、商业变现等方面的重大价值。推荐系统目前已经成为toC 互联网产品的标配技术，任何一个toC 产品要想很好地为用户提供一种被动高效获取信息的工具，推荐系统是绕不过去的。在特定情况下人类需求的不确定性、信息的爆炸式增长这两个条件让推荐系统成为一项长久而实用的技术，推荐系统不会昙花一现，它会伴随着人类的发展而不断发展进化。
在前面的一系列文章中，我们对推荐系统的算法、工程、评估、展示、交互、业务等方方面面都进行了深入的介绍。虽然推荐系统在国内的出现只有短短8 年，但是在各个方面都取得了极大的进步，发展越来越快，各种新的方法、应用场景、产品形态层出不穷。未来推荐技术会朝哪些方向发展？推荐行业又有哪些变化？推荐系统的应用场景和价值体现又有什么新的特点呢？这些问题都值得我们深入思考。
针对上述问题，作者结合自己对推荐系统的理解和行业判断，在这篇文章中讲讲推荐系统的未来发展与变化。具体我会从政策及技术发展对推荐系统的影响、推荐系统的就业变化、推荐系统的应用场景及交互方式、推荐算法与工程架构、人与推荐系统的有效协同、推荐系统多维度价值体现等6 个方面来讲解推荐系统的未来发展和变化。本文为读者提供多角度来观察推荐系统的未来
发展与变化，期望读者读完可以更好地把握推荐系统未来发展的脉络，对推荐系统的未来变化有更深入的了解。
一、政策及技术发展对推荐系统的影响推荐系统的发展是与整个大环境和技术发展趋势密不可分的，一定会受到国家政策层面和技术发展的影响。不过对推荐系统来说，我认为政策和技术的影响是都正向的。下面我们就从政策和技术两个维度来分析。
1. 政策层面随着智能化、数据化等概念的兴起，大数据与人工智能在科技发展中起着越来越重要的作用，大数据与人工智能得到了国家层面的重视。要想发展好大数据与人工智能，首先必须有相关人才。国内从2016 年开始逐渐有一些高校开始开设大数据和人工智能专业甚至创办大数据、人工智能学院，这类高校呈上涨趋势，目前全国开设了大数据相关专业的高校超过282 个（见参考文献1）。在2019年全国已经有35 所高校获得人工智能建设资格（见参考文献2）。除了国家政策层面的支持，这也间接说明这类专业受到市场的青睐，就业前景较好，高校才愿意不遗余力地推进大数据与人工智能专业的建设。教育层面对大数据与人工智能的支持，为依赖这些技术的业务和产品提供了源源不断的人才储备。
推荐系统本身就是人工智能中非常重要并且有极大业务价值的子领域，同时构建推荐算法模型也依赖于对大规模用户行为数据的处理，大数据技术也是推荐系统必备的技术。因此，推荐系统直接受益于国家在教育层面对大数据与人工智能的支持，未来有充足的人才来源。上面提到的只是国家在教育层面的布局，其实国家将大数据与人工智能提到了战略的高度，希望通过大数据与人工智能来革新各个产业。政策层面的大力支持，媒体的大势宣导，今日头条的样板示范作用，让个性化推荐相关产品和业务得到更多投资人、公司管理层的重视，这也有利于推荐系统在更多产品和业务中落地。
2. 科技层面云计算技术是最近几年非常火的技术，云计算行业已经发展得越来越成熟，大公司早已布局，并已成为盈利源泉，是业务的第三增长极，国外的有亚马逊的AWS、微软的Azure，国内有阿里云和腾讯云。经过近十年的发展，云计算基础设施已经相对健全，未来会在SAAS服务和toB 行业应用中大力发展，这其中就包括推荐SAAS服务。创业公司只需要利用云平台提供的各种SAAS服务就可以轻松搭建推荐系统各个模块，大大降低了推荐系统的准入门槛。除了云计算公司提供这类服务，toB 的创业公司也在这方面有所布局，也提供PAAS或者SAAS的推荐服务。
构建一套完善、稳定、高效、低成本、灵活的推荐系统是一件非常困难的事情，涉及到数据、算法、工程、产品交互、业务指标等方方面面，只有对这些知识点有深入全面的了解，再结合公司的业务才能构建出具备商业价值的推荐系统。在这一背景下，创业公司一般可以选择利用云服务来构建推荐业务，这种方式投入低，无固定成本，是非常好的选择。只有中、大规模公司或者将推荐作为核心竞争力的公司才会自建一套推荐算法业务
体系。
2020年突如其来的新冠病毒疫情，给每个人的生活带来了极大的影响，限制了每个人的线下活动，用户将更多时间用在了线上。有很多研究认为这些变化是持久的，不会随着疫情的消失而消失。这也间接提升了推荐系统等互联网服务面对的用户规模，为推荐系统的发展创造了新的机遇与挑战。上面这些变化，对推荐行业产生了深远的影响，对推荐系统各方面都会带来极大的改变。最直接受到影响的是推荐系统就业的变化，这就是我们下一节主要讲述的内容。
二、推荐系统的就业我们在《推荐算法工程师的成长之道》这篇文章中讲到推荐系统是一个非常好的职业选择，主要表现在就业范围广（推荐、搜索、广告技术一脉相承，技术体系极为类似）、薪资高、有业务价值（读者可以参考这篇文章第一节“为什么说推荐算法是好的职业选择” ）。本节我们就来讲解在大环境和科技层面不断发展变化的情况下推荐系统就业的变化。我们在第一节讲到各类高校开设大数据与人工智能课程、成立相关院系，未来推荐相关的人才供给会更加充裕。大数据和人工智能是当下的热点，而推荐系统是人工智能中非常重要并且有极大应用前景和商业价值的方向，人的从众本性会导致对热点盲目追随崇拜，趋之若鹜，因此一定会有很多从其他方向转岗到推荐算法领域的人才。虽然将来会有更多的企业提供推荐产品和服务，但我个人判断推荐方向的人才肯定会供过于求，相关职位竞争压力极大。构建一套完善的推荐系统是一个非常复杂的系统工程，因此才有这么多云计算公式和toB 创业公司将推荐系统打造为高效易用的SAAS或者PAAS服务了，在不久的将来，很多公司不会自己去从零开始搭建推荐算法团队了，而是直接购买云平台或者toB 公司的推荐服务。因此，推荐方向的工作形式和工作重点可能会有如下几类变化。
1. 推荐算法商业策略师是新的职业方向随着推荐系统相关的云产品越来越成熟，创业公司会更倾向于直接购买推荐云服务，快速搭建自己的推荐算法产品，而不是从零开始自己摸索。利用云产品的好处是轻量、快速，让公司将更多的精力放到核心业务上，轻装上阵，快速发展业务。关于这一块的介绍，读者可以参考《从零开始构建企业级推荐系统》这篇文章第二节3 中的介绍。为了更好地将云推荐产品落地到企业中，对需要的人才技能及要求会有变化，这时不需要特别懂具体的算法实施和工程，更多的是希望了解各类算法的优缺点和应用场景，能将推荐算法跟本公司的业务结合起来，让推荐算法更贴合本公司的业务情况，最终让推荐算法产生业务价值。
这类人员需要了解推荐系统全流程，知道构建推荐系统可能遇到的困难，有全局把
控能力，善于沟通，有对商业的敏锐嗅觉。这样的人才我称为推荐算法商业策略师，他们的主要工作是怎么基于推荐云服务将推荐落地到本公司的业务中。
2. 在特定领域和场景下出现新的推荐形态随着科技的发展，特别是智能硬件、5G 通信技术、语音等新交互方式的发展，推荐系统的应用场景及交互方式会拓展到更多场景和领域。在新的业务场景及新交互方式下，怎么构建推荐业务及推荐算法是非常值得思考的一个问题，也是未来新的机会。读者可以参见下一节关于推荐场景及交互方式变化的
介绍。由于是新的行业和场景，短期云计算公司提供的推荐服务还很难覆盖到这些行业和场景，因此，在这些新兴的行业和场景中，是需要企业自己来实现相关的推荐服务的（当然云计算公司的产品可以提供一定的补充作用），这对于推荐算法从业人员来说也是新的机遇。
随着新领域的逐步成熟，云计算与toB 服务公司也会涌入新赛道。提供推荐SAAS或者PAAS服务的云计算公司或者toB 创业公司也需要大量精通推荐算法和工程的专业人才，在这些新领域提供推荐解决方案。
3. 推荐从业者需要更加关注业务价值产出
推荐系统本身就是一个比较偏业务和工程的方向，企业构建推荐系统的目的就是希望借助推荐系统来获得更多的商业价值（读者可以参考《推荐系统的商业价值》这篇文章对推荐系统的商业价值有更多了解）。在当前互联网红利见顶的情况下，原来那种通过融资烧钱发展用户的粗放经营模式不再有市场。在当前竞争日益激烈的商业环境下，企业从创立第一天就应该考虑商业变现的事情，需要在创业早期阶段就尝试商业化，学习这方面的技能，积累相关经验，这样才更有可能生存下来。
推荐系统作为一个非常有价值的变现工具，需要肩负起商业变现的责任，因此推荐从业人员需要更加关注推荐系统的业务价值产出，并尽量量化推荐系统的价值，建立价值产出的闭环体系。只有让老板看到推荐的价值，推荐业务才有更好的发展空间。
4. 推荐系统相关技术培训市场更加火爆
前面提到很多新兴toC 互联网行业都将推荐系统作为核心功能，加上云计算和toB 创业公司对推荐工程师的大量需求，市面上对推荐算法人才的需求是比较旺盛的。推荐算法工程师的工资水涨船高，吸引很多其他方向的工程师转行从事推荐算法相关工作，他们没有推荐相关技能储备及项目经验，因此需要进行学习和培训。另外虽然很多高校开设了人工智能方面的专业，但是大学所学课程跟企业对技能的要求还是有比较大的差距的，严重脱节，这些学生要想在激烈的竞争环境中找到推荐相关工作，也需要找推荐相关实习或
者参加相关职业技能培训。这两个情况促使市面上出现很多从事推荐系统相关技能培训的副业及相关技术培训创业公司。这些公司进行在线或者线下技能培训，这也间接提供了录制推荐课程或者培训推荐技能的工作机会。
三、推荐系统的应用场景及交互方式的多元化
目前的推荐系统主要应用于PC端和移动端，特别是在移动端，占推荐系统产品的绝大多数。未来随着智能化的发展，智能设备会出现在更多的场景中，这些场景中的应用当然也可能需要借助推荐技术来进行信息的分发。同时这些场景不同于移动端，在交互方式上会有变化，可以借助语音、手势等更多新的交互方式来与用户互动。下面我们就对3 个可行的推荐系统应用场景进行说明。
1. 家庭场景
国内最早在2015年5 月份乐视智能电视发布，随后小米、微鲸、暴风、华为、传统5 大电视厂商（长虹、创维、TCL、海信、康佳）纷纷入局智能电视行业，国外电视厂商也强势杀入智能电视市场。各类智能盒子（小米盒子、天猫魔盒等）种类繁多，五花八门，家庭互联网进入智能时代。目前智能电视上唯一的杀手级应用就是看视频。在智能电视上的操作主要是以遥控器为主（虽然很多智能电视具备语音交互能力，但是目前还存在居多问题，导致交互能力有限），操作相对手机来说更为不便，因此个性化推荐的作用就凸显出来，智能电视上是更适合做智能推荐的。
作者所在公司开发的家庭智能软件产品电视猫，作为聚焦家庭智能终端（电视机、智能盒子）上的视频应用，从2012 年就开始构建个性化推荐系统，目前已有超过15 种智能推荐产品形态。推荐系统在提升用户体验、创造商业价值等方面产生了巨大的价值。爱奇艺、腾讯视频、优酷等互联网视频巨头都已经布局智能电视端，并且它们都提供了各种各样的智能推荐能力。
在智能电视或者智能盒子上构建推荐系统，由于交互方式及展示方式的特点，以及面对的是非移动多人场景，跟移动端有很大的差别，且更有难度，这里面是有很多点是值得探索和挖掘的，比如怎么更好地跟用户交互、怎么识别多人场景并提供精准推荐能力。
家庭场景中另外一个不得不说的智能硬件是智能音箱。前几年亚马逊的Echo 在美国大热，引爆了智能音箱市场，国内快速跟进，BAT、小米、科大讯飞等一众企业纷纷布局，上演了智能音箱大战。国内目前每年有千万级的销售量，逐步成为家庭中仅次于智能电视的现象级硬件产品。智能音箱以语音交互为主（带屏智能音箱也可以采用触控的
方式交互），智能音箱上的应用目前种类非常多，以音乐、故事知识、生活帮助（查天气股票等）为主，除了音乐这类音频的产品可以非常自然地整合个性化推荐能力（是手机上的个性化电台在智能音箱上可以自然延伸），目前还没有看到将智能推荐应用到智能音箱中的其他场景（比如购物等）。由于交互方式、展现方式的限制，在除音乐等音频之外的应用上，怎么整合智能推荐的精准推荐和信息分发作用，是一个比较难的事情，也是一个非常值得探索的方向。
2. 车载场景
车载场景是一个非常重要的场景，用户规模巨大，同时也是一个比较特殊的场景。在车载场景下司机的主要注意力在开车，车载智能设备的交互方式一定以语音交互为主，应用也会有所局限，音乐、新闻等是主要的应用场景。推荐系统也会聚焦在音乐、新闻等信息流推荐上，其他的智能推荐应用场景很难挖掘。这跟智能音箱类似，这里不再赘述。
3. VR（虚拟现实）/AR（增强现实）/MR（混合现实）场景
虚拟现实/ 增强现实/ 混合现实等技术的发展，给人类提供了了解世界、获取信息的一扇窗，目前这些智能设备还不够成熟，基于设备之上的应用也相对少（主要是游戏类、视频类）。这类设备的交互方式以语音、手势、触控等为主。这类设备上生态还极不成熟，内容也相对少，目前还不满足做智能推荐的条件，但是是一个比较值得期待的方向。特别是当混合现实发展成熟时，就像谷歌眼镜那样，人可以在行动中获取信息，并可以整合当下的环境信息，推荐系统一定有很多新奇的玩法。
除了上面提到的三类应用场景，其他场景如智能冰箱上做智能推荐也是可行的。智能冰箱可以记录家居生活中食物的消费情况，了解家庭的饮食习惯。基于对家庭消费习惯的挖掘，进行精准的个性化食物推荐是非常可行的一种策略，这就跟电商直接联系起来了，非常有商业价值，值得期待和探索。
应用场景的变化一定伴随着交互方式的变化，在上述几类场景中主流的交互方式都跟手机上的触屏交互不一样，因此应用场景对基于这些场景下的智能推荐的交互及展示方式是有极大影响的。对于推荐系统UI 交互和视觉展示的未来发展，读者可以参考《推荐系统的UI 交互与视觉展示》这篇文章第五节“推荐系统UI 交互和视觉展示的展望”进行深入了解。
四、推荐算法与工程架构的发展
推荐系统中最重要、最核心、最有技术含量的一个模块非推荐算法莫属了。目前主
流的、在工业界大量使用的推荐算法有基于内容的推荐、各类协同过滤算法等。这些传统的推荐算法时至今日还在推荐系统中发挥着巨大的价值。随着机器学习技术、大数据技术、云计算及软硬件的发展，会有更多新的学习范式应用于推荐系统中。除了算法层面的变化外，通信技术的发展让实时推荐成为可能，推荐系统在数据处理、工程架构等方面也会迎来新的发展与机会。下面我们就从算法和工程两个角度来梳理推荐推荐系统的未来发展。
1. 推荐算法新的机会最近几年随着深度学习技术的发展，深度学习在推荐系统中的应用也越来越广泛。深度学习由于可以获得比传统算法更好的精准度、不需要做复杂的人工特征工程而受到推荐算法工程师的追捧，深度学习技术逐渐成了推荐系统中的主流技术。作者在《深度学习在推荐系统中的应用》这篇文章中对深度学习在推荐中的应用进行了比较全面的介绍，其中第七节“深度学习推荐系统的未来发展”中对深度学习在算法模型维度、工程维度、应用场景维度、数据维度、产品呈现与交互维度等进行了探讨，读者可以参考和学习。
推荐系统本质上是一个交互式学习引擎，它会根据用户对推荐物品的反馈（是否浏览、点击、购买等）来调整后续给该用户的推荐结果，这个过程是一个互动的过程，用户与推荐系统互动得越多越频繁，推荐系统就越懂你，给你的推荐也会越精准。在机器学习领域有一种学习范式就是互动式学习的典范，这就是强化学习（参见下面图1）。强化学习中智能体通过与环境互动（action）获得环境的反馈（feedback），基于反馈调整自己与环境的交互，形成新的交互方式与策略，最终通过多轮互动，智能体可以更好地从环境中学习，获得更大的综合回报。
如果我们在强化学习范式下考虑推荐系统，推荐算法就是智能体，而使用推荐系统的人就是环境，推荐系统通过与人互动（推荐系统给人推荐标的物，而人对推荐的标的物进行行为操作）更深入地了解人的行为特点、兴趣偏好。推荐系统从与人互动中不断迭代，获得更好的推荐效果。强化学习在推荐系统中的应用，工业界已经有一些成果，感兴趣的读者可以查看参考文献3、4、5、6，分别是今日头条、京东、YouTube将强化学习应用于推荐中的案例。
对强化学习感兴趣的读者可以学习参考文献7，这是强化学习之父Sutton 写的一本非常有影响力的书。随着推荐系统越来越趋向于实时化，我相信强化学习在推荐中的应用一定是未来非常值得探索的方向，也一定会产生极大的商业价值。
机器学习中另外一个非常重要的学习范式是迁移学习，所谓迁移学习简单来说是将从一个领域获得的知识通过某种方式应用于另外一个领域（需要寻找到这两个领域之间的某种关联关系）。这种学习范式对人类来说是再平常不过的事情了，我们平时所说的举一反三、触类旁通等就是人类大脑的迁移学习能力迁移学习在推荐系统中的应用目前有少量尝试，读者可以查看参考文献
8、9、10、11、12，这些都是迁移学习在推荐系统上的探索。我们在《嵌入方法在推
荐系统中的应用》第五节3 中讲到盒马利用迁移学习将淘宝用户特征迁移到盒马中可以很好地解决用户冷启动问题，这算是迁移学习在工业级推荐系统中一个比较好的应用案
例。
目前很多平台型的大公司都孵化出了很多产品，构建出了超大规模的产品矩阵，比如阿里系下的产品、头条系下的产品等，在这些产品之间进行迁移学习是非常自然的事情。另外云计算公司服务于非常多的同类型公司，这里面就有非常多迁移学习可以落地的场景，云计算公司从一个公司构建推荐算法服务的经验和获得的算法成果都可以迁移到另外一家同类型的公司中（当然需要考虑到信息安全和隐私，这在下面提到的联邦学习框架下是可行的）。
监督学习目前还是机器学习中最重要应用最广的学习范式，但是获得大量标准样本是非常费时费力费钱的，怎么在没有大量标注样本的情况下学习是一个非常重要的问题（在医学等领域标记样本不足是很自然的事情）。迁移学习提供了一种可行的方案，另外一个可行的方式就是半监督学习（参见参考文献13），半监督学习利用标记样本和无标记样本来进行学习，可以很好解决标记样本不足的问题。目前我们所获得的数据中无标记数据量是非常巨大的，比如视频、音频、评论信息、标的物介绍文本等，这些信息在半监督学习范式下都可以使用。参考文献14 就是半监督学习在推荐系统上的尝试。这方面的技术目前还很少看到在企业级推荐系统上的应用，但是一定是未来非常值得深入挖掘的一个方向。
目前国内的产品一般都是通过霸王协议来获取用户数据，多多少少都是不太符合人性和道义的，随着用户隐私意识的增强和法律层面对隐私保护的重视，未来推荐系统可能更难获得更多的用户数据，这就要求推荐算法从更加保护用户隐私的方向努力，在这个方向上联邦机器学习（见参考文献15）就是一种非常好的学习范式。联邦机器学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。联邦机器学习在推荐系统中的应用已经在业界有比较好的尝试了，未来肯定会是推荐系统发力的一个方向。关于用户隐私和联邦机器学习相关的知识点读者可以参考《推荐系统的价值观》第三节3 中的介绍。上面讲到了在推荐算法上未来推荐系统可能的方向和变化，在数据处理及工程方面，推荐系统也会面对很多的调整、变化与发展，下面我们就来简单梳理一下。
2. 推荐系统工程层面的发展变化现在主流的基于内容的推荐和协同过滤推荐算法都只利用了部分用户数据进行模型训练，还远远没有将所有可用的信息综合起来进行推荐。这一方面是数据量太大，二是数据处理复杂（特别是富媒体数据处理起来成本高技术复杂），三是更多的数据对推荐算法性能及可拓展性的要求更高。在不久的将来随着特征工程技术的进步、数据处理能力的增强、计算成本的降低以及算法自身的发展，获取更多
的数据进行更加复杂模型的训练成为可能，更多的数据和更复杂的模型也会让最终的推荐效果更好。这种复杂的模型可以是更深层的深度学习模型还可以是各种模型的混合推荐（读者可以参考《混合推荐系统介绍》这篇文章）。
随着通信技术的发展，特别是5G技术的普及，信息传输的速度更快、传输费用更便宜，我们可以在极短的时间内获得大量的信息，计算能力的增强和算法模型的发展让处理信息更加快速及时，同时用户也趋向于获得及时快速的互动，在这些因素的影响下，推荐系统正变得越来越实时。目前大火的信息流推荐就是很好的体现。实时推荐不光用户体验好，并且还具备更好的商业价值（实时推荐增加了信息分发的效率，让单个推荐位的产出大大提高），实时推荐是推荐系统未来最为重要的发展方向之一。
要想做好实时推荐，除了算法外，对工程架构、交互方式等都需要进行相应调整。在工程上需要采用流式处理技术（如Flink 、Spark Streaming 等）来进行特征处理与模型训练，这样才可以更好地响应用户的实时操作。交互方式上也需要给用户提供更加自然流畅的交互，目前在移动端的下拉刷新就是一种比较好的交互方式，当推荐场景拓展到家庭智能设备、车载设备、甚至虚拟设备上时，交互方式都需要进行重大革新。作者在《实时个性化推荐介绍》这篇文章第八节“实时推荐系统的未来发展”中对实时推荐系统未来的发展方向进行了比较全面的介绍，读者可以参考学习。
还有一个不得不提的点是特征工程，这是任何机器学习算法必须要面对的问题，随着富媒体信息在所有信息中所占比重越来越大以及实时推荐对特征处理时效性的要求，这个问题变得日益严峻。幸好深度学习等技术可以减少人工特征工程的难度，另外自动化特征工程在某种程度上也可以缓解这个问题。关于特征工程未来发展及变化，读者可以参考《推荐系统之数据与特征工程》第五节“推荐系统数据与特征工程未来趋势”中的相关介绍。
目前的推荐算法都是部署在云端的，所有人共用一套推荐算法体系。随着边缘计算技术的发展，未来是极有可能在终端上部署比较复杂的模型的，到那时就可以为每个用户构建一个个性化的推荐算法模型，直接在终端给用户生成推荐结果。这种部署方式有几大优点：一是推荐会更加及时，可以给用户更好的体验；二是每个人拥有自己量身定制的算法，算法精准度也会更高；三是信息直接在终端进行处理，也更加安全可靠。《实时个性化推荐介绍》第八节“实时推荐系统的未来发展” 2 中对这个情况进行了比较细致的描述，读者可以参考。
总之，随着机器学习算法自身的发展，随着硬件、信息处理技术、信息传输技术的发展，未来的推荐系统在算法实现方案、工程架构等方面都会产生极大的变化，会出现更
多的可能性。这些都是值得我们去期待、去思考、去探索的方向。
五、在与推荐系统协作上凸显人的价值虽然以深度学习为代表的第三次人工智能浪潮给学术界和产业界带来了极大的变化，机器学习在很多方面的能力达到甚至超越了人类。但在涉及到创造和情感方面，在可预见的未来机器是无法取代人的。而为用户提供有价值的信息和情感联系是好的、具备人文关怀的推荐系统必须要具备的能力，这就要求人和机器有效协同，这也是未来很长一段时间推荐系统的常态。
从数据过滤、特征选择、模型调整、结果干预、展示优化、效果调控等推荐系统的各个维度人工都可以发挥极大的价值。《推荐系统的人工调控》这篇文章对人工怎么调控推荐系统，人工在推荐系统中的定位和作用等进行了比较深入的介绍，读者可以学习了解。加入了人工因素的推荐系统更有情感也更加可控。
目前人工在推荐系统中所起的调控作用还比较粗暴，更多可能是对结果层面的干预，未来人工怎么跟推荐系统更好地协同，怎样在推荐系统中发挥人的创造力和情感力量是非常值得思考和探索的。
六、关注推荐系统多维价值体现推荐系统作为一种获取商业价值的工具，已经被过度商业化了。在用户体验上虽有所考虑、有所收敛，但是做得还不够。作者在《推荐系统的价值观》这篇文章中对推荐系统应该从哪些维度来体现价值进行了比较深入的介绍，特别是人文关怀、生态健康发展和弘扬社会正向价值观这3 个方向上，给出了自己的思考，这也是当前推荐系统价值体现中非常缺失的部分。
随着科技的发展，特别是云计算将很多技术能力变成像水电煤一样可以方便获取的资源，大家在技术能力上的差异会越来越小，这时能够让你脱颖而出的可能是你的产品能不能打动用户、能不能跟用户产生共情。推荐系统作为一个跟用户强交互的产品，也是满足这种趋势变化的。因此，未来能够做好推荐系统的企业一定是能做定义好推荐系统价值的企业，不光要考虑商业价值，更应该考虑用户体验和人文关怀。
总结
这篇文章基于作者在推荐领域多年的实践经验和深入思考，从多个维度对推荐系统的未来发展进行了总结和介绍。
国家层面对大数据与人工智能技术的大力支持，有利于推荐系统行业获得更多的专业人才，同时竞争也显著加剧。云计算等技术的发展让构建推荐系统就像购买商品一样方
便，创业公司可以更轻量、更便捷、低成本地在产品中整合推荐能力。
政策层面的支持、技术的发展，对推荐行业就业也会产生深远影响。企业更需要推荐算法的商业策略师更好地落地推荐算法，而推荐从业人员需要关注推荐系统的业务价值产出。
物联网、通信技术、硬件技术的发展，拓展了推荐系统的应用场景，推荐系统会应用到更多的领域，包括家庭场景、车载场景、虚拟现实场景等。在这些新场景中推荐与人的交互方式会发生极大的变化，语音交互、手势交互成为可能。
在推荐算法上，最近几年深度学习已经在推荐上取得了非常好的效果，未来新的推荐范式，如强化学习、迁移学习、半监督学习、联邦机器学习等都会在推荐系统中获得规模化使用。技术的进步让推荐系统利用更多的富媒体数据训练模型成为可能，推荐系统也会更加实时化、个性化，甚至可能每个人都会拥有一套量身定制的个性化推荐引擎。
推荐系统不光要获得商业价值，在用户体验、人文关怀、生态繁荣、弘扬正向价值观等维度也需要有所突破，这些多维度的价值会越来越重要，会成为推荐系统的核心竞争力。在这些价值发挥中人的作用就凸显出来，未来很长一段时间，人与机器是协同发展的，推荐系统只有更多地注入人的情感和灵魂，才会有更好的发展。
智能交通系统的必要性
城市智能交通系统的必要性 摘要:智能交通系统整合了尖端信息与通信技术来提供交通和运输信息，提高交通管理的效率和道路系统的承受能力，增强了道路的安全性、改善环境。鉴于我国城市交通严重拥堵及事故发生率急剧增加的现状，建立城市智能交通系统已成为解决交通问题的有效手段。本文就国内外交通系统现状提出了发展智能交通的必要性，简介了智能交通的相关内容，并对发展中国智能交通系统提出了几点建议。 关键词: 智能交通系统运输 国内外交通系统现状 随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快，我国机动车拥有量及道路交通量急剧增加。国内大多数城市的平均行车速度已降至20km/h以下,有些路段甚至只有7～8km/h;由于车辆速度过慢,尾气排放增加,使得城市的空气质量进一步恶化。交通问题也造成了巨大的经济损失,据研究报道，美国每年因交通阻塞造成的经济损失约410亿美元,日本东京每年因交通拥挤造成的时间损失相当于1 000多亿美元,欧洲每年因交通事故、交通拥挤和环境污染造成的经济损失分别为500~5000和50～500亿欧元。 解决交通问题的传统办法是修建道路，但对于有限的城市区域来说，可供修建道路的空间越来越小。另外，交通系统是一个复杂的大系统，单独从车辆考虑或单独从道路方面考虑，都很难完善的解决道路交通问题。在此背景下把车辆和道路综合起来系统解决交通问题的思想就油然而生了，这就是智能交通系统。
智能交通系统的概念及内容 智能交通系统（Intelligent Transport System，简称ITS）是将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合的运输和管理系统。 智能交通系统主要包含以下内容： 1.先进的交通信息服务系统（ATIS）：先进的交通信息服务系统是建立在完善的信息网络基础上的，交通参与者可以通过装备在道路上、车上、换乘站上、停车场上以及气象中心的传感器和传输设备，向交通信息中心提供各处的交通信息,该系统得到这些信息并进行处理后，适时向交通参与者提供道路交通信息、公共交通信息、换乘信息、交通气象信息、停车场信息以及与出行者相关的其他信息，出行者根据这些信息确定自己的出行方式和选择路线。这样可以提高人们的出行能力和安全系数。 2.先进的交通管理系统（ATMS）：交通管理部门对道路系统中交通状况、交通事故、气象状况和交通环境进行实时的监控，通过收集到的信息，对交通车辆进行有效的实时疏导、控制与处理等。 ３．先进的公共交通系统（APTS）：该系统的主要目的在于改善公共交通的效率（包括：公共汽车、地铁、轻轨、城郊铁路和城市间的公共汽车等），提高公共交通的可靠性和安全性，以提供便捷、经济、大运量的公交系统。 4.先进的车辆控制和安全系统（AVCSS）：从当前的发展看，由
智能交通行业现状及发展趋势分析
报告编号：1597871
行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网https://www.sodocs.net/doc/ab7905247.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。
一、基本信息 报告名称： 报告编号：1597871←咨询时，请说明此编号。 优惠价：￥8100 元可开具增值税专用发票 网上阅读：ongHangYeXianZhuangYuFaZhanQianJing.html 温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。 二、内容介绍 中国智能交通系统已从探索进入到实际开发和应用阶段，且保持着高速的发展态势。2012年中国城市智能交通市场规模保持了高速增长态势，包含智能公交、电子警察、交通信号控制、卡口、交通视频监控、出租车信息服务管理、城市客运枢纽信息化、G PS与警用系统、交通信息采集与发布和交通指挥类平台等10个细分行业的项目数量达到4527项；市场规模达到163.3亿元，同比增长21.68%。2013年，我国城市智能交通市场规模为192.9亿元，同比增长20.6%。预计，2014年城市智能交通市场规模将达到230.98亿元，到2018年市场规模将达488.21亿元左右。各地政府高度重视智能交通建设，市场持续增长，从目前智能交通行业整体发展来看，预计到2015年，我国智能交通领域规模将达到1500亿元左右，智能交通市场正在不断扩容，为各类相关智能交通软硬件提供商带来了巨大的发展商机。 从发展趋势来看，物联网和智能交通的结合将是必然的选择，物联网、云计算等现代信息技术处理能力将成为未来智能交通发展的核心技术。从行业的投资机会来看，由于智能交通项目往往地域性较强，因此在投资时可关注区域内领先的企业以及拥有有效核心技术的企业。其中，从长期发展趋势来看，一线城市的智能交通市场竞争相对更加激烈，而未来二三线城市的智能交通也将获得更快的发展。同时，从风险投资机构的投资细分市场来看，预计智能交通前端的视频监控设备厂商、整体解决方案厂商以及城市智能交通运营商将获得更多的关注。 我国的智能交通系统具有广阔的发展前景，在未来几年，ITS主要应用于我国的城市交通和城际交通这两个领域。随着公路、铁路、城轨、水路、航空建设的进一步加快，智能交通行业的发展必将加快其步伐，预计未来几年仍将以超过25%的年增长率高速增长。目前在全国2300个县级以上城市中，近半数以上的城市不同程度地安装了现代化的交通管理技术系统，“十二五”期间，我国将在200个以上的大中型城市建立城市交
浅谈智能交通系统在我国的发展现状与对策
目录 绪论 (2) 一、智能交通运输系统的内涵及其一些功能特点 (2) （一）交通智能系统的概念 (2) （二）国内外智能运输系统的发展状况 (4) （三）ITS所包含的内容 (4) （四）智能交通运输系统中的主要技术平台 (6) 二.智能交通技术在我国的发展现状及问题 (7) （一）我国的发展概述 (7) （二）新形势下我国智能交通发展潜力 (9) （三）智能交通系统建设在我国已取得的初步成果.............................................（四）国内智能交通发展现状.....................................................................（五）国内智能交通发展问题 (10) 三、中国智能交通运输系统的对策和建议 (15) （一）进一步加强智能交通发展的组织建设 (15) （二）建立部门间信息共享和协调机制 (15) （三）加强市场培育，扶持国内企业做大做强 (15) （四）加大科技研发投入，统一标准并提高执行力度 (15) （五）尝试建立智能交通开发信贷基金 (16) （六）开展跨省高速公路不停车收费系统联网的试点工作 (15) 结论 (17) 论文综述 (18) 中文摘要 (19) 英文摘要 (20) 参考文献 (21)
浅谈智能交通系统在我国的发展现状与对策 绪论： 交通问题是世界各国面临的共同问题。交通拥挤造成了巨大的时间浪费，加大了环境污染。我国大多数城市的平均行车速度已降至20km／h以下，有些路段甚至只有7～8km ／h；由于车辆速度过慢，尾气排放增加，使得城市的空气质量进一步恶化。交通问题也造成了巨大的经济损失。为了缓解经济发展带来的交通运输发面的压力，尽量的利用现有的资源，使其发挥最大的作用，各国都加大了对智能交通系统的研究和建设的力度。 交通运输是国民经济的基础产业，对于经济发展和社会进步具有极其重要的作用。公路交通运输以其机动性好、可以实现“门到门”直达运输以及运送速度快的特点，成为我国城市和城间中短途客货运输的主要方式。加快交通基础设施建设，综合运用检测、通信、计算机、控制、GPS和GIS等现代高新技术，提高交通基础设施和运输装备的利用效率、减少交通公害对加速发展我国公路交通运输事业具有十分重要的意义。这是公路智能交通运输工程需要解决的关键问题。 智能交通技术是一项起源于美国的新兴技术，各个国家在引进的时候都必须考虑本国的实际情况，充分考虑引进技术与本国文化的整合，考虑技术位差。任何新技术如果没有现有技术对之消化吸收就是失败的，所以各个国家在制定本国ITS发展内容时，必须对本国现有技术进行整合，然后再把与现有技术相近的内容作为自己的近期发展目标。本文就智能交通体系在国内外的发展状况做了简要的介绍，对中国如何发展智能交通系统提出了自己的看法和建议。 关键词：智能交通运输系统发展状况对策 一、智能交通运输系统的内涵及其一些功能特点 1.交通智能系统的概念 所谓智能交通系统，就是在现有的交通状况下，充分利用现代高新技术进行合理的交通需求分配和管理，通过卫星导航系统、汽车自动引路系统、交通信息通信系统(VTCS)、视频监控和计算机管理等多种技术手段，将整个路网的通行能力迅速提高，实现安全、快速、便捷运输目的的一种交通综合治理方案。也就是说，智能交通系统能将采集到的各种道路交通及服务信息经交通管理中心处理后，传输到公路运输系统的各个用户、驾驶员、
智慧交通的简介
xxxx是xx发展的必然趋势 xxxx的起源-数字地球。 1998年1月，时任美国副总统戈尔在一次演讲中首次提出了"数字地球"的概念。戈尔指出： 我们需要一个"数字地球"，即一个以地球坐标为依据的、嵌入海量地理数据的、具有多分辨率的、能三维可视化表示的虚拟地球。"数字城市"是"数字地球"的重要组成部分，是"数字地球"在城市的具体体现。"数字地球"发展至今，经历了数字化、信息化、智能化三个阶段。数字化是初级阶段，但数据还未有效分类和管理，不能称之为信息。信息论将数据中有意义的内容称之为信息。信息化阶段数据实现有效分类、存储和管理，成为有效的资源。随着传感网等互联互通新技术的出现与应用，城市信息化正朝着智能化方向发展。 人类社会由"体力时代"向"物力时代"、再向"智力时代"的进化发展，是文明不断升级的大趋势。当生产工具从农业机具向工业设备、信息化设备、智能设备发展时，社会形态就从农业社会向工业社会、信息社会、网络社会过渡。城市也将从农业城镇、工业城市、数字城市走向智慧城市。因此，智慧城市成为城市发展的必然方向。 2008年底，IBM推出了"智慧地球"发展战略，引领数字城市走向智慧城市。 2009年1月28日，为应对金融危机，奥巴马与美国工商业领袖举行了一次圆桌会议，IBM的CEO彭明盛向美国总统奥巴马提出了"智慧地球"的概念。该战略定义大致为： 将感应器嵌入和装备到电网、铁路、建筑、大坝、油气管道等各种物体中，形成物物相联，然后通过超级计算机和云计算将其整合，实现社会与物理世界的融合。奥巴马则回应会将经济刺激资金投入到宽带网络等新兴技术领域。于是这一概念迅速升温，并上升为美国国家长期发展战略。 智慧城市=数字城市+物联网+云计算。中国科学院、中国工程院院士李德仁教授曾撰文给智慧城市下定义，他认为智慧城市的内涵是将数字城市、物联网
大数据交通意义和发展趋势
大数据的意义和发展趋势 一：大数据之于智能交通意义重大 智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB 级别，并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力，而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用，很好地解决了行业用户的此类问题，给用户带来经济效益，同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。 大数据之于智能交通的意义，可以解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。 第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。 第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾；IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。 第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。 第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。 第五，提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助
最新智能交通行业市场情况及发展趋势分析报告
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目录 一、概述 （一）概念及内涵 智能交通系统（ITS）是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术及计算机软件处理技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的高效、便捷、安全、环保、舒适、实时、准确的综合交通运输管理系统，是一种提
高交通系统的运行效率、减少交通事故、降低环境污染，信息化、智能化、社会化、人性化的新型交通运输系统。它将有助于最大程度地发挥交通基础设施的效能，提高交通运输系统的运行效率和服务水平，为公众提供高效、安全、便捷、舒适的出行服务。 智能交通系统主要由以下子系统构成： 1）智能化交通信息服务系统。即面向公众的智能交通信息服务系统。 2）智能化车辆控制系统。包括车载通讯设备、电子地图、全球定位系统、紧急制动、危险防护警告系统、防盗报警系统等。 3）智能交通管理系统。包括智能交通管制系统、动态路径引导系统、智能信号系统、公共交通优先系统、智能车辆管理等。 4）智能收费系统。自动识别、不停车自动收费。 5）智能应急管理系统。即紧急情况处理系统。 6）智能公共交通运营系统。包括高速公路、城市轨道交通、铁路、航运、空运的中央管理控制、指挥调度、信号信息系统。 7）智能商用车辆运营系统。货运及车队的调度、管理。 （二）行业概况 为解决城市交通拥堵和提高交通安全水平，近年来，我国各级地方政府对城市智能交通系统建设的投入逐步加大。2009年县级市及以下级别城市智能交通建设投资较2008年有明显增加，市场份额约增加15亿元，市场覆盖面拓展。2010年第一季度中国智能交通市场项目数量634个，市场规模57亿元，其中城市智能交通市场项目数量451个，
国外智能交通系统发展现状
国外智能交通系统发展现状 高速公路是一个地区或国家现代化水平的重要标志之一，而高速公路的信息化建设则是实现高速公路现代化管理最重要的途径。互联网技术的进步，信息技术与交通理论和规划的融合,都加速了高速公路信息化的进程。高速公路监控及信息诱导技术的综合运用，成为利用信息技术改善交通秩序，提高高速公路利用率不可或缺的方法和手段。 澳大利亚: 先进的智能交通运输系统 交通控制系统 1.最优自动适应交通控制系统（SCATS) 澳大利亚是世界上较早从事智能交通控制技术研究的国家之一,著名的SCATS系统在澳大利亚几乎所有的城市都有使用，目前上海、深圳等城市也采用这一系统。 SCＡTS系统的优点是其自动适应交通条件变化的能力,通过大量设在路上的传感器以及视频摄像机随时获取道路车流信息。ANTTS是其重要子系统，该系统通过几千辆出租车装有的ANTTS电子标签与设在约2０0个交叉路口处的询问器通话，通过对出租车的识别，SＣＡTS系统能够计算旅行时间并对交通网的运行情况进行判断。 澳大利亚的先进系统合作研究中心目前正在开发一种名叫TＲＩRAM的系统,其主要的目的是通过模拟道路网来预测交通行为以及新的交通流量。 2．远程信号控制系统(Ｖic Roａds） 交通控制与通信中心(ＴＣＣC),不仅使用SCATS系统进行交通信号灯控制,而且还采用其它系统进行事故检测和信息的收集发布工作。其中较重要的是交通拨号系统，该系统通过普通的电话线，ＴCCＣ能够连接到50个偏远的受控交通灯,可以监测这些信号灯的状态改变它们的参数，为偏远路口的信号控制提供了便利。 ３. 微机交通控制系统（BＬISS） 该系统最主要的优点是运行于普通微机上,并可控制６3个交通灯，目前在布里斯班已超过500个信号灯采用BLISS系统进行控制。 道路信号系统 道路信号系统是交通控制中心与机动车通信的基础。通过该系统可实现交通管理中心运行车辆间的信息交流,该系统使用900ＭＨz的频率通过路旁询问器与车内电子标签进行通信，电子标签通常是简单的异频雷达收发机,当被询问时可返回一个可被识别的信号。该系统最普通的应用是车辆的不停车收费。 路旁信号系统的公共优化系统,通过与BLISＳ系统相互作用，可保证公共汽车到达路口时总保持绿灯，从而可减少公共汽车的运行时间。另外，该系统还可以包括公共汽车的运行安排表,当一辆车运行晚点的话，通过特殊的措施应能保证该车获得优先行驶权。 系统通过一种设在道路中间的特殊的称量质量的装置与中央控制中心通信，驾驶员不用减速或采取其它特殊操作，即能确定重型载货车的装载量是否符合要求。 车辆监控 视频数据获取系统运用视频摄像机监测、识别和计算交通量,已在澳大利亚广泛地应用。
智能交通行业市场情况及发展趋势分析报告
【最新资料，WORD文档，可编辑修改】 目录 一、概述............................................... （一）概念及内涵....................................... （二）行业概况......................................... 二、我国智能交通行业发展现状及分析..................... （一）总体发展状况..................................... （二）主要城市智能交通系统发展状况..................... （三）行业发展存在的问题............................... 三、我国智能交通行业环境分析........................... （一）经济环境分析..................................... （二）政策环境分析..................................... （三）社会环境分析..................................... （四）市场潜力分析..................................... 四、行业主要领先企业情况分析........................... （一）国内主要智能交通企业............................. （二）主要跨国公司在中国市场的投资布局................. 五、国际行业市场发展现状及分析......................... （一）总体情况......................................... （二）主要国家智能交通市场发展状况..................... 六、行业发展趋势分析...................................一、概述 （一）概念及内涵 智能交通系统（ITS）是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术及计算机软件处理技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的高效、便捷、安全、环保、舒适、实时、准确的综合交通运输管理系统，是一种提高交通系统的运行效率、减少交通事故、降低环境污染，信息化、智能化、社会化、人性化的新型交通运输系统。它将有助于最大程度地发挥交通基础设施的
智能交通系统的发展现状及趋势
智能交通系统的发展现状及趋势 摘要：智能交通系统(ITS)是在传统的交通工程基础上发展起来的新型交通系统，它实现了人-车-路的有机结合和协调发展,从而形成一种实时、准确、高效的综合运输系统,最终实现交通发展的可持续性。本文介绍了智能交通运输系统的基本概念、研究内容,智能交通运输系统在国外发展的现状,以及我国智能交通运输系统的发展现状。在上述内容的基础上，总结了我国智能交通系统未来的发展趋势。 关键词：智能交通运输系统;发展现状;趋势 Development and Tendency of Intelligent Transportation Systems Abstract:Intelligent transportation system is a new transport system developed on the basis of traditional traffic engineering. It realized the organic integration and coordinated development of human - vehicle - road, leading to the formation of a real-time, accurate and efficient integrated transport system, and ultimately the sustainability of the development of traffic.In the paper, the author gave an introduction of the concept,the content of intelligent transportation system, and introduced development situation of ITS in America, Japan, Europe and China.On the basis of above content, the future development trend of China's ITS was summarized. Keywords: Intelligent transportation system ;Overview of development; Trend 1.引言 随着社会经济的不断发展和人们生活水平的普遍提高以及整个社会对交通运输需求的日益增加,交通运输对经济发展的制约作用不同程度地普遍存在于各个国家和地区,如何解决交通拥挤和堵塞现象几乎成了各国政府最为棘手的难题之一。通过增加技术含量的方法提高现有道路的利用率、道路交通的安全程度以及道路使用的舒适程度成为目前研究热点,智能交通系统(ITS)应运而生,并且已成为公认的有效地解决交通运输领域问题,特别是交通拥挤、交通阻塞、交通事故和交通污染问题的最佳途径。 2.智能交通系统的概念与组成 2.1智能交通系统的概念 智能交通系统指的是在较完善的基础设施（包括道路、港口、机场和通信）之上，将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术以及计算机处理技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，从而建立起一种在大范围、全方位发挥作用的实时、准确、高效的综合运输和管理系统。从智能交通系统的概念可看出，ITS即为信息、传感、通信与控制技术综合运用的产物，其目标是解决不断增加的交通需求与有限道路资源间的矛盾，使道路资源能够被充分利用，提高人的出行效率，保障出行安全。 ITS的目标和功能为安全性、畅通性、环保性和舒适性。可以提高交通运输的安全水平；减少交通堵塞,保持道路交通畅通；提高运输网络的通行能力；降低交通运输对环境的污染程度并节约能源；提高交通运输生产效率和经营效益。与传统的提高交通运输水平手段相比,ITS不是单纯依靠建设更多的基础设施、消耗大量能源来实现上述目标和功能,而是在现有或较为完善的基础设施之上,将
智能交通系统的发展趋势分析
智能交通系统的发展趋势分析 智能交通系统的发展趋势分析随着越来越多的国家求助于智能交通系统解决交通问题，我们确信这项技术将对人们的生活产生重要的影响。下面是这项技术对各个领域产生影响的分析：经济据得克萨斯交通研究所统计，美国每年因交通堵塞浪费的燃料和时间造成的损失合计高达720亿美元。主张采用智能交通系统的人士说，这种技术将通过大大提高交通效率而节省大量的燃料和时间。尽管个人节省的资金可能并不很多，但是商业运输车队可以节省大量的资金。对于消费者来说，降低运输成本可能最终意味着降低产品的价格，尤其是诸如新鲜肉类等难以运输的产品的价格。 除此之外，如果智能交通系统能够减少交通事故，它就能减少因事故造成的部分经济损失。据全国高速公路交通安全管理局估计，美国1994年因交通事故造成的经济损失达1500亿美元。 社会尽管个人困采用智能交通系统而节省的汽油费可能并不多，但是减少每天的行车时间可能具有重要的社会效益。正如许多观察家指出的那样，人们在手握方向盘的时候变得不那么文明了。彼此视为竞争对手甚至是障碍。如果智能交通能像设想的那样发挥作用，道路上的文明现象就会增多。此外，节省下来的时间可以提高人们的生活质量。
由汽车引起的交通事故是造成5至29岁年龄段人群死亡的主要原因。据全国高速公路交通安全局的最新统计，美国1998年有4万多人死于公路交通事故。如果智能交通系统能够达到减少交通事故的目标，它将具有无法估量的社会意义。 政府一些国家的政府倾向于采用智能交通系统，因为这种系统有望减少交通堵塞并提高行车安全。兴建大型智能交通系统工程可以增加当地的就业机会。然而这样的工程需要投入巨额资金。解决所需资金的办法是提高税收（比如提高汽油税）或者设立新税种。 政府也可以对智能交通系统工程实行私有化管理，但是工程投资也将需要由私营公司以道路使用收费的方式收回。 政府需要就智能公路法律方面的总是制定新的管理规章。例如，如果自动化高速公路上发生交通事故，应当由谁负责由事故中的某方负责？或者由设计自动驾驶车辆的设计者负责？ 环境主张采用智能交通系统的人士说，提高交通效率将减少车辆的废气排放，从而改进空气质量。例如，据世界道路协会公布的一项评估结果，已在美国广泛使用的交互式车辆导航系统可以使车辆排入的废气减少5%至16%。随着由燃料电池驱动的车辆（这种车辆排出的唯一废弃物是水）的增加将会进一步改善空气质量。
智能交通系统在中国的应用前景分析
智能交通系统在中国的应用前景分析 1美国ITS发展历史的简单回顾 1.1ITS定义 虽然ITS没有为各方所接受的统一定义，但从技术层面上来讲，ITS运用以计算机、通讯和控制技术，即3C技术（Computer, Communication和Control）为代表的现代科技对交通系统进行控制和管理。ITS涉及的技术领域很广，包括影像处理、土木工程、电子工程、机械工程、工业工程、交通工程、计算机科学、运筹学以及车辆控制等领域。系统工程原理是ITS项目的灵魂，而信息流则是ITS研究的重点。ITS代表了一种最高层次的交通系统管理技术，旨在以较低的造价和较短的时间来提高交通系统效率，降低交通拥挤，减轻空气污染和节省能源。 交通系统管理技术至少包括4个层次： 第一层次：交通信号同步化，信号机更新，以及简单的交通工程项目； 第二层次：公共汽车优先项目； 第三层次：计算机化交通信号控制和通讯联网； 第四层次：聪明走廊和智能交通系统，包括中央交通控制中心。 层次越高，技术越复杂和先进，建造和维护费用也越高。 1.2美国ITS发展的历史回顾 在美国，ITS的正式命名是在1994年，其前名为智能车辆公路系统(Intelligent Vehicle Highway System, IVHS)。虽然对ITS的大规模研究和开发应用只有10年左右的时间，但对ITS技术有关的研究一直可以追溯到二十世纪五十年代。 美国私人公司早在五十年代就开始对汽车的自动控制系统进行研究。美国政府交通部门在六十年代开始对电子线路诱导系统(Electronic Route Guidance Systems, ERGS)进行研究。但总体而言，这一时期美国对ITS的研究不像现在这样积极投入。主要原因包括：1)当时的交通发展重点是建设全国州际高速公路系统；2)交通拥挤状况不像现在这样突出；3)交通系统管理和交通设施维护不为交通部门重视，不是整个交通的主流。 但是，在同一时期，欧洲、日本和澳大利亚等发达国家却对交通系统管理和控制技术的研究非常重视，并且逐步领先于美国。英国道路交通研究所(Transport and Road Research Laboratory, TRRL)在六十年代末就开始研制城市交通的 区域信号网络协调配时优化设计控制程序TRANSYT(Traffic Network Study Tool)。七十年代TRRL又研制出第二代的区域交通信号网络优化实时控制系统
城市智能交通系统的发展现状与趋势
龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/ab7905247.html, 城市智能交通系统的发展现状与趋势 作者：冯凯 来源：《环球市场信息导报》2017年第01期 随着社会的快速发展，人们的生活质量不断提高，城市车辆的数量也在不断增多，城市交通压力不断增大。如今，城市智能交通系统的应用范围不断扩大，城市智能交通系统包括以下环节：一是交通信息服务系统，二是车联网系统，三是自动驾驶系统。相比而言，西方国家应用城市智能交通系统的时间比较长，经验丰富，我国应用城市智能交通系统的时间比较短，还处于摸索阶段。对此，我国必须加大城市智能交通系统的研究力度，合理借鉴西方国家的先进经验。 从城市智能交通系统应用现状可以看出，城市智能交通系统应用过程中还存在很多问题，比如：过于注重系统的建设过程，但是在使用的过程中过于形式化，没有真正发挥出城市智能交通系统的作用，浪费了大量的资源等等。对此，国家相关部门必须针对城市智能交通系统应用中存在的问题进行分析，并有针对性的采取调整对策，推动交通事业的发展。 城市智能交通系统的作用 城市智能交通系统实际上只是缓解城市交通问题的一种手段，也是实现绿色交通的关键技术支撑。城市智能交通系统的应用可以提高交通设施的利用率，降低交通事故的发生率，提高城市交通服务水平。对此，相关部门必须认识到应用城市智能交通系统的重要性，深入研究城市智能交通系统，才能真正发挥出城市智能交通系统的作用。车辆数量的不断增多给城市交通发展带来了新的挑战和发展机遇。如今，城市交通压力不断增大，环境污染越来越严重，交通事故频发。但是，从另一个角度来看，我国城市建设的步伐不断加快，人们对环保问题的关注度不断提高，绿色交通已经成为城市交通发展的主要趋势。国家相关部门必须明确城市智能交通系统的应用目标，结合城市交通的实际情况合理制定城市智能交通系统应用方案，实现城市交通系统建设目标。从城市交通供给的角度来看，城市智能交通系统的应用可以提高城市交通的供给能力，提高车辆的运行效率，并有效缓解城市交通供给和需求之间的矛盾。 城市智能交通管理系统。智能交通管理系统已经成为智能交通系统中不可或缺的部分。也是城市交通系统建设的关键环节。1970年开始，我国相关部门加大了交通联网控制系统的研 究和建设力度，并在全国范围内形成了综合性交通管理系统。智能交通管理系统具体以下特点：一是集成性，二是预测性，三是主动性，四是实时性。以某国家为例，该国家引进了先进的智能交通管理技术。在全国范围内建立了立体型检测系统。2003年该国家完成了一期工 程，在全国范围内安装了60个视频摄像头，230个红外线检测设备，检测设备所拍摄到的检 测信息都会传输到交通控制平台上，方便交通管理人员了解当前的交通状况。随着国家经济的快速发展，该国家交通检测的范围也在不断扩大。智能交通管理系统已经实现了以下功能：一是交通信号灯的控制，二是可变车道管理，三是可变限速管理，四是实时信息服务，五是勤务管理，六是大型活动管理，七是公交信号管理。截止到目前为止，该城市的智能交通管理网络
智能交通论文范本
智能交通论文范本 交通的安全特别的重要，下面就由我为大家整理智能交通论文，欢迎大家查看! 摘要：智能交通系统是现在交通运输发展的趋势，本文就智能交通体系在国内外的发展状况做了简要的介绍，对中国如何发展智能交通系统提出了自己的看法和建议。 关键词：智能交通运输系统发展状况对策 智能运输系统(IntelligentTransportSystem)的主要思想是将传统的交通系统看成是人、车、路的统一体，运用计算机、通信、人工智能、传感器等领域的先进成果来彻底改变目前被动式的交通局面，使人在驾驶过程中可以随时通过GPS/GIS、广播、信息发布板等手段了解目前的交通状况，而交通管理部门则可通过道路上的车辆传感器、视频摄像机等设备随时了解各个路段的交通情况，并随时对各个交通路口的交通信号进行调整以及对外界进行信息发布，使整个交通系统的通行能力达到最大。 一、智能交通发展的现状 对智能运输系统的研究许多国家都投入了巨大的人力和物力，并成为继航空航天、军事领域之后高新技术应用最集中的领域。目前已形成以美国、日本、欧洲为代表的三大研究中心。 在美国，对ITS的研究虽然起步最晚，但由于投入较多，目前已处于该领域的领先水平。1991年，美国开始对ITS研究进行投资，仅1994~1995年就确定了104项研究项目，并成立了专门组织，着手制定ITS的研究开发计划，到1997
年投资近7亿美元；1998年6月9日美国总统克林顿签署了“面向21世纪运输权益法案(TransportationEquityActoft he21thCentury)”。该法案的确定为美国公路系统的继续发展和重建带来了创纪录的投资。法案跨度为6个财政年度(1998~2003)，拨款总金额为2178.9亿美元，其中有相当一部分用于支持ITS 的进一步研究与开发。欧洲在ITS的研究方面采取整个欧洲一体化的方针，由政府、企业和个人三方面共同出资进行智能运输系统的研究，著名的项目有PROMETHEUS和DRIVE等，其中DRIVE工程是目前世界上交通运输界规模最大的合作研究计划，共有12个国家的700多个单位参加，经费达5亿欧元。日本从20世纪70年代就开始了对汽车交通综合控制系统的研究，并成立了全国性的ITS 推进组织，是对ITS进行研究最早、实用化程度最高的国家。目前已建立了较为完备的交通控制、信息服务等综合体系，并基本完成了覆盖全国的电子地图的绘制工作，有400万台汽车导航仪在使用，其中120万台可接收信息。 我国在ITS领域的研究起步较晚，但随着全球范围智能交通技术研究的兴起，进入20世纪80年代，我国也加快了对智能交通技术研究的步伐。一方面，北京、上海、沈阳等大城市陆续从国外引进了一些较为先进的城市交通控制、道路监控系统；另一方面，国家加大了自主开发的步伐，如国家计委、科技委组织开发的实时自适应城市交通控制系统HT-UTCS，上海交通大学与上海市交警总队合作开发的SUATS系统等；1998年交通部正式批准成立了ISO/TC204中国委员会，秘书处设在交通智能运输系统工程研究中心，代表中国参加国际智能运输系统的标准化活动，现在正进行中国智能运输系统标准体系框架的研究。此外，我国将从今年起在全国36个城市实施以实现城市交通智能控制为主要内容的“畅通工程”，并逐步推广到全国100多个城市。
国外智能交通系统简介
国外智能交通系统简介 高速公路是一个地区或国家现代化水平的重要标志之一，而高速公路的信息化建设则是实现高速公路现代化管理最重要的途径。互联网技术的进步，信息技术与交通理论和规划的融合，都加速了高速公路信息化的进程。高速公路监控及信息诱导技术的综合运用，成为利用信息技术改善交通秩序，提高高速公路利用率不可或缺的方法和手段。 澳大利亚： 先进的智能交通运输系统 交通控制系统 1. 最优自动适应交通控制系统（SCATS） 澳大利亚是世界上较早从事智能交通控制技术研究的国家之一，著名的SCATS系统在澳大利亚几乎所有的城市都有使用，目前上海、深圳等城市也采用这一系统。 SCATS系统的优点是其自动适应交通条件变化的能力，通过大量设在路上的传感器以及视频摄像机随时获取道路车流信息。ANTTS是其重要子系统，该系统通过几千辆出租车装有的ANTTS电子标签与设在约200个交叉路口处的询问器通话，通过对出租车的识别，SCATS 系统能够计算旅行时间并对交通网的运行情况进行判断。 澳大利亚的先进系统合作研究中心目前正在开发一种名叫TRIRAM的系统，其主要的目的是通过模拟道路网来预测交通行为以及新的交通流量。 2. 远程信号控制系统（Vic Roads） 交通控制与通信中心（TCCC），不仅使用SCATS系统进行交通信号灯控制，而且还采用其它系统进行事故检测和信息的收集发布工作。其中较重要的是交通拨号系统，该系统通过普通的电话线，TCCC能够连接到50个偏远的受控交通灯，可以监测这些信号灯的状态改变它们的参数，为偏远路口的信号控制提供了便利。 3. 微机交通控制系统（BLISS） 该系统最主要的优点是运行于普通微机上，并可控制63个交通灯，目前在布里斯班已超过500个信号灯采用BLISS系统进行控制。 道路信号系统 道路信号系统是交通控制中心与机动车通信的基础。通过该系统可实现交通管理中心运行车辆间的信息交流，该系统使用900MHz的频率通过路旁询问器与车内电子标签进行通信，电子标签通常是简单的异频雷达收发机，当被询问时可返回一个可被识别的信号。该系统最普通的应用是车辆的不停车收费。 路旁信号系统的公共优化系统，通过与BLISS系统相互作用，可保证公共汽车到达路口时总保持绿灯，从而可减少公共汽车的运行时间。另外，该系统还可以包括公共汽车的运行安排表，当一辆车运行晚点的话，通过特殊的措施应能保证该车获得优先行驶权。 系统通过一种设在道路中间的特殊的称量质量的装置与中央控制中心通信，驾驶员不用减速或采取其它特殊操作，即能确定重型载货车的装载量是否符合要求。 车辆监控 视频数据获取系统运用视频摄像机监测、识别和计算交通量，已在澳大利亚广泛地应用。
智能交通系统项目可行性研究报告
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目录 1 项目概况 (17) 1.1 项目背景 (17) 1.2 国内外ITS发展概述 (18) 1.2.1 国外智能交通发展概述 (18) 1.2.2 国内智能交通发展概述 (23) 1.3 城市概况 (34) 2 现状分析 (36) 2.1 城市道路交通现状 (36) 2.1.1 城区路网现状 (36) 2.1.2 道路交通管理现状 (39) 2.2 交通拥堵现状分析 (41) 2.2.1 城区交通拥堵现状 (41) 2.2.2 城区交通拥堵分析 (42) 2.3 城市交通管理科技建设现状分析 (45) 2.3.1 城市交通管理科技建设现状 (45) 2.3.2 城市交通管理科技建设分析 (49) 3 需求分析 (52) 3.1 交通信号控制系统需求分析 (52) 3.2 交通违法行为监测记录系统需求分析 (53) 3.3 交通电视监视系统需求分析 (54) 3.4 高清卡口系统需求分析 (56) 3.5 交通指挥中心和集成指挥平台需求分析 (59) 4 必要性分析 (61)
4.1 全面提升交通管理水平的需要 (61) 4.2 有效缓解拥堵的需要 (61) 4.3 加强交通安全的需要 (62) 4.4 提升信息服务水平 (63) 5 总体规划和设计 (64) 5.1 总体规划 (64) 5.1.1 规划范围 (64) 5.1.2 规划时间 (64) 5.1.3 规划设计依据 (64) 5.1.4 规划内容 (66) 5.1.5 系统建设步骤 (70) 5.2 总体设计 (71) 5.2.1 技术路线 (71) 5.2.2 设计思想 (71) 5.2.3 设计原则 (72) 5.2.4 建设目标 (73) 5.2.5 系统总体结构 (75) 5.2.6 系统物理结构 (75) 5.2.7 系统功能 (76) 5.2.8 系统方案特点 (78) 6 交通信号控制系统 (82) 6.1 系统概况 (82) 6.2 设计依据与标准 (83) 6.3 设计原则 (84)
智能交通系统简介
城市智能交通系统简介 随着城市经济的快速发展，城市化、汽车化进程加快，越来越迫切地需要运用先进的信息技术、数据通讯传输技术及计算机技术，建立一种大范围内、全方位发挥作用的实时、准确、高效的道路交通管理综合集成系统。 智能交通系统将以道路交通有序、安全、畅通以及交通管理规范服务、快速反应和决策指挥为目标，初步建成集高新技术应用为一体的适合于城市道路交通特点的、具有高效快捷的交通数据采集处理能力、决策能力和组织协调指挥能力的管理系统，实现交通管理指挥现代化、管理数字化、信息网络化。 1、城市智能交通系统建设必要性 ●城市交通发展的需要 ●提升全市道路交通总体管理水平的需要 ●城市公共治安管理的需要 ●面向公众出行提供方便、快捷的信息服务 2、智能交通系统建设目标 ●以城市路网为对象，以公众交通出行需求为导向，重点考虑道路交通管 理与交通突发事件应急处置的需求，建设以视频综合复用技术为核心的道路视频监控系统，同时整合已有和新建外场设备的动态数据。 ●建设城市道路交通智能管理中心及相关应用系统，相应的通信网络和外 场设备，实现城市的道路网交通管理与交通突发事件应急处置、非现场
执法及综合信息管理、车辆驾驶员综合信息管理，面向公众的道路交通信息服务。 充分考虑与公安局110指挥中心、城市应急联动指挥中心、社会治安防控动态监控系统及其他相关系统的衔接。实现城市道路网的高水平日常运行管理、高效的交通突发事件应急处置，为公众提供安全便捷畅通的道路交通出行服务。 3、智能交通系统所包括的一个平台、8个子系统 中心集成平台 智能交通系统中心平台通过对智能交通各子系统的高度集成，汇总融合、分析处理各类交通数据，并依据最终获取的有效信息进行决策和 交通指挥调度，同时对各种交通突发事件进行判断、确认和处理；以达
智能交通系统项目可行性研究报告
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目录 第一章概述 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2项目名称 (2) 1.3项目建设单位 (2) 1.4可行性研究报告编制单位 (2) 1.5可行性研究报告编制依据 (2) 1.6项目建设总体状况 (3) 1.6.1建设目标 (3) 1.6.2规模及内容 (4) 1.6.3建设期 (5) 1.7项目总投资及资金来源 (6) 1.8经济与社会效益 (6) 1.9主要研究结论与建议 (6) 第二章现状与需求分析 (7) 2.1项目建设机构及职责 (7) 2.1.1“ 智能交通管理系统工程”领导小组办公室 (7) 2.1.2“智能交通管理系统工程”项目管理组 (7) 2.1.3“智能交通管理系统工程”建设监督组 (7) 2.1.4“ 智能交通管理系统工程”技术保障组 (8) 2.2交通管理及道路建设现状 (8) 2.3科技建设现状 (8) 2.3.1交通信号控制系统 (9) 2.3.2电子警察系统 (9) 2.3.3交通信息化服务 (9) 2.4需求分析 (9)
2.4.1用户需求分析 (9) 2.4.2交通信息需求分析 (11) 2.4.3功能需求及业务流程分析 (12) 第三章项目建设的必要性 (19) 3.1建设智能交通管理系统是保障社会安全稳定的需要。 (19) 3.2建设智能交通管理系统是全面掌握实时交通运行状况的必然要求19 3.3建设智能交通管理系统是加强道路交通信息管理、实现交通管理信息共享的必然要求 (19) 3.4建设智能交通管理系统是提高现有设施运行效率，减少道路拥堵的必然要求 (20) 3.5建设智能交通管理系统是整合分散调控手段，实现整体调控的必然要求20 3.6建设智能交通管理系统是提高交通肇事案件和涉车犯罪案件侦破率的需要 (20) 第四章技术方案 (22) 4.1建设原则 (22) 4.2总体框架 (23) 4.3智能交通集成平台 (24) 4.3.1平台结构组成 (24) 4.3.2系统接口及数据规范 (25) 4.3.2.1子系统接口协议 (25) 4.3.2.2交通信号控制系统接口规范 (25) 4.3.2.3交通流信息系统接口规范 (27) 4.3.2.4交通诱导系统接口规范 (28) 4.3.2.5智能卡口系统接口规范 (29) 4.3.2.6非现场执法系统接口规范 (33)