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摘要：目的 通过研究人工智能、大数据以及云计算等前沿技术在静态交通中的应用，结合TRIZ理论的八大进化法则，对未来静态交通技术的发展进行预测。方法 通过分析国内外的研究现状，采用理论、类比等相结合的研究方法对静态交通技术的发展进行分析研究。结果 结合新兴技术的发展，对未来静态交通的发展进行了预测。结论 通过研究总结国内外城市静态交通发展经验，为建立适合我国静态交通的发展提供经验借鉴。
关键词：静态交通;TRIZ理论
在城市中车辆停放时间远大于车辆的行驶时间，例如英国的一项调查表明，私人小轿车一年中行驶300-400h，平均每昼夜仅1h，其余23h均在停放。又如法国巴黎的航空摄影显示，在城市道路上行驶的汽车仅占该市汽车总量的6.6%，其余93.3%的车辆均处于停放状態。[1]
1.智慧城市静态交通前沿技术现状，以美国，日本等为例
美国、日本是较早步入汽车化社会的国家，在静态交通建设与管理方面有许多成功经验，它们的成功经验对解决我国大城市“停车难、乱停车”的现象有重要的借鉴意义。[2] 停车场是静态交通的重要组成部分。停车场决定着现代城市的命运，它们在美国城市中的占地比率一般都达到了6%～40%。[3]
美国在解决静态交通的一系列问题中，既有政策法规上的建设，也有设施技术上的突破。而且重视停车引导和信息系统等先进的停车管理技术的应用。设施上修建停车楼、立体车库等，用来缓和供需关系。另一方面，智慧停车的发展，使得互联网+停车成为人们的首选。
日本号称“立体停车王国”，且通过立法规范停车建设与管理。日本落实自备停车位，无论单位还是个人，购车须出示车库证明。日本在智慧停车方面也毫不逊色，将互联网应用到静态交通的调控当中，更高效地调节供需关系。
2.对比国外，国内静态交通前沿技术现状
智能化的差距主要表现在成熟的大系统和无人化方面。我国现今正处于各系统分开发展的阶段，并未整合在一起。尤其在智能化的技术方面，仍需突破。因为技术系统的不成熟，导致无人化的管理模式无法实施，这一现状未来会随着技术的不断发展得到改善。
3.人工智能技术、大数据、云计算在静态交通中的应用现状
人工智能是由感知功能、计算功能等多种功能组成的。感知功能实现需要收集大量数据，主要用于场景描述，这是人工智能技术发展的基础。[4] 人工智能技术目前主要集中在对车牌号码、车型甚至驾驶人的识别上，基于摄像头识别结果，将数据进行处理对比以后导入数据库，才能进行下一步。
如何利用大数据方法改进当前智能交通系统，是当前智慧城市研究和交通规划领域的关键问题之一。[5] 大数据目前在静态交通中的应用，主要在于车位信息的共享、停车前后实时数据的获取以及实现优化配置。通过大数据分析，分时段列出各个停车区域、停车场的繁忙、空闲状态，以合理规划和引导用户停车。[6]
科学、高效的交通管理在信息化的社会中往往又依赖于先进的计算与网络技术，而云计算技术目前恰恰代表着这一先进的计算与网络技术。[7] 云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户提供按需服务。云计算应用的思想是将资源整合，使用户可以方便寻找。[8]
4.基于TRIZ理论的八大进化法则，进行静态交通技术发展预测
通过将智慧城市与静态交通技术发展相结合，从TRIZ理论八大进化法则的角度提出未来静态交通技术发展预测。这八大进化法则可以用来预测技术系统，产生并加强创造性问题的解决途径。[9]
4.1技术系统的S曲线进化法则
阿奇舒勒通过对大量的发明专利的分析，发现产品的进化规律满足一条S形的曲线。S曲线描述了一个技术系统的完整生命周期，一个技术系统的进化一般经历4个阶段，分别是：1）婴儿期 2）成长期 3）成熟期 4）衰退期。每个阶段都会呈现不同的特点。
通过对人工智能、大数据、云计算等的前沿技术领域在静态交通中的应用研究，可以得出目前的静态交通技术处于技术系统的成长期。系统中原来存在的各种问题逐步得到解决，效率和产品可靠性得到较大程度的提升，其价值开始获得社会的广泛认可，发展潜力也开始呈现。
4.2 子系统的不均衡进化法则
每个技术系统都是由多个实现不同功能的子系统组成。子系统不均衡进化法则是指：
A 任何技术系统所包含的各个子系统都不是同步，均衡进化的，每个子系统都是沿着自己的S曲线向前发展
B 这种不均衡的进化经常会导致子系统之间的矛盾出现
C 整个技术系统的进化速度取决于系统中发展最慢的子系统的进化速度
应用于静态交通技术系统，我们不难发现，车牌由于光线、污损等客观因素，造成扫描困难，无法达到正确率100%。即使其他的大数据、云计算子系统再成熟，都要建立在人工智能识别的基础之上。所以一定程度上，人工智能子系统的进化速度决定着整个静态交通技术系统的发展。
4.3 减少人工介入进化法则
技术系统的进化是由人工操作向减少人工介入到实现自动化的方向进化的。在静态交通技术发展当中，目前由于子系统的不完善，还不能完全做到无人监管管理。
5.结语
人工智能、大数据、云计算等子系统的配合度仍未达到成熟。尤其人工智能方面，根据TRIZ技术系统进化法则，我们预测，在未来的智慧城市发展过程中，静态交通也将作为一部分被统筹规划。并且静态交通技术的发展作为刚需，会由于大量资源的投入而进入成熟期，甚至于整个汽车产业会因为互联网的介入而进行汽车产品的改良。一旦技术上的难点被攻克，静态交通发展会发生翻天覆地的变化，互联网的广泛应用，终将改变人类的生活方式。
参考文献：
[1] M.D.Meyer & E J.Miller.城市交通规划有关决策的方法[M]，中国建筑工业出版社，1990.
[2] 宋传增.美日城市静态交通建设与管理研究[J].山东建筑大学学报，2006（05）：455-458+462.
[3] 威尔伯·史密斯.市中心停车[M]，纽约：约翰B雷公司，1965.59.
[4] 宋明洋.人工智能在道路交通管理中的应用探讨[J].中国管理信息化，2018，21（13）：143-144.
[5] 赵鹏军，李铠.大数据方法对于缓解城市交通拥堵的作用的理论分析[J].现代城市研 究，2014（10）：25-30.
[6] 周赤忠.基于静态交通大数据系统下的智慧停车平台创新与应用[J].计算机应用与软件，2018，35（02）：330-333.
[7] 曾凯，颜金传.云计算及其在智能交通上的应用[J].现代电信科技，2011，41（05）：45-51.
[8] 倪琴，许丽.云计算技术在智能交通系统中的应用研究[J].交通与运输（学术版），2012（01）：106-109.
[9] 赵锋.创新思维与发明问题解决方法[M]，西北工业大学出版社，2017.
[10] 袁峰，朱俊，陈江义.基于TRIZ理论的产品技术成熟度预测应用[J].河南科技，2012.
作者简介：
马佩茹（1995.10-），女，汉族，籍贯：陕西渭南人，西安建筑科技大学艺术学院，17级在读研究生，硕士学位，专业：工业设计工程，研究方向：城市公共设施设计与研究
（作者单位：西安建筑科技大学）
关键词：静态交通;TRIZ理论
在城市中车辆停放时间远大于车辆的行驶时间，例如英国的一项调查表明，私人小轿车一年中行驶300-400h，平均每昼夜仅1h，其余23h均在停放。又如法国巴黎的航空摄影显示，在城市道路上行驶的汽车仅占该市汽车总量的6.6%，其余93.3%的车辆均处于停放状態。[1]
1.智慧城市静态交通前沿技术现状，以美国，日本等为例
美国、日本是较早步入汽车化社会的国家，在静态交通建设与管理方面有许多成功经验，它们的成功经验对解决我国大城市“停车难、乱停车”的现象有重要的借鉴意义。[2] 停车场是静态交通的重要组成部分。停车场决定着现代城市的命运，它们在美国城市中的占地比率一般都达到了6%～40%。[3]
美国在解决静态交通的一系列问题中，既有政策法规上的建设，也有设施技术上的突破。而且重视停车引导和信息系统等先进的停车管理技术的应用。设施上修建停车楼、立体车库等，用来缓和供需关系。另一方面，智慧停车的发展，使得互联网+停车成为人们的首选。
日本号称“立体停车王国”，且通过立法规范停车建设与管理。日本落实自备停车位，无论单位还是个人，购车须出示车库证明。日本在智慧停车方面也毫不逊色，将互联网应用到静态交通的调控当中，更高效地调节供需关系。
2.对比国外，国内静态交通前沿技术现状
智能化的差距主要表现在成熟的大系统和无人化方面。我国现今正处于各系统分开发展的阶段，并未整合在一起。尤其在智能化的技术方面，仍需突破。因为技术系统的不成熟，导致无人化的管理模式无法实施，这一现状未来会随着技术的不断发展得到改善。
3.人工智能技术、大数据、云计算在静态交通中的应用现状
人工智能是由感知功能、计算功能等多种功能组成的。感知功能实现需要收集大量数据，主要用于场景描述，这是人工智能技术发展的基础。[4] 人工智能技术目前主要集中在对车牌号码、车型甚至驾驶人的识别上，基于摄像头识别结果，将数据进行处理对比以后导入数据库，才能进行下一步。
如何利用大数据方法改进当前智能交通系统，是当前智慧城市研究和交通规划领域的关键问题之一。[5] 大数据目前在静态交通中的应用，主要在于车位信息的共享、停车前后实时数据的获取以及实现优化配置。通过大数据分析，分时段列出各个停车区域、停车场的繁忙、空闲状态，以合理规划和引导用户停车。[6]
科学、高效的交通管理在信息化的社会中往往又依赖于先进的计算与网络技术，而云计算技术目前恰恰代表着这一先进的计算与网络技术。[7] 云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户提供按需服务。云计算应用的思想是将资源整合，使用户可以方便寻找。[8]
4.基于TRIZ理论的八大进化法则，进行静态交通技术发展预测
通过将智慧城市与静态交通技术发展相结合，从TRIZ理论八大进化法则的角度提出未来静态交通技术发展预测。这八大进化法则可以用来预测技术系统，产生并加强创造性问题的解决途径。[9]
4.1技术系统的S曲线进化法则
阿奇舒勒通过对大量的发明专利的分析，发现产品的进化规律满足一条S形的曲线。S曲线描述了一个技术系统的完整生命周期，一个技术系统的进化一般经历4个阶段，分别是：1）婴儿期 2）成长期 3）成熟期 4）衰退期。每个阶段都会呈现不同的特点。
通过对人工智能、大数据、云计算等的前沿技术领域在静态交通中的应用研究，可以得出目前的静态交通技术处于技术系统的成长期。系统中原来存在的各种问题逐步得到解决，效率和产品可靠性得到较大程度的提升，其价值开始获得社会的广泛认可，发展潜力也开始呈现。
4.2 子系统的不均衡进化法则
每个技术系统都是由多个实现不同功能的子系统组成。子系统不均衡进化法则是指：
A 任何技术系统所包含的各个子系统都不是同步，均衡进化的，每个子系统都是沿着自己的S曲线向前发展
B 这种不均衡的进化经常会导致子系统之间的矛盾出现
C 整个技术系统的进化速度取决于系统中发展最慢的子系统的进化速度
应用于静态交通技术系统，我们不难发现，车牌由于光线、污损等客观因素，造成扫描困难，无法达到正确率100%。即使其他的大数据、云计算子系统再成熟，都要建立在人工智能识别的基础之上。所以一定程度上，人工智能子系统的进化速度决定着整个静态交通技术系统的发展。
4.3 减少人工介入进化法则
技术系统的进化是由人工操作向减少人工介入到实现自动化的方向进化的。在静态交通技术发展当中，目前由于子系统的不完善，还不能完全做到无人监管管理。
5.结语
人工智能、大数据、云计算等子系统的配合度仍未达到成熟。尤其人工智能方面，根据TRIZ技术系统进化法则，我们预测，在未来的智慧城市发展过程中，静态交通也将作为一部分被统筹规划。并且静态交通技术的发展作为刚需，会由于大量资源的投入而进入成熟期，甚至于整个汽车产业会因为互联网的介入而进行汽车产品的改良。一旦技术上的难点被攻克，静态交通发展会发生翻天覆地的变化，互联网的广泛应用，终将改变人类的生活方式。
参考文献：
[1] M.D.Meyer & E J.Miller.城市交通规划有关决策的方法[M]，中国建筑工业出版社，1990.
[2] 宋传增.美日城市静态交通建设与管理研究[J].山东建筑大学学报，2006（05）：455-458+462.
[3] 威尔伯·史密斯.市中心停车[M]，纽约：约翰B雷公司，1965.59.
[4] 宋明洋.人工智能在道路交通管理中的应用探讨[J].中国管理信息化，2018，21（13）：143-144.
[5] 赵鹏军，李铠.大数据方法对于缓解城市交通拥堵的作用的理论分析[J].现代城市研 究，2014（10）：25-30.
[6] 周赤忠.基于静态交通大数据系统下的智慧停车平台创新与应用[J].计算机应用与软件，2018，35（02）：330-333.
[7] 曾凯，颜金传.云计算及其在智能交通上的应用[J].现代电信科技，2011，41（05）：45-51.
[8] 倪琴，许丽.云计算技术在智能交通系统中的应用研究[J].交通与运输（学术版），2012（01）：106-109.
[9] 赵锋.创新思维与发明问题解决方法[M]，西北工业大学出版社，2017.
[10] 袁峰，朱俊，陈江义.基于TRIZ理论的产品技术成熟度预测应用[J].河南科技，2012.
作者简介：
马佩茹（1995.10-），女，汉族，籍贯：陕西渭南人，西安建筑科技大学艺术学院，17级在读研究生，硕士学位，专业：工业设计工程，研究方向：城市公共设施设计与研究
（作者单位：西安建筑科技大学）