什么是智能交通系統（ITS）？最佳定義來自歐洲電信標準協會：“智能交通系統 （ITS） 包括遠程信息處理和車輛中、車輛之間（例如，汽車到汽車）以及車輛與固定位置之間（例如，汽車）的所有類型的通信。到基礎設施）。然而，ITS 不僅限于公路運輸——它們還包括將信息和通信技術 （ICT） 用于鐵路、水路和航空運輸，包括導航系統。” 我們如何實現 ITS 的這種復雜愿景？必須解決一些問題，包括實現上述指定的通信和擁有適應多式聯運的有效手段。該系統需要能夠消耗幾乎無法理解的數據量并產生對旅行者有用的信息。這些信息需要以最有效的方式引導旅行者到達目的地，并與基礎設施交互以促進緩解交通擁堵。它需要實時完成所有這些事情。

數據，數據，無處不在，/因此世界確實縮小了［1］

我們經常聽到世界在縮小。我們的意思是，由于高速交通方式的可及性和信息共享能力的顯著提高，世界人民比以往任何時候都更加緊密地聯系在一起。可以說，構建智能交通系統（ITS）是縮小我們世界的關鍵。

我們共享的信息是數據的融合。該數據來自多個來源。我們每個人每天都會消耗大量數據，但它只是每天產生的數據的一小部分。事實上，有些人估計每天創建的數據量約為 5 艾字節。從這個數字來看，國會圖書館中估計有 5 到 20 PB 的各種格式的數據。我們每天產生的數據量是該數據量的 250 到 1，000 倍，而且還會繼續增長。

根據麥肯錫全球研究所 2011 年的一項研究［2］，到 2015 年，汽車行業將成為第二大數據生產者；如果我們將汽車與旅行和物流結合起來，數據量將額外增長 30%。這些數據大部分來自車輛內部的傳感器。隨著車輛包含更多的安全性和便利性功能，這一數字將顯著增長。當然，并非所有這些數據都在 ITS 中起作用，當然也不是原始傳感器數據。

汽車傳感器融合

單個傳感器提供一段數據，其本身可能服務于一些有限的目的，但是當我們在其他傳感器數據的背景下考慮它時，我們能夠獲得對性能或行為的一些見解，并且通過適當的控制可以提高系統性能。這稱為傳感器融合。

在當今的車輛中，傳感器融合的一個例子是牽引力控制系統。該系統檢測車輛上的車輪何時打滑并調整發動機功率，并在必要時應用制動器。但是牽引力控制系統如何知道車輪何時打滑呢？如果依靠單個車輪的輪速傳感器進行檢測，這可能會比較困難。然而，不是一個傳感器，而是多個傳感器，在大多數乘用車的情況下，每個車輪上都有一個。通過查看這些傳感器報告的測量值的差異，牽引力控制系統能夠確定何時需要減少對車輪的發動機功率以及減少多少，以及是否需要制動。

傳感器融合為我們提供了一些重要的車內分析功能。然而，如果我們止步于此，我們就會失去一些其他的潛力，尤其是當我們開始使用非車載系統時。

為傳感器系統增加智能

這就是信息融合發揮作用的地方。信息融合可以看作是一種減少不確定性的組合方法。在共享環境中收集和分析來自各種來源的信息，以獲得進一步的洞察力并減少有關情況的不確定性。

這是一項艱巨的任務，但考慮到這可以實現的重要性，值得付出努力。在他們的論文“情境評估中的問題和挑戰”［3］中，作者指出信息融合提供了情境評估，并且情境評估涉及派生實體之間的關系，例如對象狀態的聚合（即分類和位置）。

現在考慮一個情況評估的例子。鑒于牽引力控制系統的行為，如果該信息以某種方式與有關環境空氣溫度或雨水傳感系統的信息相結合，則可以對發生車輪打滑的情況進行某種評估。

如果環境空氣溫度傳感器報告溫度低于冰點并且 ABS 輪速傳感器報告打滑，則情況評估可能是該區域有冰。如果進行情境評估的人不是駕駛員，而是基于云的分析系統，從車輛接收實時遙測數據，那么評估能力就會有所提高。

現在，在地理圍欄區域內可能會有多輛汽車報告車輪打滑，而不是只有一輛汽車報告車輪打滑。鑒于報告的事件數量在統計上顯著，分析引擎可以高度自信地得出該地區有冰的結論。這個基于云的系統現在可以將這些信息以警報的形式推送給訂閱者，警告司機進入冰存在的區域。

擴大范圍，基于云的系統現在也可以將此信息報告給運營中心。運營中心可以將這些信息廣播到周邊地區道路上的數字標牌上，警告地理圍欄區域外的司機已經檢測到冰，讓他們有機會在可能的情況下重新安排路線。

這只是聯網車輛如何集成并支持 ITS 的一個示例。

連接車輛

支持和擴展 ITS 功能所需的下一個關鍵部分是連接性。如今，許多車輛都具有連接性，但這通常用于導航和禮賓服務。車輛數據需要在車外提供給基礎設施。一旦完成，可以實現許多事情。

如果檢測到碰撞（智能交通系統接收到安全氣囊展開信號以及其他相關遙測數據），ITS 將能夠調度第一響應者并開始自動重新路由交通。如果發生意外的交通擁堵，ITS 可以自動調整紅綠燈間隔，以調整通過擁堵區域的車輛流量，并將替代路線信息直接發送到連接的車輛。

這些只是車輛互聯程度更高且車輛數據可用時可以實現的幾個示例。

安全設計

然而，這種連接存在挑戰。其中最嚴重的是安全性。關于車輛被黑的宣傳很多。最初，所有入侵都需要對車輛進行物理訪問。現在車輛中有許多無線接入點，增加了黑客的攻擊媒介。但是為了什么目的？

黑客遠程控制車輛幾乎沒有價值。真正的價值在于使用不安全的連接點，如聯網車輛，作為進入基礎設施和后端系統的入口點。訪問單個車輛對黑客來說幾乎沒有什么好處，但是能夠影響成百上千的車輛，或者獲得對 ITS 的控制權，可能會帶來顯著的收益或顯著的痛苦。這些深遠的影響意味著必須從一開始就考慮安全性，而不是修補或考慮作為事后的想法。管理安全性會影響系統的許多方面，包括架構和接口。在安全分析中采用最佳實踐并在整個工程生命周期中應用它們對于保持車輛和非車載系統的完整性至關重要。

一種這樣的最佳實踐是威脅建模。威脅建模為網絡安全威脅的分類提供了一種結構化的方法。威脅模型將：

識別潛在威脅和先決條件

對威脅進行分類和分組

確定保護措施對威脅的影響

確定應用緩解措施的領域

有不同類型的威脅模型，但在其關于汽車安全威脅的報告中，NHTSA 推薦了一種用于汽車網絡物理系統的復合方法。

另一個考慮因素是隱私。不可能保證車輛的完全安全，因為在車輛的整個生命周期中都會出現新的威脅。因此，有必要采取措施確保即使實現了對車輛網絡的訪問，網絡上的信息也是安全的。這可以通過一種或多種方式進行管理。例如，車輛內和基礎設施外的數據加密或節點身份驗證。

鑒于安全需求和集成兩個高度復雜的系統（互聯車輛和 ITS）的挑戰，需要“系統系統”工程。系統工程系統解決不斷發展的程序的開發和操作。傳統系統工程旨在優化單個系統，而系統工程系統旨在優化各種交互的舊系統和新系統的網絡，以滿足多個目標。通過采用系統方法，可以創建一個集成架構，提供標準化的接口和必要的協議來解決問題，例如安全性。

需求管理

從事系統思維，在不同領域工作的工程師可以更容易地識別和理解這個系統系統中存在的相互依賴和交互。不僅將建模應用于安全性，而且將建模應用到系統的這些元素的體系結構、行為和通信方面的捕獲和詳細說明中，有助于與功能和法規要求的相關性。此外，生成的模型提供了更高抽象級別的綜合視圖，從而可以更深入地理解系統。通過模型的仿真，可以將系統行為可視化，以對系統規范進行初步驗證，并在實施之前避免潛在的沖突和陷阱。

嚴格的需求管理也是成功的關鍵。跟蹤持續的需求變更、維護工件的歷史以及識別可疑鏈接將確保需求和設計的完整性。使用電子表格幾乎不可能實現此功能。最好通過實施適當的需求管理解決方案來實現這一目標。

成功的關鍵是在整個生命周期中協同執行工作。從需求分析到轉化為需求、法規遵從以及迭代分析和設計工作流程，工程師必須具備無縫共享信息的能力。汽車本身越來越復雜，這意味著原始設備制造商和供應商之間的合作更加緊密。現在，將這種協作需求擴展到汽車生態系統之外。提供基礎設施和后端系統的實體必須參與。

如果采用相同的協作方法——文件移交和工具進出口（通常會導致信息的保真度下降）——不僅各方將面臨相同的挑戰，而且隨著數據的增長，情況將更加惡化。規模和復雜性。開發這些系統所采用的解決方案必須能夠實現密切協作、廣泛的可追溯性，并且必須進行擴展以滿足開發復雜、集成系統的需求。此外，那些在系統上工作的人必須能夠立即、實時地訪問成功設計它們所必需的信息。

審核編輯：郭婷