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所有類型的通信，車輛之間（例如，車對車），以及車輛與固定位置（例如，車對基礎設施）之間的通信。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，水和航空運輸，包括導航系統。我們如何實現ITS的復雜愿景？必須解決幾個問題，包括實現上述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難以理解的數據量，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，并與基礎設施互動，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，每個地方，/因此世界確實縮小了

我們經常聽到世界正在萎縮。我們的意思是，由于高速交通方式的可訪問性和共享信息的能力顯著提高，世界人民比以往任何時候都更緊密地聯系在一起。公平地說，建立智能交通系統（ITS）是縮小世界的關鍵。

我們分享的信息是數據的融合。這些數據來自多個來源。我們每個人每天都會消耗大量的數據，但這只是每天產生的數據的一小部分。事實上，一些估計將每天創建的數據量放在5 EB左右。從這個數字的角度來看，國會圖書館中估計有5到20PB的各種格式的數據。我們每天產生的數據量從250到1000倍，而且還將繼續增長。

根據麥肯錫全球研究所2011年的一項研究，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相結合，數據量將額外增長30%。這些數據大部分來自車內的傳感器。隨著車輛具有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中發揮作用，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，這些數據本身可能用于某些有限的目的，但是當我們在其他傳感器數據的上下文中考慮它時，我們能夠獲得一些關于性能或行為的見解，并且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。該系統可檢測車輛上的車輪何時打滑，并調整發動機功率，并在必要時施加制動。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，這可能很困難。然而，不是一個傳感器，而是有多個傳感器，在大多數乘用車的情況下，每個車輪上都有一個傳感器。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以及需要減少多少發動機對車輪的功率以及是否需要制動。

傳感器融合為我們提供了車輛內的一些重要分析功能。然而，如果我們止步于此，我們將錯過一些其他潛力，特別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。信息融合可以被視為減少不確定性的一種組合方法。來自各種來源的信息在共享上下文中收集和分析，以獲得進一步的洞察力并減少有關情況的不確定性。

這是一項非同小可的任務，但鑒于這能夠帶來什么的重要性，值得付出努力。在他們的論文“情境評估中的問題和挑戰”中，作者指出，信息融合提供了情境評估，情境評估涉及推導實體之間的關系，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。考慮到牽引力控制系統的行為，如果將這些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，那么就有可能對發生車輪打滑的情況進行一些評估。

如果環境空氣溫度傳感器報告溫度低于冰點，而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，那么評估功能就會得到改進。

現在，在地理圍欄區域內可能有多個車輛報告車輪打滑，而不僅僅是一輛汽車報告車輪打滑。鑒于報告的發生次數具有統計意義，分析引擎可以高度自信地得出結論，該地區存在冰。這個基于云的系統現在可以以警報的形式將此信息推送給用戶，警告進入冰區區域的駕駛員。

擴大了范圍，基于云的系統現在也可以將此信息報告給運營中心。運營中心可以將此信息廣播到周邊地區道路上的數字標志，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規劃路線。

這只是聯網車輛如何與ITS集成和支持的一個例子。

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，許多車輛都存在連接性，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，就可以實現許多目標。

如果檢測到碰撞（智能交通系統接收到的安全氣囊展開信號以及其他上下文遙測），ITS將能夠調度第一響應者并開始自動重新路由交通。在發生意外的交通擁堵時，ITS可以自動調整交通燈間隔，以調整車輛通過擁堵區域的流量，并將備用路線信息直接發送到連接的車輛。

這些只是幾個例子，說明如果車輛更加互聯并提供車輛數據，可以實現什么。

安全設計

然而，這種連接性存在挑戰。其中最嚴重的是安全性。關于車輛被黑客入侵的宣傳很多。最初，所有入侵都需要對車輛進行物理訪問。現在有許多無線接入點進入車輛，增加了黑客的攻擊媒介。但目的何在呢？

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，如連接的車輛，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幾乎沒有好處，但是能夠影響數百或數千輛車輛，或者獲得對ITS的控制，可能會導致重大收益或重大痛苦。這些深遠的影響意味著必須從一開始就考慮安全性，而不是修補或將其視為事后的想法。管理安全性會影響系統的許多方面，包括體系結構和接口。采用安全分析中的最佳實踐并將其應用于整個工程生命周期對于保持車輛和非車載系統的完整性至關重要。

其中一個最佳實踐是威脅建模。威脅建模提供了一種結構化的網絡安全威脅分類方法。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

確定安全措施對威脅的影響

確定要應用緩解措施的區域

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［4］，NHTSA建議對汽車網絡物理系統采用復合方法。

另一個考慮因素是隱私。不可能保證車輛的完全安全，因為新的威脅將在車輛的整個生命周期中出現。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，對車輛內和基礎設施的節點進行數據加密或身份驗證。

鑒于對安全性的需求以及集成兩個高度復雜的系統（聯網車輛和ITS）的挑戰，需要“系統中的系統”工程。系統工程系統處理不斷發展的程序的開發和操作。傳統的系統工程旨在優化單個系統，而系統工程系統則旨在優化各種相互作用的舊系統和新系統的網絡，以滿足多個目標。通過采用系統級系統方法，可以創建一個集成的體系結構，提供標準化的接口和必要的協議來解決安全問題，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性和相互作用。將建模不僅應用于安全性，還應用于捕獲和闡述系統中這些元素的體系結構、行為和通信，有助于與功能和法規要求的關聯。此外，所得到的模型在更高的抽象級別上提供了全面的視圖，從而可以更深入地理解系統。通過模型的仿真，可以可視化系統行為，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。

對需求的嚴格管理也是成功的關鍵。跟蹤連續的需求變化，維護工件的歷史記錄，并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。通過實施適當的需求管理解決方案，可以最好地實現這一目標。

成功的關鍵是工作在整個生命周期中以協作方式執行。從需求分析，到轉化為需求、法規遵從性以及迭代分析和設計工作流程，工程師必須能夠無縫地共享信息。汽車本身的日益復雜化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的邊界之外。提供基礎結構和后端系統的實體必須參與。

如果采取相同的協作方法——文檔移交和工具導出和導入（通常會導致信息保真度的損失）——不僅各方將面臨同樣的挑戰，而且規模和復雜性的增長將加劇這種情況。在開發這些系統時采用的解決方案必須能夠實現緊密協作、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，在系統上工作的人員必須能夠立即、實時地訪問成功設計它們所需的信息。

審核編輯：郭婷