城市交通拥堵，成因复杂。机动车数量高速增长、城市道路规划不合理、大规模道路建设等，都在不断加剧城市的拥堵程度。
　　治堵，除了发展公共交通等大举措，还要从细处着手：通过精细化管理，缓解城市拥堵——红绿灯的信号时长、车道的宽窄……交通道路上的每一个微小变化，或许都能让车辆通行变得更加顺畅。
　　交通拥堵的本质是“供需关系不平衡”
　　中山大学智能交通研究中心博士、副教授邓院昌告诉记者，交通拥堵本质是“供需关系不平衡”，治堵就是调节道路容量与出行需求的关系，使得道路的容量能够满足出行需求。
　　“如果供给和需求不匹配，就会导致供需之间的矛盾。也就是说，在某一个区域路网所能承载的车辆数是有限的——当车辆出行需求加大，超过了路面所能承载的车辆数后，就会导致交通拥堵。要治堵就必然要从供给和需求两方面着手，寻找解决方案。”邓院昌说。
　　邓院昌首先提到“容量管理”，所谓容量，就是指一定的道路与交通条件下，单位时间内一条车道或道路某断面能通过的车辆的能力，“而这个数据和以下几个因素有关。”
　　“道路基础设施建设和容量有关系，但并不是说路修得越宽，道路就越通畅。因为修路既会扩大容量，也会对需求造成影响。比如修的路宽了，可能会吸引更多的车走这条路。”邓院昌说。
　　治堵关键词——“规”“建”“限”和“管”
　　高新兴集团智能交通方案总监黄磊告诉记者，一般来说，在城市治理交通拥堵就是四个关键词“规”“建”“限”和“管”。
　　“规”指的是要做好城市规划，特别是老城区道路较窄，容易造成严重拥堵，城市规划好是一个大前提。
　　“建”就是指提升道路交通基础设施建设，包括建设立交桥、下沉式隧道等。
　　“限”则是指限行，例如单双号，开四停四以及设置微循环等交通路段，来达到限制车流量的目的。
　　“管”就是要利用丰富的交通大数据进行研判后，打造智慧城市交通管理体系，助力城市交通管理高效、安全和畅通。
　　“判断城市道路通行能力和效率主要有四个关键指标，包括通行延误时间、停车次数、排队长度以及平均的延误时间。通过交通大数据的超融合对城市道路各交叉路口信号协调控制的优化，就可以达到缓解交通拥堵的效果。”黄磊说，通过大数据分析后，对城市道路实行分区管控，可以分为交通核心区和缓冲区。通过研判交通路况，在关键交叉路口实行重点管理，以及可在交通预警后实现车流量分流。汇聚不同种类的交通数据，适应不同趋势的交通特性，融合数据算法，就可以制定出不同的交通拥堵场景的解决策略。
　　信号灯，要怎么调节才合理？
　　邓院昌提到，交通控制也和道路容量息息相关，比如交叉口信号控制。交通信号灯可为交通参与者在时间和空间上分配路权，科学合理的信号控制能够提升道路的通行能力，而与实际交通需求不匹配的交通信号控制则会极大地降低通行能力。
　　那交通灯，要怎么控制才能达到治堵的效果呢？
　　黄磊告诉记者，他们设计了一个交通信号控制绿波带模型——核心点在于根据不同路口车流量变化去组合相序，将交通信号配时时间协调达到最佳方案，通过交通信号灯的控制来合理分配路权。
　　黄磊说，交通信号协调控制的3个关键参数为信号周期、绿信比和相位差。其中，信号周期是指信号灯运行一个循环所需的时间，等于绿灯、黄灯、红灯时间之和，根据系统中各交叉口的布局及交通流向、流量，计算出各个交叉口交通信号所需的信号周期时长，然后从中选出最大的周期时长作为这个系统的周期时长；绿信比是指一个周期时间内有效绿灯时间与信号周期的比值；相位差是指相邻交叉口它们同一相位绿灯（或红灯）开始时间之差。
　　首先要确定单个交叉口的信号周期和绿信比，以及确定关键交叉口与公共信号周期允许变化范围来判断是否单项协调。每一个路段的周期都是不同的，单项协调就是指只能东西方向直行或是南北方向直行。如果可以单项协调，那么就确定车辆的平均行驶速度和相位差即可。
　　黄磊告诉记者，通过交通数据超融合应用平台大数据+交通信号智能协调控制的绿波带设计模型，已经实际运用于清远市的城区各条主要干道，例如清城区的北江路，在今年3月的测算优化情况为在北江路西往东、东往西全程的行程时间分别减少了12.79%与20.79%，平均延误时间分别降低了34.4%和48.65%，平均停车次数从5次降低到了2—3次，各项指标都有显著的降低。
　　黄磊说，交通与人工智能结合，首先体现在对路面交通设施设备进行数字化梳理和数字化采集上，计算机第一步得“学习”交通标识等交通规律规则。此外，通过智能视频分析，获得每一辆车几分几秒通过哪个交叉口，从而获得每一辆车全天、周度、月度和季度的出行规律。这就能够运用到交通疏导上来，为缓解交通拥堵提供优化方案。沈丛升