現在大數據和智能交通非常熱。一些方案提到，要用大數據和智能技術，解決學校周邊交通秩序差的難題；還有規劃單位和交通管理機關，使用無人機和手機數據、智慧地圖等，分析交通流熱點和時間規律等。看似高大上，但仔細思考所需的任務邏輯會發現，其實有非常樸素和廉價的手段，能更好地完成任務。

          2021年2月，上海街頭一輛公共汽車。澎湃新聞記者 周平浪 圖

          為什么本文標題要把運輸規劃和交通流控制分開提呢？不知為何，在交通專業圈，這兩個任務很容易被混在一起談。其實它們完全不同。

          運輸規劃，指的是如何完成人和貨物的運送，重點關注的是運輸資源供給和需求的對接、平衡和效率，并非道路上的交通流質量、規律和秩序；而交通流控制，只關注路面上交通流的質量，關注搭載著人或貨物的出行工具（包含自行車等一切交通工具）和步行者，是如何協商路權、分享道路基礎設施資源、確保安全和效率地完成運送的。把這兩個非常不同的任務混為一談，大概正是我們今天治堵怎么做都不太見效的原因之一吧！

          先說學校和周邊地區的運輸規劃。與學校相關的運輸資源和需求，即運輸能力供給和出行需求，還要用無人機和手機數據等所謂智能技術獲取嗎？

          道路基礎設施等固態硬件不談，就說動態的和軟件部分。每個學生入校是需要注冊登記的，學校班主任對每個孩子和家長的信息應是了若指掌。在這種情況下，調查每個學生的上下學交通需求，從運載工具、出行時間、出行距離和對運送成本的承受力與期望值，哪一項不可以用調查問卷進行詳細摸底，甚至是在家長會或家訪時獲取呢？

          有了這些數據，對出行規律和需求進行初步合并同類項，對線路、上下學運送方式、接駁地點、成本接受度、個人喜好等具體的選項意愿調查，真的很難嗎？即使存在變動，掌握這種變動的方法，真的很復雜嗎？

          現在一些地方，家長們自發建立接送小組，委托一個人接送幾個孩子，也降低成本節省時間。這也為減少交通流量做出了貢獻。家長自發組織的這類運輸計劃，我們的城市管理者，難道不能承擔起來，在更大范圍里有組織地運作嗎？難道我們的城市管理者，就不能提供有配套資源支撐和監管的APP，讓學生家長可以登記和填報接送需求，進行撮合、預約及定制出行嗎？

          第二個任務是學校周邊的交通流控制。如果運輸規劃做到位，我們是不是已掌握了學校周邊道路上剛需交通流數據的關鍵呢？通過這樣的數據，可以掌握這里的關鍵使命交通流的需求特征。無論機動車、電動車、自行車還是行人，無論高年級學生還是低年級學生（注：行走能力差異排查）的接送——這些交通流什么時間來，從哪個方向來，來多少，會在哪里停留，停留多長時間，去往哪里，需要多大面積停留，需要什么樣的道路斷面，何時出現貫穿區域的交通流截斷需求，哪里需要對過路交通流進行限速或強化隔離，這些情況是不是都更容易掌握呢？

          接下來，結合該地區的道路通行承載能力和車道、步道的資源，我們是不是會更容易根據具體需求，進行車道功能的限時配置，為停泊車輛和步行者的駐足區提供更理想的空間，限制一些交通流的活動范圍，并根據限行情況，為有規律的其他通勤交通流提供繞行方案呢？那么，當我們知道了具體任務，這些工作做起來，以現在交通管理機關的執行能力，還會很難嗎？

          每到學校假期，幾乎所有城市道路交通都如釋重負；而一到開學季，路上擁堵延誤狀況立刻抬頭。這么多年過來，我們可曾思考過，到底是哪里沒做到？
          簡單總結這種技術思維的問題，可以歸為：不夠樸素。面對越來越艱巨的交通出行挑戰，以及越來越花哨的技術名詞，交通界和城市管理者都應該好好想一想什么叫“不忘初心”。