业内有很多人说，信号机功能已经到了瓶颈期。

甚至有人说，信号机庞大笨拙，未来IoT/IoV趋势下，信号机一定会消失。

这是真的吗？

北京易华录信息技术股份有限公司交通信号产品线总经理刘树青认为，如果没有实现To B（To Brain），信号机不会轻易消失，但它会随着IoT/IoV技术的发展而改变！

基于这种思路，易华录研发了一款概念机型——LEAN信号机。LEAN是一种精益的理念，在万物互联的背景下，各自做最精益核心的功能，联合取得更大的整体功能效益。

在中国交通信号控制发展年会上，刘树青分享了基于边缘计算场景的一些新方案设计和思考。

以下为刘树青演讲实录，赛文交通网进行了不改变原意的整理（有删减）。

2016年之前，边缘计算处于原始数据积累阶段，2017年开始爆发。

边缘计算在智能交通系统的应用提炼到三个场景就是：AI视频监控、交通信号控制、车路协同。

AI视频监控方面，比如站场出入监测、路面交通违法、稽查布控等场景的分布式智能视频设备。AI视频监控设备的应用是目前边缘计算在智能交通领域里面应用最成熟的产品。

在信号控制领域，边缘计算主要是用在路口多源结构信息采集处理分析、交通信号控制方案优化计算等。但是目前它还停留在产品方案阶段。

在车路协同领域，有两方面用到边缘计算场景，一是OBU设备实现基于车辆驾驶行为的信息分析计算，另一个是RSU将道路所有设施环境检测数据进行分析计算。

从信控角度看，路口交通场景中的信控边缘需求是什么？

一是数据管理，数据管理包括数据规范存储和数据采集接入。

数据采集接入是两个工作，没有必要在信控的边缘设备亲自实现采集功能。虽然数据采集和信号控制都属于路口交通场景，但它们是两个行业，如果没有行业技术积累，就不要去做不擅长的事情。精准而专业的对接，比大而全、浅薄的覆盖产品要更有市场价值。采集感知技术比信控技术发展要成熟，有很成熟的产品，他们也其实发展了检测的边缘端。所以，信控在边缘场景里只需要对接更丰富的数据采集边缘生态，重视数据的融合和处理。

二是优化管控。在优化管控的边缘需求方面，它可以承担更多的工作，比如多时段定周期方案的定时优化，对路口交通运行状态的评价，还有对路口交通组织优化安全评价等，这些是广义上的优化管控工作内容。

目前这些内容都在云端实现，如果把这些工作从云端传到边缘，在边缘进行计算再将结果反馈到中心，可以极大地减轻中心的计算压力和存储压力，而且还可以减轻云和边之间通信网络压力，利用云和边结合的优势，才能把边缘计算的价值发挥到最大。

三是协同管理。边处在云和端的中间，它要向上协同、向下协同，不同的协同需求要用不同的机制响应。一是按需协同，比如一些故障告警信息，它可以在发生的时候才传到中心，可以避免一些无用的数据中心存储以及无用的数据传输。二是定时协同，比如可以把一些计算结果数据定点传回中心，可以将通信压力削峰填谷，能够提高通信使用效率。

基于这样的需求，可以得出一个边缘计算的解决方案示意图（如下）。核心就是“万物互联，各司其职”。

从云和边角度来看，中心有云脑，路口有边脑。于是，易华录提出了路口的边脑，也就是交通边缘控制器。

二是万物互联和各司其职的精髓，就是端广泛互联，术专攻不同。基于这样的思路，易华录提出一款新型信号机——LEAN信号机。 

交通边缘控制器主要功能包括路口场景数据分析管理、本地信号控制智能管理、车路协同交通控制管理、边云协同交通控制管理。

交通边缘控制器主要应用场景有两个，一是路口交通信号控制的智能升级， 二是路口智慧边缘管理建设。在这两个场景里，交通边缘控制器可以发挥它的两个特点：低成本和高复用。

在研发LEAN信号机的时候其实很犹豫，因为行业内很多人说信号机功能已经遇到了瓶颈，基本上很稳定。甚至有人说，信号机庞大笨拙，未来IoT/IoV趋势下，信号机一定会消失。

我认为，如果没有实现To B（To Brain），信号机不会轻易消失，但它会随着IoT/IoV技术的发展而改变！

通过预测它改变的趋势和方向，易华录提出了LEAN信号机。LEAN是一种精益的理念，在万物互联的背景下，各自做最精益核心的功能，联合取得更大的整体功能效益。

LEAN信号机体型非常轻巧，结构简单，具备接受第三方控制，本地实现多时段定周期控制和感应控制，还可以实现遥控器控制，具备点灯数据生成等基本功能。

LEAN信号机的产品优势是设备安装灵活、安全隐患低、设备对接更方便。

LEAN信号机是易华录通过一些技术评估之后研发的一款概念机型，它的实际应用要更多的依赖路口场景里的端，将端的功能发挥到更大，让端之间相互合作。