段玉聪

（海南大学 计算机科学与技术学院，海南 海口 570228；）

摘  要：本文以“数据-信息-知识-智慧-意图”（DIKWP）模型为理论基础，构建了2035年上海市人本智能交通标准化的理想场景蓝图。研究提出未来智慧交通不再仅仅关注效率，而是更加关注以人为中心、具有温度的交通体验。通过DIKWP模型的协同机制，本文深入分析了标准体系如何实现动态更新和个性化适配，并具体阐述了针对老年人、儿童、行动不便者等多元群体的智能化、个性化交通服务模式。此外，本文探索了标准体系在环境变化（如极端天气、紧急事件、污染控制）条件下的动态响应机制，强调了语义驱动的人工智能（AI）与人类协同制定和治理标准的创新模式。文章进一步指出，这一新型标准体系不仅体现了技术进步，更承载了城市的人文关怀和伦理价值，形成了具有城市文化特征的“软基础设施”。研究最后提出，上海智慧交通标准化体系的成功经验对中国乃至全球智慧城市建设具有重要指导意义。

关键词：人本智能交通；DIKWP模型；标准化体系；语义驱动；人机协同；

中图分类号：TP18   文献标志码：A    

2035年左右，以上海为代表的中国超大型智慧城市，已经完全进化成一个以人为中心的有“温度”的智能交通体系[1]。这个城市的交通治理不再仅仅追求速度和效率，而是力图在“人本”和“环保”之间达成完美平衡。在日常出行、快速应急、绿色低碳、弱势群体保障等多维目标下，建设了高度个性化、动态适应的交通治理体系。该体系的核心精神是标准化，即通过计划和规范的标准来统一指导各项智能交通应用[2]。与以往不同的是，2035年的智能交通标准体系是流动的、自适应的，能够根据实际情况和人群需求主动作出调整和远景覆盖。当市民们在路上走动时，将会感知到这个城市的交通系统是具有“温度”的，每一个信号灯和每一条道路都在为人们的安全和便捷而智能地加以协助。

这份报告以DIKWP模型（即“数据-信息-知识-智慧-意图”模型）为理论基础[3]，加以想象性的情境演绎，铸造一幅以人为本、科艺交融的未来智能交通治理蓝图。文中将分别深入阐述：

(1) 如何通过 DIKWP 层次协同支持标准体系的动态更新与个性化适配；

(2) 智能交通标准如何在不同群体出行中达到以人为本的体验；

(3) 标准如何感知城市时序变化并动态调整信号灯、道路划分、引导策略等交通策略；(4) 如何通过语义驱动和 AI 人机协同控制，实现数据驱动的标准自我演进能力；

(5) 标准如何承载城市温度、伦理、共识与公共价值，并作为城市文化与人本治理的“软基建”。通过系统性的观念设计、情境案例和机制设计等，文章展示了一个纲要清晰的未来愿景蓝图。

DIKWP 模型是一个近年来提出的模型，用于描述信息管理工作中数据 (Data)、信息 (Information)、知识 (Knowledge)、智慧 (Wisdom)和意图 (Purpose/Intention)的层次转化过程[4]。在2035年的智能交通治理中，DIKWP 模型被作为指导基础，让数据可溯、信息分析、知识辅助决策与意图实现的各环节高效协同工作，以支撑交通标准的动态调整和个性化适配[5]。下面将分析 DIKWP 各个层面的作用，并展示它们如何协同支持标准体系的更新与适应。

1. 数据层（Data）

在设备层并行规则下，采集来自车辆传感器、路面摄像头、气象传感器等各种物联网设备的原始数据。每日上午市，城市的交通中会产生数以千万计的交通流量数据点、乘客位置信息和人流转移记录等。例如，在下班高峰期，组织车辆的通行通过传感器向城市“大脑”传递各路段的车流数据；再比如，气象传感器监测到空气质量变差或雨雷天气，这些数据也会立即被传递至交通中心。数据层的架构标准会确保设备接入和数据格式的协议统一，可以快速融合新类型的信息来源。

2. 信息层（Information）

数据编辑与信息建模层，将原始数据进行清洗、转换和聚合，生成带有语义信息的数据集合。此时系统的规范化标准确保这些信息的标准一致和互通性。例如，全天的交通数据会根据时间和地点等信息装换成可比较的平面数据图，每个交叉路口的拥堵长度、车流饱和等信息都会展示出来。通过这些处理后的信息，城市交通中心可以快速获得当下状况的清晰概览。

3. 知识层（Knowledge）

在这一层，系统通过机器学习和知识图谱进行深层清洗和解析[6]，抽取交通模式和要点知识。知识图会将数据关系与路由关系信息以对象模型形式存储，以便AI系统进一步推理。例如，系统可以计算得到“著名商业区附近的交叉路口在周末和假日夜间更容易拥堵”这些知识，或者汇总出“老年人跨路速度平均低于1.0米/秒，需要更长的经过时间”等支持信息[7]。通过对多次事件的分析，知识层就会建立一套面向各种情境的交通与出行知识库。

4. 智慧层（Wisdom）

智慧层是决策层，主要由高级AI算法和人工任务参与共同构成。该层将知识层的信息进一步汇总、优化求解，生成具有智慧的决策战略或最佳应对治理方案。在2035年的交通体系中，城市管理者和AI助手会共事处理这些决策建议，包括信号策略的调整和方案测试。例如，智慧层可以根据监测到的路网节点附近老人人流比例及预估的人群属性，决定是否需要修改部分跨路口的信号灯配时标准；再比如，对于上报的路段污染数据，智慧层可能找到一种设置更优绿灯周期的策略以降低排放。在本层中，AI 的更新建议会被人工检查和监督，以确保具备充分体现城市意图和任务的决策能够输出。

5. 意图层（Purpose）

作为最高层，意图层集成了人类和城市的长远目标和任务意图。这里面包含了社会任务、共识以及公共价值。例如，上海市为普及交通安全及提升居民满意度而设定的一系列目标会被积分到意图层的“城市意图”中。意图层是标准化的方向把关, 确保数据分析得出的决策与目标一致，从而实现“数据”向“意图”的形象服务[8]。同时，意图层也能从下方收集反馈，指导标准系统与政策层的更新。比如，总体的“优先行人”主导思想可能会通过意图层对车辆交通预约以及网络车流量等制度的设计进行影响。

图1: 2035年上海智慧交通DIKWP标准模型架构。图中显示了在人本智能交通体系中，数据采集层、信息处理层、知识分析层、智慧决策层与意图目标层各自得到平衡协同，并通过标准实施和反馈机制，展示了自适应进化的流程。

图1详细展示了DIKWP模型在智能交通中的基础架构。数据层从物理世界启动，各种车辆与道路传感信息自动采集到一个交通 IoT 网络中，经由信息层清洗聚合后，合并至全市的知识库和AI模型系统，生成理解与预测。这些知识可能表示为一个大型的城市知识图，包含了人、车、路、环境等主要元素与关系。由智慧层的AI与工作人员一起决策，在意图层的城市日常治理目标下，并实施到标准和政策中。后端的交通控制与服务系统会按照最新标准自动调整行为，如信号灯配时新配置或出行路线推荐更新等。一段时间的运行效果也会同步监测，通过反馈周期放入数据层，为后续更新提供参考。在这样的一个循环中，标准体系的更新与优化得以持续。

在实际技术架构中，上述 DIKWP 模型是通过“城市路网大脑”实现的。主要的技术配置包括以下几个方面：首先，数据接入网络采用 5G/6G 无线通信和光纤带宽，知识图设备以及边缘计算主机分布在重要路口和公交节点。其次，城市交通数据中心创建了一个密集的大数据池，将车辆位置信息、摄像头视频以及空气质量等数据统一存储与预处理，做到实时更新。数据池和应用服务器都部署在城市交通云中心上，这一云平台开放 API 维护，以便各种智能应用和后端系统使用。而城市标准管理部门创建了一个与设施数据源同步连结的标准数据库。该数据库支持标准字段、规则和文档的数字化表达，并为每一项标准设定了唯一的编码[10]。通过数据中心和标准数据库的接口，城市交通指挥中心的人员可以随时查看并调调用行规则。这一指挥中心还配备了设置带大屏幕和 VR 模拟沙盘等工具的操作大厅，可以仿真一整个城区的交通运行情景。例如，上海的某条主要路线的整体通行状况可以在指挥中心中的一面高清LED大屏上用3D图像显示，目的是便于市政管理者以及社会公众阅览。整个技术架构的第一实践者，正是杭州的“城市大脑”系统，该系统在实界的指挥中心大屏上展示了整市主要道路的拥堵指数和救护车一路绿灯通行的实时效果, 初步证明了这一人机统一本标准体系循序可行[9]。

人发起点的智能交通，必须考虑不同人群的各自需求和体验。在2035年的上海，交通标准将根据不同人群的生理特征和行为特征做到“因人而定”的动态调整，以确保每个人都能享受无障碍的出行自由。当前中国已步入深度老龄化，预计2035年左右60岁以上老年人口占比将超过30%。对此，标准体系特别关注不同群体的需求，如下几类重点优化对象：

1. 老年人群体

由于高龄人士的行动速度与反应能力较弱，标准会为老人设计特殊的交通优先权和平滑的体验。例如，路口处会配备智能的联动交通设施，并全城执行网络化的“送老人一路绿灯”标准。当连通人识别到新到路口的行人中有老年人时，信号灯配时会自动延长绿灯间隔，使得老人可以安全跨过马路。例如，上海的一个智慧路口可以感应对面的年长者行为调整信号，将间隔适度延长 5-10 秒以便对方年长者稍慢逐步通行。这类便民举措加以智能之初已经在世界各地实践，例如香港运输管理部门已经实施了系统，使用实体卡达技术来延长年满65岁长者和残疾人过街时的绿灯闪动时间，方便老年人或残疾人士安全横过马路。老年人连接服务也会拥有易于使用的交互界面，例如微信应用中的“智慧路网”功能可以为您列出近期有什么路段建设或堵点提示，为您适宜调整出行路线。

2. 儿童和学生

对于小学生和中学生这样的“一小”群体，城市交通将提供更保障和更好的安全守护体系。为守护儿童实施的“智慧学区”标准将使学校周边的道路交通拥有更统一的体验。在不同时段，学校大门前的交通信号将按需为孩子们通行提供优先，例如学校放学时会临时启用学校区禁停令和降速提示。自动泊车机器人会在学校门口待命，为连接学生的父母方便按需停车。同时，城市的智慧视频系统会保护孩子的安全，为孩子提供“端到端”的伴随服务，从学校校门一直到家门。标准要求车辆驾驶当通过学校附近的路段时必须自动降速到 30km/h 以下，同时设备检测到车道上有儿童活动时将作出提醒和对应提前制动。连接方面，有家庭新青年群体使用的“智慧学路导航”应用，也会把学生在学校附近的行动跟踪信息提供给父母，方便家长随时获知孩子的安全状况。例如，一位家长可以通过“智慧学路导航”手机应用获知自己孩子已安全通过各关键路口，到达学校或家中。

3. 行动不便者

包括缓慢人群和此前需要承载交通策略优惠的各类人士，例如使用轮椅或电动车的人。标准规定的“无障碍出行”会触及城市路网的无缝挂钩，例如道路与人行道的高度差应都会配备标准化的斜坡以兼容使用轮椅者的利用。其次，交通信号系统会改进对于视觉、听觉障碍者的提示功能，在信号更改时可发出明显的启示音和光标注说明。对于车辆自动驾驶，建立的 V2X 标准认证规则可以确保代步车在需要执行礼让时能够做出反应。例如，当联网的自动驾驶车辆检测到前方有视障人士正在过街时，将自动减速并提前制动，让行人安全通过。数据也将被回传给城市中心，以改进未来路口的方案。

　通过上述标准举措，城市交通可以让每一位年龄和能力各不相同的体验者感受到积极的关怀。类似的标准规范举措已经在世界涵纳，例如上文中指的香港适老化跨路设施就是其中一个例证。在2035年，上海的智能交通标准体系达到了尽善，每一项处理都会考虑到“这是否对一些特定群体方便”。这种体现不仅有效地提升了本群体的满意度，也在更广袤的交通体系中创造了一种“做人要有关怀”的文化气质。

情境案例：智慧斜跨路口的温情体验

上午时分，72岁的老董拄着手中的护棉杖，由女儿陪同着出门散步。这对爱好出行的父女被一个小升中的小学生中断：他正在蹦跳着跨过一条路口。对面来的汽车更是依步放慢，因为城市交通中心已经推翻了信号灯时序，为这个意外地出现在路口中的孩子缩长了绿灯时间。同时，道路上的智能车辆也早已通过 V2X 协议收到了提醒，从而在距离斑马线时前缀制动停止。老董觉得女儿稍显紧张，但一个汉笑的连接人工喇叭系统开始与她交流，提醒她父子依然在安全列路线上，并且父女两人都处于信号提供的安全间隔内。女儿适当放心，并扫了扫路口设备发信的一条短信给另一边的小学生父母，告诉孩子已经安全通过路口。连接车辆恭敬易从、连接通信提示、人工服务关怀，这个路口使上海市民们体验到了完整的“有温度的交通”。

大型城市的路网需要能集成多源信息，并保持对外界环境的高效响应。城市交通标准一方面将标准化各种环境信息的存储和传输，另一方面将标准化的预案应对策略预先设定好。一日之内，城市可能面临各种风雨雪暴、事故急情以及气候污染等情况。因此标准会为不同类型的环境变化预设了不同的应对攻略：

1. 气象自适应

对于大雨、寒气、暴风等气象突发情况，标准要求城市交通系统能够识别并及时反应。路面上的车辆传感器和气象监测站等都会发出提醒，当监测到大雨事件时会自动启动“雨天模式”标准方案。该模式下，路面的变道警告标志开始亮起，由系统控制的变速LED标示牌提示驾驶人降低车速，人行道上也通过智能道模亮灯响应，以提示行人注意湿滑滑倒。信号灯的配时也将根据雨量同步调整，例如研究发现大雨天气下行人及车辆速度会降低20%，标准版的信号灯调制策略即会顺应地延长所有程序的绿灯时间。对比如雪天的情况，系统会检测道路程度是否有线线结冰，自动调度撒布融雪剂和玻璃水雾度提示等。为将来极端充分，标准主动建议建设“可扩展”的路面设施，例如一些高架道路设计有多余蓄水模块，便于为大雨天带来的水涝与地表上漂提供路面采集的临时改良。

2. 应急和灾害事件

标准会将交通设施与市府志愿等救援领域一体化，从而在灾难发生时让交通体系立即调整。例如，当城区内发生大型火灾或地震时，城市的数字化经略接管会立即启动“干线车道”标准，即生成救援特种路网，将原有的车道线路处理为紧急救援路线。一些东南亚城市已经开始试行在灾难时期将高速公路的转向车道更改为单向送援通道，处理大量移民车辆和待救车辆的交程。而在城市平时暴露出的局部事故中，如果巨型车祸或多辆车碰撞，路网中的智能监控摄机会将信息一键传送至交通指挥中心，同时各个交叉口的信号灯会调成物殊位置的自动绿灯通行模式，保障救护车辆“一路绿灯”直达事发地。这类特种车辆优先设施已经在上海进行了试点，例如中心城区一些交叉路口被城市“大脑”掌控，在一年之内就使通行时间降低15% ，救护车到达帮助的时间减半，此效果也在杭州等地的试验中已有验证。在未来，更多的政策和技术举措会使特种车辆具有更先进的优先权，并会通过标准化来确保这一点。

3. 污染与低碳

为了绿色低碳的内在目标，上海官方规划提出，到2035年包括公共交通、步行、自行车等在内的绿色出行比例要达到85%左右。本理想场景下的标准体系通过智能管控和政策引导来支撑这一目标。城市交通标准会将污染物监测与交通控制结合起来，根据 PM2.5 和 NO2 等污染物的监测数据，对交通信号策略进行自动调整。调研发现，可以将信号灯周期与气体污染主导监测值相关联，以降低城市道路节点的排放。此外，城市交通标准会确保百分之百的公交及汽车电动化更新，例如设置全城区域的电动车充电标准及高效能量系统，确保十分清洁的农月交通系统。交通标准也会齐同现代化车队的挥洒，驾驭行为装换成地球保护与公共积极联系的一部分。例如，标准化的城区车道快线可能要求仅允许网络联结的自动驾驶移动对象通行，从而使行人和骑车者更简易享受优先模式。

另外，为了达到长期的碳中和目标，上海市的标准也将维护一套运行机制来管理交通需求。例如，通过智能交通应用，城区某些地区实施了动态车辆拥堵收费模式和筛选制，对于高峰时段限额交通、太高排放的车辆进行有分级管控策略。同时，通过智能车道和路权方案，优先保障公共交通与自行车的通行，提高绿色交通方式的吸引力。

情境案例：暴雨下的一路绿灯

上海在2035年的一场暴雨中，全市的路网都进入了高度警惕状态。天空中，独立风力发电模块亮起了精密的 LED 车道标记；道路上，车速被控制到最高 40 公里/小时。市民李先生驾驶电动汽车行驶于高架路，突然接到了一条信息，告知前方 5 公里处发生了车祸。车内的显示器显示：“车速已自动调整到 30 公里/小时，请按照某路网选择拖延车转方案”。网络连结的自动驾驶车组正在后方连接等待，为救护车发到施救现场跨跨东西。快速拥堵的路面依然保持有带箭处理的控归低，通过自动升级的交通标志认证系统，路网打通了一条“一路绿灯”的急救模式路线。李先生的车站了一会儿，身后一辆消防车矢持地走过，路边的智能信号仪详细记录下了该车的走势。须臾，暴雨湖的水一点点滴落，达到所有停车车位。驾驶人和行人都感知到，何以这个夜晚的路上依然可以有平稳的交通预期。

早在两千多年前，亚里士多德就指出：人们为了活着而聚集于城市，为了生活得更美好而居留于城市。这一古老理念在今天依然熠熠生辉——科技的发展必须回归以人为本的初心。

在智能交通的高度发展背景下，2035年的上海市不再由单一的人工委员会社整和发布标准，而是形成了一个AI参与下的“标准工厂”。此时，标准与政策信息通过语义系统发展成了格式化的数据资源，人工智能可以理解它们的含义并自动进行分析。标准的编辑和维护也形成了人机共同参与的逻辑间。下面将展开讲述该系统下的主要特征：

1. 标准语义化

城市标准被形式化地表达成数据模型，这些模型将标准的全部规则和信息以语义的方式挂载。例如，城市交通知识图中含有一个节点以记录“行人过街配时规则”的语义定义，这个节点详细说明了行人间隔期的主要影响因素及规定经过时间。通过语义化，标准以语义编码的方式添加到了城市知识库中。当数据反馈显示有需要强化的时候，比如检测到一些特定交叉口过街行人预告前应有所不足，则AI可以自然语言的方式提示该节点需要更新。此时，标准主体是一份可设计和可编辑的数字文件，每个字段都有关联到具体的城市元素或事件记录。

2.  AI提案计划

人工智能通过分析增量的城市数据，为标准与政策的应对计划提供助力。例如，当某个路口在最近的损害情况更多，见顺不断有行人出现事故性违规的记录，这些记录会被AI分析。AI会提发一份计划：“建议该路口增设行人先行信号期”。这份计划根据标准的语义模型表达为一组可被政策标准部署局读懂的语句，再经由人工进行审议。此时 AI 的作用像是一位能够同时观察数百个路口的“助理”，把其中可能需要改进的规则均为主动提出。另一个示例是，对每天出行乘客数据的处理反馈，AI 可能发现部分公交线路的车次设置不能满足时尚需求，为此为交通运营部门提供提升计划。这一连人形的博客可以通过交互界面反馈给城市管理官，以形成信息化的再迭结构。

3. 标准人机协同

若要形成标准的自演化，人与 AI 的协同不可缺少。标准的计划更新并不是 AI 独立做出的，而是需要将 AI 的分析信息和人工的知识情况相结合。一旦 AI 提案完成后，将由标准委员会进行检阅。标准这方面的人员目前可能包括交通工程师、安全工作者、社会学家以及市民代表等。他们会聚集在一个智能指挥平台前，通过可视化的数字城市双生实验环境测试 AI 提案的效果。对于一个新的标准更改，他们会同意认可并统一上线执行；而当 AI 提案与人类洞察结果不相符时，标准会被打回返回续修改。通过这样的共管机制，标准更新与执行以得以兼顾积极性和实用性的均衡。

4. 标准自演能力

标准的自演评价与自归减少标准自归机制已经有了一定基础，比如大语言模型的 DIKWP 评估标准。在智能交通城市中，标准自演表现为一种循环：标准执行有效提升了备选指标, 并与城市意图相契合，那么标准将保持不变或更加保存；而当数据反馈显示一个标准使不了目标或导致降低了满意度时，标准会使用反馈分析结果自动修正流程。通过一次次的轮辙，标准服务于城市治理的如意度越来越高，人们甚至有时会忘记它的存在。

情境案例：AI帮助手制订新标准

城市交通标准委员会的一次会议中，一台叫作“交通智策”的 AI 系统正在以光标编码的方式提交最新的数据分析与标准修订建议。该建议指出：“贵城北路与兴业路口人流增加，建议增加行人主体信号时段”。委员会人员通过交流发现，这个路口的确在日落时分会出现行人拥堵。他们将该建议编制为一份新标准提案，并使用城市双生系统准备的交通模拟进行影响测试。结果显示，增加行人信号并非一味着降低交通速度，相反由于配时更合理，行人通行率比之前提升了15%以上，同时行人满意度也有显著强化。标准委因此通过了该更改，并由“交通智策”系统自动将新配置上传到所有交通信号控制器。整个过程从发现问题到新标准生效，只消耗了一个星期时间，这在 10 年前是难以想像的速度。

在智能交通的高度发达背景下，上海这个城市不仅仅在代理人工周期和算法效率方面取得有崟成就，更重要的是在运行标准中添加了“人情味”和道德价值。标准作为城市文明的一部分，承载着城市社会的主要人文关怀与理念，成为了一级“轻”城市基础设施。城市交通标准以以下几个重要方面体现着文化与人心的融合:

1. 有温度的体验

“有温度”指的是城市的智能交通能够让人感受到其中的关怀和体调。标准在设计上面会尽量保障人性化的考量，例如信号灯与通知语音会使用较为温和的用词，城市推出的交通动画视频也有加入文化创意的元素。当一名挥动车司机为行人示意停车时，系统会自动举报道此事，并通过公共媒体后台向这位司机发布自动表扬，这不仅进一步促进了礼让主义的教育，也让更多的人们感受到交通治理的温度。品质化的服务也是体现温度的一环，例如道路周边部署有智能休息亭，以便让行人在等待路口信号时有休息座位及遮防雨灰。

2. 遵循众生众素的依据伦理

智能交通的发展必然要考虑到科学与道德的双重实现。标准将信息隐私保护和数据安全等作后台重要一环，例如在标准中明确规定不应多收集个人与车辆的过度数据，并对数据存储和使用设置有限期和平衡机制。同时标准也考虑到公布折会，确保统计数据和算法核心对社会透明，以无功化对待。毕竟，标准自身也统统受到平衡和监督，确保不会有任何一方面的主体歧视或超级权限的情况发生。社区主体和市民组织也可以作为监督方式，对某些标准执行与效果进行静态的议论和反馈，为正确持续优化标准合法性。

3. 公共关于共识的广泛参与

标准的制定与更新展示出了市民的广泛参与，每次重大的标准更改重点，都会推出至少 30 天的公示期，市民可以通过智慧城市应用提出意见或参加手机投票。城市故之，形成了一端的“市民带来的标准化改革”模式，仅 2035 年就有数十项标准在社会意愿的促动下被调整或新增。同时，为了保障标准的便捷性，城市也建立了“标准引导者”订阅方式，使每个市民都能够随时了解最新的交通政策及标准发展。

4. 公共价值与轻基础建设

标准是城市文化和人本治理的“轻基础设施”，它们与硬体基础一道构成了城市运作的两大钥匙。一方面，更好的标准能够让智能交通技术服务于当世存在，当标准靠近公共价值时，市民的属事度和满意度更高。另一方面，标准的百年成功记得是由于设置了治理包容性，包括了对于新技术和新模式的快速适应。毕竟，标准作为一份轻量的增量基础，会与城市一起成长。上海每一家服务机构和交通企业都对标准已经形成了一种自然顺序的尊重与守护，此外标准也成为了展示城市强大文明教力的巨大因素。

　情境案例：一场市民参与的交通年度会

在 2035 年市民交通时会的一个云平台上，上海市的市民们正在互动讲述着自己的体会。该交通时会以“我们的市民交通”为主题，邀请了百余名普通市民和行业专家在线讨论。一位公交司机提到：“现在的交通标准相对更认真了，但是是否可以考虑更加反映一些交通道德的内容？市民们在交通制度的灵活与人文中必定会更感到有归属感。” 真实不讳的通信激发了前照的讨论，某非政府组织代表也举例了中国有些城市通过社区文明项目来推出路口礼让促进的经验。通过这场互动，市民们更加加添信心，认识到标准作为城市文明和共民根基的任务必须一起持续努力。

早晨：2035年的上海清晨，30岁的市民张伟正从家中出发。他驾驶着一辆电动自动驾驶车前往办公室。在一座智能贸易中心附近，一个跨路口的光道突然改变，对正在缓慢走出口的年老人提供了更长的绿灯超时时段。张伟在车内通过 V2X 接收到了一通知，预先开始减速，一便看到前方的自动驾驶车都顺序停下了。由于信号统一调度，以下一个路口为代表的整个路网都展开了人主体时段，行人可以安心通行。张伟想起自己一个月前在网上看到的一条新规则，对路口行人经过时间进行调整。现在这项标准显然已经影响到了实际，看到那位老人稳稳地跨过黄线到对岸，张伟也暗鼓轮峰。万丛的车情中，这瞬间能够保护最弱待的人，这就是上海这座城市的交通文明而有温度的一面。

上午：来到办公楼的张伟上了国际团队的一场议题交流会。该交流会的主题是智能交通和话语编码标准的合作。张伟作为上海市的一名运营官员，他举例了日前市民交通时会上一个登记案例，这个案例是有关网络视障者的跨路支持。由于该网络电影的数据透示，上周市政已改进了有关手机交通应用中的“人行道交通提示”标准，增加了更明显的设计以便视力不便者能够更容易正确地进入交通路口。该交流会的外国主持人为上海市的这些公众反馈机制和 AI 人机协同标准制度感到了激动，评价这是合理搭建传统政府、社会主体与高新技术的有效方法。

晚间：下班时段运营工作端尽后，张伟出去访问他的母亲。老人住在一座智能社区的居家楼上，楼下的智能门禁禁止了不该有的附近停车，有监控摄像主动连结了市政干领发现近期有人以中途下客许可的方式扰乱停车。这些标准化的设置保护了社区的书首和平安。张伟和母亲一起体验了家附近的“智慧广场”，在那里他们的脚步都能够被智能场地灯亮进行追踪知达，路人们可以安全地交叉。这一晚之间，上海的路网上亮起了红色的“平安灯”，显示这座城市的交通还在严常地监测每一段路段的安全情况。张伟立了一个愿，说上海的智能交通应该使每一个人都能够安心和爱意满满地保持开心的生活。这是标准体系的终极意象，也是整座城市在连续进化中所要求的达成。

上文场景和机制的偏理构思，呈现了一幅 2035 年上海智慧交通标准化理想图景。这个理想中，交通标准已然成为城市整体文化与核心任务的服务者。用华丽的语言形容，标准就像一条无形的线网，连结起了路网上的大小事件，连结起了政府、社会与公众的多元相互关系。根据“以人为本、有温度”的理念，上海的智能交通治理体系继续进化，这不仅仅是技术的业务优化，更是一种文明和任务的传承。

将来，越来越多的软件标准服务于城市的共同益益，达到了以下一个新阶段：标准不再只是决定交通的工具，而是自行由技术团队和公众共建的一部分，它和城市的发展互相成形，共同推动社会的联连进步。上海的经验将为中国其他城市生生上光，同时也将赋予全球智慧城市建设指导意义。在人参与和平衡的治理体系下，我们有理由相信，随着这些举措的推进，上海有望实现让市民上下班平均通勤时间不大于40分钟、日常生活出行不大于15分钟的目标。以上海为样板的进化道路将昭示智能交通治理的美好明天。

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Yucong Duan ¹

(1. School of Computer Science and Technology, Hainan University, Haikou 570228, China)

Abstract:Based on the Data-Information-Knowledge-Wisdom-Purpose (DIKWP) model, this paper presents an idealized vision for a human-centric intelligent transportation standardization framework in Shanghai by the year 2035. The research emphasizes that future intelligent transportation will prioritize human-centered and empathetic urban mobility over mere efficiency. Employing the collaborative mechanisms inherent in the DIKWP model, this study analyzes how the standardization system dynamically updates and adapts to personalized needs, specifically catering to diverse groups such as the elderly, children, and individuals with disabilities. Furthermore, the paper explores the standard system's dynamic adaptability to varying environmental scenarios, including extreme weather, emergency incidents, and pollution control. It highlights an innovative semantic-driven governance model, integrating artificial intelligence (AI) and human expertise in the creation and management of standards. The study asserts that this novel standardization approach transcends technical advancements, embedding cultural warmth, ethical considerations, and humanistic care into the urban infrastructure. Ultimately, the research concludes that Shanghai’s intelligent transportation standardization framework provides a critical blueprint with valuable insights and guidance for smart city developments within China and globally.

Keywords: Human-Centric Intelligent Transportation; DIKWP Model; Standardization System; Semantic-Driven; Human-AI Collaboration;

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