智能化道路基础设施主要借助路侧环境融合感知、车路协同、4G/5G网络、边缘计算、高精度定位、高精度地图等应用，赋能传统交通基础设施，实现自主感知、数字化采集、智能互联、高效协同及精准服务[1]。目前，道路基础设施智能化重点关注新技术、新设备的试点应用或创新应用场景的打造。受到建设规模、应用场景定制性、技术成熟度等影响，应用场景建设成效在安全、服务、效率等方面存在较大差异，缺乏有效的建设效益评估手段。围绕交通的安全性、管理效能及服务效能等对交通细分领域建立评价指标体系，为道路基础设施智能化建设效能评价提供了参考[2-7]。文章从数字化、智能化、实用性、安全性的角度，围绕道路基础设施数字化、交通组织管理智能化、出行服务能力、产业带动能力等方面建立效能评价指标体系，通过构建效能评价模型，为道路基础设施智能化建设效能评价提供有效支撑。1道路基础设施智能化建设评价体系构建原则1.1整体性原则道路基础设施智能化建设绩效评价以整体目标的优化为准绳，兼顾建设、管理、服务等方面的综合效能，自上而下由宏观到微观，系统性构建评价指标体系。1.2典型性原则评价指标选取要具有代表性、典型性特征，能够准确反映建设、运营、服务等各阶段的综合特征，指标的设置应简明扼要，确保指标设置的科学性和合理性。1.3可测性原则指标体系的构建要为道路基础设施建成后效益效能的定量化考核服务。因此，指标选取的计算量度和方法需要一致，各指标应具有很强的现实可操作性和可比性，可以运用现有的工具或方法进行测量，以便进行数学计算和分析。1.4可行性原则指标体系的构建要结合道路基础设施智能化建设的特点和现实情况，评价指标需要的数据应该规范，资料收集应简单易行，来源渠道必须可靠，使管理部门能够根据该指标体系开展效能评估工作。2道路基础设施智能化效能评价体系构建基于“目标层—准则层—指标层”3层次的指标体系结构，文章选取道路基础设施数字化、交通组织管理、出行服务、产业带动等4个方面开展效能评价，最终确定了2项一级指标（道路建设智能化评估A1、道路经济社会服务效益A2），4项二级指标（基础设施数字化程度B1、交通组织与管理智能化水平B2、交通出行服务满意度B3、智能交通产业带动能力B4），25项三级指标构成的评价指标体系。2.1基础设施数字化评价基础设施数字化是道路基础设施智能化建设的基本要求，主要围绕设施、装备、数据、保障等多个角度进行指标构建。（1）智能感知设备覆盖率C11，反映路侧智能感知设施的覆盖范围。（2）智能感知设备平均布设密度C12，指区域内设备布设平均间隔。（3）智能化作业装备覆盖率C13，指用于道路养护、巡查、应急等管理的运载工具或机械化装备，是智能化作业装备与人工作业工作量的比值。（4）4G/5G通信网络覆盖率C14，反映了数字技术设施的建设规模与后续发展的可行性，是全线4G/5G蜂窝网络覆盖长度与道路总长的比值。（5）C-V2X通信覆盖率C15，是智能网联车辆与道路及云平台信息交互的重要保障，是全线C-V2X通信覆盖长度与道路总长的比值。（6）数据资源共享率C16，体现了道路基础设施数据资源建设的有效性，反映了数据的价值效能及集约化程度，是共享数据资源总量与全部数据资源的比值。（7）数据资源上云比例C17，可以支撑管理与服务的协同化，有利于数据资源的集中化，提升数据资源共享效率，是上云数据资源总量与全部数据资源的比值。2.2交通组织与管理智能化评价交通组织与管理智能化以“保障安全、提高效率”为目标，是道路基础设施智能化建设效益的直接体现。（1）交通信号协调控制覆盖率C21，是提升道路通行效率的基本保障，交通信号优先、绿波通行等控制策略对提升通行效率具有重要意义，是应用交通信号协调控制的交叉路口数与全部交叉路口总数的比值。（2）高峰时段拥堵延时指数C22，即工作日早晚高峰时段的实际行程时间与平峰时段畅通行程时间的比值，是表征城市交通拥堵状况的指标。（3）平均行程速度C23，即出行总路程与出行时长的比值。平均行程速度越大则意味道路越通畅，反之则代表道路越拥堵。（4）交通事件智能感知率C24，是道路建设智能化的体现，路侧所有智能设施可以识别的交通事件种类越多，道路智能化程度越高。（5）事件响应平均处置时效C25，反映交通组织管理的处置效率，自事件主动发生至事件闭环处理完结的时间越短，代表响应处置效率越高，是交通事件处理总时长与交通事件种类的比值。（6）管养业务流程电子化率C26，反映道路基础设施管理智能化水平，业务流程电子化率越高，代表管理水平越高，是道路管养业务流程电子化数量与所有管养业务种类的比值。2.3交通出行服务满意度评价（1）交通信息发布渠道多样性C31，即发布交通信息至出行人智能终端的渠道的种类。（2）公众满意度指数C32，即公众对交通出行过程中所享受的各项服务的满意程度，公众对交通服务的满意度对交通服务水平具有明显的代表性。（3）交通诱导信息的服从率C33，即驾车出行并服从交通诱导信息的人数占驾车出行总人数的比重，是服从交通诱导信息的驾车出行人数与驾车出行总人数的比值。（4）交通服务的准点率C34，即交通运输企业提供的准点到达运输服务单次占所有运输服务单次的比重。（5）城市物流能力指数C35，反映地区物流发展的水平，间接反映了货物运输对城市生产总值的贡献度，是城市物流总费用与城市生产总值的比重。（6）车路协同应用场景覆盖率C36，反映了道路基础设施智能化建设水平，覆盖率越高，代表基础设施对车路协同应用场景的支撑能力越强，道路智能化程度越高，是车路协同应用场景覆盖里程与路段总里程的比值。（7）自动驾驶落地应用场景C37，自动驾驶落地场景越多、等级越高，说明道路设施的基础支撑能力越强。（8）智能网联开放测试认证能力C38，车联网产业的发展对测试认证的需求日益迫切，道路智能化建设能够为产业链上下游企业提供开放道路测试环境、硬件性能与协议（uu口）一致性、应用场景等测试服务。2.4产业化带动能力评价（1）智能交通产业新增产值C41，新增产值一定程度上反映智能交通发展与地方经济效益的贡献程度，体现智能、数字交通对数字经济的支撑程度。（2）科技成果转化率C42，体现数字化、智能化技术对道路基础设施智能化建设的应用程度和技术研究向落地应用的转化。（3）行业标准政策孵化数C43，反映了道路基础设施智能化建设的引领性及体系化程度。（4）上下游企业入驻情况C44，表示与道路基础设施智能化建设相关的企业入驻情况，反映了道路智能化建设的社会效益。3评价模型构建在构建道路基础设施智能化建设效能评价指标体系的基础上，建立评价模型，确定评价指标权重，实现指标量化及效能综合评价。3.1构建判断矩阵道路基础设施智能化建设效能评价指标层次共分为一级评价指标、二级评价指标、三级评价指标3个层次。通过专家打分的形式，采用1~9评判标度法，对隶属于上一层次同一个评价指标的各因素间的相对重要性进行比较，获得重要性标度，构造判断矩阵：A=a11⋯a1n⋮⋱⋮an1⋯ann （1）式中：aij——同一层次中第i个元素和第j个元素在判断上层元素时，i相对j的重要程度。aij的取值标准如表1所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.09.027.T001表1aij的取值标准标度定义标度定义1同等重要6上述两判断集中间值2上述两判断集中间值7强烈重要3稍微重要8上述两判断集中间值4上述两判断集中间值9绝对重要5较强重要倒数反比较专家的有效意见平均处理，可得到各级指标判断矩阵。3.2确定评价指标权重采用层次单排序法计算判断矩阵特征向量问题，判断隶属于某一层指标的下一层各指标之间重要性。ωi¯=∏j=1naijn （2）ωi=ωi¯∑j=1nωj¯ （3）则某层次中各子因素的权重矩阵为：W¯=ω1¯,ω2¯,⋯,ωn¯ （4）对向量W¯归一化处理：W¯=ω1¯,ω2¯,⋯,ωn¯T （5）依次沿阶梯层次结构逐层计算，可以计算出底层因素对高层的相对重要性或相对优劣的排序值及权重ω。路基础设施智能化效能评价如表2所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.09.027.T002表2道路基础设施智能化效能评价评价指标权重评价指标权重A10.70C240.16A20.30C250.15B10.60C260.18B20.40C310.13B30.70C320.20B40.30C330.16C110.24C340.17C120.16C350.12C130.08C360.08C140.18C370.06C150.12C380.08C160.12C410.30C170.10C420.20C210.24C430.30C220.15C440.20C230.123.3效能评价为了避免各评价指标数量级及计量单位之间存在差异性，对各评价指标进行统一的标准化方式处理，将不同量纲的数据归一化在［0，1］区间内，按照各指标权重占比，分层次对建设效能进行评价计算，依据效能评价得分对道路基础设施智能化效能进行等级评价。道路基础设施智能化的效能评价等级如表3所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.09.027.T003表3道路基础设施智能化效能评价等级评价等级评价得分评价等级评价得分优［0.9，1.0］合格［0.6，0.7）良［0.8，0.9）不合格［0.5，0.6）中［0.7，0.8）4结语随着智慧城市、智慧交通的发展建设，道路基础设施智能化建设需求日益增加，科学、规范、有效地对道路基础设施建设数字化、交通组织管理智能化、出行服务能力及产业带动能力等方面进行综合评价，有利于促进道路基础设施建设的可持续、高质量发展。文章构建的指标体系具有科学性、针对性和可操作性，能够为开展道路基础设施建设后评估及效能评价提供参考。10.19301/j.cnki.zncs.2023.09.027.F001