20世紀六七十年代，美國、歐洲、日本開始了智能交通的研究，智慧交通將依靠云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)及人工智能等多種信息技術，實現(xiàn)對城市軌道交通、公交系統(tǒng)和高速公路的智能化管理。

在中國，智慧交通作為“智慧城市”建設中不可或缺的一部分，有利于交通智能化升級。而智慧交通的發(fā)展正與數(shù)據(jù)息息相關，對此，北京市政交通一卡通公司數(shù)據(jù)總監(jiān)張翔表示：“基于大數(shù)據(jù)，交通的發(fā)展未來可能會進入新的層面。”

智慧交通的五項服務內(nèi)容

對于傳統(tǒng)交通來說，出行擁擠、安全問題、信息更新不及時等已經(jīng)成為公眾最關注的問題。根據(jù)艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示，近五成網(wǎng)民認為人流擁擠和信息提醒不準確是軌道交通的主要問題，并且64.9%的網(wǎng)民在選擇交通工具時主要考慮安全程度問題，考慮搭乘方便的網(wǎng)民占比63.3%。

而智慧交通正是利用云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)及人工智能等多種信息技術，實現(xiàn)對城市軌道交通、公交系統(tǒng)和高速公路的智能化管理。

對此，張翔介紹道：“我們主要是利用交通數(shù)據(jù)從五個方面來打造智慧交通服務。”

第一項是幫助政府決策，以前在交通規(guī)劃層面多是利用經(jīng)驗或者通過抽樣成為決策基礎。但是現(xiàn)在通過利用數(shù)據(jù)驅(qū)動從三個維度來實現(xiàn)決策支撐：第一個維度是決策前的仿真模擬，對未來成果的預見性能夠增加決策的準確性；第二個維度是在決策過程中不斷修正，傳統(tǒng)決策過程中的反饋都會有一定的延遲，但是在數(shù)據(jù)系統(tǒng)的幫助下能夠做出實時監(jiān)測和實時調(diào)整；第三個維度是事后評估。傳統(tǒng)的事后評估一般都是通過抽樣來統(tǒng)計，但是會存在一些誤差，現(xiàn)在通過建立數(shù)據(jù)模型，基于全量數(shù)據(jù)做事后評估能夠提高準備性和可驗證性。

第二項則是通過數(shù)據(jù)來驅(qū)動規(guī)劃，通過抓取不同數(shù)據(jù)來進行多元化、多維度融合，以某小區(qū)為例，通過集合小區(qū)內(nèi)時間、空間、交通數(shù)據(jù)，就能輔助該小區(qū)的交通進行合理規(guī)劃。

第三項是利用數(shù)據(jù)來實現(xiàn)精準人群的服務和識別。以老年人為例，過去如果需要將信息傳遞給老年人是比較麻煩的事情，但是通過老年人出行數(shù)據(jù)的收集和分析，能夠直接通過App和老年人群進行互動，這樣對于老年人的服務就能夠具有針對性。

第四項是和北京工業(yè)大學合作建立的城市公共交通智能實驗室，基于底層數(shù)據(jù)建設了四層應用，第一層是時間和空間維度，第二層是線路層，能夠精確到城市中的每一條線路分析，第三層是站點分析，能夠抓取城市中每個站點的運行情況，第四層則是細化到個人，實時抓取個人交通軌跡。通過四層分析能夠優(yōu)化出行方案，規(guī)避交通問題。

第五項是城市感知及預警。利用多元數(shù)據(jù)融合能夠預測和診斷城市公共交通的實時情況并做出相應安排。以工人體育館為例，我們能夠通過歷年工人體育館開展的大型活動人流情況來預測一個月以后，工體即將開展的某場活動情況。例如乘坐地鐵的數(shù)據(jù)、停車場數(shù)據(jù)等，就能夠預測到一個月后，在工體這片區(qū)域、某個時間段大概會有多少人流，從而來配置安保、疏散專車等等。

實踐落地最重要的是數(shù)據(jù)治理

在智慧交通的布局中，大數(shù)據(jù)是工具和手段。數(shù)據(jù)采集主要是通過有線和無線采集，當數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶笈_后，運用處理機制進行業(yè)務處理，然后再進行相應的分類，根據(jù)不同的應用主題、不同的服務對象再建立起計算模型，從而為決策形成數(shù)據(jù)支撐。

“在落地實踐中，最重要的是數(shù)據(jù)治理。”張翔認為，“數(shù)據(jù)匯聚起來很容易，但是即使能夠匯聚的，也只是存量和靜態(tài)數(shù)據(jù)，動態(tài)數(shù)據(jù)的匯集是非常難的。”

數(shù)據(jù)治理的概念之分廣泛，如果具象化，則是對于數(shù)據(jù)的處理和應用，核心模塊在于數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)質(zhì)量、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)安全、生命周期數(shù)據(jù)，每個模塊都是十分復雜的。

數(shù)據(jù)治理是基于專家理論和實踐，整理出一套相對規(guī)范的、可操作的數(shù)據(jù)治理流程，包括組織架構、制度與流程、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系等。影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的因素主要有四個方面，即信息、流程、技術和管理，應通過治理工作逐步提升質(zhì)量以滿足各類運營分析使用要求。

“現(xiàn)在大家也越來越認識到數(shù)據(jù)治理的重要性。收集數(shù)據(jù)已經(jīng)不是難點了，相對最短板還在數(shù)據(jù)治理。其中的典型應用是標簽畫像體系，在預測維度，我們可以預測一個非實名卡用戶一個月之后的某一天會在哪里出現(xiàn)的概率，為政府工作和商業(yè)應用提供支撐，我們使用的數(shù)據(jù)源包括一卡通數(shù)據(jù)、政府市政服務數(shù)據(jù)和外源數(shù)據(jù)，包括信令數(shù)據(jù)、電力數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、垃圾排放數(shù)據(jù)等。”張翔介紹道，“在可視化表達方面，我們開發(fā)了一個變形的和弦圖，可以動態(tài)展示不同區(qū)的人口流動情況。我們還進行了特定區(qū)域職住平衡分析，能夠展示特定區(qū)域在不同時間的交通人口潮汐現(xiàn)象。”

觀點

交通運營發(fā)展以數(shù)據(jù)為基礎

目前看來，大數(shù)據(jù)對交通將有很大的支持和促進作用，未來將進入新的層面。原來的傳統(tǒng)交通建設通常是基于經(jīng)驗，但是現(xiàn)在基于大數(shù)據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)幾個效果。第一個是提高工作效率，即縮短決策時間，第二是提高精準度，第三是提高效益，節(jié)約開發(fā)成本，能夠有整套的利用大數(shù)據(jù)的手段和方法去輔助、支持決策。更進一步地說，我們整個交通的運營發(fā)展都是在大數(shù)據(jù)的架構之上的。大數(shù)據(jù)作為基礎工具來支持交通行業(yè)的發(fā)展，就像計算機支持所有行業(yè)發(fā)展一樣?？梢哉f，大數(shù)據(jù)是一種通用型的泛化工具。

大數(shù)據(jù)是新興學科，是基于應用和實踐的學科，目前更多還處于探索階段，在垂直行業(yè)領域，由實踐中產(chǎn)生標準，逐漸生長成為更高層次的標準。每個行業(yè)、每個部門的數(shù)據(jù)都是復雜的，既有物理屬性，又有其產(chǎn)生的社會屬性和人文屬性，缺少共性，需要進一步研究。在不同的環(huán)境中實踐，就會有對業(yè)務的提煉、泛化，最終成為標準，所以大數(shù)據(jù)終將服務于社會生產(chǎn)和需求的升級。

文 / 江陽俊