當交通遇上大數據就智能了

　　智能交通發(fā)展至今，各地采集的數據浩如煙海，這些數據存在巨大的潛力和價(jià)值，亟待處理和挖掘。而隨著(zhù)大數據時(shí)代的到來(lái)，智能交通也許真的可以“智能”起來(lái)。

　　不過(guò)，交通大數據只是一系列圖和表，交通工程師也只是參謀，政府才是決策者。大數據與管理如果不能攜手同行，智能也只能在云端打轉。

　　東方之星客輪在長(cháng)江湖北監利段傾覆之前，最后形成的航跡監測線(xiàn)路和狀態(tài)信息來(lái)自一個(gè)叫作寶船網(wǎng)的平臺。通過(guò)寶船網(wǎng)，東方之星從起航到出事地點(diǎn)都被全程觀(guān)測，直到最后的9點(diǎn)31分21秒。

　　智能交通發(fā)展至今，各地采集的數據浩如煙海，這些數據存在巨大的潛力和價(jià)值，亟待處理和挖掘。而隨著(zhù)大數據時(shí)代的到來(lái)，智能交通也許真的可以“智能”起來(lái)。

　　不過(guò)，大數據雖然支撐著(zhù)智能交通的前行，但其發(fā)展道路上難免要歷經(jīng)磨難。

　　給城市交通一個(gè)希望

　　大數據、云計算的發(fā)展對交通運輸行業(yè)不僅是挑戰，更是對傳統模式的突破。“現在涌現出了滴滴打車(chē)、快的以及易到用車(chē)，引起一些恐慌，但或許這種恐慌會(huì )倒逼一些不合理現象的改變。”同濟大學(xué)副校長(cháng)楊東援告訴記者。

　　比如通過(guò)滴滴打車(chē)平臺可以看到全國各個(gè)城市每天的交通情況，包括車(chē)輛行駛情況、路網(wǎng)情況以及打車(chē)需求情況等。

　　“我們運轉時(shí)可以很清晰地看出北京24小時(shí)內的車(chē)輛分布情況。”通常人們認為北京每天早上6點(diǎn)到8點(diǎn)間的高峰路段是三環(huán)、四環(huán)，但是滴滴、快的打車(chē)技術(shù)副總裁朱軍介紹，數據顯示機場(chǎng)高速才是高峰路段;下午1點(diǎn)，對出租車(chē)司機來(lái)說(shuō)什么地方生意最好?統計顯示是金融街，這里每天有很多人在這一時(shí)段趕往機場(chǎng)。“這些收益都依托于大數據平臺。”

　　滴滴打車(chē)利用大數據平臺更好地分配并合理利用了已有資源，也只能解決部分問(wèn)題。只有掌握全局，才能控制全局。“大數據的出現，終于給城市一個(gè)希望。”楊東援表示，大數據可以連續觀(guān)測城市交通每天發(fā)生的變化，然后再利用這些數據分析交通的問(wèn)題所在。

　　“城市交通不像西醫，出現具體問(wèn)題就對癥下藥。”楊東援打了個(gè)比方，“而是更像中醫，須搭脈問(wèn)診，刨根問(wèn)底，才能找到出現癥狀的緣由。”

　　楊東援坦言，面對城市“堵病”，政府必須學(xué)會(huì )“搭脈”，否則將無(wú)法開(kāi)出調理和根治的“藥方”。

　　過(guò)去，治理交通主要依靠調查手段。例如，上海市5年一次的交通大調查，不僅需要高達八千萬(wàn)元的費用，還需要花費半年多的時(shí)間處理數據，調查結果很難跟上城市變化的節奏。

　　“智能交通問(wèn)題很復雜。”楊東援告訴記者，大數據對于城市交通來(lái)說(shuō)，不僅是變革和機遇，更是富有挑戰性的舞臺。

　　深圳這幾年就做了件不簡(jiǎn)單的事。它的智能交通建設是打造了海陸空一體化的綜合交通體系，也許深圳的案例更值得借鑒。

　　不斷領(lǐng)跑的深圳

　　深圳市進(jìn)行改革開(kāi)放30年，已經(jīng)在國內率先實(shí)現兩大轉型。第一個(gè)轉型是由大規模規劃、建設基礎設施，轉向基于大數據環(huán)境實(shí)現整個(gè)城市交通高品質(zhì)的運行和服務(wù);第二個(gè)轉型是由過(guò)去歷史靜態(tài)離散數據環(huán)境，轉移到今天實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)大數據環(huán)境。

　　這兩大轉型，對于今天的城市管理和城市服務(wù)，特別是站在政府角度如何為整個(gè)城市提供決策支持，都起到至關(guān)重要的作用。

　　“在云計算、大數據環(huán)境下，整個(gè)城市交通的智能化、信息化建設，應該從城市交通監測、建模、仿真等角度看待。”深圳市交通控制與仿真工程中心主任關(guān)志超提出。

　　據了解，2011年深圳市成立了交通數據中心。這個(gè)中心的職能定位是不僅實(shí)現數據中心、分析研究中心、可視化中心和發(fā)布中心的功能，同時(shí)還兼顧政府職能和相關(guān)城市對交通的一些法規和監測模式。

　　截至目前，該中心已經(jīng)獲得1300萬(wàn)張一卡通數據，包括地鐵每站一分鐘發(fā)布一次的客流情況等。

　　在大數據時(shí)代，想要對整個(gè)城市的運行進(jìn)行管理，不僅要考慮交通問(wèn)題，還要考慮氣象的影響、交通污染的排放以及整個(gè)城市市政道路、管網(wǎng)的建設。

　　“所以，深圳一直在構建一體化的模型體系。”關(guān)志超表示，面對大數據，如何在城市宏觀(guān)層面實(shí)現城市、區域、宏觀(guān)大模型體系的標定和遷移，確實(shí)是當前所要考慮的重點(diǎn)工作。

　　關(guān)志超告訴記者，人口分布、用地情況以及出行速度分布等一系列模型體系的建立，為城市管理和政府決策提供了數據支撐。他們將羅湖區細分為2864個(gè)交通小區，從宏觀(guān)、中觀(guān)、微觀(guān)三個(gè)層次建立了系列模型，作為支撐整個(gè)城市交通服務(wù)和交通問(wèn)題的分析研究。

　　深圳市曾提出構建未來(lái)交通實(shí)驗室的暢想，在這樣的大推進(jìn)模式下，由中國綜合交通指揮中心作為未來(lái)開(kāi)放實(shí)驗室的數據基礎環(huán)境，聯(lián)合多家科研機構推進(jìn)交通未來(lái)實(shí)驗室的開(kāi)發(fā)，實(shí)現交通資源面向城市、面向社會(huì )一體化的公益性服務(wù)。

　　此外，深圳市具有全國最大規模的仿真環(huán)境。交通仿真的建立為整個(gè)城市軌道交通模型體系的不斷優(yōu)化，為城市交通指數的監測和服務(wù)提供了有效的技術(shù)支撐和保障。

　　技術(shù)創(chuàng )新倒逼管理變革

　　大數據仿佛一夜之間風(fēng)靡全球，既宣告了一個(gè)時(shí)代的到來(lái)，又顯然成了一個(gè)時(shí)代的標志。

　　但“大數據不是定制數據，往往是間接證據”。楊東援表示，間接證據在某些區間里的判斷是成立的，在某些區間里的又肯定不對，無(wú)法直接成為決策依據。

　　“再者，就是對數據進(jìn)行清洗和正確的判斷，因為大量的數據經(jīng)常是錯的。”楊東援舉了個(gè)例子：研發(fā)機構號稱(chēng)牌照讀出率為95%～98%，但數據交合后發(fā)現，實(shí)際上不到6萬(wàn)輛的上海出租車(chē)，被讀出的車(chē)輛數卻呈數量級翻倍——原來(lái)是“Z”和“2”傻傻分不清。然而，“交通大數據應用的最大困難還不是技術(shù)，而是管理者的變革決心。”楊東援坦言，大數據的價(jià)值在于讓我們更好地“搭脈”，“幫助我們發(fā)現不知道的，而不是驗證已經(jīng)知道的”。

　　從城市交通角度來(lái)講，政府如何利用大數據對整個(gè)城市交通進(jìn)行管控，這是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。

　　“在非高峰時(shí)期，人們?yōu)楹我膊贿x擇公交出行?一個(gè)重要原因就是沒(méi)有時(shí)刻表。”楊東援坦言，老百姓所謂的公交出行時(shí)間，實(shí)際上是將無(wú)效預留時(shí)間也算在內。除了讓公交跑得快以外，能否減少無(wú)效預留時(shí)間等問(wèn)題也有待解決。

　　據科研人員分析，智能交通的潛在價(jià)值還沒(méi)有得到有效挖掘，對交通信息的感知和收集有限，對存在于各個(gè)管理系統中的海量的數據無(wú)法共享運用、有效分析，對交通態(tài)勢的研判預測乏力，對公眾的交通信息服務(wù)很難滿(mǎn)足需求。這會(huì )造成智能交通的效率不高，智能化程度不夠，使得很多先進(jìn)技術(shù)設備發(fā)揮不了應有的作用，也造成了大量投入上的資金浪費。

　　由此可見(jiàn)，交通大數據只是一系列圖和表，交通工程師也只是參謀，政府才是決策者。大數據與管理如果不能攜手同行，智能也只能在云端打轉。