當(dāng)智能交通遇上大數(shù)據(jù)

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

　　不過，交通大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)與管理如果不能攜手同行，智能也只能在云端打轉(zhuǎn)。

　　東方之星客輪在長江湖北監(jiān)利段傾覆之前，最后形成的航跡監(jiān)測線路和狀態(tài)信息來自一個(gè)叫作寶船網(wǎng)的平臺。通過寶船網(wǎng)，東方之星從起航到出事地點(diǎn)都被全程觀測，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(shù)據(jù)浩如煙海，這些數(shù)據(jù)存在巨大的潛力和價(jià)值，亟待處理和挖掘。而隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，智能交通也許真的可以“智能”起來。

　　不過，大數(shù)據(jù)雖然支撐著智能交通的前行，但其發(fā)展道路上難免要?dú)v經(jīng)磨難。

　　給城市交通一個(gè)希望

　　大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的發(fā)展對交通運(yùn)輸行業(yè)不僅是挑戰(zhàn)，更是對傳統(tǒng)模式的突破。“現(xiàn)在涌現(xiàn)出了滴滴打車、快的以及易到用車，引起一些恐慌，但或許這種恐慌會倒逼一些不合理現(xiàn)象的改變?！蓖瑵?jì)大學(xué)副校長楊東援告訴記者。

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

　　“我們運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)可以很清晰地看出北京24小時(shí)內(nèi)的車輛分布情況。”通常人們認(rèn)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、快的打車技術(shù)副總裁朱軍介紹，數(shù)據(jù)顯示機(jī)場高速才是高峰路段;下午1點(diǎn)，對出租車司機(jī)來說什么地方生意最好?統(tǒng)計(jì)顯示是金融街，這里每天有很多人在這一時(shí)段趕往機(jī)場。“這些收益都依托于大數(shù)據(jù)平臺?！?/p>

　　滴滴打車?yán)么髷?shù)據(jù)平臺更好地分配并合理利用了已有資源，也只能解決部分問題。只有掌握全局，才能控制全局。

　　“大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，終于給城市一個(gè)希望?！睏顤|援表示，大數(shù)據(jù)可以連續(xù)觀測城市交通每天發(fā)生的變化，然后再利用這些數(shù)據(jù)分析交通的問題所在。

　　“城市交通不像西醫(yī)，出現(xiàn)具體問題就對癥下藥?！睏顤|援打了個(gè)比方，“而是更像中醫(yī)，須搭脈問診，刨根問底，才能找到出現(xiàn)癥狀的緣由?！?/p>

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

　　過去，治理交通主要依靠調(diào)查手段。例如，上海市5年一次的交通大調(diào)查，不僅需要高達(dá)八千萬元的費(fèi)用，還需要花費(fèi)半年多的時(shí)間處理數(shù)據(jù)，調(diào)查結(jié)果很難跟上城市變化的節(jié)奏。

　　“智能交通問題很復(fù)雜?！睏顤|援告訴記者，大數(shù)據(jù)對于城市交通來說，不僅是變革和機(jī)遇，更是富有挑戰(zhàn)性的舞臺。

　　深圳這幾年就做了件不簡單的事。它的智能交通建設(shè)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)行改革開放30年，已經(jīng)在國內(nèi)率先實(shí)現(xiàn)兩大轉(zhuǎn)型。第一個(gè)轉(zhuǎn)型是由大規(guī)模規(guī)劃、建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施，轉(zhuǎn)向基于大數(shù)據(jù)環(huán)境實(shí)現(xiàn)整個(gè)城市交通高品質(zhì)的運(yùn)行和服務(wù);第二個(gè)轉(zhuǎn)型是由過去歷史靜態(tài)離散數(shù)據(jù)環(huán)境，轉(zhuǎn)移到今天實(shí)時(shí)動態(tài)大數(shù)據(jù)環(huán)境。

　　這兩大轉(zhuǎn)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(jì)算、大數(shù)據(jù)環(huán)境下，整個(gè)城市交通的智能化、信息化建設(shè)，應(yīng)該從城市交通監(jiān)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(jù)了解，2011年深圳市成立了交通數(shù)據(jù)中心。這個(gè)中心的職能定位是不僅實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)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(guī)和監(jiān)測模式。

　　截至目前，該中心已經(jīng)獲得1300萬張一卡通數(shù)據(jù)，包括地鐵每站一分鐘發(fā)布一次的客流情況等。

　　在大數(shù)據(jù)時(shí)代，想要對整個(gè)城市的運(yùn)行進(jìn)行管理，不僅要考慮交通問題，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(shè)。

　　“所以，深圳一直在構(gòu)建一體化的模型體系?！标P(guān)志超表示，面對大數(shù)據(jù)，如何在城市宏觀層面實(shí)現(xiàn)城市、區(qū)域、宏觀大模型體系的標(biāo)定和遷移，確實(shí)是當(dāng)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(shù)據(jù)支撐。他們將羅湖區(qū)細(xì)分為2864個(gè)交通小區(qū)，從宏觀、中觀、微觀三個(gè)層次建立了系列模型，作為支撐整個(gè)城市交通服務(wù)和交通問題的分析研究。

　　深圳市曾提出構(gòu)建未來交通實(shí)驗(yàn)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開放實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)環(huán)境，聯(lián)合多家科研機(jī)構(gòu)推進(jìn)交通未來實(shí)驗(yàn)室的開發(fā)，實(shí)現(xiàn)交通資源面向城市、面向社會一體化的公益性服務(wù)。

　　此外，深圳市具有全國最大規(guī)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(shù)的監(jiān)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(shù)據(jù)仿佛一夜之間風(fēng)靡全球，既宣告了一個(gè)時(shí)代的到來，又顯然成了一個(gè)時(shí)代的標(biāo)志。

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

　　“再者，就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和正確的判斷，因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)經(jīng)常是錯(cuò)的。”楊東援舉了個(gè)例子：研發(fā)機(jī)構(gòu)號稱牌照讀出率為95%～98%，但數(shù)據(jù)交合后發(fā)現(xiàn)，實(shí)際上不到6萬輛的上海出租車，被讀出的車輛數(shù)卻呈數(shù)量級翻倍——原來是“Z”和“2”傻傻分不清。然而，“交通大數(shù)據(jù)應(yīng)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(shù)據(jù)的價(jià)值在于讓我們更好地“搭脈”，“幫助我們發(fā)現(xiàn)不知道的，而不是驗(yàn)證已經(jīng)知道的”。

　　從城市交通角度來講，政府如何利用大數(shù)據(jù)對整個(gè)城市交通進(jìn)行管控，這是一個(gè)亟待解決的問題。

　　“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)際上是將無效預(yù)留時(shí)間也算在內(nèi)。除了讓公交跑得快以外，能否減少無效預(yù)留時(shí)間等問題也有待解決。

　　據(jù)科研人員分析，智能交通的潛在價(jià)值還沒有得到有效挖掘，對交通信息的感知和收集有限，對存在于各個(gè)管理系統(tǒng)中的海量的數(shù)據(jù)無法共享運(yùn)用、有效分析，對交通態(tài)勢的研判預(yù)測乏力，對公眾的交通信息服務(wù)很難滿足需求。這會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(shè)備發(fā)揮不了應(yīng)有的作用，也造成了大量投入上的資金浪費(fèi)。

　　由此可見，交通大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)與管理如果不能攜手同行，智能也只能在云端打轉(zhuǎn)。