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当公共交通遇上大数据会擦出怎样的火花？
大数据正在我国的交通领域展示出无限可能—
每年的十一黄金周期间,因集中出行造成的交通拥堵,总让人不胜其烦.长假何时才能不“常堵”？今年的十一假期前,为了给公众出行提供更全面的交通信息服务,交通运输部路网中心联合高德地图,共同发布了《2016年国庆节全国公路网出行预测报告》,为打算假期出行的人们提供权威的科学预测.
从后期回顾监测数据与前期预测数据对比看,节前发布的预测报告结果基本吻合实际出行情况,其预测的准确性具有一定的实际参考价值,有助于公众提前掌握拥堵信息,及时作出合理出行计划.
而这一切都得益于交通大数据的分析.大数据的广泛应用正宣告着一个新时代的到来.既然时代潮流不可阻挡,那么该怎样如何认识大数据以及大数据与智能交通的关系？在大数据背景下,交通行业的相关部门与企业如何运用更强的洞察力和决策力,发现关键信息,将海量数据信息转换为生产力？在第六届公交都市发展论坛上,一场有关“大数据与公共交通”的专题探讨引起与会者的极大关注.
大数据深挖无序交通行为背后规律
如果非要追问大数据有什么用,那么使人们了解需求,认识到问题的本质,大概是大数据最重要的作用之一.
以北京中关村某科技公司的程序员员工为例：程序员的特征是什么？在什么地方居住？从居住地到工作地花费多长时间？一般搭乘什么交通工具上下班？每天加班时间有多长？深夜选择什么交通工具回家？当这些大数据被收集起来并进行智能分析,即可了解这一群体的基本出行需求,同时为相关部门或企业有针对性地制订未来交通个性化服务提供很多真实的数据参考.
论坛上,深圳市都市交通规划与设计研究院副院长张海涛以手机信令数据举例说：“通过手机通信的事件记录,比如开机、发短信、打电话,以及通信网络与交通网络的地理映射,我们基本可以得到与交通相关的十类以上数据,包括居住地、工作地、出行点、OD、轨道客流、出行聚集、出行模式、换乘客流、出行时间等,一方面可以还原手机用户的出行特征,一方面可以通过数据更加理性地认识一个城市和交通的规律.”
西南交通大学交通运输与物流学院院长也在演讲中分享了深圳市出租车大数据的挖掘技术案例并得出结论：深圳市出租车行业2015年初受专车影响显著,载客量损失10个月稳定并逐步恢复；电子打车平台通过减少搜寻时间,对于出租车在运行时段的运营效率提升明显,过度竞争会严重影响网约车/出租车的运营效率；在与网约车的竞争中,出租车在高峰时段和在人口密集地区显示出优势；专车服务并没有给深圳市带来任何额外的交通拥堵,即使是在拥堵高峰时段,额外的车辆投入十分有限.“由此分析表明,深圳市出租车和网约车在市场竞争环境下能够实现共生,管理部门可以通过制定必要的规定,以确保这一市场的高效运作.”
而这些分析成果,在以前既不可想象,亦无法做到.近年来,国内各大中型城市陆续开展着与交通大数据相关的项目建设,公交都市、智慧交通、交通运行协调指挥中心等,大量项目的上马对大数据技术的需求量也不断加大.只是,面对海量数据,获取不是目的,通过加工实现数据增值才是大数据的价值所在.
大数据实现公交精细化管理
相较于传统的调研方法,基于大数据分析,更智慧化的公共交通管理与更多元化、个性化的公共交通服务正在逐步成为现实.
“常规公交如何在众多交通方式中提高竞争力,满足人们个性化、多样化的出行需求？构建多层次的大公交数据管理和挖掘工具.”张海涛在现场向与会者提出疑问.
他介绍说,通过对公交大数据的深度挖掘与探索,开发出深圳公交基础设施协同管理系统、公交管理决策支持系统、公交IC卡大数据挖掘处理技术和公共交通服务指数系统等,最终能够使整个城市的公交项目得到最佳优化.
其中,公交基础设施协同管理系统基本实现“一个数据平台、一个工作平台、一个活的系统”三位一体的统一,有效解决“数量不清、地点不明、信息不准”等问题,有效避免各部门因为信息传递失真、走样等问题,有效保证了基础数据源的权威性、时效性；公交管理决策支持系统综合利用数据融合与挖掘算法,将公交IC卡大数据转化为公交客流指标和出行特征,并提供不同时间粒度、不同空间维度的查询分析功能,为公交线网优化和行业监管考核提供依据.使得线网优化更科学,行业监管更有力；通过公共交通服务指数,反映乘客切身感受,查找行业发展短板与瓶颈,还可以实现服务横、纵向比较,鞭策激励企业持续改善服务,同时,如实反映外部条件制约,促使相关部门做好外部保障.
张海涛表示,通过公交数据的融合和数据化挖掘,期望能够在常规公交上做好三件事：首先是感知,对常规公交的运行状态、运行速度、服务质量等有更好的感知；然后进行判断,对公交运营进行一个全面评估,对将来发展进行一个趋势性检查,并且生成解决方案；最后付诸行动,比如实现对城市公交线网的优化,对公交运营进行全过程管控等.
也表示,打造智慧城市的核心就是智慧交通的建设,这其中最关键的就是交通设施和交通组织的精细化管理,体现在公共交通领域,主要通过对公交大数据的分析和挖掘,进行科学的公交规划.
“通过应用大数据,在公交规划方面,我们最终要实现三个目标：一是服务优化,简单说就是给公交提供稳定可靠的到达时间；二是运营角度,企业一定要保证车上的人始终是凸函数,核心元素就是人多坐我的车,把车坐满；三是系统效率,达到上面两个目标的情况下,用更少的车、更少的司机和更方便的工作方式完成上述两个目标的目的.”说.
大数据在预测上的价值所在
大部分人都有过类似经历：从市区出发时,通过导航软件查到“高速公路畅通”,但到达高速时却堵得一塌糊涂.只能反映实时路况而无法预测路况,是目前所有导航软件的软肋.让人欣喜的是,2016年2月,春运期间,浙江省交通运输厅基于其拥有的高速历史数据、实时数据与路网状况,与阿里云大数据计算能力相结合,预测未来1小时内的路况.结果显示,实时路况监测成本下降了90%,未来路况预测准确率在91%以上,成全球已公开的最好成绩,而阿里云还在联合广州做公交车拥挤情况的预测.
这一举措可谓大数据在交通领域的又一经典应用.据专家介绍,大数据最核心的利用价值之一便是预测,其核心逻辑是,根据过往统计学规律,结合历史数据和实时数据,预测未来要发生的事情.
深圳市城市交通协会特约研究员凌擂就在此次演讲中说道：“从因果关系到相关关系的变革是大数据的关键,建立在相关关系基础上的预测才是大数据的核心.”
作为全球领先的一站式多元化出行平台,滴滴出行副总裁张贝则介绍了滴滴是如何利用大数据构建技术优势,帮助用户进行智能预测分析,以提高出行效率带来美好体验.
“我举两个例子,一是能够智能推荐上车点,并且同步告诉司机.现在超过50%的叫车都是在室内,是等车到了才出门.我们预测用户到哪里等车,并推荐上车地点,现在有23%的订单是不打电话的,比以前下降了3%,而平均接驾时间也因此下降了30秒,速度更快,效率更高.二是能够智能预测用户目的地点.当用户打开滴滴时,预测地点直接放到菜单第一列,减少输入时间,方便使用.对于用户常用的地址,对高频用户我们第一列可以猜中35%,对低频用户我们第一列可以猜中25%,再加上第二列或者第三列,我们能够预测用户90%的常用地点.而所有这些,都是基于大数据的预测.”
随着移动互联网技术的不断深入发展,未来的交通预测,可覆盖范围将更广泛：预测公交客流量及客流分布,使公交运力、运量配置更加有效,公交线路规划更加合理；与地铁数据结合,预测地铁站人流和地铁线拥挤情况；不久的将来,假若无人驾驶汽车变得普及,必须要有强大的智能调度能力,而大数据的预测技术可以给智能调度提供基础,等等.
“大数据正在改变人们的生活与理解世界的方式,成为新发明和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发.”凌镭表示.
大数据应用“痛点”如何各个击破
虽然大数据技术在交通领域的发展前景一路看好,但仍需解决一系列基础型问题,如数据的获取、挖掘和共享的技术难题,大数据引发的诸如隐私、安全和版权等问题.这些也成为各地政府、交通企业、交通系统集成商等共同面临的难题.
从多方渠道收集大数据,到面对海量信息进行筛选,如何才能保证数据质量,并做到挖掘价值最大化？对此,张贝表示,滴滴平台每天产生超过70TB数据（相当于7万部电影）,每日处理超过90亿次路径规划请求,日均定位数据超过130亿.在去年,滴滴出行平台完成14.3亿订单,累计行驶里程达128亿公里,相当于环绕中国行驶29万圈,累计行驶时间达4.9亿小时.“这些都对大数据技术的处理能力提出相当高的要求.”
就在论坛召开前的一个月,滴滴出行发布了交通云计算平台,该平台将为智能交通出行服务,帮助城市交通建设及公众出行作决策.滴滴方面称,在滴滴智能交通云平台上,通过收集到的出行大数据,可以实现区域热力图、OD数据分析、城市运力分析、城市交通出行预测、城市出行报告以及信号灯动态配时等,同时还能在公共出行服务,比如实时路况、实时公交、ETA、城市运力补充等方面发挥价值,并帮助交管部门进行路网优化提供决策依据.
从交通大数据的来源看,目前仍不够丰富和完善,形成大量的数据孤岛,如何在政府各部门之间、各城市之间共享大数据是个问题.有专家表示,交通系统内部各部门间数据隔绝现象仍很明显,如公交、地铁、出租等领域的信息交叉衔接还不够充分,实时动态的数据还没有完全打通,这会影响对数据的分析和交通情况的决策；还有部分相关部门或企业缺乏数据公开的动力,有的则是利用数据已经开展商业化应用,因此不愿共享.
也有业内人士担忧,交通大数据技术的应用在为用户出行带来便利、为行业管理部门解决治堵等一系列问题的同时,数据安全问题值得引起重视.因此,厘清隐私权与大数据共享的边界,对隐私权和商业秘密形成有效监管是相关部门需要考虑的重要问题.特别是当前,对于个人数据隐私保护、数据权属、政府数据公开等问题,尚无明确规定,基本处于相关法律与监管的缺失状态.中国政法大学传播法中心研究员朱巍介绍,目前对个人数据的保护,大多依照2012年通过的“关于加强网络信息保护的决定”,远不能应对实际需求.同时,数据交易平台在运行中也有数据权属不明的困惑,期待法律明确交易规则和红线,让企业有法可依.因此,从访问权限、数据存储、网络传输、物理集成等多方面全方位建立起一套安全保障体系,做到“事前可管、事中可控、事后可查”,在大数据时代显得尤为迫切.
高德地图C E O俞永福曾表示,面对“局域网+”形成的大数据孤岛问题,关键是实现“人人为我,我为人人”的大数据生态,即每个人、每个企业、每个交通管理部门都成为同一个大数据系统的提供者,每个人,每个企业,每个交通管理部门,也都成为同一个大数据系统的受益者.
当前,我国城市交通发展处于挑战和机遇并存的关键历史阶段.一方面,随着城镇化、机动化的持续快速发展,城市交通拥堵加剧、污染严重、事故频发,面临严峻挑战；另一方面,我国城市处在老城改造、新城建设的大发展时期,是实现生态城市、绿色交通的最佳时机,可以通过“互联网+交通”的融合发展,通过智慧交通实现我国城市绿色交通系统建设的跨越式发展.
首当其冲的非发展绿色、便捷、高效、经济的公共交通系统莫属.通过大数据智慧交通技术手段提高公共交通系统的服务水平,引导城市居民出行方式的转变；同时以大数据智慧交通技术提升道路交通管理水平,提高城市道路体系的综合利用效率；优化区域交通组织,以先进的交通管理手段,如先进的交通信号系统、交通诱导系统、交通违法自动考量系统,减少路口延误、排队等候,使得道路通畅、停车场管理等更加规范.
对此,交通运输部党组成员兼总规划师、综合司长赵冲久曾公开表示,车多、拥挤其实并不会与出行产生矛盾,关键在于如何依靠技术和规划来最大限度地让整个城市得以有效运转,而这就需要大数据的采集与分析,通过精准运算,才能达到事半功倍的效果.
同济大学教授、中国城市交通规划学会副主任委员杨东援也在发言中指出,大数据是技术推动、需求拉动和任务理念变革所共同呼唤的创新.大数据技术在交通领域的应用,既非将其塞入传统技术的框架,也非对关联分析等技术的简单套用.因此,对于城市公共交通来说,大数据不仅是变革和机遇,更是富有挑战性的舞台.
科技的浪潮一浪接着一浪.而利用大数据服务于公共交通领域的应用正遍地开花,也凸显着大数据的战略意义：即大数据本身不在于庞大的信息量,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理.如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现大数据的“增值”,并产生新的应用,最终回归到原有系统,改变现有的交通生态.对于未来交通大数据如何大显身手,我们充满期待.
公共交通论文范文结:
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