如何运用交通大数据智慧出行
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2015年两会上 ，“大数据（big data）”一词首次写入政府工作报告。在交通领域，大数据一直被视作缓解交通压力的技术利器 。应用大数据有助于了解城市交通拥堵问题中人的出行规律和原因 ，实现交通和生活的和谐 ，提高城市的宜居性，为政府精准管理提供基于数据证据的综合决策 。
随着手机网络、全球定位系统（global positioning system ，GPS）/北斗车载导航 、车联网 、交通物联网的发展 ，交通要素的人、车 、路等的信息都能够实时采集，城市交通大数据来源日益丰富。在日益成熟的物联网和云计算平台技术支持下 ，通过城市交通大数据的采集 、传输、存储 、挖掘和分析等 ，有望实现城市交通一体化，即在一个平台上实现交通行政监管 、交通企业运营、交通市民服务的集成和优化 。
1 、活用 、善用大数据是改善交通的必由之路
近年来 ，国内各大中型城市均已开始或酝酿与交通大数据相关的项目建设 ，如公交都市、城市交通数据中心 、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 。
行业对于大数据技术的普及推广始于2011年，经过两年的发展 ，大数据技术已在智能交通领域深入人心。基于大数据技术的应用和相关业务的开展 ，未来几年内，活化数据的广泛应用将是国内交通大数据的发展热点 。
2、智能交通大数据管理平台应用是核心
虽然大数据技术目前在智能交通领域的发展前景一路看好 ，但大数据技术在实际使用中仍然面临一些问题 。其中最主要的问题就是：面对多样、封闭的运行环境 ，交通数据如何收集管理？如何保证数据的质量？如何将其快速的应用？这是各地政府 、交通企业 、交通系统集成商共同面临的难题。
智能交通大数据管理平台的应用将有效解决这些问题 。智能交通大数据平台主要包括五方面的内容：城市交通信息数据系统、城市交通综合监测和预警系统 、城市交通碳排放实时监测系统 、公交都市管理系统、公众出行信息服务系统 。
城市交通信息数据系统是基于大数据应用技术的交通行业信息共享交换中心，数据中心建立以后 ，将成为城市交通信息的枢纽。
城市交通综合监测和预警系统可以实现对整个城市交通状况的实时监测 。交通管理部门可以对城市交通中可能发生的大面积交通瘫痪作出有效的预判 。同时 ，该系统也可以引导公众出行，为公众提供全面 、及时的出行信息 ，真正达到绿色交通的出行要求。
智慧出行也称智能交通 ，是指借助移动互联网 、云计算、大数据 、物联网等先进技术和理念，将传统交通运输业和互联网进行有效渗透与融合 ，形成具有“线上资源合理分配 ，线下高效优质运行”的新业态和新模式，并利用卫星定位 、移动通讯、高性能计算 、地理信息系统等技术实现了城市 、城际道路交通系统状态的实时感知，准确、全面地将交通路况 ，通过手机导航、路侧电子布告板 、交通电台等途径提供给百姓。其中 ，迪蒙智慧交通依托迪蒙科技在云计算 、物联网、大数据 、人工智能 、金融科技等领域的丰富开发经验和雄厚的技术积累以及其他智慧出行领域创新商业模式于一体的高端智慧交通解决方案 。在此基础上，集成驾驶行为实时感应与分析技术 ，实现公众出行多模式多标准动态导航 ，提高出行效率；并辅助交通管理部门制定交通管理方案，促进城市节能减排 ，提升城市运行效率 。
百度地图利用云计算、大数据分析技术 ，通过数据可视化的形式，“平安播报 ”网站为用户提供春运期间全国高速公路的拥堵路段信息查询 、重要节点流量查看以及事故多发路段查询等功能 ，为用户出行提供参考。
同时 ，百度地图推出适合手机查看的移动版页面，让用户即使在路上 ，也可以通过手机实时查看权威的全国高速公路通行信息 。高德地图则对春运出行发布了春节出行预测报告 ，通过历年城市的净迁入/净迁出量计算分析，预计出今年拥堵高发公路 、游客较多的旅游景点，以供大众出行参考 。双方都依靠大数据分析作为解决拥堵问题的一剂良药 ，“互联网+ ”交通势在必行。
“互联网+”交通的核心还在在于数据 ，哪家地图数据以及大数据分析能力最强，谁将取得最大的市场优势 。数据服务经济社会时代 ，如何让大数据释放最大价值成为当务之急 ，而对大数据的分析则成为了使其能够充分体现价值的前提，这就对IT系统计算能力提出了更高的需求和挑战 。在这种背景下 ，市场对于4路及4路以上服务器需求大幅增长 ，越来越多的行业用户开始采用高端服务器满足关键业务需求。
城市交通大数据行业发展现状剖析
人们在城市中生活每天产生大量的数据，有结构化的也有非结构化的 ，有一些与交通出行密切相关 ，而有一些又看似与交通出行没有什么关系，这些数据分布在不同的行政管理部门、互联网公司或者传统运营企业 。举个例子来说 ，随着智慧城市建设热潮 ，很多城市中已经布满了传感设备(交叉口进口道地磁 、电子警察 、卡口等)，通过地磁可以采集到一定时间间隔交叉口进口道交通流量、速度以及占有率；通过电子警察或卡口可以实时获取经过卡口的车辆车牌号 、通过时间以及地点车速，这些数据基本都汇聚在地方交警部门 。互联网公司通过为城市居民提供即时通信 、导航以及共享服务 ，可以通过客户终端定位实时获取居民的位置。传统运营企业范围也很广泛 ，包括了公交公司客运企业、出租车公司、通信运营商等，公交公司和客运企业汇聚了客流数据(IC卡 、第三方支付以及零票) 、车辆定位数据等 ，出租车公司汇聚了出租车定位数据、而通信运营商则可以汇聚客户手机MAC地址 。上述列举的数据 ，都可以为城市交通规划 、政策制定 、设计以及管理提供数据支持 。后续笔者会结合自身十几年的理论研究以及交通工程经验，阐述每种数据未来的应用场景及潜在价值。
城市交通系统分析是一个复杂巨系统 ，尤其是在交通供需矛盾日益突出的当下 ，如何提高整个交通系统效率、提升居民出行品质是对每个交通管理者 、研究者 、工程师的挑战。交通科学自诞生之日起，就与数据结下不解之缘 ，这是一门基于统计学的工程科学 。
互联网公司最早认识到了数据在交通领域的应用价值 ，也极大推动了云计算、大数据等新一代信息技术在交通领域的应用 。高德 、滴滴拥堵排名 、阿里城市大脑就是互联网公司借助自身的数据资源开展交通领域大数据应用的探索。
互联网公司进军传统智能交通行业，一边是互联网公司频频发布基于大数据分析的各种报告 ，另一边也开始产生了各种质疑的声音 。当前城市交通已经有一只脚迈入了大数据时代 ，而另外一只脚则需要传统交通理论与移动互联数据有效融合进行驱动 。拨开当前交通大数据行业的繁华伪装，我们以冷静的眼光去审视，看到当前还存在很多问题 ，今天就略谈一二：
第一、所谓的交通大数据基本还是针对单一数据源开展分析 ，分析精度有待进一步提高，应用场景有待进一步丰富。大部分的研究集中在基于车载GPS数据以及视频数据提取车辆描述信息 、交通流状态信息 ，研究拥堵的表征指标以及交警执法应用；
第二 、城市交通传感设备布局并未从交通大数据的视角进行优化分析 。城市智能交通系统规划一个重要的任务就是研究城市交通采集设备布局方案 ，目前，较少有人从城市交通规划与管理智库顶层设计的高度 ，对检测器的分布进行研究 。此外 ，提高传感设备的适用性以及稳定性，也是有效提高当前数据质量的重要手段。
第三、城市交通大数据缺乏统一的数据标准 。前面也论述了当前可以用于交通系统分析的数据 ，这些数据来源不同 ，要想未来能够将上述数据利用起来，打破数据壁垒 ，形成城市交通数据池 ，就需要共同探讨数据共享机制，并制定统一数据标准；此外，形成城市数据池后 ，城市交通数据治理将是一项复杂而艰巨的任务 。
第四、大数据时代城市交通理论的创新面临巨大挑战。传统的交通理论基本都是基于统计学 ，也就是基于样本开展研究，而大数据时代的到来变革了交通理论数据来源 ，使得数据由抽样变为了全样 ，数据由有针对性的调查变为从大数据中抽取有用信息 。因此，交通需求预测 、交通通行能力分析 、交通管控等基本理论将产生巨大变革 ，交通学者们应当既要仰望天空又要脚踏实地 ，在基础领域研究中投入更多的精力，不应被当前的浮云遮住望眼 。
城市交通系统理论与大数据技术的融合发展任重而道远 ，也期望与广大交通工程师以及研究人员共同探讨、共同进步。
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