交通信息化與大數據時代的契合

劉傅斌

摘 要：信息化技術已經從傳統的互聯網時代走進云計算、大數據時代。傳統的交通信息化也在向智能交通轉型。在智能交通的理念下將云計算機、大數據的理念相融入，將會使原有交通信息化出現劃時代的變革，也將成為治理擁堵、增強實時監控、控制交通事故的真正有效手段。

關鍵詞：智能交通；交通信息化；云計算；大數據；虛擬化

引言

信息化是伴隨著計算機技術、互聯網技術、通信技術等迅速發展起來一種推動世界經濟和社會發展的重要手段，它不斷改變傳統的生活和生產方式，已成為對推動社會進步和國家發展的重要推動力。在“十二五”計劃中重點強調了建設交通信息化的重要意義。面對各大中城市的迅速擴容，人們出行壓力日益嚴重的現狀，各種擁堵現象已經成為各大中城市的一塊心病。如何采用信息化的管理手段，加強駕駛員、車輛和行人的實時監控和無障礙聯系、有效治理擁堵、減少交通事故的發生已經成為必須攻克的難題。

隨著“十二五”的有效推進，交通信息化正在逐步推進，目前已經取得了一定的成效。然而隨著云計算、大數據時代的到來，有關智能交通的話題已經被廣泛接受，但如何是否需要改變傳統信息化建設的觀念，在現有的信息化基礎上增加更多的手段和功能，尤其是增加所謂“智能行為”、融入到云計算和大數據的框架下使得交通真正的走進信息化，正是接下來所要探討的問題。

1 交通信息化與大數據的關系

1.1 交通信息化的其發展及意義

智能交通是交通信化的進一步擴展和在新技術條件下的新形式。人們都知道，智能交通是一個基于現代電子信息技術面向交通運輸的服務系統，是智慧城市建設的關鍵。它的突出特點是以信息的收集、處理、發布、交換、分析、利用為主線，為交通參與者提供多樣性的服務。它將先進的信息技術、數據通訊傳輸技術、電子傳感技術、控制技術和計算技術等有效地集成運用于整個地面交通管理系統而建立的一種在發范圍、全方位發揮作用的，實時、準確、高效的綜合交通運輸管理系統。

因此，不難想象在建成智能交通形成新的交通信息化后，必然會有如下幾方面的積極意義。其一，實現交通健康發展成為必然；其二，強化交通監管、預防交通事故成為可能；其三，提高交通運輸行業管理水平成為現實。

1.2 大數據、云計算時代對交通信息化的影響

1.2.1 大數據的概念及特征

大數據作為時下最火熱的IT行業的詞匯，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。不同的組織和部門對于大數據都有不同的理解和定義，如研究機構Gartner給出的定義是：“需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。”眾所周知，大數據，又稱為巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

早在1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書中，將大數據熱情地贊頌為“第三次浪”。然而，大約直到2009年以后，“大數據”才成為互聯網信息技術行業的流行詞匯。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。此外，數據又并非單純指人們在互聯網上發布的信息，全世界的工業設備、汽車、電表上有著無數的數碼傳感器，隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化，也產生了海量的數據信息。

維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中給出了大數據的“4V”特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。大數據的4個“V”，或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別；第二，數據類型繁多。前文提到的網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，價值密度低，商業價值高。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。第四，處理速度快。最后這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。

1.2.2 大數據是交通信息化的必然要求

一份來自MarketsandMarkets的研究報告現實，到2018年，全球大數據市場的年均復合增產率將大到26%，從148.7億美元增至463.4億美元。傳統的交通信息化向智能交通轉變是時代的必然，其關鍵是要實現對數據信息的智能處理。顯然，大數據則成為發展信息交通信息化中的重要一環。隨著各種技術的不斷涌現，大數據的表現成功將人類的想象轉化為現實，并逐漸滲透進入人們的生活。其意義不僅僅只是預測結果，改善交通狀況。

在大數據條件下，交通信息化相關的信息種類繁多，諸如路況和交通燈、環境信息、物資信息、車輛信息等等。以一個運輸任務來看，這些信息量隨著運輸任務量的增大和運輸時間的增長而逐漸增加，其中包括交通管制信息、交通實時視頻錄像等，據Gartner公司統計，全球數據量每年正在以至少59%速度在遞增。另外，大數據時代的標識在于數據的非結構化特征。進入2012年以來，非結構化數據占有比例將達到互聯網整個數據量的75%以上。

因此，隨著交通管理各個方面的需求，實現智能交通必然帶來海量數據的增長，如果要完成對這些信息的收集、處理、發布、交換、分析、利用等功能，進行大數據處理則是其必然要求。

2 結束語

文章從傳統的交通信息化開始論述，談到隨著云計算、大數據時代的到來，使得構建智能交通新一代交通信息化成為實現智慧城市的關鍵。其中，重點分析了在大數據時代背景下，信息交通信息化如何會帶來大數據以及為什么處理大數據成為其建設的必然要求。最后，文章給出結論，信息交通信息化與大數據是相契合的，是相容的，也是時代發展和對實現智能交通的必然。

參考文獻

[1]Viktor Mayer-Schonberger， Kenneth Cukier.盛楊燕，周濤[譯].大數據時代—生活、工作與思維的大變革[M].浙江人民出版社，2012.

[2]艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西.馬慧[譯].爆發·大數據時代預見未來的新思維[M].中國人民大學出版社，2012.

[3]Paul C. Zikopoulos，Chris Eaton，Dirk deRoos，Thomas Deutsch，George Lapis. Understanding Big Data-Analytics for Enterprise Class Hadoop and Streaming Data[M].出版社不詳.

[4]Tom White.周敏奇，王曉玲，金澈清，等譯.Hadoop權威指南[M].O'Reilly，北京：清華大學出版社，2011.

[5]董西成.Hadoop 技術內幕：深入解析MapReduce 架構設計與實現原理[M].北京：機械工業出版社，2013.

[6]Chuck Lam.韓冀中譯.Hadoop實戰[M].北京：人民郵電出版社，2011.