大數據時代：智能交通發展的機遇和挑戰

李哲

摘 要：智能交通是解決城市交通問題的一個重要途徑，也是未來城市交通的發展方向。大數據時代的來臨，為智能交通的發展帶來了機遇和挑戰。從大數據的角度出發，分析智能交通的需求和機遇，以及面臨的挑戰和應用前景。

關鍵詞：大數據；交通；智能交通

中圖分類號：F49 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）33-0227-02

前言

當我們還在逐漸認識云計算、物聯網等技術時，一個“大數據”的時代已經來臨。最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”正是意識到大數據帶來的潛在價值，各國都在力圖在第三次產業浪潮中占據一席之地。2012年3月29日，美國總統奧巴馬公布了“大數據研發計劃（Big Data Research and Development Initiative ）”。該計劃的目的是轉變人們現有的教學和學習模式，改進人們從海量和復雜的數據中獲取知識的能力，加速美國科學與工程領域發明的步伐。中國也于2012年7月在北京大學舉行“首屆中國大數據應用論壇”，就如何挖掘大數據價值、大數據時代的應用等問題進行了深入的探討和交流。大數據同樣給智能交通領域帶來了發展契機，為智能交通系統提供技術支持，對智能交通系統的模式和理念產生了深遠的影響。

一、大數據的概念

大數據（或稱巨量數據、海量數據）是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，是基于云計算的數據處理與應用模式，通過數據的集成共享，交叉復用形成的智力資源和知識服務能力[1]。

業界通常用4個V來概括大數據的特征：第一，數據體量巨大（Volume）。當前，典型個人計算機硬盤的容量為TB量級，而一些大型企業的數據量已經接近EB量級。第二，數據類型繁多（Variety）。相對以往便于存儲的以文本為主的結構化數據，以網絡日志、音頻、視頻、圖片和地理信息等為代表的非結構化數據越來越豐富，數據類型的多樣化也對數據的處理能力和速度提出了更高的要求。第三，價值密度低。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以一部1小時的視頻為例，在連續不斷的監控中，有用數據可能僅有一二秒。如何通過強大的計算功能迅速地完成數據的價值“提純”，成為大數據背景下亟待解決的難題。第四，處理速度快。這是大數據區別于傳統數據的典型特征。預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB，在海量的數據面前，效率才是第一生產力。

二、智能交通系統

智能交通系統（Intelligent Transportation System，簡稱ITS）應用最為廣泛的地區是日本，如日本的VICS系統技術相當成熟，其次美國、歐洲等地區也普遍應用。在中國，北京、上海、廣州等地區也已廣泛使用，智能交通系統是未來交通系統的發展方向。它融合先進的信息技術、數據傳輸技術、電子傳感技術、控制技術及計算機技術等有效地集成運用于這個地面交通管理系統而建立的一種在大范圍內、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。實質上是利用高新技術改造傳統運輸系統而形成的一種信息化、自動化、智能化、社會化的新型運輸系統。智能交通系統是一個復雜的綜合性系統，由先進的交通信息服務系統（ATIS）、先進的交通管理系統（ATMS）、先進的公共交通系統（APTS）、先進的車輛控制系統（AVCS）、貨運管理系統、電子收費系統（ETC）以及緊急救援系統（EMS）七大子系統構成。

三、大數據時代智能交通發展的需求和機遇

美國《紐約時報》曾著文稱，“大數據時代”已經來臨，龐大的新數據來源所帶來的量化轉變將引發一場革命，沒有哪個領域不會受到影響[2]。麥肯錫報告也指出，“數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產因素”。關于“大數據”目前仍然沒有標準的定義，我們可以理解為是以互聯網為支撐，以海量數據信息為基礎，通過技術的發展和創新，實現對數據的統計、分析、計算（這里指云計算）和研判，最終得到預測和相應的結果。大數據時代的來臨為公安信息化建設帶來了契機，將推動公安信息化建設的發展和變革。

智能交通的發展離不開強大的數據分析功能，一方面，交通數據采集的范圍、深度和廣度急劇增加，隨著智能交通系統建設規模的擴大，各種微波、線圈、GPS的交通流數據，交通視頻監控數據以及系統數據和服務數據等海量存在。另一方面，面對海量存在的交通數據，如何通過智能的信息處理技術將其變成有價值的信息，發揮數據的潛在價值，這是要進一步研究和開發的核心內容。

同時，大數據時代也為智能交通的發展帶來了前所未有的機遇。第一，大數據的海量數據存儲和計算能力，將實現交通管理系統跨區域和部門的整合，將更加有效地配置交通資源，大大提高通行效率，安全水平和服務能力。第二，交通大數據分析將為交通管理、規劃、運營和服務以及安全防范，提供技術支持，為下一步的分析、研判和決策提供有力保障。第三，基于交通大數據的分析思路將為公共安全和社會管理提供新的思路和方法[3]。

四、大數據時代智能交通發展的挑戰

大數據時代智能交通面臨的挑戰主要包括：第一，要求數據精準，實時計算。我們知道大數據時代的數據量級達到EB，對于海量的數據信息，如何精準高效的進行計算，從而提供引導和決策，這點非常關鍵。智能交通包含先進的車輛控制系統，需要通過采集的各種參數去幫助駕駛員控制車輛，這包括對駕駛員的警告、幫助以及躲避障礙物，因此如果數據不精確，或者計算有延時，將對駕駛員的人身安全造成嚴重的威脅。第二，環保低能耗。環保低能耗的技術，才符合城市可持續發展的建設目標。第三，感知。大數據時代是以先進的物聯網技術和云計算技術為依托。物聯網技術的關鍵就是射頻識別、紅外感應器和信息傳感設備，將感知到的信息通過信號的形式表現出來，從而通過信號檢測、數據分析做出決策。因此，智能交通中先進的交通管理系統，可以將感知到的交通狀況、交通事故、氣象狀況和交通環境，依靠先進的信號處理技術，實時地發布交通狀態信息。endprint

第四，智能交互。智能交通的參與者中人事個性化的，不像一臺機器一樣參數都一樣，對于個性化的人，需要大數據時代的智能交通能夠更智能的實現個性化的人機交互。

五、大數據時代智能交通的發展前景

1.提升智能感知水平，完善網絡化的交通狀態感知體系

物聯網技術分為三層：感知層，網絡層、應用層。感知層是物聯網技術的基礎，感知的設備包括RFID標簽、智能傳感器、嵌入式軟件等，依托這些基礎元件，提升智能感知水平，精確得到道路交通環境的各種信息參數，完善網絡化的交通狀態感知體系，為智能交通的發展提供堅實基礎。

2.統一交通數據類型，進一步整合數據資源，實現信息共享

“所有擁有海量數據的機構，無論是企業還是政府機構，原則上除涉及國家安全、商業秘密和個人隱私等數據外，都應以更加開放的姿態、更加積極的行動促進大數據的深度應用，通過立法保障各方在大數據應用中的共贏。”2014年5月，國家統計局局長馬建堂在“第六屆中國人民大學國際統計論壇”上作了以上表述。大數據時代的海量數據，如果沒有一個統一的數據標準，將會帶來很多麻煩。因此，做好做好大數據工作的前提是要有統一的數字標準，對數據進行二次開發，挖掘，重點信息進行二次保全，系統之間相互融合，資源高度共享。

3.建立基于大數據的智能交通信息服務系統，為暢通、安全的出行提供參考

基于大數據的智能交通信息服務系統，可將交通參與者通過信息傳感設備感知到的道路、車輛、換乘站點、停車場、氣象中心向交通信息服務平臺提供實時交通信息，從而為公眾發布道路交通信息、公共交通信息，換乘信息，氣象信息、停車場信息以及其他相關出行信息，方便出行者根據自己的出行方式選擇路線，為市民的出行提供便捷。

4.構建并完善智能交通技術創新體系，加快交通信息產業發展進程

當我們還在認識并了解物聯網、云計算時，2012年一個更新鮮的名詞“大數據”出現在我們面前。當今世界，信息技術的發展日新月異，有力地推動社會生產力的發展；技術創新是人類財富之源，是經濟增長的根本動力。我們要不斷地創新思維、理念和工作方法，構建并完善智能交通技術的創新體系，加快交通產業智能化的進程。

參考文獻：

[1] 邁爾—舍恩伯格，庫克耶.大數據時代[M].盛揚，周濤，譯.杭州：浙江人民出版社，2013.

[2] 紐約時報：大數據時代降臨[Z].

[3] 吳忠澤.大數據與智能交通[Z].2013中國智能交通與大數據峰會.

[責任編輯 吳 迪]endprint