當公共交通遇上“大數據”會擦出怎樣的火花？

文/本刊記者 祁娟

當公共交通遇上“大數據”會擦出怎樣的火花？

文/本刊記者 祁娟

無論是“智慧城市”浪潮，還是“互聯網+”行動，交通都被各地政府作為升級改造的核心，而云計算和大數據成為主要手段。實際上，交通大數據的獲取，目的不在于龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理，并產生新的應用，最終回歸到原有系統，改變現有的交通生態。

大數據正在我國的交通領域展示出無限可能—

每年的十一黃金周期間，因集中出行造成的交通擁堵，總讓人不勝其煩。長假何時才能不“常堵”？今年的十一假期前，為了給公眾出行提供更全面的交通信息服務，交通運輸部路網中心聯合高德地圖，共同發布了《2016年國慶節全國公路網出行預測報告》，為打算假期出行的人們提供權威的科學預測。

從后期回顧監測數據與前期預測數據對比看，節前發布的預測報告結果基本吻合實際出行情況，其預測的準確性具有一定的實際參考價值，有助于公眾提前掌握擁堵信息，及時作出合理出行計劃。

而這一切都得益于交通大數據的分析。大數據的廣泛應用正宣告著一個新時代的到來。既然時代潮流不可阻擋，那么該怎樣如何認識大數據以及大數據與智能交通的關系？在大數據背景下，交通行業的相關部門與企業如何運用更強的洞察力和決策力，發現關鍵信息，將海量數據信息轉換為生產力？在第六屆公交都市發展論壇上，一場有關“大數據與公共交通”的專題探討引起與會者的極大關注。

大數據深挖無序交通行為背后規律

如果非要追問大數據有什么用，那么使人們了解需求，認識到問題的本質，大概是大數據最重要的作用之一。

以北京中關村某科技公司的程序員員工為例：程序員的特征是什么？在什么地方居住？從居住地到工作地花費多長時間？一般搭乘什么交通工具上下班？每天加班時間有多長？深夜選擇什么交通工具回家？當這些大數據被收集起來并進行智能分析，即可了解這一群體的基本出行需求，同時為相關部門或企業有針對性地制訂未來交通個性化服務提供很多真實的數據參考。

論壇上，深圳市都市交通規劃與設計研究院副院長張海濤以手機信令數據舉例說：“通過手機通信的事件記錄，比如開機、發短信、打電話，以及通信網絡與交通網絡的地理映射，我們基本可以得到與交通相關的十類以上數據，包括居住地、工作地、出行點、OD、軌道客流、出行聚集、出行模式、換乘客流、出行時間等，一方面可以還原手機用戶的出行特征，一方面可以通過數據更加理性地認識一個城市和交通的規律。”

西南交通大學交通運輸與物流學院院長劉曉波也在演講中分享了深圳市出租車大數據的挖掘技術案例并得出結論：深圳市出租車行業2015年初受專車影響顯著，載客量損失10個月穩定并逐步恢復；電子打車平臺通過減少搜尋時間，對于出租車在運行時段的運營效率提升明顯，過度競爭會嚴重影響網約車/出租車的運營效率；在與網約車的競爭中，出租車在高峰時段和在人口密集地區顯示出優勢；專車服務并沒有給深圳市帶來任何額外的交通擁堵，即使是在擁堵高峰時段，額外的車輛投入十分有限。“由此分析表明，深圳市出租車和網約車在市場競爭環境下能夠實現共生，管理部門可以通過制定必要的規定，以確保這一市場的高效運作。”

而這些分析成果，在以前既不可想象，亦無法做到。近年來，國內各大中型城市陸續開展著與交通大數據相關的項目建設，公交都市、智慧交通、交通運行協調指揮中心等，大量項目的上馬對大數據技術的需求量也不斷加大。只是，面對海量數據，獲取不是目的，通過加工實現數據增值才是大數據的價值所在。

“十三五”期，北京將通過大數據實現線路優化

大數據實現公交精細化管理

相較于傳統的調研方法，基于大數據分析，更智慧化的公共交通管理與更多元化、個性化的公共交通服務正在逐步成為現實。

“常規公交如何在眾多交通方式中提高競爭力，滿足人們個性化、多樣化的出行需求？構建多層次的大公交數據管理和挖掘工具。”張海濤在現場向與會者提出疑問。

他介紹說，通過對公交大數據的深度挖掘與探索，開發出深圳公交基礎設施協同管理系統、公交管理決策支持系統、公交IC卡大數據挖掘處理技術和公共交通服務指數系統等，最終能夠使整個城市的公交項目得到最佳優化。

其中，公交基礎設施協同管理系統基本實現“一個數據平臺、一個工作平臺、一個活的系統”三位一體的統一，有效解決“數量不清、地點不明、信息不準”等問題，有效避免各部門因為信息傳遞失真、走樣等問題，有效保證了基礎數據源的權威性、時效性；公交管理決策支持系統綜合利用數據融合與挖掘算法，將公交IC卡大數據轉化為公交客流指標和出行特征，并提供不同時間粒度、不同空間維度的查詢分析功能，為公交線網優化和行業監管考核提供依據。使得線網優化更科學，行業監管更有力；通過公共交通服務指數，反映乘客切身感受，查找行業發展短板與瓶頸，還可以實現服務橫、縱向比較，鞭策激勵企業持續改善服務，同時，如實反映外部條件制約，促使相關部門做好外部保障。

張海濤表示，通過公交數據的融合和數據化挖掘，期望能夠在常規公交上做好三件事：首先是感知，對常規公交的運行狀態、運行速度、服務質量等有更好的感知；然后進行判斷，對公交運營進行一個全面評估，對將來發展進行一個趨勢性檢查，并且生成解決方案；最后付諸行動，比如實現對城市公交線網的優化，對公交運營進行全過程管控等。

劉曉波也表示，打造智慧城市的核心就是智慧交通的建設，這其中最關鍵的就是交通設施和交通組織的精細化管理，體現在公共交通領域，主要通過對公交大數據的分析和挖掘，進行科學的公交規劃。

“通過應用大數據，在公交規劃方面，我們最終要實現三個目標：一是服務優化，簡單說就是給公交提供穩定可靠的到達時間；二是運營角度，企業一定要保證車上的人始終是凸函數，核心元素就是人多坐我的車，把車坐滿；三是系統效率，達到上面兩個目標的情況下，用更少的車、更少的司機和更方便的工作方式完成上述兩個目標的目的。”劉曉波說。

大數據在預測上的價值所在

大部分人都有過類似經歷：從市區出發時，通過導航軟件查到“高速公路暢通”，但到達高速時卻堵得一塌糊涂。只能反映實時路況而無法預測路況，是目前所有導航軟件的軟肋。讓人欣喜的是，2016年2月，春運期間，浙江省交通運輸廳基于其擁有的高速歷史數據、實時數據與路網狀況，與阿里云大數據計算能力相結合，預測未來1小時內的路況。結果顯示，實時路況監測成本下降了90%，未來路況預測準確率在91%以上，成全球已公開的最好成績，而阿里云還在聯合廣州做公交車擁擠情況的預測。

這一舉措可謂大數據在交通領域的又一經典應用。據專家介紹，大數據最核心的利用價值之一便是預測，其核心邏輯是，根據過往統計學規律，結合歷史數據和實時數據，預測未來要發生的事情。

深圳市城市交通協會特約研究員凌擂就在此次演講中說道：“從因果關系到相關關系的變革是大數據的關鍵，建立在相關關系基礎上的預測才是大數據的核心。”

作為全球領先的一站式多元化出行平臺，滴滴出行副總裁張貝則介紹了滴滴是如何利用大數據構建技術優勢，幫助用戶進行智能預測分析，以提高出行效率帶來美好體驗。

“我舉兩個例子，一是能夠智能推薦上車點，并且同步告訴司機。現在超過50%的叫車都是在室內，是等車到了才出門。我們預測用戶到哪里等車，并推薦上車地點，現在有23%的訂單是不打電話的，比以前下降了3%，而平均接駕時間也因此下降了30秒，速度更快，效率更高。二是能夠智能預測用戶目的地點。當用戶打開滴滴時，預測地點直接放到菜單第一列，減少輸入時間，方便使用。對于用戶常用的地址，對高頻用戶我們第一列可以猜中35%，對低頻用戶我們第一列可以猜中25%，再加上第二列或者第三列，我們能夠預測用戶90%的常用地點。而所有這些，都是基于大數據的預測。”

隨著移動互聯網技術的不斷深入發展，未來的交通預測，可覆蓋范圍將更廣泛：預測公交客流量及客流分布，使公交運力、運量配置更加有效，公交線路規劃更加合理；與地鐵數據結合，預測地鐵站人流和地鐵線擁擠情況；不久的將來，假若無人駕駛汽車變得普及，必須要有強大的智能調度能力，而大數據的預測技術可以給智能調度提供基礎，等等。

“大數據正在改變人們的生活與理解世界的方式，成為新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。”凌鐳表示。

基于大數據分析，更智慧化的公共交通管理與更多元化、個性化的公共交通服務正在逐步成為現實

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大數據本身不在于龐大的信息量，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現大數據的“增值”，并產生新的應用，最終回歸到原有系統，改變現有的交通生態。

大數據應用“痛點”如何各個擊破

雖然大數據技術在交通領域的發展前景一路看好，但仍需解決一系列基礎型問題，如數據的獲取、挖掘和共享的技術難題，大數據引發的諸如隱私、安全和版權等問題。這些也成為各地政府、交通企業、交通系統集成商等共同面臨的難題。

從多方渠道收集大數據，到面對海量信息進行篩選，如何才能保證數據質量，并做到挖掘價值最大化？對此，張貝表示，滴滴平臺每天產生超過70TB數據（相當于7萬部電影），每日處理超過90億次路徑規劃請求，日均定位數據超過130億。在去年，滴滴出行平臺完成14.3億訂單，累計行駛里程達128億公里，相當于環繞中國行駛29萬圈，累計行駛時間達4.9億小時。“這些都對大數據技術的處理能力提出相當高的要求。”

就在論壇召開前的一個月，滴滴出行發布了交通云計算平臺，該平臺將為智能交通出行服務，幫助城市交通建設及公眾出行作決策。滴滴方面稱，在滴滴智能交通云平臺上，通過收集到的出行大數據，可以實現區域熱力圖、OD數據分析、城市運力分析、城市交通出行預測、城市出行報告以及信號燈動態配時等，同時還能在公共出行服務，比如實時路況、實時公交、ETA、城市運力補充等方面發揮價值，并幫助交管部門進行路網優化提供決策依據。

大數據預測的核心邏輯是，根據過往統計學規律，結合歷史數據和實時數據，預測未來要發生的事情

從交通大數據的來源看，目前仍不夠豐富和完善，形成大量的數據孤島，如何在政府各部門之間、各城市之間共享大數據是個問題。有專家表示，交通系統內部各部門間數據隔絕現象仍很明顯，如公交、地鐵、出租等領域的信息交叉銜接還不夠充分，實時動態的數據還沒有完全打通，這會影響對數據的分析和交通情況的決策；還有部分相關部門或企業缺乏數據公開的動力，有的則是利用數據已經開展商業化應用，因此不愿共享。

也有業內人士擔憂，交通大數據技術的應用在為用戶出行帶來便利、為行業管理部門解決治堵等一系列問題的同時，數據安全問題值得引起重視。因此，厘清隱私權與大數據共享的邊界，對隱私權和商業秘密形成有效監管是相關部門需要考慮的重要問題。特別是當前，對于個人數據隱私保護、數據權屬、政府數據公開等問題，尚無明確規定，基本處于相關法律與監管的缺失狀態。中國政法大學傳播法中心研究員朱巍介紹，目前對個人數據的保護，大多依照2012年通過的“關于加強網絡信息保護的決定”，遠不能應對實際需求。同時，數據交易平臺在運行中也有數據權屬不明的困惑，期待法律明確交易規則和紅線，讓企業有法可依。因此，從訪問權限、數據存儲、網絡傳輸、物理集成等多方面全方位建立起一套安全保障體系，做到“事前可管、事中可控、事后可查”，在大數據時代顯得尤為迫切。

高德地圖CEO俞永福曾表示，面對“局域網+”形成的大數據孤島問題，關鍵是實現“人人為我，我為人人”的大數據生態，即每個人、每個企業、每個交通管理部門都成為同一個大數據系統的提供者，每個人，每個企業，每個交通管理部門，也都成為同一個大數據系統的受益者。

當前，我國城市交通發展處于挑戰和機遇并存的關鍵歷史階段。一方面，隨著城鎮化、機動化的持續快速發展，城市交通擁堵加劇、污染嚴重、事故頻發，面臨嚴峻挑戰；另一方面，我國城市處在老城改造、新城建設的大發展時期，是實現生態城市、綠色交通的最佳時機，可以通過“互聯網+交通”的融合發展，通過智慧交通實現我國城市綠色交通系統建設的跨越式發展。

首當其沖的非發展綠色、便捷、高效、經濟的公共交通系統莫屬。通過大數據智慧交通技術手段提高公共交通系統的服務水平，引導城市居民出行方式的轉變；同時以大數據智慧交通技術提升道路交通管理水平，提高城市道路體系的綜合利用效率；優化區域交通組織，以先進的交通管理手段，如先進的交通信號系統、交通誘導系統、交通違法自動考量系統，減少路口延誤、排隊等候，使得道路通暢、停車場管理等更加規范。

對此，交通運輸部黨組成員兼總規劃師、綜合規劃司司長趙沖久曾公開表示，車多、擁擠其實并不會與出行產生矛盾，關鍵在于如何依靠技術和規劃來最大限度地讓整個城市得以有效運轉，而這就需要大數據的采集與分析，通過精準運算，才能達到事半功倍的效果。

同濟大學教授、中國城市交通規劃學會副主任委員楊東援也在發言中指出，大數據是技術推動、需求拉動和任務理念變革所共同呼喚的創新。大數據技術在交通領域的應用，既非將其塞入傳統技術的框架，也非對關聯分析等技術的簡單套用。因此，對于城市公共交通來說，大數據不僅是變革和機遇，更是富有挑戰性的舞臺。

大數據時代的現代化智能交通管理

科技的浪潮一浪接著一浪。而利用大數據服務于公共交通領域的應用正遍地開花，也凸顯著大數據的戰略意義：即大數據本身不在于龐大的信息量，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現大數據的“增值”，并產生新的應用，最終回歸到原有系統，改變現有的交通生態。對于未來交通大數據如何大顯身手，我們充滿期待。

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西南交大交通運輸與物流學院院長劉曉波認為，通過應用大數據，在公交規劃方面，最終應實現三個目標：一是服務優化，簡單說就是給公交提供穩定可靠的到達時間；二是運營角度，企業一定要保證車上的人始終是凸函數，核心元素就是人多坐我的車，把車坐滿；三是系統效率，達到上面兩個目標的情況下，用更少的車、更少的司機和更方便的工作方式完成上述兩個目標的目的。