一卡通為北京治理插上“智慧翅膀”

北京市政交通一卡通有限公司利用海量的出行數據，為政府部門重大交通控制的決策提供了支撐。

北京作為特大型城市和首都，交通問題一直備受關注，加之經常承辦大型體育和政府活動，交通資源的合理配置顯得尤為重要。傳統政府交通管理特點為粗放型、主觀定性、依靠經驗判斷，而互聯網技術及大數據技術的發(fā)展為政府的交通管理定量化和精細化提供了可能性。北京市政交通一卡通有限公司（以下簡稱一卡通公司）利用海量的出行數據，聯合相關數據研究機構，就重大事件如奧運、APEC、閱兵等，針對單雙號限行的公共交通出行規(guī)律進行了系列探索，為政府部門重大交通控制的決策提供了支撐。

開發(fā)相關數據平臺

一卡通具有身份識別、電子支付、票卡歸集和信息處理等功能，實現了多卡合一、功能集成，其應用范圍不僅涵蓋城市交通，還延伸至市政服務、商業(yè)消費和智慧園區(qū)樓宇管理等多個領域，為百姓的工作與生活帶來極大便利。同時，在一卡通公司十余年的跨越式發(fā)展歷程中，積累了海量出行數據，在記錄著首都公共交通發(fā)展變遷的同時，也為首都城市治理方案提供了可靠的數據支撐，目前已積累城市市政行為以及公交的軌跡數據約460億米，并仍以3000萬米/天的速度在增加。

利用這些數據，一卡通公司開發(fā)了數據治理平臺，為3000萬活躍卡用戶做了標簽畫像。用戶持卡時長、狀態(tài)、出行偏好，包括其通勤OD以及區(qū)域等信息，都可以進行標示，為政府的大數據分析提供支撐。在數據治理平臺的基礎上，一卡通公司又開發(fā)了數據展示與分析平臺。在這個平臺上，市民出行軌跡數據可應用于分析城市工作人口的潮汐變化趨勢、職住平衡、通勤通學、特定人群（大學生/中小學生/老年/殘疾人等）出行規(guī)律等方面的研究，進而根據研究結果為交通和城市規(guī)劃部門提供咨詢服務。例如，整個公共交通路網都有24小時不間斷的動態(tài)顯示頁面，可以跟蹤任何道路在特定時段的變化；也可以對地鐵線路和站點的流量變動、換乘等情況做深度的挖掘分析等。

運用具體出行軌跡數據進行分析

評估城市政策效果

北京市政交通一卡通IC卡數據，可以對城市政策進行事前、事中和事后評估，有效提升了城市政策制定的效果和效率。例如，在2014年北京市推進公共票價改革時，平臺共選取了11條數據做全口徑分析。通過研究分析，在改革實行后的第一個月，地鐵刷卡次數減少了10%。從整體出行人員而言，對地鐵中距出行人群的影響最小，對出行距離較長與出行距離較短的人群影響較大，這與當初推行公共票價改革的目的相同。從出行結構來說，這次公共票價改革使得地鐵出行人次減少的同時，使公交出行人次增加。據統計，受影響人群達149萬，其中有20萬人影響次數達到了10次以上。由此可以看出，這20萬人的出行結構得到了實質性的改變，并且可以把這部分人群定義為票價敏感人群，成為下一階段北京市制定公共票價改革政策時的重點關注人群。

又如，2015年抗戰(zhàn)勝利70周年紀念日閱兵期間，北京實行私家車單雙號限行。一卡通公司利用數據展示與分析平臺進行了深度挖掘分析，得出的結論是限行期間相對于限行前的公共交通出行總量增長了7%、公交出行率增長了10%、地鐵出行率降低了2%、公共自行車使用率增加了10%，并且早高峰提前了10分鐘，達到了預期的效果。期間，還特別針對有車族進行了分析，發(fā)現限行期間有車族利用公交出行了兩次或者兩次以上的有329萬人次，十分契合北京正在推行的綠色出行項目。

為城市規(guī)劃做支撐

北京市政交通一卡通IC卡數據，豐富了城市規(guī)劃的工具和手段。通過數據分析，可以對不同的社區(qū)做不同的規(guī)劃。例如根據分析，在金融街大型商務區(qū)上班的人群當中，以金融街為中心、半徑10公里范圍內的居住人群占69%，基本呈現均衡的向心分布。而在號稱全球最大居住社區(qū)的天通苑，以其為中心、半徑10公里范圍內的工作人群只占39%，呈現偏態(tài)失衡分布。并且，居住在天通苑的超長距出行的工作人群非常多，最長距離達到單程70公里。有了這樣有對比的、細致的數據，就可以為這兩個區(qū)域周圍的市政規(guī)劃提供很好的支撐、借鑒作用，有利于做出更加合理的規(guī)劃。

又比如對于通州的整體規(guī)劃。目前，通州被定義成北京的副中心，一卡通公司通過和北京市發(fā)改委合作，對通州工作人群的動態(tài)、靜態(tài)進行了一次深度分析。研究數據顯示，北京市大興區(qū)與河北省燕郊市都與通州是強相關的關系，居住在通州的工作人群中，既有北京的工作人群，也有河北的工作人群。所以對通州地區(qū)的規(guī)劃，不僅僅要考慮對北京的影響，在很大程度上還要考慮對河北的影響。

提升對特定人群的服務水平

北京市政交通一卡通IC卡數據，提升了政府對特定人群的服務水平。經過近幾年的實踐，一卡通公司總結了一套對特定人群的“一卡通方法論”，針對特定人群的出行特征進行分析，再加以識別和驗證，從而對他們采取一些特殊的有針對性的服務手段和措施，以提升服務的效率和效果。目前，該套體系對北京的大學生、中小學生、老年人、殘疾人等特定群體，都可以進行有針對性的研究、識別。

例如，在對中小學生通學軌跡進行研究時，發(fā)現一部分學生每天的通學距離超過30公里，原因是有很多在郊區(qū)居住的學生，要到市區(qū)上學。而北京的教育政策是鼓勵就近入學，所以目前看來政策效果并不理想。因此，通過這項研究分析，可以對下一步北京市教育資源的優(yōu)化配置起到一定的借鑒作用。

優(yōu)化公共交通的資源配置

一卡通公司作為市政交通領域的企業(yè)，交通優(yōu)化一直是重中之重。為此，公司開發(fā)了結合路網、線路、站點、個人軌跡和出行特征分析的四層結構大數據支撐體系。

第一個層面是路網。通過對北京市18條地鐵線路網的流量分析，依照顏色深淺表示流量的密集程度，顏色越深的代表流量越密集，這些密度大的區(qū)域，就可以作為北京市下一步交通設計資源配置當中需要重點考慮的區(qū)域。

第二個層面是線路。例如，最典型的北京地鐵1號線，通過支撐體系可以清楚地看到1號線客流的來源以及乘坐1號線人員的去向，從而得出1號線和2號線、10號線是強相關的關系。

第三個層面是站點。例如，1號線中的天安門站，通過一卡通數據IC卡分析，可以識別進出該站人群的特征，同時也可以對性別、年齡比例進行識別。

第四個層面是對個人通信軌跡的分析。通過一卡通IC卡數據分析，可以將卡用戶的個人軌跡在GIS地圖上標示出來，同時還可以結合多元數據進行多維度的深度分析。從而做到對用戶通勤方式的偏好界定，通勤距離和通勤時長的統計，居住區(qū)域和工作區(qū)域的界定，還可以對居住區(qū)域和工作區(qū)域的車站分布做詳細的了解等。

此外，通過這套大數據挖掘體系，可以為北京的公交和地鐵集團做線路規(guī)劃、定制商務班車的行駛線路，同時也可以做社區(qū)公交微循環(huán)的方案設計等。

通過近年來的探索和體會，筆者認為一卡通數據在城市治理當中的作用僅僅只是嶄露頭角，雖然碰到了很多具體的困難，但是隨著技術的提升、觀念的轉變、企業(yè)的深度參與，以及政府相應配套政策的出臺，未來，一卡通數據在城市治理領域會發(fā)揮越來越廣泛以及越來越重要的作用。

（作者單位：北京市交通一卡通公司）

（本文根據張翔于2016中國智慧城市年度論壇上的演講整理）