大數據時代基于全面場景的智能交通對出行模式的影響研究

南京審計大學金審學院 芮 立

針對當前居民出行因素進行調查分析，結果顯示交通智能化程度高的城市，居民出行模式更加靈活，根據大數據創建的交通全面場景，居民可以實時獲得更有效的出行信息，從而改善出行體驗。研究將大數據下智能交通出行模式的影響分為便捷高效出行模式以及多模式融合出行模式兩類，并建議根據實時全面場景，創建定制出行、最優出行、綠色出行等三大出行方式，為居民提供更加舒適的出行環境。

1 引言

近年來，大數據技術與人工智能技術的快速發展，為解決城市交通問題，提供了全新的思路，涌現出一大批具有較強適用性的智能交通系統，同時，一些掌握了大量城市交通數據的企業，也積極開展了智能交通創新深嘗試，有效改善了城市居民出行環境，為深入開展智慧城市建設奠定了基礎（明潔.基于居民出行行為分析的多模式公交組合調度研究[D].浙江工業大學,2015）。然而，由于缺乏對智能交通的深刻認識，相關工作的開展仍處于起步階段，影響了城市居民高效出行模式的優化發展。本文基于智能交通發展趨勢與建設不足的矛盾現狀，提出了“大數據時代智能交通對出行模式的影響研究”，旨在明確新時期高效出行模式創新方向，為智能交通體系建設工作指明方向（陳艷艷,韓旺,馮國臣,等.基于出行全過程分析的多模式公交選擇行為研究[J].交通工程,2017(1):33-39）。

2 智能交通場景對居民出行模式影響

表1 出行模式影響因素表

通過調查研究，主要出行需求影響因素分析如表1所示。目前我國城市居民出行模式仍多依賴于經驗，即使存在更優的出行方式，往往由于數據更新不及時或精確度低而被忽略，居民獲得出行的途徑也較為局限，對于50歲以上人群顯得尤為突出。同時我們也發現在很多交通智能化程度較高的城市，居民在出行模式的選擇上則更為靈活多樣，通過對交通大數據的分析，他們更容易獲取到準確合適的出行方式，出行時間，交通擁堵情況也得到很大的改善。根據以上調查研究將大數據時代智能交通對居民高效出行的影響主要分為以下兩類：

2.1 便捷高效出行模式

在大數據時代，居民便捷高效出行模式的發展和完善，將成為城市智能交通體系建設的重要核心，要求能夠為居民提供便捷的交通服務接口，方便居民自主完成出行信息查閱、出行方式選擇、出行服務定制等活動，從而實現“一鍵出行”，同時，便捷高效出行模式意味著城市交通環境的高度流暢，能夠確保居民順利、快捷的完成出行計劃（李曉偉,王煒,楊敏,等.多模式綜合交通客運方式選擇行為差異性——基于強制與休閑型活動出行的對比分析[J].西安建筑科技大學學報(自然科學版),2016,48(6):868-873）。這就要求，政府和有關企事業機構要進行有效的資源整合，借助信息分析技術，實現交通信息的匯總、處理和分發，為居民提供一體化服務。出行的便捷性需求，是城市居民的首要需求，也是當前智能交通體系建設中最核心的內容。在新的高效出行模式中，大數據技術的應用，能夠實現對復雜交通信息的模型化，將公共交通工具、出租車、私家車等交通工具的道路運行情況實時反饋到用戶端，并借助最優化交通算法，為用戶推薦最優出行選擇，這樣的出行將為城市交通、環境、治理等帶來巨大的改變，有效提升居民出行效率，因此，城市智能交通打造只有雛形模式，也是便捷高效出行模式中的核心內容之一。

2.2 多模式融合出行模式

隨著交通智能水平的不斷提升，多模式融合的出行將為成為主流。所謂多模式就是指城市居民根據自身的出行需求合理配置出行資源，使用多種出行方式，達成出行目的。多模式出行又被看做是“個性化出行”，是符合當前城市居民追求個性化消費，擺脫扎堆兒消費模式的一種具體體現（王詩琪.基于出行行為分析的靈活公交動態調度模型研究[D].北京交通大學,2016）。在多模式出行中，居民可以通過交通管理工具，了解實時交通信息，然后根據自身的消費能力，選擇合適的交通工具出行。這種選擇不再追求“最優”“最便捷”“最便宜”等單方面的標簽，而是開始關注更為個性化的標簽，如出行安全、換乘數、交通工具舒適度等更多方面的信息標簽。多模式出行本質上是信息技術水平大幅提升之后，城市居民獲得了更為全面的交通信息和更為便捷的數據分析工具，可以開展更為靈活的選擇，同時也是社會交通資源最優化配置的一種方式。未來，隨著多模式出行理念的不斷深入，城市居民出行將不再扎堆兒，城市擁堵問題也將要得到有效的緩解。多模式融合出行研究，是當前有關研究中最為主要的研究內容，該方面研究內容明確指出通過信息技術升級構建智能水平更高的交通信息平臺，是滿足城市居民出行需求的主要方式，城市交通資源管理和調度應當由居民自己來完成。在實踐方面，有關部門和機構也進行了大量的嘗試，個性化交通出行已經成為了新的流行趨勢（李曉偉,王煒,楊敏,等.多模式綜合交通客運方式選擇行為決策機理——以大學生群體為例[J].西安建筑科技大學學報(自然科學版),2016,48(3):357-361）。智能交通不僅要進行交通信息的智能化提升，還要進行交通工具和交通設施的智能化水平提升，建立高度發達的智能交通環境，從而有效提升交通出行效率，為居民出行提供更多的最優選擇。在美國、歐洲、日本等地區，智能交通設施的建設水平相對較高，已經涉及道路管理、道路清潔、事故處理等高難度領域，智能交通管理工具能夠快速完成各項管理工作，確保交通出行效率最大化，方便城市居民的自由出行（丁月明,涂輝招,高坤.組合出行行程時間可靠性感知差異性分析[J].武漢理工大學學報(交通科學與工程版),2015(3):585-590）。

3 大數據時代智能交通創新高效出行模式建議

大數據時代智能交通與傳統交通模式的不同主要體現在以下兩點：

第一，出行場景發生了變化。大數據時代智能交通能夠為居民提供全面的交通信息，構建了一個數據化的“全面場景”，相比傳統的“體驗場景”模式，該模式對出行效率的提升更為明顯，居民的出行自主性更強。

第二，出行服務獲取方式發生了變化，大數據時代智能交通服務機構能夠為居民提供“一鍵式服務”，居民只需在線付費，即可預約交通服務，交通出行的便捷性進一步提升，相比傳統面對面購買的方式更為靈活快捷。

根據大數據智能交通模型，通過數據建立全面場景，實時掌握當前交通環境，建議將出行模式分為以下三類以全面改善居民出行體驗：

（1）定制出行模式，該模式是指智能交通服務系統，采用實時信息采集、處理、分發的方式，向用戶提供實時信息支持，并提供信息檢索、對比、動態展示等功能，讓用戶全面了解交通出行情況，建立全面場景。在此基礎上根據居民出行需求自主定制出行計劃。該模式將有效滿足居民出行需求，方便居民的生活。

（2）最優出行模式，該模式主要是要求智能交通系統通過居民選擇優化標簽（如最短路程、最少換乘、最短時間）或根據居民出行偏好分析的方式，為局面提供最優出行計劃。該模式能夠極大提升出行效率，實現交通資源的優化分配，有效緩解城市擁堵問題。

（3）綠色出行模式，該模式主要是將綠色出行要求融入智能交通系統，為居民提供更多的綠色出行引導，方便居民選擇合適的綠色出行工具，該模式對城市環境治理具有一定的幫助。