交通運輸大數據應用進展（上）

楊琪

隨著交通運輸服務與管理信息化、智能化的發展，大數據在交通運輸領域中的應用成為熱點。

大數據的應用使人們重新認識了交通需求以及交通運行的內在規律，同時也改變了交通運輸的規律。要推進交通運輸領域大數據應用的發展，各級交通運輸主管部門間、政府與企業間需密切合作，建立數據定義、處理、交換等標準的完整體系，才能取得共贏。

隨著計算機數據存儲、處理技術的發展，以及有線通信和無線通信系統的大量應用，尤其是數據傳輸、處理、存儲成本的降低，大數據的采集及利用得到各行業的重視。中國大中型城市的交通問題日益突出，需要對交通運輸獲取實時信息，進行科學管理，提高交通運輸效率，大數據在交通領域的應用成為熱點。

交通運輸數據存在容量大、類型多、數據來源五花八門、結構化數據和非結構化數據分布不均、數據關聯性強等特點，使交通大數據在發展過程中，演化出數據處理技術手段多樣、對大流量實時數據處理要求高、大數據分析面向多用戶、多用途等特征。隨著交通運輸服務與管理信息化、智能化的發展，在行業內集中了大量豐富的數據資源，基本具備了大數據的特征，交通運輸行業的大數據應用在所有行業領域應用的關注度中名列前十。互聯網企業是交通數據的重要來源，以摩拜單車和滴滴出行平臺為例，摩拜僅 450萬輛智能共享單車每天就可以產生超過 5 TB的騎行數據，而滴滴每天處理的數據量超過2 PB。

交通運輸數據的分類

交通運輸的數據主要可以分為兩大類。第一類為交通運輸運行所直接產生的數據，包括道路、橋梁、鐵路、航線、機場、巷道、港口、碼頭等基礎設施數據，各類交通流數據，運載工具本身及運行數據，交通控制及管理數據，各類視頻、圖片等數據。據不完全統計，目前交通運輸行業業務信息管理系統約有 700余種，數據規模以 PB計。

例如，全國重點營運車輛聯網聯控系統每天接受的 300多萬輛客貨運車輛的 10億多條衛星定位數據;海事系統的船舶自動識別系統，月均數據量達到 17.2億條;高速公路運營企業采集傳輸的視頻數據日均數據量已達到 PB級，聯網收費數據月均 7億條以上。

第二類為交通運輸相關行業和領域導入的數據，例如氣象、環境、人口、規劃、移動通信手機信令等數據以及來自公眾互動提供的交通狀況數據，例如通過微博、微信、論壇、廣播電臺等提供的文字、圖片、音視頻等數據。目前，第一類數據的標準化程度相對較高，管理的協調程度也較高。而對于第二類數據，由于數據分散、形態各異，用傳統技術難以在合理的時間內進行管理、處理和分析。

綜合交通出行大數據開放云平臺——“出行云”

交通運輸數據的擁有者主要有2類，即各級交通運輸行業主管部門和企業。在“互聯網+”便捷交通中最重要的內容之一就是：交通運輸主管部門和企業將服務性數據資源向社會開放，通過互聯網平臺為社會公眾提供實時交通運行狀態服務，包括查詢、出行線路規劃、網上購票、智能停車等服務。

在交通運輸部的支持下，交通運輸部公路科學研究院和北京百度網訊科技有限公司共同打造了“基于開放式綜合交通出行服務信息應用云平臺”，通過創新政企合作模式、促進行業與互聯網出行服務信息的開放共享，為社會公眾提供更豐富、更權威、更高品質的出行信息服務。

平臺的主要功能和特點：云平臺的交換功能向所有社會企業開放，在規范的共享、交換機制下，將全國范圍分散的綜合交通數據進行整合;充分利用云平臺的用戶資源以及互聯網企業多領域信息服務產品線，通過增加服務出口、名稱互相標識、多媒體宣傳等方式進行協同;通過深度發掘云平臺的綜合交通運輸數據，為交通行業管理部門提供數據統計、分析、預測等行業管理所需的相關決策支持。目前，江蘇、遼寧、重慶、四川、河南、吉林、京津冀、黑龍江、湖北等十幾個省市先后加入，開展了以平臺為基礎的全國綜合交通出行服務信息共享政企合作模式的應用示范。目前，接入平臺的數據類型包括基礎設施數據、幾十萬輛客運車輛的數據、出租車實時定位數據、公交車輛數據、公路網絡運行數據、高速公路阻斷數據、路況視頻截圖等。

云平臺體系的建立，打破了各省市間、各行業間、政府企業間的信息孤島，完成了跨區域、綜合交通數據的整合與共享;基于云平臺所提供的功能接口，江蘇省、遼寧省、重慶市等改造升級了當地出行信息服務系統，為百姓提供實時交通運行狀態查詢、跨區域跨交通工具的出行路線規劃等功能，推進了基于互聯網平臺的多種出行方式信息服務對接和一站式服務;信息服務由具有技術和受眾優勢的企業提供，降低了交通行業管理部門的相關建設和運營費用。

2017年夏天，長江中下游沿江地區及江淮、西南東部等地出現入汛以來最強降雨過程，全國有 26個省（市、區）1192個縣遭受洪澇災害，暴雨給人民群眾生活造成了極大影響和不便。江蘇省通過本平臺與百度公司合作，將因暴雨阻斷的道路及時醒目地標示到百度地圖上，并實時調整客戶端的導航線路，幫助用戶提前采取繞行方案，受到出行者的歡迎。平臺結合專題分析，利用定位數據和智能化分析技術，連年開展全國春運“黃金周”期間的交通分析工作。2016年春運期間，全國春運服務調查問卷累計點擊量達 511萬，回收有效問卷 62.3萬份;采集到百度日均 260億次定位請求數據，獲取了 11.63萬條城市對之間出行信息;輿情監測涵蓋了新聞報道、微博評議、論壇網帖、微信公眾號等共計 87.3 萬條信息。基于大數據的調查結果真實反映了旅客出行目的、出行方式、出行時間與空間分布等特征。

在此基礎上，進行跨省（市、區）出行及省內出行流量流向分析，為今后春運的運力安排提供了科學的基礎。目前，云平臺有 23 個省市（區）交通運輸廳/局、32家企業、12家高校科研機構、1家媒體等共 68家單位作為聯席成員單位，向交通運輸行業管理部門提供了近100項支持海量用戶調用的出行服務開發基礎接口，以及實時路況、實時公交、地圖路網、室內地圖 4項共建服務接口，并引導互聯網公司與交通行業管理部門建立數據資源置換技術資源的合作模式。

大數據在交通運輸領域中的應用，會使人們重新認識交通需求以及交通運行的內在規律和建模。以大數據為基礎進行分析和預測，需要對交通運輸系統的規律重新建模，大數據的應用本身（如導航、交通信息服務等）也會改變交通運輸的規律。為推進交通運輸領域大數據的應用，需建立數據定義、處理、交換等標準的完整體系，各級交通運輸主管部門間、政府與企業間需密切合作，才能在大數據應用于交通運輸領域中取得共贏。