公交大數據資源化利用與產業化推進路徑研究

胡 浩 胡興華 黃春芳 郭建譜

（1.重慶交通大學交通運輸學院，重慶 400074；2.寧波財經學院數字技術與工程學院，寧波 315175；3.重慶生產力促進中心，重慶 401147）

引言

在車聯網、大數據的時代發展背景下，隨著智能公交系統（Advanced Public Transportation System，APTS）建設規模的不斷擴大，數據采集的范圍、廣度和深度急劇增加，公交各子系統已經積累了海量的交通數據。這些數據為公交相關人員管理、公交系統規劃、管理和評價提供了重要的基礎，但如何有效提取這些來源廣泛、涉及領域和知識眾多的海量信息，實現數據的充分利用，研發新的公共交通應用和服務，以提高公共交通運營的成熟度和吸引力，成為當前公共交通行業面臨的主要問題。2020年，《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》發布，文件明確了數據作為生產要素之一的定位，要求加快培育數據要素市場，并從數據開放共享、提升社會數據資源價值等方面進行了部署。

國內諸多學者針對公交大數據利用進行了研究。朱巖[1]分析了數字經濟在推進產業轉型中的重要作用，指出在數據作為生產要素的背景下，應挖掘數據內涵價值并利用數據資源創造新價值。胡繼華等[2]基于交通大數據，提出了公交線路OD矩陣推斷方法。王斌[3]在分析多源數據類型及其適用性的基礎上,提出了公交大數據在有軌電車線網規劃中的應用方法。梁秉毅等[4]提出了基于公交CAN總線等實時數據的公交駕駛員駕駛風險評估模型。李歌[5]基于公交GPS、IC卡刷卡大數據，融合出租車運營數據對區域微循環公交線路進行了布設研究。此外，一些學者[6-8]提出了公交的多元化經營思路，以實現公交的良性發展，并對其實現方式進行了研究?？傮w而言，國內對于公交大數據的應用探索尚處在某些特定場景上，近年來雖然意識到數據將產生重大經濟價值，但對其如何落地、如何產業化推進的研究尚處于比較零散的狀態。

1 數據要素化對公交發展帶來的機遇

數字化轉型是在疫情之后國內經濟發展的一個重要引擎。作為典型的民生工程，公交系統需緊緊圍繞《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，深刻認識公交運行過程中衍生的大數據新內涵，推進公交發展的數字化轉型，加快培育公交數據要素市場，利用數字資源推動公交系統自身發展、交通運輸行業決策甚至服務社會其他行業，進而產生隱性或者顯性的經濟價值，實現公交系統在保持公益性的前提下盈利，是公交系統良性健康發展的基本要求。在公交數據要素市場構建過程中，需圍繞交通數字化轉型的發展要求，結合公交大數據的特點，以公交系統產生的數據為核心資源，深度融合交通行業內部數據、相關行業運行數據，加快與社會化交通數據資源的協同，在公交產業數字化并形成資源化特征的基礎上，推進公交數字產業化，為公交企業、駕乘人員、政府決策部門以及商業運行提供數據新動能，借助數字化轉型來實現公交系統的可持續發展，支撐經濟的高質量發展。

同時需要注意的是，在數據要素化轉型的初期，需要政府加大政策扶持力度，引導社會加大對公交大數據的利用，實現對大數據資源市場的初步撬動，為公交大數據產業的長效化發展提供初始驅動力。

2 公交大數據資源化與產業化思路

2.1 公交產業數字化

2.1.1 總體要求

圍繞產業數字化基本要求，推進公交產業的數字化應從以下方面著手。

（1）以數字科技變革生產工具，以資產靜態管理、動態運行監控全方位感知為前提，全面提升公交資產的數字化程度。

（2）以數據資源為關鍵生產要素，以公交大數據為核心依據開展運營管理，提高運營效率。

（3）以數字內容重構公交出行產品結構，以公交大數據為切入點，提升乘客用戶體驗。

（4）以信息網絡為市場配置紐帶，以豐富公交大數據供給源為導向，向用戶和企業運營者提供雙向交互的信息，提升公交出行比例。

（5）以服務平臺為產業生態載體，加強公交大數據與其他數據的融合，實現公交大數據的產業化決策應用，構建面向智慧城市的公交大數據產業生態。

（6）以數字善治為發展機制條件，首先強化公交大數據在社會治理能力、行業決策能力提升方面的應用。

2.1.2 對于靜態資產的多視角管理

（1）線路-站點資源：對各類公交線路（含軌道、BRT、常規公交等）、公交站點（含軌道站、公交站）及其共同形成的公交線網，點-線-面的分布特征決定了該空間資源采用專業化的地理信息系統進行管理，可反映線網密度、線路及站點覆蓋面積與人口、線路直達性、非直線系數等關鍵靜態指標，為線網優化提供決策依據。

（2）運力資源：運力資源主要包括公交車輛和駕乘人員，對車輛而言，可將車輛的檔案信息采取電子化管理，以隨時掌握車輛容量、車齡、里程、保養記錄等信息，可為跨線路運力調配提供決策依據；對駕乘人員而言，應將其技能信息（如準駕車型等）、培訓信息、交通安全信息（事故種類、數量等）、能耗信息、獎懲信息等電子檔案化，以形成對駕乘人員的全面考核，同時為分析駕乘人員行為演化提供參考。此外，應結合大數據的發展，適當采集生物特征信息（如指紋、面容等），為崗前適駕測評、事故溯源等提供依據。

（3）站場資源：針對公交的樞紐站、停車場、維修場等站場資源，應進行站場容量、作業類型、作業計劃、作業人員的檔案電子化，并在地理信息系統中與公交的線路-站點資源進行協同化展示，為優化站場資源布局、調整容量配置、安排作業計劃提供決策依據。

（4）公交優先資源（專用道、優先信號等）：除了上述有形的資產外，公交的優先權也是其重要的資產構成，可通過布局在地理信息系統上與實體資產要素形成互動。

公交靜態資產數字化目標與其管理工具詳見表1。

表1 公交靜態資產數字化的目標與工具

2.1.3 對于運行狀態的全方位感知

（1）公交車輛運行軌跡及速度：對公交（含軌道）車輛安裝北斗、GPS或基于站點的高精度定位感知設備，實時采集車輛位置信息，推算公交瞬時速度、全程運營速度、站點停靠時間，為大數據背景下計算公交時延，度量整體乘客出行途經站點數量（反映線網與客流的契合度，減少途中?？空军c的延誤時間）、出行步行距離（反映停靠站點與客流契合度），總體換乘時間（反映線路之間銜接關系）、路線非直線系數（繞行距離）提供依據。

（2）公交車輛運行狀態：通過CAN總線對車輛制動、加速、轉彎等微觀控制數據進行采集，全方位監測車輛在執行運輸任務時的健康狀況，并對個體駕駛員的操作形成歷史剖面數據，同時形成在線全部駕駛員的截面數據，為評估駕駛行為、駕駛習慣以及事故溯源提供參考依據和證據鏈。

（3）在途客流量及結構：針對每一輛車不同時刻的斷面客流量。傳統公交評價指標中通常使用的是斷面滿載率，該指標是調查公交車輛在某個站點或道路的斷面滿載率，以某個時間、某個站點、途經公交班次的滿載率平均值作為一個評價指標，滿載率準確度不高，且只能反映少數斷面。基于安裝于車內的攝像頭硬件結合人工智能或基于公交支付大數據，可計算得出覆蓋全部線路、全部班次、全部路程的車輛實時載客量，并可算出所有車輛在所有路段的滿載率情況。此外，可通過長期的支付數據對公交乘客畫像，識別各時刻乘客結構，為精準化提供服務、匹配運力甚至實現數據的外部商業化運作提供基礎。

（4）候車客流量及結構：采用支付數據結合車輛位置和站臺攝像頭智能化識別方法，通過專用客戶端公交線路查詢數據或申請數據，可提取計算當前在站候車客流量，同時結合支付類型、人員類型聚類，識別候車及潛在候車客流量、候車乘客結構。

公交運行狀態數字化的實現手段詳見表2。

表2 公交運行狀態數字化的實現手段

2.2 公交數字產業化

2.2.1 總體要求

對于公交數字產業化而言，需實現公交數據對公交系統本身的造血功能，可分兩步進行：首先利用大數據對公交企業本身的運營進行分析，在此基礎上挖掘運營潛力，提高運營效率、減少成本；其次，利用大數據的專業化分析，對公交所服務的對象以及部分典型商業場景進行非公共交通運輸領域的服務，且構建穩定的服務機制，實現穩健的外部性收入，構建數據產業化生態。

2.2.2 面向優化微觀駕駛行為的公交大數據資源整合與應用路徑

CAN總線可實時獲取車輛操縱行為、能耗表現、車輛狀態等，因此以CAN總線獲取的公交車輛大數據為基礎，可形成面向優化微觀駕駛行為的公交大數據資源化與產業化利用。

（1）公交能耗管理。通過CAN總線獲得車輛的真實能耗數據，通過不同車輛之間橫向對比以及不同時段的縱向對比，識別節能降耗空間，及時發現能耗異常工況。

（2）駕駛員行為監控。監控駕駛員在運營中產生的加速、減速等各種微觀駕駛行為并實時記錄，生成駕駛行為監控表，用于監測駕駛員的駕駛狀況，培養駕駛員的安全、節能習慣。

（3）事故疑點行為速度監控。根據CAN總線數據，可展示發生事故時間段內的車輛各種工況信息，用事實數據證據代替傳統的經驗推斷。

（4）車輛工況監控。實時監控車輛的各種工況，實現故障預警管理，保障車輛良性運行。

2.2.3 面向提高企業運營效率的公交大數據資源整合與應用路徑

公交大數據應用的首要目的就是對內挖潛，使公交大數據變為生產要素，借助大數據實現企業運營的降本增效，在隱性層面增加運營企業效益。

（1）企業運營分析。通過公交支付、非交通支付分布等大數據識別，對用戶進行畫像，采取針對性措施提高用戶對公共交通的黏性。

（2）公交線網優化與管理改進?；诠淮髷祿M行OD識別分析、公共交通模式選型分析等，可識別公交走廊及其與城市結構的演化互動關系，支撐目前的公交規劃由滯后客流型向引導客流型轉變。

（3）提升公交實時調度能力。通過站點和車內客流量的實時檢測，合理分配公交運行車輛。

（4）定制公交線路開行計劃。通過公交支付數據融合出租車運營數據，可識別潛在開行的公交線路，運用定制公交、微循環公交等形式滿足市民出行。

（5）精準化的到站信息預測。利用GPS、北斗等導航定位裝置，對公交到站信息進行精準預測，提高公交乘客出行的獲得感，進而吸引客流，提高單位運力的運輸量。

2.2.4 面向提升行業決策精準化的公交大數據資源整合與應用路徑

公交大數據要實現對外輸出價值、數據變現，目前最廣泛的應用場景就是為政府提供決策精準化支撐。其應用可大體分為以下方面。

（1）城市交通規劃。在資料收集階段，融合多種數據資源的大數據獲取和分析技術將逐漸取代傳統的調查方式，為交通規劃和建設提供更為實時可靠的資料。在規劃建設過程中，將大數據分析技術與城市交通模型相結合，形成宏觀、中觀、微觀一體化的交通模型體系。

（2）客流預測服務。公交刷卡和移動支付數據可以提供包括線路客流、視頻客流、站點客流和高速公路客流等在內的各類客流預測服務。

（3）交通需求服務。通過對公交大數據進行分析，可以獲得居民乘車點、落車點，分析居民出行的目的及交通方式，從而建立出行生成預測模型和交通方式劃分預測模型。

（4）交通運行態勢評估。利用公交大數據中的GPS浮動車和支付數據，可全面分析路況、出行規律、出行人群需求、跨區人群出行習慣，為政府管理部門的交通規劃、交通產業升級發展、公眾的智慧出行等方面提供科學的決策依據。

（5）交通決策服務。依靠公交GPS、刷卡數據和移動支付數據，可進行路網整體運行狀況研判、大型活動交通決策、交通企業燃油補貼測算、特殊人群優惠補償測算等。

2.2.5 面向服務社會健康運行的公交大數據資源整合與應用路徑

（1）典型應用一：精準商業投放。通過公交一卡通、移動支付等非現金支付方式識別當前在站或在車乘客的年齡屬性，可為衛生醫療、休閑娛樂、日常用品、房地產、電器、汽車等提供精準廣告投放。在此應用場景下，廣告投放者應向公交運營企業支付廣告費用。

（2）典型應用二：公交支付+健康足跡融合。在公交支付領域，電子健康碼可與移動支付融合，更加精準化記錄出行者的時空足跡。此外，電子健康碼可與老年卡、學生卡等實名制的公交一卡通進行融合，為常態化防疫奠定基礎。在此應用場景下，政府應向公交運營企業支付電子足跡管理費用。

（3）典型應用三：城市交通狀態調控。通過公交支付，可識別相應車主在停駛日的出行行為，并對其進行補償，使停駛者的補償更加合理。在此應用場景下，政府應通過公交運營企業向停駛公交出行者發放補償。

（4）典型應用四：市民生活方式引導。利用一卡通融合圖書館借閱和讀書功能，可區分在圖書館讀書的讀者與周邊居民，進而區別其停車行為，為前往圖書館等公益性場所開展健康生活方式的市民提供更好的交通和停車服務。此外，通過公交支付與停車支付的融合，可識別市民出行中的P+R（停車換乘）行為，為形成良好的城市出行結構提供動力。在此應用場景下，政府應對公交大數據產生的識別性應用進行支付。

（5）典型應用五：重要商業場所的客流預警。公交大數據可準實時化、小時間粒度預測某些特定時段（如重大節假期、旅游景點或商業體開業優惠期等）到達人數，為商業活動做好針對性措施提供決策。在此應用場景下，商業用戶或場所運營方應對公交大數據產生的實時客流預警性行為進行支付。

（6）典型應用六：基于公交支付的MaaS（出行即服務）。基于公交支付平臺進一步推行碳普惠政策，將出行者個人減少的碳排放進行集計化累積而后進行交易。在此應用場景下，公交大數據運營方可通過收取碳交易的服務費用進行盈利。

3 公交大數據資源化與產業化實施策略

3.1 總體思路

全面推進公交大數據資源化利用與產業化推進，構建區域性公交大數據產業的總體思路可簡述為“三個三”，如附圖所示。

附圖 公交大數據資源化與產業化實施路徑

3.1.1 建立面向產業化的公交大數據三級采集體系

依據現行的管理層次，建立以城市建成區為核心、向上對接國家級及省級公交大數據、向下兼容區縣公交數據的公交大數據采集體系。

3.1.2 建立公交大數據資源化三級存儲機制

形成以公交運營企業、專業化支付平臺、專業化公交大數據存儲平臺的三級存儲層次，其中公交運營企業主要對公交運行的靜態數據（線路-站點、運力、站場、人員、優先資源）、動態數據（車、站的運行狀態監控）等利用GIS平臺進行存儲，并根據數據更新周期以實時或定期更新的形式提供給專業化公交大數據存儲平臺；專業化支付平臺主要對公交運行過程中的支付數據、APP請求數據進行存儲，并經脫敏加密后實時傳輸至專業化公交大數據存儲平臺；專業化公交大數據存儲平臺除接收公交運營企業、專業化支付平臺的數據流之外，還將獲取其他運輸方式以及交管、城管、建設、規劃等其他行業大數據，并預留整合高德、百度等商業化多源數據接口，對多源數據進行存儲，并根據具體應用場景進行提取計算。

3.1.3 建立公交大數據產業化三級推廣機制

面向公交企業決策、交通運輸行業決策、與其他行業融合合作等三個領域，建立公交大數據產業化推廣運行機制。其中，面向公交企業領域提供包括對車輛、駕乘人員的監管決策，以及對線路、站點等資源的優化決策，實現數據對運營主體的反哺；面向交通運輸行業提供交通狀態監控、居民出行特征識別、客流走廊識別、交通規劃、評價等決策服務，其相關數據指標可針對具體對象區分區域進行精細化刻畫；面向其他行業主要根據應用場景以公交數據為主，融合其他數據源或直接提供脫敏的公交大數據等形式實現服務推廣。

3.2 重點實施步驟

3.2.1 步驟一：開展自身公交大數據的挖掘利用

以公交運營企業、支付平臺為主要數據源供給單位，初步建立第三方專業化公交大數據存儲分析平臺，將軌道運營公司、各公交運營企業以及支付平臺數據進行標準化集中存儲，并以實現公交大數據對斷面客流分析、公交OD識別、運力調度合理性評價等典型應用場景的支持為驅動力，推動公交大數據的規范化存儲運行，基本實現公交大數據的資源化，為全面產業化推廣應用奠定基礎。

3.2.2 步驟二：推進與相關行業數據的融合共享

以數字化轉型發展為導向，借助各行政層次、各行業深入開展大數據獲取及分析框架建設的契機，對接上一行政層次交通運輸行業數據，并實現第三方專業化公交大數據存儲分析平臺對域內交通數據的兼容獲取，前瞻性與交管、城建、城管、經信、規劃、氣象、環保等相關部門協調在各自行業大數據系統框架內預留公交大數據交換接口，實現豎向到底、橫向到邊的公交大數據決策分析系統，為行業決策提供支撐，形成全社會應用大數據的發展環境，為公交大數據的產業化推廣形成良好的導向氛圍。

3.2.3 步驟三：實現與社會數據資源的互利協作

伴隨信息化技術的發展，信息采集將呈現以數據流量終端為主的態勢。因此，借助高德、百度等電子地圖以及支付寶、微信等多場景大數據采集的流量端口，公交大數據可進一步提升其應用層次、豐富其應用場景。同樣，社會化數據資源也有進一步尋求多數據源以擴展其應用的需求。在融合社會全部相關行業數據的前提下，在以公交大數據為主融合其他行業數據構建專業化公交大數據儲存分析平臺基礎上，公交大數據可進一步與社會數據資源進行互利性協作，進一步開發除公交企業、政府決策部門之外的商業化應用場景，并最終實現公交大數據資源的產業化運作。此時，由于涉及到公益性資源與商業資源的融合，政府部門在此過程中要充分發揮協調和支持作用。建議設立專門的公共交通信息化部門對相關行為進行規制，以實現公交大數據產業化的長效開展。

4 結語

本文以公交大數據為研究對象，結合國家對數據作為生產要素的新定位，對其資源化利用和產業化推進問題進行了研究?？梢钥闯觯淮髷祿炊嗝鎻V，具有深度挖掘以及與其他數據融合利用的廣闊空間和重要價值，公交大數據的產業化必將是未來公交企業可持續發展的重要支撐。本文僅對其資源化利用和產業化推進路徑進行了粗淺的研究，公交企業以及專業化大數據分析機構、中介機構應積極做好準備，進一步梳理適用場景，實現數據對于公交這一公益性事業的推動。