許宗燕，李海華，王 海

(軍事交通學院 聯(lián)合投送系，天津 300161)

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軍事交通運輸大數據應用研究

許宗燕，李海華，王 海

(軍事交通學院 聯(lián)合投送系，天津 300161)

隨著軍事交通運輸信息化的發(fā)展，各種信息系統(tǒng)產生和積累了海量數據，充分挖掘這些數據的價值具有重要意義。首先分析軍事交通運輸大數據的內涵、來源和特征，然后分析數據融合后的軍事交通運輸大數據整體業(yè)務需求和典型應用場景，最后構建軍事交通運輸大數據的應用框架模型。

軍事交通運輸；大數據技術；大數據管理

隨著物聯(lián)網、云計算為代表的新一代信息技術的飛速發(fā)展，社會已經進入到一個數據爆炸性增長的大數據時代。大數據是信息技術的一次顛覆性變革。當前，我軍正處在信息化建設的關鍵期，如何挖掘大數據在推動我軍軍事交通運輸信息化建設各項工作中的作用，顯得尤為重要和緊迫。

在軍事交通運輸信息化建設過程中，隨著各種信息系統(tǒng)的應用，軍事交通運輸基礎設施靜態(tài)數據不斷充實完善，實時動態(tài)數據采集能力不斷增強，產生了越來越多的海量數據，如何實現(xiàn)數據快速、有效的流轉，決定著軍事交通運輸保障行動的成敗。運用大數據技術能夠從各種各樣類型的海量數據中快速獲得有價值信息，是實現(xiàn)軍事交通運輸綜合態(tài)勢展示和模擬仿真的前提條件，是實現(xiàn)“從數據向戰(zhàn)斗力轉化”的根本途徑。

1 軍事交通運輸大數據概述

雖然現(xiàn)在國際上對大數據還沒有標準定義，很多機構、專家對大數據的描述也不統(tǒng)一，但都存在一個普遍共識，即“大數據”的關鍵是在種類繁多、數量龐大的數據中，快速獲取信息[1]。因此可以認為，軍事交通運輸大數據就是指在現(xiàn)代信息技術條件下，圍繞軍事交通運輸涉及的裝載、運行和卸載等全流程活動產生的大量數據(包括視頻數據、圖片數據、傳感器數據等各種不同的類型)，通過先進的數據分析技術，對這些數據進行分析挖掘，以支撐軍事交通運輸的管理、預測、規(guī)劃和決策支持等業(yè)務功能。

1.1 軍事交通運輸大數據的來源

經過30多年的信息化建設，我軍軍事交通運輸業(yè)務領域先后組織研制并應用了百余個業(yè)務管理信息系統(tǒng)。經過多年的使用，這些系統(tǒng)積累了大量的數據資源，軍事交通運輸業(yè)務數據種類繁多，總量上也頗具規(guī)模，具備良好的數據基礎。

根據來源不同，可以將軍事交通運輸大數據分為軍事交通運輸內部自身產生的數據和外部相關行業(yè)的導入數據。軍事交通運輸內部數據產生于軍事交通運輸動態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)、軍事物流信息系統(tǒng)運輸分系統(tǒng)等相關信息系統(tǒng)。這些數據包括靜態(tài)數據、實時數據和歷史數據。靜態(tài)數據包括地理氣象和人文環(huán)境信息、線路信息、運載工具信息等。實時數據包括通過攝像頭和傳感器獲取的重點保障方向、重點作業(yè)地域的裝卸現(xiàn)場環(huán)境、作業(yè)實況等裝卸載現(xiàn)場信息，以及編組站、機場、橋梁、港口、碼頭等交通設施的通信狀態(tài)、技術狀態(tài)等信息；通過手持讀寫器和在運物資射頻識別讀卡器獲取的物資代碼、物資數量、物資狀態(tài)和運輸情況等在運物資信息；通過“北斗”終端獲取的車輛、船艇等載運工具的地理位置、運行速度、技術狀態(tài)和運輸安全情況等動態(tài)信息，重要物資的物資狀態(tài)、安全狀態(tài)等動態(tài)信息，保障裝備的地理位置、運行速度、技術狀態(tài)、作業(yè)安全情況等信息。外部數據來源于同國家相關部門和其他軍事部門的數據交換，這些數據也為軍事交通運輸的運行、管理等提供支持。軍事交通運輸大數據具體數據源、數據內容、數據特點見表1。

表1 軍事交通運輸大數據數據源與數據特點

表1(續(xù))

1.2 軍事交通運輸大數據的特征

大數據具有4個典型特點：容量大、種類多、速度快和價值密度低[1-3]。受此影響，大數據時代的軍事交通運輸數據出現(xiàn)以下幾個特征。

(1)總量大。隨著軍事交通運輸信息化進程的不斷推進，隨之而來的是數量龐大、持續(xù)快速增長的各類信息數據，這些數據總量呈幾何級數增長。

(2)多樣性。大數據背景下，軍事交通運輸數據日益多元化，數據種類不斷增加，除了傳統(tǒng)的結構化數據外，還包含大量的半結構化、非結構化數據，如裝卸載現(xiàn)場的作業(yè)實況視頻數據、交通設施的圖像數據等都是非結構化數據。

(3)復雜性。軍事交通運輸數據的類型和結構多樣、關系復雜、質量良莠不齊，并且還存在著多源異構、實時性強等特點，因此用傳統(tǒng)方法無法充分發(fā)現(xiàn)其內在隱藏關系，需要引入新的分析處理手段。

(4)高價值。軍事交通運輸數據中蘊含著巨大的價值，可為軍事交通運輸的發(fā)展提供有力的支撐，并能推動軍事交通運輸信息化向深度轉型。

(5)動態(tài)性。大數據時代，軍事交通運輸全流程、全要素都能夠實現(xiàn)實時感知監(jiān)控，通過RFID、傳感器、攝像頭等獲取的軍事交通運輸位置、狀態(tài)等信息都是實時動態(tài)變化的。

2 應用需求分析

2.1 整體應用需求

經過30多年的發(fā)展，軍事交通運輸信息化建設取得了長足發(fā)展，信息系統(tǒng)的建設和應用已成規(guī)模，信息化雛形已經基本形成，依托軍事交通運輸信息化，有力提高了軍事交通運輸保障能力。但是在大數據時代背景下，在“從數據向戰(zhàn)斗力轉化”的實踐中，軍事交通運輸信息化建設依然存在一些問題。比如在軍事交通運輸信息化建設中，大都僅僅是對信息技術的簡單應用，大量的軍事交通運輸信息系統(tǒng)只是實現(xiàn)了信息的自動傳輸和共享，而沒有充分考慮到信息數據所蘊含的巨大價值[4]；運輸投送部門對軍事交通運輸領域數據的分析，只停留在數據的簡單匯總層面，缺乏對數據背景及產生規(guī)律的深入解析；大數據意識的缺失，將直接導致軍事交通運輸信息數據資源的嚴重浪費。在大數據時代，各種軍事交通運輸信息驟增，數據的復雜性和實時性增強，如何有效地收集、處理和分析數據，已成為軍事交通運輸者必須面對的課題。

面向軍事交通運輸的大數據應用包括精準配送、軍事交通運輸資源優(yōu)化配置、軍事交通運輸情況分析、軍事交通運輸預測決策、方案評估、仿真推演等方面。滿足這些需求，需要綜合鐵、公、水、空軍事運輸信息、交通戰(zhàn)備信息、車輛使用信息、船艇使用信息和基礎設施數據等。

2.2 典型應用場景

(1)精準配送。軍用物資配送是軍事交通運輸信息化發(fā)展的必然趨勢。未來，依托大數據技術，對軍事物流信息系統(tǒng)配送分系統(tǒng)等信息系統(tǒng)收集到的物流數據進行挖掘與分析，可以優(yōu)化軍用物資配送規(guī)劃及配送路徑，提高軍用物資的運輸效率。同時，依據部隊用戶的個性化服務需求和實時化服務需求，進行服務內容的定制、服務模式的選擇和服務的實時推送，實現(xiàn)配送服務的差異化及個性化發(fā)展。

(2)軍事交通運輸資源優(yōu)化配置。利用大數據分析技術，對軍事運輸運量統(tǒng)計數據、軍事交通運輸保障力量現(xiàn)狀數據以及軍事交通運輸設施裝備數據等進行多維度、多角度的分析，明確各時域、各戰(zhàn)區(qū)、各保障方向的軍事運輸需求，實現(xiàn)軍事交通運輸資源的優(yōu)化配置，從而提高軍事交通運輸保障能力。

(3)軍事交通運輸情況分析。隨著軍事交通運輸信息化的發(fā)展，以軍事交通運輸動態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)為代表的信息系統(tǒng)積累了海量的軍事交通運輸數據。利用大數據分析方法，對這些歷史數據進行計算、分析，可以快速獲取各區(qū)域、各方向的軍事運輸的規(guī)律，從而為軍事交通運輸規(guī)劃和軍事交通運輸決策提供重要的參考依據。

(4)軍事交通運輸預測決策?！按髷祿暮诵木褪穷A測”。大數據時代的預測從因果關系轉向關聯(lián)關系。軍事交通運輸領域的各類活動、裝備、物資相互交織，關聯(lián)關系非常復雜。運用大數據預測技術探尋某些特定關聯(lián)性，可以預測物資消耗、設備狀態(tài)等，大大提高軍事交通運輸保障的精確度和時效性。大數據時代，軍事交通運輸決策越來越取決于數據及分析，而不再依賴于經驗和直覺，大數據技術可以分析處理與軍事交通運輸相關的所有數據，樣本決策變?yōu)槿珮颖緵Q策，經驗決策轉變?yōu)閷嵶C決策，從而使得軍事交通運輸決策更加及時準確。

(5)方案評估。方案評估就是對還未實施的部隊輸送方案、輸送保障方案、輸送總方案等各種方案進行評估，分析方案的合理性和可行性。目前，對方案評估的方法往往局限在層次分析、模糊綜合評價法等靜態(tài)評估方法上，對數據的挖掘不夠充分，不符合大數據時代的需求。利用大數據技術進行方案評估，可以利用海量數據和精準模型對方案進行優(yōu)化，將會極大地提高評估效率、準確性和時效性。

(6)仿真推演。大數據為建模仿真帶來了新的機遇：為仿真結果分析提供更好的手段，為復雜系統(tǒng)建模仿真提供新出路，有助于實現(xiàn)智能仿真[3]。仿真推演一直以來都是軍事交通運輸領域中非常重要的一部分，利用大數據分析方法，通過對大量實際案例的分析，可以不斷優(yōu)化和完善推演模型和規(guī)則，提高軍事交通運輸領域仿真推演系統(tǒng)的科學性和智能性。

3 應用框架模型構建

軍事交通運輸大數據應用需要建立在大數據處理平臺之上，大數據處理平臺能夠為數據集成、數據存儲、數據處理和數據服務等提供基礎性平臺和支撐性技術，具體包括底層的存儲、計算等資源及相應的資源管理軟件和接口，同時還可以提供高性能的并行計算環(huán)境和大數據分析通用工具及算法庫。目前，云計算在軍事領域已經得到了一定應用，很多單位都建立了云計算平臺。從大數據存儲及處理技術的角度來看，云計算是理想的軍事交通運輸大數據的基礎平臺與支撐技術[5]。

結合軍事交通運輸業(yè)務的應用需求，在大數據平臺之上構建軍事交通運輸大數據應用框架模型(如圖1所示)。軍事交通運輸大數據應用框架包含數據源層、數據處理層和數據應用層。其中：數據源層是基礎，表明軍事交通運輸數據的主要來源；數據處理層是整個軍事交通運輸大數據應用框架模型中最核心的部分，主要用來實現(xiàn)數據的集成、存儲和處理；數據應用層主要是面向軍事交通運輸領域的大數據的應用場景。

(1)數據集成。在軍事交通運輸系統(tǒng)中，因為數據的獲取渠道很多，數據的數量巨大，摻雜著很多噪音和干擾項，同時并不是所有的軍事交通運輸數據都是必需的，因此在做數據分析之前，還需對軍事交通運輸數據進行“清洗”、抽取、轉換、修正等處理，從而建立起完整、正確、一致、有效的大數據，保證數據的質量以及可靠性。

(2)數據存儲。軍事交通運輸數據主要來源于軍事交通運輸領域的信息系統(tǒng)，另外也包括非結構化的圖像、視頻等智能感知數據等。這些數據來源豐富、類型復雜，數據量大，因此，不僅需要采用傳統(tǒng)的數據庫存儲系統(tǒng)，還需要采用分布式的服務器集群存儲系統(tǒng)，將大數據以分塊方式存儲于多個計算機節(jié)點上。

(3)數據處理。大數據的處理模式主要分為批處理和流處理，除此之外還包括內存計算、迭代計算和圖計算等。傳統(tǒng)的數據分析一般采用批處理技術，在離線狀況下對大批量的數據進行查詢、統(tǒng)計和分析。例如對軍事交通運輸情況分析，因其實時性要求低，可以采用批處理方式。流處理模式要求盡可能快地對最新的數據做出分析并給出結果。例如對軍用物資配送監(jiān)控，由于其對數據實時性要求高，需要做出迅速響應，可以采用流處理和內存計算。

圖1 軍事交通運輸大數據應用框架

(4)數據服務。對廣大用戶來講，最關心的并非是數據的分析處理過程，而是經過數據處理后能夠提供的數據服務。根據用戶不同的需求，數據服務可以分為統(tǒng)計分析服務、數據挖掘服務和數據可視化服務。統(tǒng)計分析服務是軍事交通運輸部門對數據處理結果的最基本的需求。數據挖掘服務就是通過對軍事交通運輸數據進行挖掘分析并提供所需要的有價值信息的服務。數據可視化技術是大數據最有利的解釋方式，數據可視化服務就是利用數據可視化技術形象地向用戶展示數據可視化的分析結果。

4 結 語

雖然目前對大數據在軍事交通運輸中的應用研究還處于起步階段，但隨著軍事交通運輸和信息技術的不斷發(fā)展，數據將成為核心資源，大數據在軍事交通運輸中的價值將逐步得到體現(xiàn)。如何利用好大數據技術，充分挖掘軍事交通運輸數據資產的價值，使之更好地服務軍事交通運輸的發(fā)展，將成為軍事交通運輸工作者的重要研究課題。

[1] 孟小峰,慈祥.大數據管理：概念、技術與挑戰(zhàn)[J].計算機研究與發(fā)展,2013,50(1):146-169.

[2] 劉智慧,張泉靈.大數據技術研究綜述[J].浙江大學學報(工學版),2014,48(6):957-972.

[3] 胡曉峰.大數據時代對建模仿真的挑戰(zhàn)與思考[J].軍事運籌與系統(tǒng)工程,2013,27(4):5-12.

[4] 徐軍,陳學斌,徐宏.大數據趨勢下的軍隊深度信息化建設[J].國防科技,2014,35(6):71-74.

[5] 劉正偉,文中領,張海濤.云計算和云數據管理技術[J].計算機研究與發(fā)展,2012,49(1):26-31.

(編輯：閆曉楓)

Application of Big Data in Military Transportation

XU Zongyan, LI Haihua, WANG Hai

(Joint Projection Department, Military Transportation University, Tianjin 300161, China)

With the development of military transportation informatization, a mass amount of data were produced and accumulated, and it had great significance to fully mine the value of these data. Firstly, the paper describes the connotation, source and characteristics of big data in military transportation. Then, it analyzes the overall business requirement and typical application scenarios of big data based on data fusion. Finally, the application framework model on big data in military transportation is constructed.

military transportation; big data technology; big data management

2016-06-28；

2016-07-06．

軍事交通學院科研基金項目(2016B23)．

許宗燕(1982—)，女，講師．

10．16807/j.cnki.12-1372/e.2016.11.006

E234

A

1674-2192(2016)11- 0022- 05