林大偉

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，城市交通問(wèn)題的解決方式有了新的思路，出現(xiàn)了智慧交通。智慧交通的發(fā)展緊緊依賴于大數(shù)據(jù)技術(shù)，各企業(yè)在智慧交通上也有了很多新研究、新應(yīng)用。本文簡(jiǎn)述了大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，剖析了大數(shù)據(jù)技術(shù)與智慧交通如何進(jìn)行結(jié)合，并對(duì)大數(shù)據(jù)在智慧交通的應(yīng)用新模式進(jìn)行了探討。

Abstract： With the advent of the Internet and the era of big data， there is a new way of thinking for solving urban traffic problems， and smart transportation has emerged. The development of smart transportation relies heavily on big data technology， and various enterprises have also made many new researches and applications in smart transportation. This paper briefly describes the characteristics of large data， analyzes the combination of large data technology and intelligent traffic， and probes into the new application of large data in smart traffic.

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；智慧交通；應(yīng)用模式

Key words： big data；smart transportation；application mode

中圖分類號(hào)：F49；TN929.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2018）31-0114-03

0 引言

隨著新一代信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展和深入應(yīng)用，數(shù)據(jù)的數(shù)量、規(guī)模不斷擴(kuò)大，隨之產(chǎn)生了“大數(shù)據(jù)”的概念。隨著大數(shù)據(jù)的爆發(fā)，它儼然成為了企業(yè)的戰(zhàn)略資源，成為了提高競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵要素。為此，各個(gè)行業(yè)都開(kāi)始使用數(shù)據(jù)指導(dǎo)決策，從各大電商APP的商品推薦，到各大媒體的新聞和視頻推送，甚至到出行路線優(yōu)化，都嚴(yán)重依賴于以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的決策結(jié)果。

1 關(guān)于大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)本質(zhì)上是數(shù)據(jù)，但是又有普通數(shù)據(jù)沒(méi)有的特征。包括規(guī)模性（Volume）、多樣性（Varity）、高速性（Velocity）和價(jià)值性（Value），即所謂的“4V”。大數(shù)據(jù)的特征首先就體現(xiàn)為“數(shù)量大”，存儲(chǔ)單位從過(guò)去的GB到TB，直至PB、EB。隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，社交網(wǎng)絡(luò)、電商平臺(tái)、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、各種智能終端等，都成為數(shù)據(jù)的來(lái)源，數(shù)據(jù)開(kāi)始爆發(fā)性增長(zhǎng)，廣泛的數(shù)據(jù)來(lái)源，決定了大數(shù)據(jù)形式的多樣性。大數(shù)據(jù)的交換和傳播是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等方式實(shí)現(xiàn)的，大數(shù)據(jù)對(duì)處理數(shù)據(jù)的響應(yīng)速度有更嚴(yán)格的要求，實(shí)時(shí)分析，幾乎無(wú)延遲，高速性主要就體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度和處理速度上。大數(shù)據(jù)最大的價(jià)值在于通過(guò)從大量的數(shù)據(jù)中，挖掘出有價(jià)值的數(shù)據(jù)，并通過(guò)深度分析，發(fā)現(xiàn)新規(guī)律和新知識(shí)，并運(yùn)用于各個(gè)領(lǐng)域，從而最終達(dá)到提高生產(chǎn)效率、改善社會(huì)治理、推進(jìn)科學(xué)研究的效果。

某周刊認(rèn)為：“大數(shù)據(jù)”的概念遠(yuǎn)不止大量的數(shù)據(jù)和處理大量數(shù)據(jù)的技術(shù)，或者所謂的“4V”之類的簡(jiǎn)單概念，而是涵蓋了人們?cè)诖笠?guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上可以做的事情，而這些事情在小規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。換句話說(shuō)，大數(shù)據(jù)讓我們以一種前所未有的方式，通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，洞悉事物發(fā)展或運(yùn)動(dòng)的規(guī)律，從而獲得有巨大價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)，最終形成變革之力。

綜上所述，大數(shù)據(jù)至少應(yīng)包括以下三個(gè)方面：一是數(shù)量巨大，二是需要使用智能、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)和新的數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行分析處理，三是處理結(jié)果是可利用的。大數(shù)據(jù)關(guān)注的不是如何對(duì)它進(jìn)行定義，最重要的是如何使用。它強(qiáng)調(diào)的不僅是數(shù)據(jù)的規(guī)模，更強(qiáng)調(diào)從海量數(shù)據(jù)中快速獲得有價(jià)值信息和知識(shí)的能力。

2 大數(shù)據(jù)與交通的結(jié)合

“從數(shù)據(jù)中得到價(jià)值”是大數(shù)據(jù)的核心。隨著數(shù)字時(shí)代的浪潮，各行各業(yè)都積極采納和應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，交通也不例外。從整個(gè)交通和大數(shù)據(jù)的關(guān)系來(lái)講，交通是不斷演化的過(guò)程。發(fā)展初期交通上只有部標(biāo)機(jī)（衛(wèi)星定位汽車(chē)行駛記錄儀），通過(guò)它可以獲取車(chē)輛位置的數(shù)據(jù)。在收集數(shù)據(jù)方式有限的基礎(chǔ)上我們只能做一些簡(jiǎn)單的應(yīng)用，如最早的部標(biāo)兩客一危的平臺(tái)，當(dāng)時(shí)平臺(tái)的積累數(shù)據(jù)量非常少，在這些數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上也只能做一些簡(jiǎn)單的分析，比如說(shuō)基于浮動(dòng)車(chē)的數(shù)據(jù)做交通擁堵路況的分析。隨著技術(shù)的發(fā)展，通過(guò)云服務(wù)等方式以及車(chē)聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)手段，從車(chē)上和路上可以獲得更多數(shù)據(jù)，基于這些數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析，不僅僅可以向傳統(tǒng)的交通行業(yè)提供服務(wù)，還可以為行業(yè)用戶（保險(xiǎn)公司、互聯(lián)網(wǎng)公司）提供智能、專業(yè)化的行業(yè)管理方案服務(wù)。

對(duì)于對(duì)如何高效結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)和智慧交通，國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究人員開(kāi)展了大量研究。歸結(jié)如下：

首先，規(guī)劃進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，為分析積累數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。收集道路情況信息；通過(guò)車(chē)主終端和平臺(tái)交換，采集車(chē)輛靜態(tài)屬性信息、車(chē)輛動(dòng)態(tài)車(chē)況信息、車(chē)主信息、保險(xiǎn)理賠信息、天氣路況環(huán)境信息等數(shù)據(jù)；基于智能手機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，主要是對(duì)車(chē)主的駕駛行為進(jìn)行識(shí)別，使得在不依賴車(chē)載終端采集數(shù)據(jù)的情形下，仍能對(duì)車(chē)主的車(chē)輛駕駛行為進(jìn)行分析，獲取車(chē)主在駕駛過(guò)程中使用手機(jī)的數(shù)據(jù)，拓寬車(chē)主駕駛行為分析的數(shù)據(jù)來(lái)源。

其次是進(jìn)行車(chē)聯(lián)網(wǎng)多維數(shù)據(jù)融合處理：主要功能是將不同來(lái)源、不同標(biāo)準(zhǔn)、不同格式、不同維度的車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)（如車(chē)載終端數(shù)據(jù)、智能手機(jī)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、路況數(shù)據(jù)、保險(xiǎn)數(shù)據(jù)、個(gè)人數(shù)據(jù)、社會(huì)數(shù)據(jù)等），進(jìn)行平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)化處理，形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一格式的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，形成多維數(shù)據(jù)融合的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

最后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，形成各類實(shí)用、有效的數(shù)據(jù)模型。如路徑規(guī)劃模型、駕駛風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型（駕駛行為分析）、車(chē)主畫(huà)像模型、實(shí)施碰撞模型（事故識(shí)別）等。

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)規(guī)劃的智能交通，有極其顯著的優(yōu)勢(shì)及特點(diǎn)：其數(shù)據(jù)來(lái)源多樣，支持手機(jī)APP、SDK、車(chē)載終端等不同來(lái)源的車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)模型本土化，可引進(jìn)國(guó)際先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)與海量國(guó)內(nèi)車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)相結(jié)合，模型更適應(yīng)我國(guó)本土的交通環(huán)境；模型柔性，以事實(shí)模型為基礎(chǔ)，結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次融合，使得分析模型更具行業(yè)屬性，滿足行業(yè)需求。

3 大數(shù)據(jù)在智慧交通中的應(yīng)用新模式

分析交通行業(yè)，總結(jié)主要有三大方面的需求：第一，服務(wù)于公眾出行。給公眾出行提供多樣的、優(yōu)化的交通出行的方案。第二，行業(yè)用戶（如物流、保險(xiǎn)公司）對(duì)專業(yè)化的行業(yè)管理方案需求。第三，交通管理部門(mén)對(duì)交通的優(yōu)化、交通的規(guī)劃建設(shè)需求；第四，個(gè)人個(gè)性化需求。圍繞這幾個(gè)方面，很多企業(yè)在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，在智慧交通上進(jìn)行了探索，推出了眾多產(chǎn)品和服務(wù)，如車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、基于車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的路徑規(guī)劃等，同時(shí)也產(chǎn)生了多種應(yīng)用新模式。

3.1 在公眾出行方面

3.1.1 無(wú)人車(chē)

無(wú)人車(chē)是大數(shù)據(jù)技術(shù)在智慧交通的一個(gè)終極應(yīng)用。無(wú)人車(chē)全面上路，依賴于政府部門(mén)提供的實(shí)時(shí)而全面的交通數(shù)據(jù)，否則無(wú)人車(chē)很可能會(huì)開(kāi)進(jìn)死胡同出不來(lái)，或者遇到道路維修造成大堵車(chē)?；诠步煌ù髷?shù)據(jù)，無(wú)人車(chē)通過(guò)接受云端的準(zhǔn)確調(diào)度，選擇正確路線。使用無(wú)人車(chē)的交通系統(tǒng)更有效率、更安全、更環(huán)保。

3.1.2 共享出行

共享出行逐漸成為市民出行首選的交通方案。共享出行平臺(tái)依賴地圖進(jìn)行派單、計(jì)費(fèi)、導(dǎo)航，它的本質(zhì)是基于LBS的大數(shù)據(jù)出行方式。通過(guò)地圖大數(shù)據(jù)分析，可以知道專車(chē)是否減少城市擁堵、專車(chē)如何派單和行走才能避免擁堵。地圖大數(shù)據(jù)與公共交通大數(shù)據(jù)結(jié)合之后，可為共享出行提供更好的支持。

3.2 對(duì)于行業(yè)用戶

3.2.1 車(chē)主畫(huà)像

通過(guò)對(duì)車(chē)輛運(yùn)行情況的長(zhǎng)期觀察，可以判斷車(chē)主的用車(chē)習(xí)慣，如車(chē)輛的營(yíng)運(yùn)性質(zhì)、用車(chē)喜好、停車(chē)環(huán)境、生活規(guī)律度等等，形成車(chē)主的用車(chē)習(xí)慣畫(huà)像。從而為車(chē)輛服務(wù)商向車(chē)主提供個(gè)性化服務(wù)提供參考。

3.2.2 汽車(chē)測(cè)試

近兩年，智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)測(cè)試在朝著自動(dòng)化的方向發(fā)展。車(chē)輛上裝載傳感器的數(shù)量越來(lái)越多，可支持的針對(duì)性的應(yīng)用也將越來(lái)越多?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)，某些公司已開(kāi)始進(jìn)行汽車(chē)測(cè)試規(guī)劃。他們進(jìn)行汽車(chē)測(cè)試場(chǎng)規(guī)劃，設(shè)計(jì)在智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)道路上行駛的典型應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)場(chǎng)地基礎(chǔ)設(shè)備、整個(gè)場(chǎng)景的建設(shè)進(jìn)行規(guī)劃，測(cè)試過(guò)程中對(duì)試驗(yàn)樣車(chē)進(jìn)行監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集。對(duì)汽車(chē)做測(cè)試，測(cè)試完了之后基于這些數(shù)據(jù)做分析，并對(duì)車(chē)輛進(jìn)行評(píng)級(jí)（如L3、L4）。公立的檢測(cè)機(jī)構(gòu)可以利用該應(yīng)用進(jìn)行汽車(chē)測(cè)試，給出基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)及分析的客觀、標(biāo)準(zhǔn)評(píng)判結(jié)果。基于這些數(shù)據(jù)我們也可以做一些其他的數(shù)據(jù)分析。

3.2.3 運(yùn)輸信息服務(wù)

基于車(chē)網(wǎng)互聯(lián)數(shù)據(jù)，搭建物流大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)。物流大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，把物流相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的采集和融合，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。最終得出整個(gè)物流貨運(yùn)的運(yùn)輸情況、分布情況以及貨源吞吐量的數(shù)據(jù)?；谶@些數(shù)據(jù)，將來(lái)交管部門(mén)可以進(jìn)行交通優(yōu)化，尤其是現(xiàn)在的很多城市（如北京、上海）都采取了一定的限制措施，比如小貨車(chē)或者大貨車(chē)在白天不允許進(jìn)入市區(qū)內(nèi)等。如果能夠掌握貨物、運(yùn)力的分布數(shù)據(jù)，將來(lái)政府的管理部門(mén)就可以從整個(gè)城市的角度考慮，優(yōu)化城市貨運(yùn)場(chǎng)地的規(guī)劃、運(yùn)輸路線的優(yōu)化、運(yùn)輸時(shí)間的分配等等。

3.2.4 駕駛風(fēng)險(xiǎn)分析

依據(jù)車(chē)主的駕車(chē)出行數(shù)據(jù)，構(gòu)建駕駛行為分析模型，一方面，識(shí)別車(chē)主不正確、不規(guī)范的駕駛行為習(xí)慣，并對(duì)車(chē)主進(jìn)行提醒，逐步規(guī)范車(chē)主的駕駛行為，減少交通事故發(fā)生的概率；另一方面，通過(guò)數(shù)據(jù)平臺(tái)將模型結(jié)果同步給其他服務(wù)商，如保險(xiǎn)公司可根據(jù)車(chē)主的駕駛風(fēng)險(xiǎn)，提升車(chē)險(xiǎn)定價(jià)、產(chǎn)品、客服、理賠的精細(xì)化管理水平，實(shí)現(xiàn)車(chē)險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)管理創(chuàng)新

3.2.5 車(chē)輛行駛狀態(tài)監(jiān)管

建立監(jiān)控運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)，主要是對(duì)于司機(jī)駕駛過(guò)程進(jìn)行監(jiān)控，如司機(jī)駕駛路線、行駛過(guò)程中的油耗情況以及行駛過(guò)程中的停留點(diǎn)等?；谶@些監(jiān)控信息進(jìn)行分析，面向不同的行業(yè)可以做不同的應(yīng)用。如租車(chē)公司關(guān)注的是司機(jī)無(wú)效駕駛駐留點(diǎn)，尤其對(duì)外提供租車(chē)服務(wù)并提供司機(jī)的公司。對(duì)自動(dòng)駕駛、公共交通、共享汽車(chē)等車(chē)輛進(jìn)行監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)車(chē)輛當(dāng)前的確準(zhǔn)位置、車(chē)輛上決策執(zhí)行機(jī)構(gòu)當(dāng)前的決策執(zhí)行信息等。對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、分析、建模，為企業(yè)提供有益的運(yùn)營(yíng)管理信息，為運(yùn)營(yíng)方案優(yōu)化提供依據(jù)。

3.3 在城市交通管理支持方面

3.3.1 實(shí)時(shí)識(shí)別模式系統(tǒng)

以以色列的實(shí)時(shí)識(shí)別模式系統(tǒng)為例。以色列在特拉維夫和本古里安機(jī)場(chǎng)之間的13號(hào)公路上鋪設(shè)了一條1英里的快車(chē)道，這條車(chē)道的收費(fèi)系統(tǒng)是基于車(chē)輛的道路通過(guò)時(shí)間來(lái)收費(fèi)的。它的工作原理為：采用高階的實(shí)時(shí)識(shí)別模式系統(tǒng)，通過(guò)此快車(chē)道上車(chē)輛數(shù)目（通過(guò)統(tǒng)計(jì)得出）、道路擁堵程度（通過(guò)計(jì)算兩車(chē)之間的平均距離來(lái)評(píng)估），在該道路系統(tǒng)能夠承受的前提下，智能選擇是否該增加“吞吐量”；而其收費(fèi)方式也相應(yīng)的智能化，收費(fèi)與當(dāng)前道路車(chē)流密度成正比。通過(guò)這種方式，在一定程度上降低道路的擁堵程度。

3.3.2 輔助宏觀交通規(guī)劃決策

相當(dāng)一部分交通問(wèn)題，例如長(zhǎng)期擁堵、事故高發(fā)，均可歸結(jié)到交通規(guī)劃不合理，包括城市規(guī)劃、道路規(guī)劃、方向規(guī)劃、交通燈設(shè)置、道路轉(zhuǎn)向設(shè)置等等。如果有了基于海量大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，就可更有效地進(jìn)行交通規(guī)劃決策，進(jìn)而提升整體效率，尤其是公共交通規(guī)劃，公交路線、地鐵班線、出租車(chē)配額，諸多公共交通資源配置決策均可基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行。

3.4 個(gè)人個(gè)性化需求

3.4.1 駕駛行為分析

司機(jī)駕駛技術(shù)、習(xí)慣監(jiān)控及評(píng)價(jià)。識(shí)別車(chē)主不正確、不規(guī)范、危險(xiǎn)的駕駛行為習(xí)慣，如一些典型的通話、喝水、使用收音機(jī)、化妝/照鏡子、拿東西等識(shí)別及記錄，并對(duì)車(chē)主進(jìn)行提醒，逐步規(guī)范車(chē)主的駕駛行為，減少交通事故發(fā)生的概率，保證司機(jī)的駕駛安全。

3.4.2 實(shí)施碰撞模型

重點(diǎn)依據(jù)車(chē)輛位置數(shù)據(jù)、速度和加速度數(shù)據(jù)、車(chē)況數(shù)據(jù)，結(jié)合典型事故特征，構(gòu)建事故識(shí)別模型。一旦識(shí)別出可能事件，及時(shí)與車(chē)主溝通，確認(rèn)事件類型及級(jí)別，并將事件信息通過(guò)數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)同步給交管部門(mén)和其它服務(wù)商，以便及時(shí)提供救援服務(wù)。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)探討大數(shù)據(jù)技術(shù)在智慧交通領(lǐng)域的新應(yīng)用，對(duì)大數(shù)據(jù)與智慧交通的結(jié)合有了更深刻的理解。綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，獲取道路信息、車(chē)輛靜態(tài)屬性信息、車(chē)輛動(dòng)態(tài)車(chē)況信息、車(chē)主信息、保險(xiǎn)理賠信息、天氣路況環(huán)境信息等數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)、分析、應(yīng)用等相關(guān)技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為路線規(guī)劃、駕駛風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、車(chē)主用車(chē)習(xí)慣畫(huà)像、實(shí)時(shí)碰撞檢測(cè)等模型。為個(gè)人車(chē)主、企業(yè)客戶（如保險(xiǎn)公司、4S 店）以及政府機(jī)構(gòu)（如交通管理部門(mén)、環(huán)保部門(mén)）提供基于大數(shù)據(jù)的各種解決方案，提高交通運(yùn)輸效率、保障交通安全、改善道路交通環(huán)境和提高能源利用效率。

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