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大数据“一池活水”开启智能交通之路

赛文交通网 2017-10-13 15:45:12

摘要: 我们所处的交通DT时代到底有哪些特征?

  “城市病”通常被认为只与城市大小有关,但复旦大学教授陆铭认为,“规划不科学、管理乏力才是‘城市病’的感染菌。”大数据在交通领域的引入,为“城市病”配出“良方”——精细化管理。

  今天主要从五个方面做个分享。

  一、高速发展的交通大数据

  先来看一下我们所处的交通DT时代到底有哪些特征。第一,交通数据爆发式增长,今天到达现场的朋友们,不管您是开车、坐公交、甚至骑单车,我们每个人都被打上了一个标签“交通数据的贡献者”,不断增长交通感知设备和感知能力都在不断记录者我们的交通行为。

  第二,交通信息化建设及产业模式正在向平台化方向加速发展,从原有的小系统独立运行模式向大平台信息资源共享模式演进。

  那么交通大数据带来的挑战有哪些?比如海量交通数据存储问题、实时交通数据分析问题、信息孤岛的贯通问题、智能辅助决策问题、交通信息服务的权威性问题和智慧交通管理业务的实现。对于数据的建设,我们就提出了一个综合交通数据湖的概念。

  二、综合交通数据湖(交通基础设施)

  综合交通数据湖的概念即“数据湖”,其实我们借用的是“湖”的概念。“湖”首先要有水,有水了才可能建湖,建湖就要将水储起来。另外一个作用就是要用,为政府、企业、市民提供最优解和服务。

  交通数据湖是一种数据仓库的架构。自然状态的大体量水体寓意集中存储的海量交通数据,数据的不同支流即各类感知设备的数据和信息源源不断地丰富着湖泊,数据湖大坝和发电机组,发挥着水资源利用功能,发掘数据的价值,为政府、企业和公众提供决策支撑。

  核心是数据的整合和共享。没有一个部门或一家企业拥有完整的数据资源,或不需要其他渠道的数据资源,故分散数据资源是基础。

  共享平台是介质,政府和企业在平台建设和运营可开展充分合作,政府辅助政策保障、监管等,并利用平台实现社会治理、公共服务职能需要,企业负责配置资金、技术、运营等资源,并推进社会和商业化服务。

  在平台投入运行后,社会各类企业、个人或其他机构均能够利用平台数据推进各自市场拓展或科研等工作,并建立合作与利益分配机制。

  综合交通数据湖的能力主要包括四个方面:第一,信息融合。如公安数据融合、交通部门数据融合、行业相关数据、互联网及社会化数据;第二,协同共享。比如跨部门数据资源共享、业务系统互联互通。跨行业数据资源协同共享;

  第三,智能分析与数据建模。例如事件识别与预警、交通违法行为识别、异常事件识别与预警、车辆特征识别与视频智能分析技术结合、交通枢纽多模式协同运行。第四,扩展信息服务。比如拓展服务渠道、统筹社会资源和丰富服务内容。

  三、综合交通数据湖的建设

  下面再介绍一下数据湖建设,数据湖建设包括三部曲。第一个就是建湖,首先就是要把湖建起来才能用。第二部分就是建好了以后要引水,通过各种各样的方式来进行引水。最后就是水资源的应用。

  交通数据湖基础设施建设的核心为海量交通数据及相关领域数据的存储。传统数据中心采用了磁存储,通常情况下磁化状态是很稳定的,但在超高密度记录条件下,状态的稳定性会出现问题,而且磁盘存储的容量较小,且能耗较高。

  针对交通大数据的数据类型多、数据量巨大、分析处理的实时性要求高等特点,交通数据湖采用了光磁融合智能存储技术,集光存储的高可靠和磁存储的高性能于一体,具有大容量、高性能和易扩展性等方面的突出优势,同时提供了丰富的增值特性。

  技术融入了企业独有的蓝光存储(蓝光存储技术具有存储容量大、保存时间长、能耗低、安全性高、存储空间扩展灵活等众多优势)、智能降码等技术,使其创新性、安全性均处于行业领先水平,能够提供高效、节能、开放的一体化服务。光磁融合存储按照数据的冷热程度智能对交通大数据进行存储,一方面保证了原始数据存储的安全性和完整性,另一方面可以支撑交通大数据应用的调用和共享。

  面向交通大数据平台化发展趋势,数据共享需求、以及日渐强烈的智能化决策需求,经过两年打造,我们今天正式推出面向综合交通的易华录城市交通大脑“易慧”。

  建完之后就是引水,推动公安、交通等行业数据和互联网企业等社会数据的融合。包括全国交管信息系统(综合应用平台、集成指挥平台等)、本地智能监控系统(交通视频监控系统、交通信号控制系统等)、跨部门的信息交换(高速公路监控视频、气象信息、应急资源等)、跨警种信息共享(盗抢车管理系统、吸毒人员管理系统)、互联网企业(路况信息、交通事件信息等)。

  至2020年,预计行业相关数据量可接近50EB,海量数据资源亟待有效汇聚与互联互通,产生更大的应用价值与社会效益,从安全层面考虑,可由政府、央企、相关机构间开展合作,推动行业大数据湖的建设,由央企负责建设运营,政府负责指导监管,推动大数据资源的社会化共享开放与交易应用。

  再来看看面向交管业务的水资源利用。以数据驱动实时态势、综合研判、调度处置、信息服务、考核评估五大功能,功能服务于指挥调度、信息研判、信息服务、综合督导等岗位。实现分析、研判、决策、实战一体的情指勤联动的警务模式。实现实时掌握全省道路交通安全形势、科学高效实施道路交通管控和全面辅助决策。

  还有面向交通运输业务的水资源利用。秩序监管方面,针对交通事故、违章、运输经营违规、纠纷等;运力调配方面,针对公交、轨道、出租运力协调调度,为异常状态(旅客滞留、车辆故障、道路拥堵等)提供快速疏散方案;

  运输衔接方面,针对强化重要枢纽节点的多方式运输高效衔接,提升城市总体交通服务水平;资源优化方面,针对从环境、安全、秩序、服务能力等方面,精准评估并优化基础设施、运力及相关服务性资源。

  还有综合交通数据湖建设预期。第一是打破条块化分割,全面整合交通关键性指标数据。整合交通管理部门内部数据,协调交通运输部门、气象部门、交通运输企业、互联网企业的交通关键性指标数据,形成政府的交通数据和社会化资源的联动,通过对交通综合数据的有效整合;

  第二是提升多因素干扰下的交通管理措施的决策支持能力。实现多源数据与管理目标关联分析模型,实现交通影响因素关键数据(交通天气、交通事故、路网动态信息)量化分析、管理目标(交通拥堵、交通安全)量化分析,利用大数据技术庞大计算与分析能力,发现影响交通安全、交通拥堵目标与路网、交通需求及交通事件多源影响因素的关联关系,提升在多重影响因素变化下的交通管理目标预测能力和制定各项交通措施的量化决策指标。

  第三是提升大数据辅助业务应用的能力。可便捷建立多维度决策支持模型,为业务部门的数据建模分析提供丰富接口,实现多维度研判结果的业务应用转化。

  第四是提升企业和公众交通服务能力。为企业和公众出行提供准确、及时的基础数据,对导航企业和运输企业开放研判结果数据,提升公众服务准确性;尤其是重大节日、大型会议等群体性交通行为,提供数据决策支撑提升企业和公众的满意度。

  四、典型应用

  第一是交通拥堵综合治理。基于交通数据湖,以数据驱动拥堵治理工作,实现拥堵研判、成因分析、疏导方案设计、预评估、方案实施后评价等交通拥堵治理全业务的数据化,并结合方案评价、效果评估数据,从数量、业务规范化、疏导效果、方案安全性等对业务人员工作进行全方位考核!

  第二是行业协同监测方面。基于交通数据湖,实现跨行业的城际交通客运强度指数,作为城际交通监测总体指标,并基于城际交通监测指标的变化,进而对铁路、民航、长途客运等行业监测指数的变化以及行业因素变化进行监测,行业监测和分析更加精准、全面。

  第三行业协调调度方面。基于城市交通数据湖,实现行业信息的融合交互,在故障发生时,通过地铁、公交、路网等不同行业的交通信息发布渠道发布故障信息,为出行者提供出行诱导,从需求方进行交通应急处置,同时可以通过调度公交、出租汽车等行业,从交通供给方实现出行疏导。

  还有面向公众,一体化公共服务。更加联动及流畅的业务协同能力,为企业、从业人员、社会公众提供一站式、一体化的政务管理服务。实现地面公交、轨道交通、出租汽车、民航客运、自驾、静态交通、公共自行车、步行等多种方式的出行信息服务。

  五、运营模式及合作建议

  运营模式方面。数据众筹:采集、存储、分析交通及行业相关数据,形成综合交通数据湖,为政府、企业、公众智慧化交通服务提供基础。

  问题众智:构架“数据赋能的问题诊治、问题驱动的数据创新、面向应用的数据流通”的数据创新生态建设和运营体系。

  应用众创:通过创新应用来发掘数据价值同时反向激励数据源的进一步开放共享,促进数据众筹,形成自驱动的数据生态循环。

  另外还有合作建议。长效保障,充分借助市场的资金优势、技术优势、资源配置优势,结合政府管理的行政资源,推进政企合作、大数据共享开放与交易平台建设运行,提升公共管理服务效率,增强商业化服务效益,实现优势互补、长效运行,最终实现产业协同。

[责任编辑:谢履豪]
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