【城市交通】如何实现交通的自优化闭环？

众所周知，当前的智慧交通市场生机勃勃。2017年，随着物联网、云计算、大数据等技术的日益完善，互联网+交通产业迎来了发展的新起点。基于路侧停车、公交数据回传、道路交通等场景的交通物联网行业应用、基于交通大数据的ＯＤ出行分析、基于云计算的智能交通规划等产品已经成为智慧出行的重要助力。

智慧交通是在交通领域中充分运用物联网、云计算、人工智能、自动控制、移动互联网等技术，对交通管理、交通运输、公众出行等交通领域全方面以及交通建设管理全过程进行管控支撑，使交通系统在区域、城市甚至更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力，以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平，为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。

大数据是智慧交通的重要支撑

传统交通是以人工处理为主，以人工借助于计算机网络平台来处理业务。现代交通是以数据介质为主，利用分布式计算处理数据，来预测车流量，防拥堵；通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用，将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来等。

在欧洲，移动服务提供商和导航公司每天收集数十亿的交通计量点；目前，基础设施拥堵成本占GDP的1% (来源：麦肯锡)，如果利用这些大数据来减少拥挤。到2020年，全球可节省5000亿美元的时间和燃料，以及380兆吨二氧化碳排放量。在新加坡，实施基于全球导航卫星系统技术和车载装置，获得有关道路交通的综合、全面和实时数据。其他国家也是给予了大数据充分的重视，例如，美国首次设立一个首席数据科学家职位；韩国充分利用大数据，推动无人驾驶、面向智能信息社会管理第四次工业革命等；德国发布数字平台白皮书，建立法律框架,防止妨碍竞争的数据的专有权等。 由此可见，如果充分利用大数据，和政府合作，共享开发大数据，大数据将成为智慧交通的载体、平台以及内容。

“交通大数据”的构成内容

道路交通：典型数据为城市道路交通指数，高架匝道运行数据，公交车实时数据，营运车数据，物流车辆及货物数据等，其主要应用价值体现在拥堵治理，路网规划，出行引导，智能公交，实时路况，车辆监控，危机防护等；

轨道交通：典型数据为地铁运行数据，轨道交通运营数据，一卡通乘客数卡数据，清算数据等，其主要应用价值体现在客流分析，站点分析，政策辅助决策，指挥调度，异常检测，广告投放，设备监控预警等；

城市静态交通：典型数据为停车场数据，路网信息，车辆保有信息，城市基础地理信息，交通管理信息，气象信息等，其主要应用价值体现在拥堵治理，交通基础设施规划建设，出行引导，停车诱导，交通管理优化等；

航空/海运：典型数据为港口集装箱数据，机场航班数据，远洋及内河航道船舶数据，航路信息，气象数据，法规数据等，其主要应用价值体现在航线规划，运力匹配，配载优化，智能船舶，货物跟踪，应急预警等；

交通衍生信息：典型数据为道路事故数据，车辆违法信息，交通监控信息，交通管制信息等，其主要应用价值体现在治安防护，应急处置，交通管理，刑侦分析，协同指挥，增值信息共享等。

通过将以上海量的数据整合后，通过大数据挖掘与建模等方法，可以有效的实现事前预防-事中监管-事后评估-事前预防这一可自优化的生态闭环，借助大数据多带来的智慧解决交通所面临的困境。

数据量将持续增长 数据安全是挑战

在智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB级别，并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力。

目前很多企业使用用户的手机定位数据以及移动互联的一些数据来做交通行业的应用，由于网络安全相关政策制度、标准规范不够完善，顶层设计和统筹谋划水平不高，这样直接带来的问题是用户隐私会被别人看到，所以大数据可能引发个人隐私、信息安全等问题。而且随着大数据充分挖掘、开发、共享，信息安全问题会日益严峻。

“绿色智能”是现代综合交通运输体系建设中的主要要求和内容，而数据的融合与共享是构建综合交通运输体系的关键。大数据、云计算等新一代信息技术的普及，打通了不同运输方式之间的信息不对称问题，为数据的融合与共享提供了良好的技术基础，而解决综合交通数据管理与共享问题也成为了构建现代交通运输体系的重点内容之一。