学生视角丨浅谈大数据背景下的智慧交通

　　城市规模的不断扩张导致城市人口数量和汽车保有量不断增加。据国家统计局公布的数据，2019 年末我国汽车保有量为 26 150×104辆[1]。在发展过程中，城市交通领域涌现出一系列问题。集中体现在：我国城市交通出行需求日益增加导致的交通供需矛盾、城市路网的通行能力不能满足人们的需求、大量的交通工具造成路面拥堵频繁以及因为汽车尾气而导致的空气污染以及能源方面的浪费[2]。这些问题已经成为了城市居民的一种困扰，严重影响了城市的可持续发展。传统的交通管理方法已经不能满足新时代下城市发展需求。现代信息技术与网络技术为交通行业提供了发展契机，大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术推动了智慧交通的出现。

　　检测技术的进化发展带来了交通数据采集领域的革新，效率与质量大大提升。对于包括人、车、路在内的多类交通要素的采集模式由延时转向实时，全面进入交通大数据时代。在此背景下，配合以数据挖掘以及数据分析技术，则可实现政府科学高效的交通管理。交通大数据是破解城市交通困境的基本要素，也是长期交通规划战略和短期实时交通管控的重要保障[3]。

　　牛津大学的维克托·迈尔教授于 2008 年在其著作《大数据时代》首次提出大数据的概念。大数据指规模庞大的、高增长率及多样化的海量数据信息，并具有大量、高速、多样和价值的特点。其信息量大到不能利用当前市场上存在的处理软件来对其数据进行分析或有针对性地过滤，需要新处理模式才能具有更强的决策力和流程优化能力。

　　智慧交通的前身是智能交通（Intelligent Transport System,简称ITS），ITS是20世纪90年代初美国提出的理念。到了2009年，IBM提出了智慧交通的理念，智慧交通是在智能交通的基础上，融入物联网、云计算、大数据、移动互联等高新IT技术，通过高新技术汇集交通信息，提供实时交通数据下的交通信息服务。大量使用了数据模型、数据挖掘等数据处理技术，实现了智慧交通的系统性、实时性、信息交流的交互性以及服务的广泛性。

　　实现智慧交通的核心，是要根据海量交通数据的特点和复杂交通应用的新需求，搭建大数据平台，突破传统单中心型计算机系统综合处理能力的限制，采用分布式的存储和计算技术来支撑复杂的交通应用[4]。

　　交通大数据按照人的移动、车的移动、交通收费、定点检测、交通安全和基础建设分为六大类[5]。具体来说，以南宁市综合交通平台为例，完成了包括交通基础设施数据、手机信令数据、综合交通调查数据、出租车GPS、公交车GPS与刷卡等交通运行大数据以及各类交通规划、历年交通年报数据在内的多类交通数据资源的汇集。其中，平台接入了2017年连续30天手机信令数据分析成果，单日平均信令数量在2.5亿左右，用户数量为580万左右，单日人均信令接近50条。

　　交通大数据中同时包含了来自交通行业与相关行业的格式化和非格式化数据。具有客观性、多元性、稳定性、准确性、廉价性等特征。陆化普[6]等给出了大数据的“6V”特征在交通大数据上的具体释义，如表 1 所示，他提出交通大数据具有体量巨大、处理快速、数据多样、真假共存、价值丰富和可视化等六个特征。

　　贵州省铜仁市作为国家智慧城市建设示范工程首批城市，将智慧交通作为改善民生的基础工程大规模、高质量的覆盖整个城市。目前，铜仁市“智慧交通”信息平台覆盖县区共计 8 个，共享 4 套路面检测系统设备和 188 套执法取证设施。全市近六百余家交通运输企业和逾六千辆车辆信息均被录入系统，车辆类别不仅包含公交车和出租车，还包含校车、租赁车辆等多种类型。智慧交通系统对全市交通信息和地质信息也能进行全面有效的采集，并可通过地形图、遥感高清影像、三维模型数据等多种形式加以展现。系统能够随时监测到其覆盖的各种数据的变化，并及时加以展现和传输。“智慧交通”平台的使用也有效的遏制了信息孤岛现象的产生，有利于多个部门联合利用和处理信息。

　　智慧交通带来的效益大体可分为提高城市运行效率、提高交通安全水平、节约资源和改善环境、提升综合服务水平四方面。

　　智慧交通可以提高城市运行效率。通过整合分析手机信令、地铁、公交、出租车等大数据，可以详细获取用户的出行起讫点，形口出行布局情况及各分区间联系强度分布图，更合理地引导城市交通规划的制定和交通资源的分配，最终使城市交通规划乃至城市规划更加“以人为本”，方便居民出行，同时为交通管理部门、规划局等提供了城市规划、公共交通部署等方面的科学参考，提高城市运维管理能力、运行效率。

　　智慧交通可以提高交通安全水平。交通安全系统的数据处理能力的提高，为管理者提供道路事故预警和高效的应急决策辅助，尽可能避免交通安全事故发生[7]。另外，通过监测行驶过程中车辆与复杂的交通环境的实时关系状态，驾驶员是否酒驾、疲劳驾驶等进一步提升交通安全水平。

　　智慧交通可以改善环境和节约能源。智慧交通可以基于全面、实时更新的交通大数据更好地监测以及预测交通排放量。其次，通过收集环境数据，可以达成交通大数据与环境数据的共享互联，并在此基础上进行数据分析。而且，智慧交通提高了交通运行效率，从而缩短了拥堵时间，间接减少了汽车污染物的排放。综于以上几点要素，交通大数据为政府进行低碳交通控制、模拟车辆排放提供了可靠数据依据[8]。

　　智慧交通可以提升综合服务水平。系统与各类政务信息共享互联，整合数据资源，统一数据标准及接口标准，实现与各类政务信息共享互联，为政务信息化建设提供了建设思路。并为政府各部门提供交通行政监管服务、为企业和大众提供交通信息服务，从而可进一步提高城市交通的运营管理和综合服务水平，为“智慧城市”打下坚实的基础。

　　智慧交通面临数据管理问题。交通领域信息量大且分散复杂，而大数据技术的引入较晚，缺乏统一的数据管理标准以及工作规范，信息资源难以得到有效的共享，使得管理水平低下，工作开展受到阻碍。此外，智慧交通对于管理者以及使用者来说有理论以及技能上的门槛，而当前的人员组成结构不能充分满足需求。管理水平和专业精通的综合性复合人才的培养迫在眉睫。

　　智慧交通面临设施缺乏问题。智慧交通系统的建立前提是对于人、车等交通要素所产生的数据信息进行监测、采集以及整合。所以实际实施过程需要大量的服务器和前端设备，现有的交通设备设施在数量以及功能上难以满足需求。

　　智慧交通面临数据质量问题。交通大数据应用面临的问题主要有数据失真以及数据利用率低。智慧交通要求提供数据信息设备长期运行，这就难免带来数据信息质量降低的问题，增加了数据处理的难度。另外智慧交通对于管理部门提出极高的要求，需要各部门密切合作。但是当前各部门的沟通效率较低，数据共享存在壁垒，甚至部分相关部门无法提供正确的数据，降低了数据质量。

　　智慧交通面临信息安全问题。智慧交通的运行离不来大量信息的支持，这些信息在流动过程中极易出现泄露问题，一旦被不法分子利用将对用户的信息安全产生威胁。另一方面，在庞大数据量的基础上很难对数据信息的敏感度界定制定统一标准，使得个人隐私难以得到有效保障。其次，前端采集设备的增加，发生的问题也随之增多，使信息安全风险大幅度增加。再次，交通大数据的应用依赖数据库，且其收集、传输、存储以及应用的操作全链条离不开云计算技术的支持，而数据库、云计算本身增加了一定的风险性。

　　随着城市发展，人口数量以及汽车保有量急剧增加，通过对这些交通要素的信息采集产生了交通大数据。通过对数据进行挖掘、分析，智慧交通应运而生，为相关部门以及普通群众提供实时交通数据下的交通信息服务。提高了城市运行效率以及交通安全水平，有利于节约资源和改善环境，提升了城市综合服务水平。但也使数据管理混乱、设施缺乏、数据质量低下、信息安全威胁的问题显露出来。未来应针对以上问题进行优化，充分发挥智慧交通优势，使得我国交通事业蓬勃发展。

　　[1] 宋欣航,王梓蔚.基于手机信令数据的智慧交通大数据平台系统设计与实现[J].大众标准化,2020(16):157-159.

　　[4] 张滔,凌萍. 智慧交通大数据平台设计开发及应用[A]. 中国智能交通协会.2014第九届中国智能交通年会大会论文集[C].中国智能交通协会:中国智能交通协会,2014:10.

　　[6] 陆化普,孙智源,屈闻聪.大数据及其在城市智能交通系统中的应用综述[J].交通运输系统工程与信息,2015,15(05):45-52.

　　[7] 张红,王晓明,过秀成,曹洁,朱昶胜,郭义戎.出租车GPS轨迹大数据在智能交通中的应用[J].兰州理工大学学报,2016,42(01):109-114.

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