一直以來(lái)，我國(guó)都十分重視智能交通建設(shè)，智能交通市場(chǎng)潛力也十分龐大。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，智能交通必然會(huì)產(chǎn)生一些重大變化，也將面臨重要的發(fā)展機(jī)遇。

在東方之星客輪在長(zhǎng)江湖北監(jiān)利段傾覆之前，最后形成的航跡監(jiān)測(cè)線路和狀態(tài)信息來(lái)自一個(gè)叫作寶船網(wǎng)的平臺(tái)。通過(guò)寶船網(wǎng)，東方之星從起航到出事地點(diǎn)都被全程觀測(cè)，直到最后的9點(diǎn)31分21秒。

智能交通發(fā)展至今，各地采集的數(shù)據(jù)浩如煙海，這些數(shù)據(jù)存在巨大的潛力和價(jià)值，亟待處理和挖掘。而隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，智能交通也許真的可以“智能”起來(lái)。

不過(guò)，大數(shù)據(jù)雖然支撐著智能交通的前行，但其發(fā)展道路上難免要?dú)v經(jīng)磨難。

給城市交通一個(gè)希望

大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的發(fā)展對(duì)交通運(yùn)輸行業(yè)不僅是挑戰(zhàn)，更是對(duì)傳統(tǒng)模式的突破。“現(xiàn)在涌現(xiàn)出了滴滴打車、快的以及易到用車，引起一些恐慌，但或許這種恐慌會(huì)倒逼一些不合理現(xiàn)象的改變。”同濟(jì)大學(xué)副校長(zhǎng)楊東援表示。

比如通過(guò)滴滴打車平臺(tái)可以看到全國(guó)各個(gè)城市每天的交通情況，包括車輛行駛情況、路網(wǎng)情況以及打車需求情況等。

“我們運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)可以很清晰地看出北京24小時(shí)內(nèi)的車輛分布情況。”通常人們認(rèn)為北京每天早上6點(diǎn)到8點(diǎn)間的高峰路段是三環(huán)、四環(huán)，但是滴滴、快的打車技術(shù)副總裁朱軍介紹，數(shù)據(jù)顯示機(jī)場(chǎng)高速才是高峰路段；下午1點(diǎn)，對(duì)出租車司機(jī)來(lái)說(shuō)什么地方生意最好？統(tǒng)計(jì)顯示是金融街，這里每天有很多人在這一時(shí)段趕往機(jī)場(chǎng)。“這些收益都依托于大數(shù)據(jù)平臺(tái)。”

滴滴打車?yán)么髷?shù)據(jù)平臺(tái)更好地分配并合理利用了已有資源，也只能解決部分問(wèn)題。只有掌握全局，才能控制全局。

“大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，終于給城市一個(gè)希望。”楊東援表示，大數(shù)據(jù)可以連續(xù)觀測(cè)城市交通每天發(fā)生的變化，然后再利用這些數(shù)據(jù)分析交通的問(wèn)題所在。

“城市交通不像西醫(yī)，出現(xiàn)具體問(wèn)題就對(duì)癥下藥。”楊東援打了個(gè)比方，“而是更像中醫(yī)，須搭脈問(wèn)診，刨根問(wèn)底，才能找到出現(xiàn)癥狀的緣由。”

楊東援坦言，面對(duì)城市“堵病”，政府必須學(xué)會(huì)“搭脈”，否則將無(wú)法開出調(diào)理和根治的“藥方”。

過(guò)去，治理交通主要依靠調(diào)查手段。例如，上海市5年一次的交通大調(diào)查，不僅需要高達(dá)八千萬(wàn)元的費(fèi)用，還需要花費(fèi)半年多的時(shí)間處理數(shù)據(jù)，調(diào)查結(jié)果很難跟上城市變化的節(jié)奏。

“智能交通問(wèn)題很復(fù)雜。”楊東援表示，大數(shù)據(jù)對(duì)于城市交通來(lái)說(shuō)，不僅是變革和機(jī)遇，更是富有挑戰(zhàn)性的舞臺(tái)。

深圳這幾年就做了件不簡(jiǎn)單的事。它的智能交通建設(shè)是打造了海陸空一體化的綜合交通體系，也許深圳的案例更值得借鑒。

不斷領(lǐng)跑的深圳

深圳市進(jìn)行改革開放30年，已經(jīng)在國(guó)內(nèi)率先實(shí)現(xiàn)兩大轉(zhuǎn)型。第一個(gè)轉(zhuǎn)型是由大規(guī)模規(guī)劃、建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施，轉(zhuǎn)向基于大數(shù)據(jù)環(huán)境實(shí)現(xiàn)整個(gè)城市交通高品質(zhì)的運(yùn)行和服務(wù)；第二個(gè)轉(zhuǎn)型是由過(guò)去歷史靜態(tài)離散數(shù)據(jù)環(huán)境，轉(zhuǎn)移到今天實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)大數(shù)據(jù)環(huán)境。

這兩大轉(zhuǎn)型，對(duì)于今天的城市管理和城市服務(wù)，特別是站在政府角度如何為整個(gè)城市提供決策支持，都起到至關(guān)重要的作用。

“在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)環(huán)境下，整個(gè)城市交通的智能化、信息化建設(shè)，應(yīng)該從城市交通監(jiān)測(cè)、建模、仿真等角度看待。”深圳市交通控制與仿真工程中心主任關(guān)志超提出。

據(jù)了解，2011年深圳市成立了交通數(shù)據(jù)中心。這個(gè)中心的職能定位是不僅實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心、分析研究中心、可視化中心和發(fā)布中心的功能，同時(shí)還兼顧政府職能和相關(guān)城市對(duì)交通的一些法規(guī)和監(jiān)測(cè)模式。

截至目前，該中心已經(jīng)獲得1300萬(wàn)張一卡通數(shù)據(jù)，包括地鐵每站一分鐘發(fā)布一次的客流情況等。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，想要對(duì)整個(gè)城市的運(yùn)行進(jìn)行管理，不僅要考慮交通問(wèn)題，還要考慮氣象的影響、交通污染的排放以及整個(gè)城市市政道路、管網(wǎng)的建設(shè)。

“所以，深圳一直在構(gòu)建一體化的模型體系。”關(guān)志超表示，面對(duì)大數(shù)據(jù)，如何在城市宏觀層面實(shí)現(xiàn)城市、區(qū)域、宏觀大模型體系的標(biāo)定和遷移，確實(shí)是當(dāng)前所要考慮的重點(diǎn)工作。

關(guān)志超表示，人口分布、用地情況以及出行速度分布等一系列模型體系的建立，為城市管理和政府決策提供了數(shù)據(jù)支撐。他們將羅湖區(qū)細(xì)分為2864個(gè)交通小區(qū)，從宏觀、中觀、微觀三個(gè)層次建立了系列模型，作為支撐整個(gè)城市交通服務(wù)和交通問(wèn)題的分析研究。

深圳市曾提出構(gòu)建未來(lái)交通實(shí)驗(yàn)室的暢想，在這樣的大推進(jìn)模式下，由中國(guó)綜合交通指揮中心作為未來(lái)開放實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)環(huán)境，聯(lián)合多家科研機(jī)構(gòu)推進(jìn)交通未來(lái)實(shí)驗(yàn)室的開發(fā)，實(shí)現(xiàn)交通資源面向城市、面向社會(huì)一體化的公益性服務(wù)。

此外，深圳市具有全國(guó)最大規(guī)模的仿真環(huán)境。交通仿真的建立為整個(gè)城市軌道交通模型體系的不斷優(yōu)化，為城市交通指數(shù)的監(jiān)測(cè)和服務(wù)提供了有效的技術(shù)支撐和保障。

技術(shù)創(chuàng)新倒逼管理變革

大數(shù)據(jù)仿佛一夜之間風(fēng)靡全球，既宣告了一個(gè)時(shí)代的到來(lái)，又顯然成了一個(gè)時(shí)代的標(biāo)志。

但“大數(shù)據(jù)不是定制數(shù)據(jù)，往往是間接證據(jù)”。楊東援表示，間接證據(jù)在某些區(qū)間里的判斷是成立的，在某些區(qū)間里的又肯定不對(duì)，無(wú)法直接成為決策依據(jù)。

“再者，就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和正確的判斷，因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)經(jīng)常是錯(cuò)的。”楊東援舉了個(gè)例子：研發(fā)機(jī)構(gòu)號(hào)稱牌照讀出率為95%～98%，但數(shù)據(jù)交合后發(fā)現(xiàn)，實(shí)際上不到6萬(wàn)輛的上海出租車，被讀出的車輛數(shù)卻呈數(shù)量級(jí)翻倍—原來(lái)是“z”和“2”傻傻分不清。然而，“交通大數(shù)據(jù)應(yīng)用的最大困難還不是技術(shù)，而是管理者的變革決心。”楊東援坦言，大數(shù)據(jù)的價(jià)值在于讓我們更好地“搭脈”，“幫助我們發(fā)現(xiàn)不知道的，而不是驗(yàn)證已經(jīng)知道的”。

從城市交通角度來(lái)講，政府如何利用大數(shù)據(jù)對(duì)整個(gè)城市交通進(jìn)行管控，這是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。

“在非高峰時(shí)期，人們?yōu)楹我膊贿x擇公交出行？一個(gè)重要原因就是沒(méi)有時(shí)刻表。”楊東援坦言，老百姓所謂的公交出行時(shí)間，實(shí)際上是將無(wú)效預(yù)留時(shí)間也算在內(nèi)。除了讓公交跑得快以外，能否減少無(wú)效預(yù)留時(shí)間等問(wèn)題也有待解決。

據(jù)科研人員分析，智能交通的潛在價(jià)值還沒(méi)有得到有效發(fā)掘，對(duì)交通信息的感知和收集有限，對(duì)存在于各個(gè)管理系統(tǒng)中的海量的數(shù)據(jù)無(wú)法共享運(yùn)用、有效分析，對(duì)交通態(tài)勢(shì)的研判預(yù)測(cè)乏力，對(duì)公眾的交通信息服務(wù)很難滿足需求。這會(huì)造成智能交通的效率不高，智能化程度不夠，使得很多先進(jìn)技術(shù)設(shè)備發(fā)揮不了應(yīng)有的作用，也造成了大量投入上的資金浪費(fèi)。

由此可見(jiàn)，交通大數(shù)據(jù)只是一系列圖和表，交通工程師也只是參謀，政府才是決策者。大數(shù)據(jù)與管理如果不能攜手同行，智能也只能在云端打轉(zhuǎn)。