大數(shù)據(jù)分析促進智能交通的發(fā)展

近年來，各國都在關(guān)注“大數(shù)據(jù)”，力圖通過擴大其在國內(nèi)的應(yīng)用范圍，進一步釋放數(shù)據(jù)所蘊含的潛在價值。2012年3月29日，奧巴馬政府公布“大數(shù)據(jù)研發(fā)計劃”，旨在改進現(xiàn)有人們從海量和復(fù)雜的數(shù)據(jù)中獲取知識的能力，從而加速美國在科學(xué)與工程領(lǐng)域發(fā)明的步伐，增強國家安全，轉(zhuǎn)變現(xiàn)有的教學(xué)和學(xué)習(xí)方式。我國亦于2012年7月22日在北京大學(xué)舉行“首屆中國大數(shù)據(jù)應(yīng)用論壇”，主要議題包括大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢、不同場景的大數(shù)據(jù)應(yīng)用、云計算與大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能等，旨在共同討論大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值。在2013年4月舉行的首屆中國國際云計算技術(shù)和應(yīng)用展覽會上，工信部軟件服務(wù)業(yè)司司長陳偉表示“大數(shù)據(jù)，我認為它有四個維度：量大，種類多，發(fā)展速度快，最后就是價值復(fù)雜，可以說處處是黃金，到處是沙子”。

隨著城市的迅速發(fā)展，交通擁堵、交通污染日益嚴重，交通事故頻繁發(fā)生，這些都是各大城市亟待解決的問題。智能交通成為改善城市交通的關(guān)鍵所在。為此，及時、準確獲取交通數(shù)據(jù)并構(gòu)建交通數(shù)據(jù)處理模型是建設(shè)智能交通的前提，而這一難題可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)得到解決。

大數(shù)據(jù)：改變傳統(tǒng)交通管理的路徑

社會經(jīng)濟的快速發(fā)展促使城市機動車輛的數(shù)量大幅增加。城鎮(zhèn)化的加速打破了城市道路系統(tǒng)的均衡狀態(tài)，傳統(tǒng)的交通系統(tǒng)難以滿足當前復(fù)雜的交通需求，交通堵塞成為棘手問題。用大數(shù)據(jù)技術(shù)可促進交通管理模式的變革。大數(shù)據(jù)技術(shù)的主要特點及其對傳統(tǒng)交通的改變集中在以下方面：

第一，大數(shù)據(jù)的虛擬性可以解決跨越行政區(qū)域的限制。行政區(qū)域的劃分是國家為了有效統(tǒng)治和管理，而將一個國家劃分不同行政區(qū)域。這個劃分在促進各個行政區(qū)域自治的同時，也導(dǎo)致各個地方政府追求各自轄區(qū)利益的最大化，而對地方政府之間邊界區(qū)的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、過境交通線路等漠不關(guān)心。交通大數(shù)據(jù)的虛擬性，有利于其信息跨越區(qū)域管理，只要多方共同遵照相關(guān)的信息共享原則，就能在已有的行政區(qū)域下解決跨域管理問題。

第二，大數(shù)據(jù)具有信息集成優(yōu)勢和組合效率。我國大部分城市的各類交通運輸管理主體分散在不同主管部門，呈現(xiàn)出條塊分割的現(xiàn)象。涉及交通的“有關(guān)部門”超過10個，每個部門都有自己的信息化系統(tǒng)，但這些數(shù)據(jù)信息只存在于垂直業(yè)務(wù)和單一應(yīng)用中，與鄰近業(yè)務(wù)系統(tǒng)缺乏共通聯(lián)動。這種分散造成交通管理的碎片化，如交通信息分散、信息內(nèi)容單一等問題。大數(shù)據(jù)有助于建立綜合性立體的交通信息體系，通過將不同范圍、不同區(qū)域、不同領(lǐng)域的“數(shù)據(jù)倉庫”加以綜合，構(gòu)建公共交通信息集成利用模式，發(fā)揮整體性交通功能，這樣才能發(fā)現(xiàn)新價值，帶來新機會。例如氣象、交通、保險部門的數(shù)據(jù)結(jié)合起來，可高效率地研究交通領(lǐng)域防災(zāi)減災(zāi);IC卡數(shù)據(jù)結(jié)合抽樣調(diào)查，能更快捷、更精確測得城市交通流分布狀況。

第三，大數(shù)據(jù)的智能性能較好的配置交通資源。傳統(tǒng)的交通管理主要依靠人工的方式進行規(guī)劃和管理，難以實現(xiàn)交通的動態(tài)化管理。通過對大數(shù)據(jù)的分析處理，可以輔助交通管理制定出較好的統(tǒng)籌與協(xié)調(diào)解決方案。一方面減少各個交通部門運營的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通資源的合理利用。如根據(jù)大數(shù)據(jù)結(jié)果確定多模式地面公交網(wǎng)絡(luò)高效配置和客流組織方案，多層次地面公交主干網(wǎng)絡(luò)綠波通行控制以及交通信號自適應(yīng)控制。

第四，大數(shù)據(jù)的快速性和可預(yù)測性能提升交通預(yù)測的水平。用傳統(tǒng)的思維來改善交通擁堵，一般是加大基礎(chǔ)設(shè)施投入，即加寬道路、增加道路里程來提高交通通行能力，但這種做法又不僅會受到土地資源的限制，而且規(guī)劃的方案是否能滿足遠景需要也有待商榷。在對各個部門的數(shù)據(jù)進行準確提煉和構(gòu)建合適的交通預(yù)測模型后，可以有效模擬交通未來運行狀態(tài)，驗證技術(shù)方案的可行性。而在實時交通預(yù)測領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的快速信息處理能力，對于車輛碰撞、車輛換道、駕駛員行為狀態(tài)檢測等實時預(yù)測也有非常高的可靠性。

大數(shù)據(jù)在智能交通應(yīng)用上的優(yōu)勢

(1)提高交通運行效率

大數(shù)據(jù)技術(shù)能促進提高交通運營效率、道路網(wǎng)的通行能力、設(shè)施效率和調(diào)控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量較大，而大數(shù)據(jù)的大體積特性有助于解決這種困境。例如，根據(jù)美國洛杉磯研究所的研究，通過組織優(yōu)化公交車輛和線路安排，在車輛運營效率增加的情況下，減少46%的車輛運輸就可以提供相同或更好的運輸服務(wù)。倫敦市利用大數(shù)據(jù)來減少交通擁堵時間，提高運轉(zhuǎn)效率。當車輛即將進入擁堵地段，傳感器可告知駕駛員最佳解決方案，這大大減少了行車的經(jīng)濟成本。大數(shù)據(jù)的實時性，使處于靜態(tài)閑置的數(shù)據(jù)被處理和需要利用時，即可被智能化利用，使交通運行的更加合理。大數(shù)據(jù)技術(shù)具有較高預(yù)測能力，可降低誤報和漏報的概率，隨時針對交通的動態(tài)性給予實時監(jiān)控。因此，在駕駛者無法預(yù)知交通的擁堵可能性時，大數(shù)據(jù)亦可幫助用戶預(yù)先了解。例如，在駕駛者出發(fā)前，大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)會依據(jù)前方路線中導(dǎo)致交通擁堵的天氣因素，判斷避開擁堵的備用路線，并通過智能手機告知駕駛者。

(2)提高交通安全水平

主動安全和應(yīng)急救援系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用有效改善了交通安全狀況，而大數(shù)據(jù)技術(shù)的實時性和可預(yù)測性則有助于提高交通安全系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力。在駕駛員自動檢測方面，駕駛員疲勞視頻檢測、酒精檢測器等車載裝置將實時檢測駕車者是否處于警覺狀態(tài)，行為、身體與精神狀態(tài)是否正常。同時，聯(lián)合路邊探測器檢查車輛運行軌跡，大數(shù)據(jù)技術(shù)快速整合各個傳感器數(shù)據(jù)，構(gòu)建安全模型后綜合分析車輛行駛安全性，從而可以有效降低交通事故的可能性。在應(yīng)急救援方面，大數(shù)據(jù)以其快速的反應(yīng)時間和綜合的決策模型，為應(yīng)急決策指揮提供輔助，提高應(yīng)急救援能力，減少人員傷亡和財產(chǎn)損失。

(3)提供環(huán)境監(jiān)測方式

大數(shù)據(jù)技術(shù)在減輕道路交通堵塞、降低汽車運輸對環(huán)境的影響等方面有重要的作用。通過建立區(qū)域交通排放的監(jiān)測及預(yù)測模型，共享交通運行與環(huán)境數(shù)據(jù)，建立交通運行與環(huán)境數(shù)據(jù)共享試驗系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)技術(shù)可有效分析交通對環(huán)境的影響。同時，分析歷史數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)能提供降低交通延誤和減少排放的交通信號智能化控制的決策依據(jù)，建立低排放交通信號控制原型系統(tǒng)與車輛排放環(huán)境影響仿真系統(tǒng)

結(jié)語

在當前大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)充斥所帶來的影響遠遠超出了企業(yè)領(lǐng)域，其不僅能帶來商業(yè)價值，亦能產(chǎn)生社會價值。隨著信息通訊技術(shù)的發(fā)展，交通運輸從數(shù)據(jù)貧乏的困境轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)豐富的環(huán)境，而面對眾多的交通數(shù)據(jù)，如何從中根據(jù)用戶需求提取有效數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵所在。但是，大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能交通應(yīng)用領(lǐng)域同樣面臨著巨大挑戰(zhàn)，包括隱私，數(shù)據(jù)處理硬件設(shè)施、數(shù)據(jù)不完備性、模型有效性等領(lǐng)域，這些都是我們未來繼續(xù)需要探討和解決的問題。