【云駐共創】【一文解析交通大數據是如何解決擁堵問題的】

前言

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。隨著中國經濟的快速發展，汽車行業空前繁榮，私人小汽車擁有量迅速增加，居民出行總量穩步增長，出行距離快速增加。然而，交通擁堵已成為許多大中城市的一種通病，并逐漸成為阻礙、制約城市社會經濟發展的負面因素，成為城市管理的熱點和難點。為切實提升公安交通管理水平，構建安全、文明、暢通的道路交通環境，建設交通大數據平臺是不可缺少的重要組成部分。

我本人所在公司就有智慧建造、智慧城市等相關業務，做過一些交通領域的項目，本文將我對大數據改善交通擁堵這個問題的理解和大家交流一下。

一.?大數據的定義及特征

在我們在分析討論大數據如何解決擁堵這個問題之前，先來了解下什么是大數據？

1.?定義

大數據在百度百科中的解釋：大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

大數據在維基百科中的定義：大數據是指在承受的時間范圍內使用通常的軟件工具捕獲和管理的數據集合。大數據是一種大規模的數據集合，在過去的存儲和管理分析中遠遠超過傳統軟件，因此稱為大數據。

2.?特點

大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）

1）大量volume

大數據的第一個特點就是“數量大”。大數據的數據量是驚人的，隨著技術的發展，數據量開始爆發性增長，達到TB甚至PB級別。例如?某電商網站平常每天的商品交易數據約20TB（1TB=1024GB）。

2）多樣性Variety

大數據廣泛的數據來源，決定了大數據形式的多樣性。大數據大體上可以分為三類，分別是結構化數據、非結構化的數據、半結構化數據。

3）高速性Velocity

大數據的交換和傳播是通過互聯網、云計算等方式實現的，遠比傳統媒介的信息交換和傳播速度快捷。大數據與海量數據的重要區別，除了大數據的數據規模更大以外，大數據對處理數據的響應速度有更嚴格的要求。

4）價值性Value

價值性是大數據的核心特點。現實中大量的數據是無效或者低價值的，大數據最大的價值在于通過從大量不相關的各種類型的數據中，挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據。其中最典型的就是：某電商平臺每天產生的大量交易數據（大數據），通過一些算法可以分析出具有某些特征的人喜歡什么類型的商品，然后根據客戶的特征，給其推薦TA喜歡的商品。

二．大數據的特性對改善交通有哪些意義

我們上面了解了大數據的定義和特性，那么大數據的這些特性對改善交通有哪些實際的意義呢？

1.大數據的虛擬性可以解決跨越行政區域的限制。有利于其信息跨越區域管理，只要多方共同遵照相關的信息共享原則，就能在已有的行政區域下解決跨域管理問題。

2.大數據具有信息集成優勢和組合效率。大數據有助于建立綜合性立體的交通信息體系，通過將不同范圍、不同區域、不同領域的“數據倉庫”加以綜合，構建公共交通信息集成利用模式，發揮整體性交通功能，這樣才能發現新價值，帶來新機會。例如氣象、交通、保險部門的數據結合起來，可高效率地研究交通領域防災減災；IC卡數據結合抽樣調查，能更快捷、更精確測得城市交通流分布狀況。

3.大數據的智能性能較好的配置交通資源。通過對大數據的分析處理，可以輔助交通管理制定出較好的統籌與協調解決方案。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。如根據大數據結果確定多模式地面公交網絡高效配置和客流組織方案，多層次地面公交主干網絡綠波通行控制以及交通信號自適應控制。

4.大數據的快速性和可預測性能提升交通預測的水平。在對各個部門的數據進行準確提煉和構建合適的交通預測模型后，可以有效模擬交通未來運行狀態，驗證技術方案的可行性。而在實時交通預測領域，大數據的快速信息處理能力，對于車輛碰撞、車輛換道、駕駛員行為狀態檢測等實時預測也有非常高的可靠性。

三．智能交通整體框架

上面我們介紹了大數據的定義及特性、以及大數據特征對改善交通的意義，那么我們下面具體分析下，大數據具體是如何應用在交通領域的。

智能交通整體框架主要包括物理采集層、數據集成、軟件平臺、分析預測、應用場景幾部分，這其中最核心的就是數據層，有了數據才能去做模型，做分析，做預測。

1.?物理采集

物理采集層主要是對交通狀況和交通數據，出行數據的采集。采集方式有包括很多種：交通部門發布的一卡通、交通部門各種監控探頭、檢查站數據采集、物流運輸、衛星GPS，還包括地圖服務商收集的各種數據等。

2.?數據集成

數據集成主要是對交通通行實時數據、車輛數據、出行人員數據、道路情況天氣數據并且結合地方政策進行數據匯總歸類整理。

3.?軟件平臺

這里說的軟件系統主要還是指的各地方交通部門的軟件系統，軟件系統主要的作用是數據接入、數據處理、建立各種模型并在系統內展示并做對應業務處理。

4.?分析預測

分析預測主要是根據數據模型及各類業務場景進行分析預測和預警提示。

交通運行態勢分析

接入線圈、地磁、微波、電警、卡口等前端設備采集到的交通流數據，結合出租車、公交車等浮動車數據，比照互聯網交通路況，對城市道路交通整體運行態勢進行綜合研判，分析交通擁堵情況，計算交通運行指數。

交通控制仿真分析

建立城市道路交通交通模型，結合交通運行歷史數據、交通信號控制運行數據，實現交通控制的仿真環境。利用準確可靠的交通數據，進行交通信號配合優化、交通改善方案測評、進行交叉口渠化分析、交通組織方案設計、交通控制、交通影響分析等業務。通過比對整治前后的路段排隊長度、路段平均速度、行程時問的變化情況，評價改善措施的效果，促進整治措施的持續改進，提高交通管理和交通方案規劃的科學性和效率。

交通管理研判決策

打造面向人、車、路、交通設施等基礎要素管理的多樣化平臺，確保對道路交通系統所涉及到的所有元素、各類數據全面把控，對車輛登記、駕駛人考試、交通違法處置、交通事故處理等業務數據進行有效分析，提升管理和服務水平。

應急指揮決策

加強應急處理交通事故、結合數據進行動態交通決策的能力，結合平臺與系統的聯功能協同，做到統一調度、統一指揮、協同應對，充分發揮智能交通各系統之間聯動控制。

5.應用場景

包括交通規劃、交通監控、智能誘導、智能停車等應用場景。

四．大數據在改善交通擁堵過程中有還存在哪些問題？

雖然大數據在交通領域取得了非常大的進步和成果，但是目前還存在很多的問題沒有解決。

行業標準不統一

國內由于各個地區的經濟發展不平衡，在實施智慧交通系統項目時，國家并沒有統一的行業標準，所以造成許多地區的智慧交通系統相對獨立，銜接和配合度不強。在智慧交通中大數據的應用需要依靠前端傳感器進行數據采集，由于鋪設的前端傳感器來自于不同的生產企業，這些行業并沒有統一的接口標準，這就造成即使同一個城市的不同系統也很難進行銜接和配合。在智慧交通的大數據應用中，數據采集是非常重要的環節，由于不統一的標準會嚴重加大交通數據獲取難度，從而妨礙交通流的分析與預測。

2、難以確保智慧交通系統基礎設施的穩定性與可靠性

智慧交通系統的整合度和復雜度越來越高，然而其健壯性卻沒有隨之提高，因此系統整體的信息安全風險隨之增大。智慧交通系統往往需要大量的服務器和前端設備，包括信號控制、交通流量采集、交通誘導、電子警察、卡口等子系統，數據要和上級交通管理平臺、下級交通管理子平臺、公安業務集成平臺等系統相連。系統具有流程復雜、業務系統眾多、客戶端分散等一系列特點。數據中心需要竭盡全力保證業務系統的正常運行。但是隨著系統規模不斷擴大，前端設備點位增加，設備故障點也呈幾何級數增長，管理人員必須保證這些設備正常運行。在數據傳輸過程中，智慧交通系統中硬件設備因功能滯后或老化而導致傳輸速率下降以及網絡延遲，這些都可能引起數據泄露以及丟失，嚴重影響大數據安全。

3、難以確保數據源的質量

數據的質量主要是指數據的真實性或可信度，具體可以分為數據出處和數據失真兩個層面。智慧交通應用的數據主要來自于系統中的傳感器和監控等設備收集的數據，大數據中心需要高質量的數據源，而目前設備長時間運行的性能得不到保證，數據質量不高限制了智慧交通業務高水平的擴展應用。現代化的交通誘導和交通信號控制需要實時準確的交通流量數據以供進行交通狀態判斷以及短時交通預測使用。而由于目前系統健壯性不足，難以自行判斷數據質量，從而使得交通誘導和信號控制系統不能發揮預期效用，最后影響了整體智慧交通系統的投資價值。

4、隱私泄露風險

巨量的交通數據包含了個人的一些敏感信息。這些數據集中的存儲增加了泄露的風險。一旦遭到非法使用，這將引起重大后果。無論從道德層面還是法律層面來看，都將對許多牽涉的用戶造成影響。另外，由于數據量較大，對敏感數據的所有權和使用權并沒有界定的明確標準，許多基于大數據的分析并未考慮其中涉及的個人隱私安全問題。

總結

大數據的魅力正在于我們可以從數據中找規律，它能使原來的“事后檢索”變成“事前預判”。通過上述闡述和分析，并結合各地區在交通大數據平臺的應用和實踐，不難看出大數據對于緩解交通擁堵和改善交通管理有著重大意義和成效。同時大數據在交通領域的應用還存在很多需要提高和改善的方面，需要后面的從業者不斷的努力完善標準及應用。交通大數據平臺應用是未來交通管理不可缺少的重要部分，可充分提升日常交通管理效率和促進交通管理能力的提升，其推廣和應用都是未來智能交通的發展趨勢！

【本文部分章節段落參考百度百科】

本文整理自華為云社區【內容共創】活動第15期。

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/345822

任務34：交通大數據是怎么解決擁堵問題的？

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