【金麦田观察】交通大数据的特征及价值

当前，城市交通正面临着安全、堵塞、环境污染这三大难题。随着云计算、物联网、移动互联网、大数据等新兴技术的发展，城市交通也进入了智能化的阶段。而智能化的实现需要利用各种技术获取有价值的数据资源，为城市管理者提供决策依据。交通大数据为交通决策与服务带来了新的解决思路和方法。

一、交通大数据的基本特征

交通大数据是大数据的一类，它具有一般大数据的“4V”（Volume、Variety、Value、Velocity）特点。

1.规模大

交通系统是一个复杂且庞大的系统，涉及人、车、线路、环境等，产生的数据量巨大。比如每个人的手机数据、车辆的北斗/GPS数据、道路的流量数据和天气状况数据等。

2.种类多

交通大数据包括物理空间的数据，比如车辆移动的北斗/GPS位置数据、车辆状态数据、摄像头视频数据、天气数据以及路网数据等；也包括与人类社会息息相关的移动数据，比如手机数据、交通智能卡数据等；还可以包括网络空间数据，比如微博、微信、新闻等众包数据。

3.价值密度低

交通大数据的数据总量虽然很大，但对于具体的应用而言，挖掘有用的数据有可能会像大海捞针一般。比如在分析交通事故时，可能只有与事故相关的天气、车辆、人员及视频数据才是有用的，而其他不相关的大量数据需要被过滤掉。

4.速度快

交通数据具有非常强的实时性特征。无论是交通基础设施、交通运行状态还是交通服务对象和交通运载工具，每时每刻都在涌现大量的数据，同时也需要快速处理、分析和挖掘，并给出反馈。例如交通实时动态路况，一方面大量的视频数据、北斗/GPS位置数据、地感线圈数据等不断涌现，等待实时处理计算；另一方面还需要根据历史数据，对将要发生的情况进行实时预测，并反馈给出行者。

此外，交通大数据是城市大数据的重要组成部分。城市大数据是在城市管理、生活、建设、发展过程中，由信息空间、物理世界和人类社会——“三元空间”所产生的多源、多业态的海量数据，蕴含着丰富的知识和价值。它显然不同于大数据中较常被提及的政务大数据、金融大数据以及医疗大数据。因此，交通大数据还具有时空移动性、社会关联性、人的参与性等特点。

时空移动性体现在任何交通事件都具有地域和时间特征。为了全面深入理解交通大数据，需要从时间和空间两个维度分析其动态演化特性。

社会关联性体现在人类社会的大量移动轨迹同时存在于信息空间和物理世界，使得信息空间、物理世界和人类社会三元空间有机地连接与互动，在城市发展上即动态信息、个体流动规律以及人群活动与城市交通发展的深层交互上尤为明显。

二、交通大数据对智能交通的作用

随着信息通讯技术的发展，交通运输从数据贫乏转向了数据丰富，交通管理也正在从“经验治理”转向“科学治理”。而交通规划也从单纯的经验建模、人为分析向数据驱动与人机智慧迭代的新型模式发展。

同样，智能交通需要实现以“数据驱动”来响应业务，让智能交通工作者只需要从交通出行的根本出发，以科技手段来引导人们出行的全面改变和进步，最终通过这种改变促使业务管理提升，实现以信息化、智能化引领综合交通运输的发展。

图1：智能交通架构

智能交通架构如图1所示，数据贯穿在整个智能交通的感知、处理、应用等各个环节。可见，大数据处理和运用对智能交通将起到决定性的作用。具体如下：

1.了解真实需求，认识问题本质

在大数据技术广泛应用之前，管理者为了获得用户需求，需要人工获取一定样本的调查问卷大数据观察，根据数据抽样方法分析需求。这就如同盲人摸象，很难全面掌握真实的需求，并且费时费力、效率低下。此外，对于用户需求和交通难题的认识，很多时候需要对多维数据进行全面分析，单一维度的采样数据难以精确、及时反映需求变化。大数据的出现，可以掌握不同时间、空间、不同用户的需求，既能满足整体需求，也能提供某些特征用户的需求定制化。例如，通过积累公共交通车辆数据、乘客手机位置数据等，可以估算出各个区域之间不同时间段的客流情况和出行方式，通过客流特征分析，可以优化配置公共交通的运营模式和规划方法，提出新的、更好的交通服务应用。

2.提供预测及辅助决策

交通大数据分析可以为交通管理、决策、规划、运营、服务以及主动安全防范提供更加有效的支持。通过对客流特征的分析，可以优化交通规划，并且随着需求的变化来适时调整。例如公交车站台及线路设置、物流仓储设置、地铁区间车调度等。通过大数据的分析，能够准确预知实时动态的交通路况，从而引导有效避开拥堵；通过历史数据，来推测不同天气状况、不同路段、不同时段交通事故发生的概率，进而对通行车辆进行预警。大数据技术为解决交通难题提供了有效地智能化途径。

3.提供创新应用与服务

大数据的魅力在于跨界互联，将原本看似不相关的数据关联起来产生新的运营模式和应用价值。交通大数据的处理分析，在有效提升智能交通的同时，也可以为公共安全、车联网应用、社会管理、土地利用、广告营销、电商交通等提供新的管理理念、模式和手段。

三、交通大数据的痛点和难点

交通大数据这“一路走来”，也并非没有磕磕绊绊，很多现实的问题还是摆在了智能交通企业面前需要他们去解决。那么，交通大数据的痛点又有哪些呢？

1.交通大数据过度的炒作并没有产生其应有的价值、发挥应有的作用。对于最具创造力的创业型企业拿不到数据，或者说拿到数据的难度很大；

2.对于依靠先期政府项目建设而获得一定数据的传统智能交通企业由于对数据并没有完全支配权，在数据变现方面也没有很成功的案例；

3.而对于掌握数据的政府来说，拥抱互联网企业的速度显然还可以再快一些，数据共享机制的建立也可以再快一些。

从这个角度看，无论是2G市场，还是2C市场或者2B市场，大数据才刚刚起步，潜力仍然巨大。由于买单者的类型不同，交通大数据也比交管大数据更有商用价值和机会。当政府交通数据共享机制建立起来，并逐步完善后，交通大数据的市场才会迎来真正的爆发。

四、总结

移动互联网、无人驾驶技术以及不同行业和领域的跨域互联应用，都将使得交通大数据越来越丰富，充分利用交通大数据将迸发出更多创新的智能交通应用和服务。未来大数据技术将不断渗透到智能交通建设的各个层面，智能交通也将成为大数据技术落地的重要应用领域之一。

（编辑：海南站长网）

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