“堵城”解困：智能交通“一路綠燈”

　　堵，目前已經成為中國城市化進程之痛。而隨著采集到的交通數據越來越多，交通系統不再只是交通，怎么把交通和信息技術聯系起來，成了交通系統領域研究的新課題。
 

　　“不管是智能交通依靠大數據，還是大數據推動智能交通，在這個時代，智能交通與我們每個人息息相關。”12月9日，在以“大數據時代的智能交通”為主題的首都創新驅動發展展示交流活動上，北京市科學技術協會副主席周立軍說。
 

　　交通數據價值待挖
 

　　1999年至今，清華大學系統工程研究所副所長姚丹亞已經在智能交通領域作了近15年的研究。不過，他并不認為自己是一位“搞交通的研究者”。
 

　　“我研究的是怎么把交通和信息技術很好地結合起來。”姚丹亞說，正因如此，他們將自己的研究方向定位為“智能交通”。
 

　　“道路交通中，最嚴重的兩個問題就是交通的安全和出行的效率。當下，盡管車的核心技術在安全性上做得很強，但是還有很多的安全漏洞。同時，由于信息力度不夠，我們只知道交通的統計數據，并不知道每一輛車即刻在哪里，速度怎么樣。”姚丹亞說。
 

　　近年來，交通大數據的發展，為交通應急和安全保障提供了新思路。“物聯網、云計算、大數據、移動互聯等技術在交通領域的應用和發展，不僅僅給智能交通系統注入新的技術內涵，也對智能交通系統發展的模式、理念產生了巨大的影響。”中國智能交通協會理事長吳忠澤說。
 

　　智能交通面臨著發展的新機遇。“交通數據采集范圍、廣度和深度都在急劇增加。”吳忠澤說，以北京為例，6萬多輛出租車一天就會產生上億條GPS數據，車牌識別、交通監控視頻等的數據量會更大。
 

　　“傳統交通數據的分析方法，已經很難有效支撐如此龐大的數據，并對其進行開發和利用。所以交通數據的深層價值有待進一步挖掘和開發。”吳忠澤說。
 

　　大數據下的智能交通
 

　　在北京市交通信息中心，有一個監控大屏。信息中心副主任劉浩介紹，總體的監測分成四大板塊—路網運動、軌道交通、地面公交、綜合運輸。
 

　　“在北京，地面交通已經建了比較好的公交智能調度中心，未來半年以內，北京所有公交車全面鋪上GPS和北斗定位系統之后，我們將可以掌握北京所有公交車的信息情況。不僅如此，軌道交通也建立了大指揮中心。”劉浩說。
 

　　強大的監控體系，帶來海量監控數據。“我們和一些科研單位與高校，甚至大型IT企業、互聯網企業合作，因為我們需要大家幫我們作更好的分析。”劉浩說。
 

　　在吳忠澤看來，大數據為智能交通的發展帶來了機遇。“首先，能夠實現交通管理系統跨區域、跨部門的集成和組合，提高交通運行效率。”吳忠澤說。
 

　　根據美國RMI報告，利用大數據分析，在車輛運營效率增加的情況下，可以減少46%到84%的車輛運行，也可以提供相同的或者更好的運輸服務。
 

　　“其次，大數據技術的實時性和可預測性，有助于提高交通系統數據處理的分析能力，梳理和分析影響道路交通安全運行的各種原因，提高道路運行安全管理水平。”吳忠澤說。
 

　　不僅如此，他認為，交通大數據還將促進區域交通一體化發展、支持交通環境監測體系的建立，并改善交通出行服務水平。
 

　　前所未有的挑戰
 

　　“交通大數據時代的來臨是大勢所趨，但智能交通的發展在這個進程中也將面臨著前所未有的問題和挑戰。”吳忠澤說。
 

　　在他看來，智能交通發展面臨的首要問題是數據資源的整合和綜合利用。“目前，我國大多數城市的各類交通運輸管理的主體，分散在不同的主管部門，導致交通數據分散在不同的部門，而部門之間又缺乏開放互通，造成了交通數據資源條塊化的分割和信息碎片化的現象。”吳忠澤說。 他還表示，交通檢測方式多樣，信息模式復雜，交通數據種類繁多，龐大的數據缺乏統一的分析標準，會嚴重制約數據應用層面開發的廣度和深度。
 

　　隨著海量數據的收集，數據安全防范問題也日益凸顯。“目前我們缺少有效的監管。如何加強數據的安全監管，尊重和保護相關政府部門、交通企業以及個人機密和隱私不受侵犯，是一個重要的問題。”吳忠澤說。
 

　　在市場化推進的機制問題上，吳忠澤認為，目前，我國還缺乏有效的市場化的推進機制，基于大數據的交通信息服務產業鏈、價值鏈還沒有真正形成。
 

　　而在科研人員姚丹亞看來，下一步他們希望能夠促進階段性研究成果在市場上的推廣。但姚丹亞也指出，目前清華大學的相關研究還停留在完成概念性驗證的層面，大規模的實驗還需要更大支持。
 

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