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,每时每刻都在产生着大量的数据,以大数据的思路和角度来看,这些都是正待挖掘的宝藏,能为交通决策和服务带来新的解题思路。
交通运输部公路科学研究院交通物流工程研究中心主任顾敬岩说,因为,很多政策在决策过程中缺乏缜密、细致的研判和科学、合理的分析,往往依赖于决策者的经验判断,缺乏必要的海量数据分析为支撑。同样,政策出台之后,如何了解政策对行业的影响,评价其实施效果,不断修正和调整政策,也需要数据来说话。服务 预知未来并改变它
大数据的核心是发现和预测,利用其这个特点,可以提升交通运输行业的服务水平。例如,全国高速公路收费数据,结合重点营运车辆联网联控信息和交通流量调查信息,就可以获知某一时刻、某一区域的车流量、人员流量,甚至是物流信息(车联网),从而预测未来30分钟甚至更长时间内的路网交通状况,一旦有突发事件,也可以实时判定对区域交通的影响趋势,并及时采取措施。紧跟大数据还需再努力
大数据时代的浪潮下,交通运输行业要紧跟大数据的脚步,还需要哪些调整和改进?专家给出了如下建议。
建设基于云架构的数据中心
交通运输业应尽快落实行业数据采集、汇聚与共享机制,完善交通运输行业数据体系,形成部、省、市数据合理互动,实现数据的规模效应,尽快启动建设基于云架构的行业数据中心,形成对行业大数据应用的驱动力。
从信息公开到数据公开
信息是处理后的数据,但同样的数据通过不同的处理会得到不同的信息。在保证国家安全和个人隐私的前提下,政府应逐渐从信息公开过渡到数据公开。
目前,交通出行信息服务系统建设运营数据多数还在政府部门,如果这些数据能够向社会公开,会有企业将其变成受百姓欢迎的商业化软件和平台。
数据采集向低成本多用途转变
对于信息采集,交通运输“十一五”和“十二五”信息化发展规划多次将其作为首要发展目标,但实现起来难度很大,投入大、运营维护困难。
数据采集要转变思路,要多利用社会上其他用途已产生的数据资源,如手机定位的LBS系统,把已生产的数据使用好,例如高速公路收费数据。
交通大数据大有可为
沈兵博士向媒体记者描述了大数据下的车辆定位监控:车辆被盗后,数据中心可以调取整个城市内的摄像头监控视频,通过数据分析找到被盗车辆车牌号的时间和位置信息,即该车辆某时某刻在何位置,再通过对该车的时间和位置信息、行驶轨迹和城市道路运行情况等数据的综合分析,预测出该车下一刻会出现在什么地方,警方可以根据预测地点守株待兔。这个系统还可以进行套牌车检测,通过数据分析找到同一时刻同一牌号却在不同位置运行的车辆,使套牌车无所遁形。
然而,目前,在我国,这些城市交通监管视频信息仅供管理部门看一看,没能发挥更大的作用。
沈兵介绍说,“智慧海事”提出了应用物联网技术的全面感知,包括船舶动静态信息、船员信息、载运货物信息、通航环境信息、航海保障信息等,提出了搭建基于云计算的中国船舶动态监控数据中心,提出了海量数据处理、智能数据分析,提出了智能应用,这是一个很好的出发点。如果融合水运管理与服务信息、港口生产作业计划及相关信息,就足够建设一个更智慧的水路交通运输大数据网,那么,针对每年的煤、油等水上重点物资运输,就可以实现运力的合理分配、港口的合理排产,确保民生物资运输安全高效。
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