大数据时代：智能交通发展的机遇和挑战

李哲

摘 要：智能交通是解决城市交通问题的一个重要途径，也是未来城市交通的发展方向。大数据时代的来临，为智能交通的发展带来了机遇和挑战。从大数据的角度出发，分析智能交通的需求和机遇，以及面临的挑战和应用前景。

关键词：大数据；交通；智能交通

中图分类号：F49 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）33-0227-02

前言

当我们还在逐渐认识云计算、物联网等技术时，一个“大数据”的时代已经来临。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”正是意识到大数据带来的潜在价值，各国都在力图在第三次产业浪潮中占据一席之地。2012年3月29日，美国总统奥巴马公布了“大数据研发计划（Big Data Research and Development Initiative ）”。该计划的目的是转变人们现有的教学和学习模式，改进人们从海量和复杂的数据中获取知识的能力，加速美国科学与工程领域发明的步伐。中国也于2012年7月在北京大学举行“首届中国大数据应用论坛”，就如何挖掘大数据价值、大数据时代的应用等问题进行了深入的探讨和交流。大数据同样给智能交通领域带来了发展契机，为智能交通系统提供技术支持，对智能交通系统的模式和理念产生了深远的影响。

一、大数据的概念

大数据（或称巨量数据、海量数据）是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力[1]。

业界通常用4个V来概括大数据的特征：第一，数据体量巨大（Volume）。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大型企业的数据量已经接近EB量级。第二，数据类型繁多（Variety）。相对以往便于存储的以文本为主的结构化数据，以网络日志、音频、视频、图片和地理信息等为代表的非结构化数据越来越丰富，数据类型的多样化也对数据的处理能力和速度提出了更高的要求。第三，价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以一部1小时的视频为例，在连续不断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的计算功能迅速地完成数据的价值“提纯”，成为大数据背景下亟待解决的难题。第四，处理速度快。这是大数据区别于传统数据的典型特征。预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB，在海量的数据面前，效率才是第一生产力。

二、智能交通系统

智能交通系统（Intelligent Transportation System，简称ITS）应用最为广泛的地区是日本，如日本的VICS系统技术相当成熟，其次美国、欧洲等地区也普遍应用。在中国，北京、上海、广州等地区也已广泛使用，智能交通系统是未来交通系统的发展方向。它融合先进的信息技术、数据传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于这个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。实质上是利用高新技术改造传统运输系统而形成的一种信息化、自动化、智能化、社会化的新型运输系统。智能交通系统是一个复杂的综合性系统，由先进的交通信息服务系统（ATIS）、先进的交通管理系统（ATMS）、先进的公共交通系统（APTS）、先进的车辆控制系统（AVCS）、货运管理系统、电子收费系统（ETC）以及紧急救援系统（EMS）七大子系统构成。

三、大数据时代智能交通发展的需求和机遇

美国《纽约时报》曾著文称，“大数据时代”已经来临，庞大的新数据来源所带来的量化转变将引发一场革命，没有哪个领域不会受到影响[2]。麦肯锡报告也指出，“数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素”。关于“大数据”目前仍然没有标准的定义，我们可以理解为是以互联网为支撑，以海量数据信息为基础，通过技术的发展和创新，实现对数据的统计、分析、计算（这里指云计算）和研判，最终得到预测和相应的结果。大数据时代的来临为公安信息化建设带来了契机，将推动公安信息化建设的发展和变革。

智能交通的发展离不开强大的数据分析功能，一方面，交通数据采集的范围、深度和广度急剧增加，随着智能交通系统建设规模的扩大，各种微波、线圈、GPS的交通流数据，交通视频监控数据以及系统数据和服务数据等海量存在。另一方面，面对海量存在的交通数据，如何通过智能的信息处理技术将其变成有价值的信息，发挥数据的潜在价值，这是要进一步研究和开发的核心内容。

同时，大数据时代也为智能交通的发展带来了前所未有的机遇。第一，大数据的海量数据存储和计算能力，将实现交通管理系统跨区域和部门的整合，将更加有效地配置交通资源，大大提高通行效率，安全水平和服务能力。第二，交通大数据分析将为交通管理、规划、运营和服务以及安全防范，提供技术支持，为下一步的分析、研判和决策提供有力保障。第三，基于交通大数据的分析思路将为公共安全和社会管理提供新的思路和方法[3]。

四、大数据时代智能交通发展的挑战

大数据时代智能交通面临的挑战主要包括：第一，要求数据精准，实时计算。我们知道大数据时代的数据量级达到EB，对于海量的数据信息，如何精准高效的进行计算，从而提供引导和决策，这点非常关键。智能交通包含先进的车辆控制系统，需要通过采集的各种参数去帮助驾驶员控制车辆，这包括对驾驶员的警告、帮助以及躲避障碍物，因此如果数据不精确，或者计算有延时，将对驾驶员的人身安全造成严重的威胁。第二，环保低能耗。环保低能耗的技术，才符合城市可持续发展的建设目标。第三，感知。大数据时代是以先进的物联网技术和云计算技术为依托。物联网技术的关键就是射频识别、红外感应器和信息传感设备，将感知到的信息通过信号的形式表现出来，从而通过信号检测、数据分析做出决策。因此，智能交通中先进的交通管理系统，可以将感知到的交通状况、交通事故、气象状况和交通环境，依靠先进的信号处理技术，实时地发布交通状态信息。endprint

第四，智能交互。智能交通的参与者中人事个性化的，不像一台机器一样参数都一样，对于个性化的人，需要大数据时代的智能交通能够更智能的实现个性化的人机交互。

五、大数据时代智能交通的发展前景

1.提升智能感知水平，完善网络化的交通状态感知体系

物联网技术分为三层：感知层，网络层、应用层。感知层是物联网技术的基础，感知的设备包括RFID标签、智能传感器、嵌入式软件等，依托这些基础元件，提升智能感知水平，精确得到道路交通环境的各种信息参数，完善网络化的交通状态感知体系，为智能交通的发展提供坚实基础。

2.统一交通数据类型，进一步整合数据资源，实现信息共享

“所有拥有海量数据的机构，无论是企业还是政府机构，原则上除涉及国家安全、商业秘密和个人隐私等数据外，都应以更加开放的姿态、更加积极的行动促进大数据的深度应用，通过立法保障各方在大数据应用中的共赢。”2014年5月，国家统计局局长马建堂在“第六届中国人民大学国际统计论坛”上作了以上表述。大数据时代的海量数据，如果没有一个统一的数据标准，将会带来很多麻烦。因此，做好做好大数据工作的前提是要有统一的数字标准，对数据进行二次开发，挖掘，重点信息进行二次保全，系统之间相互融合，资源高度共享。

3.建立基于大数据的智能交通信息服务系统，为畅通、安全的出行提供参考

基于大数据的智能交通信息服务系统，可将交通参与者通过信息传感设备感知到的道路、车辆、换乘站点、停车场、气象中心向交通信息服务平台提供实时交通信息，从而为公众发布道路交通信息、公共交通信息，换乘信息，气象信息、停车场信息以及其他相关出行信息，方便出行者根据自己的出行方式选择路线，为市民的出行提供便捷。

4.构建并完善智能交通技术创新体系，加快交通信息产业发展进程

当我们还在认识并了解物联网、云计算时，2012年一个更新鲜的名词“大数据”出现在我们面前。当今世界，信息技术的发展日新月异，有力地推动社会生产力的发展；技术创新是人类财富之源，是经济增长的根本动力。我们要不断地创新思维、理念和工作方法，构建并完善智能交通技术的创新体系，加快交通产业智能化的进程。

参考文献：

[1] 迈尔—舍恩伯格，库克耶.大数据时代[M].盛扬，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2013.

[2] 纽约时报：大数据时代降临[Z].

[3] 吴忠泽.大数据与智能交通[Z].2013中国智能交通与大数据峰会.

[责任编辑 吴 迪]endprint