缔造智能智能城市 有效管理交通

财经网  【作者:蒋菁】    2015-12-26
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导语

大数据时代,政府是大数据重要的消费者。

大数据时代,政府是大数据重要的消费者。对于城市交通来说,大数据是变革机遇,对大数据来说城市交通是富有挑战性的舞台,它的问题很复杂,绝对不像智能商务里讨论尿布和啤酒摆在一块就可以做的事情,因为城市交通影响面非常广。

交通行业资深研究专家杨东援教授表示,城市堵车是并不只是车和路的矛盾,修地铁并无法解决交通问题,目前已然不是有钱没钱修轨道的问题,而是地下已经没有通道了,这是政府遇到的问题。杨东认为,问题之所以会这样严重,实际上是土地资源和交通无截止需求之间的矛盾。政府面临的是没有地,但是交通很可能再翻一倍的情况。这些数据不断给政府提出警告,又产生很多新的问题。如果没有预料到新的服务模式,没有能够提前做一部分工作来思考将来怎么样管理这个行业,政府就会碰到非常巨大的问题。

城市交通到底该怎么办?固然有很多技术可以解决一小部分问题,但是最终解决不了的是城市空间问题。可以用清洁能源解决汽车的排放问题,可以提高运行效率解决个人车辆问题,但是无法解城市面积有限的问题。不仅如此,政府还要拿出相当多的土地供老百姓未来几十年的生活,而不是在煎熬,这就是城市交通面临的挑战。

从城市交通角度来看,政府倘若不充分利用大数据对整个城市交通进行管控,一大堆小问题综合到一块就会变成非常巨大的问题。过去交通主要依靠的手段是5年左右一次交通大调查,一次交通大调查处理数据要半年左右,好不容易大概搞明白,但是城市又迅速发生了变化,根本跟不上节奏。包括人口普查、经济普查等等这样的东西间隔时间都比较长,大数据终于给城市看到了一个希望,可以连续观测这个城市里在发生些什么样的变化,能利用各种各样的数据来进行考量和考量。

现在使用的数据包括出租车加装的GPS、公交车的GPS,包括IC卡数据,也包括移动通讯数据,只需要是一部手机,并且不需要知道谁的手机,就可以通过行为猜测某人在干什么。用这些东西可以试图把问题理清楚,但会有几个难点和商务智能有很大的差异。

一讲到商务智能,就会提可以不管因果关系。确实,啤酒尿布摆到一块卖得快不需要知道什么,不行明天再换,但是城市交通是修路这样就不行。第二,在大数据方案中,政府拿到的数据和过去交通调查数据不一样,不是定制的,是为目的产生的数据,但是又要拿来讨论交通问题,这些概念和传统技术上都有一定的变化。此外,还有大数据里获得的很多信息似是而非,这些都是需要挑战的难处。更主要的是政府必须要有预见性,要遇见到未来的问题是什么。

大数据对城市交通有几个好处。首先,终于可以大样板看问题。过去城市交通调查抽样率五年一次,每次抽1%-2%,然后推断这五年里的变化。这个方法大致可行,但是很多事情并理不清。有大样本以后,就可以详细分析出地方的人出行情况是怎样,从而做出具体决策。

第二个好处是连续追踪。现在,广州和上海都在讨论怎么对待外地牌照,这些外地牌照有多少是留鸟不是候鸟,有些可能是偶尔来一趟,只有三个月的数据就可以看得出哪些车长期在上海使用,哪些车是偶尔来上海使用,并且可以从很多角度观察。

交通需求管理永远是双刃剑,有正面的作用,有负面的作用。怎么真正有针对性,业界讲的都是总量,实际上这是拿牌照识别数据,然后对车辆使用特征做分析。哪些车是经常用,占多大比重,哪些车又是偶尔用占多大比重。如此一来可以推算出一条曲线,横坐标是天,工作日用得很多,双休日用得很少,自然能联想到上下班特征很重。想做需求管理一定要解决出路问题,而不是进行限制。

通常用的框架在交通上是四个层次,最底下的是对数据进行清洗和正确性的判断,因为大量过来的数据经常是错的。比如照识别数据,做牌照识别设备的人通常表示,读出率在5%-98%之间,然而拿读出的数据一交合,发现上海出租车读出160万亿,但实际上上海才有不到6万,最终发现是由于Z和2分不清楚,这些都要嵌入到政府管理过程。有一部分监测运行,有一部分提出将来的问题如何深入的讨论,交通上实际上是怎样未来是不可能准确预测的。

交通大数据就是一系列图和表怎么让非专业人士看明白,交通工程师在整个决策过程中地位是什么,是参谋不是决策者,要把数据变成一系列非常容易读得懂的图和表说明一些事情。

总体而言,在交通发展过程中,大数据对城市交通来讲是连续追踪连续管理的手段,创造了这样的机会,但是交通上的大数据,由于是巨大的社会问题,远比智能商务尿布和啤酒复杂得多。必须交通上大数据应用最大的困难不是技术,而是技术变革管理的决心。政府必须进行变革,目前滴滴打车的冲击远没完,但将来的出租车就像现在的这种模式吗?肯定不是,但是市场又要规范,要找出新的路。大数据的价值在于让人们更好搭脉,应用大数据是为了发现人不知道,而不是验证所知道的。大数据最终的任务是什么?建立一个聪明智能的政府,使它更有效管理城市。

城市交通 决策 时代 分析 数据
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