由中国智能交通协会主办，公安部交通管理科学研究所、国家道路交通管理工程技术研究中心、国家智能交通产业技术创新战略联盟、道路交通安全公安部重点实验室、无锡市滨湖区人民政府承办的“2015’第十届中国智能交通年会”于11月4日在无锡召开。
本届年会主题为“新技术背景下的智能交通创新与提升”，公安部交通管理科学研究所副所长包勇强在“交通大数据应用论坛”上发表题为《交通管理大数据应用》的演讲，本文为其演讲速记，未经演讲者本人审定。特此感谢中国智能交通协会提供演讲速记。
包勇强：我今天给大家介绍一下交通管理大数据应用的情况。三个部分，第一个是大数据基本认识，第二、交通大数据应用现状，第三应用案例。
基本认识。
我在网上查了一些定义，"大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，这是学术上的观点，现在最新的，大数据已经有11个特性，用得最大还是4V（Volume、Variety、Value、Velocity）。第一个Volume，体量巨大，比如一张典型的高清照片3-5M，一部高清电影5个G，5千个国家图书馆里面书里面文字的信息差不多一个PB。我查了一些子类，人类生产的所有印刷材料的数据是200PB。
Variety，多样性更好理解，包括网址日志、音频、视频等等。
Value,价值密度低，一般认为大数据是在沙漠发现黄金。但传统的政府存储的数据密度很高。
Velocity，速度快，要求在1级范围内分析出结果。一是数据产生得快。有的数据是爆发式，如大型对撞机在工作状态下每秒产生PB级的数据；有的数据是流式产生，由于用户多，数据量依然非常庞大，例如点击流、日志、行车流、射GPS定位信息等。二是数据处理得快。能够对静态数据进行批处理，也能能对动态数据进行实时流处理，以实现快速的数据处理分析。
前面这些基本认识都是网上查的，最全面的还是看国务院发的文件，这个上面对大数据的定义，把我们国家大数据定义成信息化进程中产生的和可被利用的海量数据集合。对大数据的定义，现在学术界也没有很严格什么是大数据，范围到底是什么。一般的方法处理不了，存储不了，分析不了，按照这个定义是没有什么意义，因为现在掌握的数据，完全可以处理的，而且政府的政府，密度价值很高，大量的数据挖掘以后才有价值，但是我觉得大数据定义是什么也不重要，如果从专业的领域，实际上远远不够，因为中国人传统文化是定性思维，不是定量思维，实际在政府部门还有很多数据意识不强，大数据我认为最关键的是，让整个社会对数据关注度提高。
几个维度。
第一，大数据是一种数据集，第二，大数据技术是一种先进的对数据进行处理、分析技术架构，第三，是一种思维方式。核心价值在于发现规律，预测未来，实际上不管大数据、小数据，发挥作用就是好作用，之前没有大数据的时候，我们一直用大数据，研判大数据，只不过现在热了。
讲数据肯定讲到信息化。
10年前，按照"数据标准统一、业务流程统一、应用软件统一"的模式，实现了全国交警核心业务系统的统一，开始信息化的快速发展。
5年前，按照"横向整合应用、纵向汇聚数据"的原则，开始实现业务应用和数据资源的省级大集中管理，进入业务深度融合、资源高度共享的应用阶段。
2年前，强化顶层设计，确立核心四大平台信息化架构体系，即业务综合应用平台、公安交通指挥平台、互联网服务平台、大数据研判平台。四大平台互联互通，互为依托和支撑，实现业务无缝衔接、数据高度共享、指挥科学高效、服务便捷透明。
第一个业务综合应用平台，已经在全国推广实现，已经成为公安交通业务采集的源头。实现了主要业务和信息在物理、逻辑上的深度融合和高度协同，彻底解决了系统越建越多、整合度低、业务衔接不畅、信息语义不一、应用孤岛和信息孤岛等问题。
第二，公安交通集成指挥平台，就是要解决过去烟筒式的指挥中心所存在的问题，建立"标准统一、信息共享、指挥协同"的部、省、市三级公安交通集成指挥平台，解决过去交通指挥中心纵向烟囱式、横向孤岛式建设模式。其核心是纵向联接上下级指挥中心、横向实现跨区协同指挥，最终构建高效的公安交通指挥网。集成卡口、交通视频、流量、气象等各类交通监测信息和交通违法取证信息，建成具备交通运行监测、安全风险研判、重点车辆管控、应急指挥调度、勤务监督考核等功能的部、省、地市三级公安交通集成指挥平台。
第三，互联网交通安全服务管理平台，已经在推广了。今年7月23号公安部发布这个新闻通告之后，中央电视台很多媒体进行大量报道。
第四，大数据研判平台，现在已经在十几个省用了，有丰富的可视化图形展示，关键指标展示，机动车、驾驶人、交通违法、交通事故、剧毒品运输、业务监管和系统安全管理等方面共计100个统计研判主题，这个已经发挥了非常重要的作用。这不是说在大数据概念出现之后弄的，我们公安交通一直在努力发挥数据的作用，推进应用。
概括讲，讲之前我测算了一下，存在我们所里数据，第一个业务基础数据，包括车辆、驾驶证、交通事故、交通违法等，这个数据加起来总量126亿条，年均增长10%；现在全国联网的，2万多个高速公路、国道卡口，所采集到机动车运行轨迹、每天要上传9000多条，总量达到400亿。
目前集中存储在我所数据中心的各类数据容量达到76TB；因为公安网目前带宽不能够承担，大量的图片分散存储在各省，分布存储在全国各省的交通违法证据图片容量达到1.39PB；分布存储在全国各地的车辆过车相关图片容量46PB。遗憾的是，现在因为各地存储能力有限，这些数据有相当一部分是在一年以后就会被下线。全国机动车和驾驶人保有量的快速增长，上述数据量至少以年均10%的速度增长。
下面重点介绍一下案例。
首先在执法方面。比如这个套牌车，车辆经过卡口自动记录车牌，抓取车辆特征，像这辆车，数据库里面都记录是捷达，但识别出来是另一个车型，立即告警，这为我们打击套牌发挥很重要作用。两万多个卡口联网之后，一辆车怎么可能同时在这，又在那，从而发现大批套牌数据，像刚才这个，如果车辆型号都是一模一样，可能还发现不了是套牌车，但是通过时空分析也可以分析出来。我们又发现了很多疲劳驾驶车（凌晨2至5点继续在国家高速公路网行驶公路客运车辆），比如这辆车碰撞了以后，把车辆之前的卡口抓取图片调出来，就是最好的证据，可以把29.4万全国登记危化品数量车辆，可以发现车辆违法的特征，都可以进行碰撞分析。
另外用大数据也可发现买分卖分。通过大数据分析人、车、处理机关相应的关系，就可以发现我们重点关注的黄牛，已经为我们打击黄牛发挥很重要作用。比方这个驾驶员，分析他的数据，在几天时间内为四辆不同车牌的机动车接受处罚，共记11分，12月12日记分周期结束后清零，1月17日又为两不同号牌的机动车接受处罚、共记9分，该驾驶员明显涉嫌卖分。
通过数据分析，对我们研判分析，也发挥着很重要作用。这个都是我们做的事故的分析，比方说还对一些数据分析之后，发现某一个点为什么会波动这么大，还会对一些业务分析，比方说全国，办理某一业务，平均值多少，最大值多少，结果某个车管所办理的这个业务超出你平时的业务平均水平，这就有问题。这些都是基于对全国大数据的分析研判。比方说基于历史数据做一些预测分析，将来这个路段，或者高速公路以及某地区的事故情况可能是怎样的。
在队伍管理方面也非常有作用，我们是通过大数据分析，能够加强分析防控，可以根据执法时间、地点、频次、部门、对象、罚多少钱，同时对某一个支队分析出他执法特征，发现他有没有重复处罚等等情况。总而言之，通过数据分析，对数据关系起到极大的作用。
在服务群众方面，通过互联网服务平台、交管12123手机APP等可查询个人和重点单位的驾驶证、机动车、交通违法等相关信息，还有路况、道路施工、管制、危险路段等出行信息，还有考试预约、选号等等。
这是我们做的流量数据的分析。讲到大数据必须讲一下云计算。云计算本质是把计算能力社会化，让更多的人使用云计算，通过云计算把大数据变现，云计算就是生产力，2012年的公安十二五规划中，已经将警务云纳入了工作规划，2015年10月，为了引导和规范公安云计算的建设应用，公安部科信局发布了《公安云建设指导意见》和《公安云计算功能性要求》。关于公安云计算建设，因为在场有很多交警同志，我也讲几点考虑。
应用需求，哪些业务场景一定要用云计算来解决，是不是不可代替；第二个，策略问题，不可能每个省都像贵州省一样，花很多钱建设，设想在部级平台建设一朵交管云，为全国交警提供云服务；第三建设模式，交管核心业务和数据资源都在公安网，应在公安网建设私有云；第四，建设成本，因为私有云运营成本最高，如海关总署建设私有云，规模达到736台服务器和76台网络设备，及软件集成中标金额8568万元。还要考虑高标准的机房来安装云服务器。；第五是人才队伍和技术力量，这是最关键的，交警是行政部门，根本没有那么多技术人员，像阿里巴巴，有上万个数据分析工程师，交管可能没有那么多人维护，另外建了以后，庞大的后期的维护怎么做，这都是问题，所以我希望，因为大数据、云计算都是新的东西，尤其交警对这个要慎重，一定要认真仔细论证。
时间关系就说这么多，谢谢大家。
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