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”，青岛海信韩锋副总在“城市道路交通管控论坛”上发表题为《大数据在城市交通管理中的应用》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。
韩锋：大家下午好，我是青岛海信科技网络公司城市交通部的韩锋。我先简单的介绍一下我们公司，我们是致力于提供行业领先的智能交通解决方案，我们主要有四大板块，包括城市交通管理、交通运输管理、轨道交通管理以及运维服务管理。其中城市交通管控，是城市交通管理的核心。当前我们的智能交通管控发展可以分为三个阶段。第一个阶段，通过建设单独的信号控制系统、电子系统，实现了最基本的交通管控，但同时也带来了信息孤岛的问题。第二个阶段，通过集成的管控平台，解决信息孤岛的问题，但是大量的交通设施建设，又带来了海量数据的问题。第三个阶段，就是大数据智能应用的阶段。下面我就给大家分享一下，我们在这个过程中的一些理解。
一、城市交通管控面临的机遇和挑战
首先，我们重点谈海量数据带来的机遇和挑战。随着我们政策的不断完善以及社会车辆不断的增加带来的压力，交通建设的规模越来越大，政策越来越好，数据也越来越多，数据当中蕴含的价值也就越来越多。以我们刚刚建成的青岛的一个单体项目为例，其总价值将近六个亿，建设几千个交通点位，其中交通流采集的点位我们就建设了1200多个。这么大规模的数据中，一定蕴含着很多的价值。我们可以从这些海量数据中得到大家的出行线路、拥堵产生的时间和消散的时间、拥堵高发期等等。海量数据将给交通管控带来一个前所未有的机遇。
同样海量数据也给IT技术带来很大的挑战。主要的原因是我们传统的数据库难以解决海量交通数据带来的压力。海量交通数据带来最大的压力就是检索性能的压力。在累计了50亿的数据之后，在月过车数据超过三亿的数据下，精确车牌检索能够达到10秒。严重影响用户体验。除了检索性能之外，我们想从海量的数据当中挖掘出一些有价值的信息的时候，效果也非常差。为了从这50亿的过车数据中挖掘出车辆的行驶路径，我们开发了一个算法，但是在传统情况下，通常需要10分钟以上或者一个小时甚至没有响应。这就是我们传统技术带来的难题，如何突破这个难题呢？大数据在IT领域的变革，我们认为是给我们提供了一个解决方案。下面我就重点谈一下我们海信是如何应用大数据解决这些问题的。
二、海信大数据解决方案
大数据交通解决方案我们认为需要做好四个字。第一个就是快。就是存储快，检索快，计算快。快是我们大数据IT技术给交通带来的最基本的价值。第二个是稳。主要指的是稳定性和可靠性。这么大规模的数据需要一个分布式的存储来解决，这么大规模的一个系统是否能避免单点故障，能不能实现单点扩容？如何解决这些问题，是我们大数据发展的第二个需求。第三个就是省。虽然我们现在硬件的成本不断降低，但是解决大数据的问题还是需要很多的服务器来并发计算的。能不能尽可能少用硬件节约成本呢？这是我们要考虑的一个问题。同时这么大规模的系统，这么复杂的技术，我们能不能降低维修成本和运维成本？这个也是我们考虑的另一个方面。最后一个就是实。我们认为大数据是要解决实战问题的，实战中所有的问题几乎都涉及到数据，是不是能够全面的覆盖这些业务？能不能找到一些实战化的应用？这是我们大数据方案最核心的价值。
海信的交通大数据的解决方案从下往上看，首先是基础平台层，在基础平台这一层，我们主要应用了现在业界比较成熟的比较流行的大数据的IT技术架构；核心主要放在第二层，第二层针对我们刚才提出来的，快、稳、省这个特点，我们对开源或者商业的这些大数据的IT解决方案进行了专项的优化，构建了快速检索平台、实时计算平台以及挖掘平台；第三层是我们针对交通管控当中和大数据结合比较紧密的七大业务，这这七大业务中我们分别挖掘了它相应的应用。
三、案例分享
首先，我向大家讲一下海信大数据已经做的一些工作。目前实现的包括海量过车的数据检索、实战截屏以及模糊查询。具体来说就是仅用20台服务器实现百亿规模过车数据的查询应用，精确、模糊查询均3秒内响应。
第二，突发性拥堵分析。这是我们在交通管控当中非常想掌握的一个信息。过去我们基本上是通过110的报警、路面监控以及部分交通事件检测器来获取这些信息。现在海信提供了第四种手段，它在五分钟之内能够通过我们的数据演算发现出来，突发拥堵发现时间控制在5分钟,警情响应时间缩短75%
，报警的准确率可以达到90%以上。这个已经在青岛交警得到了比较好的应用，也是交警领导部门比较喜欢的一个功能。
第三，常发性的拥堵的分析。我们能够定期的分析，发现城市里哪些是常发拥堵路段，这些常发拥堵路段的时间规律是什么样的，它的态势发展又是什么样的，从宏观到微观，都提供了一整套的基于我们现在的交通流的数据以及过车数据的分析。
第四，海信大数据的具体应用。我们基于大数据提供一个OD的多点分析。举个例子，我们想知道经过几个路口的车辆都是从哪个方向来的，这样的分析我们可以实现三秒之内返回，准确率达到90%。反过来，经过这个路口的车辆最后都出现在哪几个城市，这个也可以做分析。这是大数据另外一个比较重要的作用。
第五，设备降效分析。我们认为所有的操控管理的应用很重要前提是要保持设备的完好率。过去我们有些项目经常发现这样的情况，项目刚验收的时候设备完好率很高，随着一段时间过去，由于各种问题，包括光线被挖断，电源被破坏，设备的完好率就下降，系统的作用发挥不出来。我们把这些设备尤其像电警、卡口这些地方效果下降的情况都分析出来，形成了一个设备的降效预警分析，通过这个分析以及我们设计了一整套的设备运维流程能够实现设备完好率保持在98%以上，保证了我们的应用效果。
