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”，广州市交通委员会科技信息处处长张孜高工在“城市道路交通管控论坛”上发表题为《广州城市智能交通大数据应用研究与实践》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。
张孜：各位嘉宾、各位朋友，非常高兴能够在这里交流分享广州城市智能交通大数据应用研究与实践。
智能交通已经发展很多年了，我个人理解，在2015以前智能交通就是交通信息化，尽管建设了很多系统，但存在交通信息感知能力有限、海量数据共享挖掘应用不足、交通态势研判预测乏力、交通信息服务需求响应滞后等问题。随着大数据技术深入，交通也许真正可以智能起来。
广州交通大数据基本情况。
按照"以信息化改造传统交通，加快实现广州交通现代化"的发展战略，经过10余年发展，广州交通信息化已覆盖主要交通运输行业，涉及10余万车辆，成为交通管理、企业经营、市民出行的重要支撑。运营的独立大型数据库系统60多个，各类型采集数据（采集字段）近3000种，每日新增数据记录12亿条，数据量300多GB(不含视频)。同时，基于数据对比分析和企业经营需要，离线保存了近5年主要运营系统数据。
广州市建成交通信息资源整合系统，初步实现交警、铁路、航空、电信、移动、联通、高快速路运营公司等20多个相关部门交通信息数据资源初步整合；2014年11月，广州市交委发布《信息资源整合共享平台管理办法》。
现在广州每日新增数据记录数总计127090（万条），每年存储容量总计96619(Gbytes/年)。这是广州运用大数据的基础。
广州交通大数据面临的挑战
一方面数据资源整合存在问题，包括内部资源共享：各类交通系统未完全实现资源共享，信息孤岛依旧存在；外部资源共享：例如，手机定位数据需要电信运营商共享，面临的困难比较大。资源组织：缺乏统一的城市交通语义表达规范，例如，视频资源主要通过设备编号来命名，而设备监控内容往往包含多个交通对象，这样无法精准识别交通对象，视频信息挖掘受限。
在数据处理方面，各类交通管理系统运营环境及计算能力有限，特别缺乏异构数据的及时处理能力；以城市交通路况为例，难以满足对服务需求秒级时间范围的快速响应。
广州智能交通大数据应用需求
作为管理部门说，主要分为三大部分，第一政府管理部门、第二、企业、第三、公众和市民。交通管理部门，需通过对交通要素状态的实时监测，疏通客流车流、解决交通事故、打击非法营运车辆等，分析挖掘历史数据，辅助线网规划、拥堵治理决策；其他政府部门需共享路网通行能力数据、实时路况信息、监控视频等，支持公共安全管理、应急指挥联动等工作。企业方面，公共交通运营企业：需共享路网客流、车流数据，支持营运车辆调度监管、线路合理性评估改进、客流监控与增长预测、服务设施升级等运营管理工作；交通信息服务企业：如导航企业、信息服务企业等，需共享实时路况等相关信息提升导航服务质量；商业服务企业：如保险、广告等，需利用交通大数据创新商业模式，开展精准营销和增值服务。
公众服务，需通过行讯通等平台为公众关注的交通热点提供准确的交通参数和直观的交通场景，例如，实时直播道路车流以及站台、车辆内部的客流视频，与其它交通状态信息同步，提供全面的交通信息，便于公众出行决策；可以根据公众的定制信息及经常查询的信息类别，向公众主动推送个性化的信息。例如，可以分析乘客经常乘坐的公交路线，主动推送公交路线变更信息。
广州智能交通大数据平台建设
建设原则是以战略为导向强化统筹管理、以需求为核心力求高效实用，以未来为引领确保先进开放、进行平台建设。目前广州智能交通大数据平台，主要包括运行感知层、大数据处理层，以及感知层，以各种检测方式。与其他部门，其他数据库共享获取数据，通过大数据平台处理，以各种方式提供政府管理决策和公众出行服务实际的使用。
交通大数据采集。目前有很多采集方式，其中静态数据通过建设数据库人工填充和维护；动态数据应用物联网新兴技术，通过GPS终端、视频、传感器、微波、蓝牙等采集方式，采集上述交通要素信息；此外，通过政府部门之间沟通协调，在城市范围内整合交通相关数据资源（如手机定位数据），实现交通数据共享。
大数据处理。一方面以需求为导向，处理过程应用各种先进的大数据技术，输出随时掌握各种交通状态信息，并对历史数据挖掘、预测和模拟交通未来状况。信息服务与发布，对于管理部门而言，一方面是宏观决策，第二方面是微观管理。实时监督控制，提供有关的管理和依据。对于企业来说，提高效率，商业企业也创新商业模式，提供基于LBS位置的生活信息服务。对出行市民来说，一方面是个性化出行服务，同时为提供商业信息服务，关联场景服务等等。
广州智能交通大数据应用有关的实践工作
分三大方面，第一，关于公众出行者服务。在这方面有多项系统的应用，第一个是关于行迅通综合交通信息服务平台建设，目前这个平台发布三年来，用户量超过470万，月用户100万，并以每天新增600多用户速度在快速增长，提供实时路况、公交、停车等19种综合交通信息一站式服务功能，在后台对应着一个强大的交通信息系统和海量交通信息资源。同时在APP行迅通基础上，推出了实时公交、微公交信息服务、基于用户需求和位置信息提供公交到站提醒、侯车提醒，依据用户查询记录推送相关线路调整信息。并即将推出关于车辆到站时间预测，以及车辆拥挤程度发布等一系列公布，各位朋友到广州的时候可以下载这个行迅通软件，或者关注行迅通公众号就可以享受有关服务。同时，zigbee、蓝牙等技术准确感知和解析各种交通要素，并开展感知信息人车路协同等应用工作。近期结合移动互联网，以个性公交服务的需求，推出了广州定制公交，用户可通过网站APP，微信等信息，提供订单，依据订单，定制派车计划。在出租车行业改革和专车市场背景下，广州建设如约的士等服务。
交通管理有关应用。已经完成的系统，一方面包括公交客流信息，目前已经实现对全市900多条公交线路，10000多个站点客流、发班的实时监控和综合分析。二方面是公交线网规划，基于位置信息覆盖全市公交线网资源管理信息，目前这个系统已经开发并投入试运行。三是道路分析与运行评价，通过浮动车数据，固定检测等有关的数据，对全市各道路运行情况分析。四是手机信令人流分析与应急疏导，为提高城市公共安全，特别是在春运的特殊时期，对人流密度进行有效监控，目前已经成功地在2015年春运中应用于广州火车站等地方，起到了良好的效果。五是卡口视频分析交通管理，广州目前也在建设完善，共享有关的卡口的信息，可应用于出租车防伪稽查，当出租车行经卡口时，其对应的GPS信息应与卡口位置匹配，如若无法匹配，则可认为视频中出现的出租车是套牌车。卡口还可以对整个城市车流构成进行有效分析，为了及时掌握交通前端设施和后台资源情况，已经实现交通设施设备全方位运行监控。六是从业人员、个人信息系统，建成了从业人员信用体系，从各方面系统收集和共享有关数据，和服务投诉、交通违法、交通事故等方面，分析从业人员个人信息档案，起到了良好的作用。七是重点营运车辆联网联控。截至2015年9月6日，该系统已接入外省市籍重点营运车辆约18万辆，平均每天接收外省市籍重点营运车辆卫星定位数据约4.5亿条，实现对辖区内的外省市籍重点营运车辆的联网联控，掌握在穗外省市籍重点营运车辆的安全运行和运营状态，为探索重点营运车辆异地管理提供系统和数据支撑。八是驾驶员培训教学质量监督管理平台，采集驾校信息、教练车信息、车辆GPS信息、学院个人信息、对这些信息分析，有效监督驾校按照教学大纲落实理论培训学时和实操培训学时。九是公交行业能耗数据分析，对城市公交系统结构、功能、行为特征进行分析、融合机动车能耗排放，路网模型等数据，为交通管理提供决策支持。
交通运输企业生产与管理。公交企业以公交客流数据为基础，依据规律设计调度模型与算法，实现对公交服务供需形态的系统自判断，形成了人工加智能化的调度方案。还有公交一卡通的数据，为一卡通业本身提供了大数据的支持，公交客运旅客运输分析系统，实时掌握广州17个客户站客流、发班、滚动发班，获悉从广州发往全国的客流分布，预测广州客运高峰期客流情况，保证整个运输正常。结合广州市城市交通和水域特点，建成智能水巴系统等等。
商业应用。我们这个数据也可以和交通数据、保险业相结合，保险行业和交通管理部门，不良驾驶行为，实现车辆保险方案，此外像停车场数据，驾培等有关数据，都为新兴行业企业提供有关商业应用的家用。
发展展望，大数据时代，如何利用大数据技术深度分析错综复杂的数据，这是我们最为关注的重点，也是我们认为未来智能交通研究重要分享，我们认为发展方向三个方面，一个从简单数据采集向深入数据挖掘、发展，第二、从单纯系统建设向信息整合共享和深度应用发展，第三方面是从数据简单统计和分析向智能决策发展。
最后个人感觉，广州是一个开放包容的城市，是一个创新发展的城市，广州智能交通需要大家支持和帮助，我们非常需要创新的技术，实用的产品和良好的应用，愿与大家交流共勉，谢谢大家!
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