博观约取，潜心智慧交通厚积薄发，发力交通大数据
——访博康智能网络科技股份有限公司副总裁张善海先生
博康智能网络科技股份有限公司(以下简称博康智能)创立于1995年，一直专注于智慧安全和智慧交通产品的自主研发，从基于标清/高清图像监控的系统解决方案、到基于高清视频的智能应用系统解决方案以及公交运营智能调度系统解决方案的推出，始终紧扣智慧安全、智慧交通发展的脉搏，并为政府、公安、机场、城市交通、公交运营管理等专业领域客户提供以物联网智能感知技术为核心的智慧安全和智慧交通专业解决方案。
作为一家长期潜心于智慧产业研究、应用的企业，博康智能自然不可能错失云计算、大数据的技术浪潮，其本身具有的技术底蕴和深厚的行业经验，能够较为轻易的将大数据等先进技术导入到智慧交通、智慧安防的功能服务中去，提升整个解决方案、管控平台的技术能力，满足客户的更多需求。博康智能也因此是目前国内较早进入到交通大数据服务领域的企业，同时也是极少数有着成功案例的企业。7月24日，2014第四届大数据世界论坛（BDWF2014）在京举行。博康智能大数据智能卡口综合应用系统在同期举行的2014年度大数据世界奖项评选中斩获最佳行业解决方案与成功案例大奖。这一奖项的获得，标志着博康智能大数据处理技术及图像智能分析处理技术得到了大数据研发应用同行的高度认可。
作为一直关注交通大数据应用的行业媒体，我们从2013年上半年就开始关注博康智能的大数据应用，并持续的向博康智能学习交流，但独乐乐不如众乐乐，交通大数据需要更多有识之士的参与、推进。机缘巧合之下，我们本期封面人物邀请到了博康智能网络科技股份有限公司副总裁张善海先生，请他为行业科普、推广交通大数据。张总是一位对大数据了解非常全面、对交通大数据的理解非常透彻的资深专家，不信？且看下文分解！
缘起京城，助力国际大都会智慧交通
智慧交通：请问博康智能是什么时候开始涉入到交通大数据的研发和应用工作中的？为什么要进入到这个领域？
张善海：博康智能涉及交通大数据研究最早源于2009年参与的北京市交通数据中心项目，在这个项目中，博康负责数据的采集与接入、汇聚与融合、质量管理、资源管理及共享交换。由于不断有新的系统接入，所以这个工作我们一直持续到现在，截止到目前，已经整合了接近36个业务系统，6300多项静、动态数据，2万多路视频和19个行业信息化应用系统；数据和系统覆盖了城市道路、公路、地面公交、轨道交通、出租、省际、交管、民航、铁路、气象等多个领域，其中仅结构化数据量已超过200TB。
随着海量交通数据的积累，我们与用户面临两大问题：第一，数据中心建立起来后有什么价值，海量汇聚的数据如果不能很好的被挖掘利用，这些数据则会进入睡眠状态直至成为垃圾数据；第二，交通动态实时数据需要即时存取和快速计算，而许多交通模型（如拥堵模型、实时公交模型、油耗模型、服务评价模型等）都需要历史数据做参数，这需要实时唤醒历史数据，而传统关系型数据库在解决这些问题时存在着局限性，用户生产系统也曾经发生一起因硬件故障而导致系统瘫痪了一周的惨痛事故。
基于以上原因和背景，博康从2011年开始涉入大数据的研发和应用，尝试用大数据技术解决现存的问题，经过几年的发展，博康的交通大数据技术已经在行业内达到了领先的水平，目前，我们的大数据产品已经在用户现场落地。
智慧交通：那么具体而言，博康智能的交通大数据产品包括哪些？
张善海：博康的交通行业大数据产品由如下几个系统组成：交通数据采集系统、交通数据资源管理系统、交通数据质量管理系统和博康智慧交通大数据管理平台。博康数据采集系统支持FTP、socket、webservice、HTTP、Mail、JMS等多种接入方式，包括实时/定时采集、事件驱动采集、发布/订阅、被动及推送等模式，还可以将多种数据转换合并成一个工作任务进行调度，支持结构化、半结构化和非结构化数据，很好地解决了交通多源海量数据的健全、透明、充分、实时的采集问题；
博康数据资源管理系统依托国家政务信息资源目录体系和交换体系、政务信息资源目录体系和交换体系、交通部交通行业数据标准、道路运政部省联网数据交换指标和交通基础数据元集等标准和规范，解决了交通海量数据汇聚后的数据定义管理问题和海量数据统一规范存储问题；博康交通数据质量管理系统是建立在博康成熟的数据质量控制模型之上，对交通数据从采集、存储、共享、维护、应用、消亡整个生命周期的每个阶段可能发生的各类数据质量问题进行识别、度量、监控和预警。
博康智慧交通大数据管理平台则是基于云计算体系的、面向交通行业应用的综合管理平台，包括前端的数据感知和采集、基础设施、资源管理、质量管理、共享交换和面向政府、企业及出行者的应用系统；博康智慧交通大数据管理平台是综合运用物联网感知、大数据及云计算技术，对城乡路网基础设施，交通运输业务，交通运行状况进行全面感知、监测、分析、协调的综合应用系统，为政府城市管理部门、交通管理部门、第三方城市和路网运营服务机构、公共媒体（网站、电视、CMMB广播）和出行者（驾驶者导航、慢行导航）提供城乡一体化的交通监测、数据汇集、综合分析、协调指挥和出行服务。
视频图像、交通信息、碳排放，交通大数据的三驾马车
智慧交通：我们了解到，博康智能大数据的应用包括交通视频图像大数据处理。从去年开始，全国各省市陆续完成机动车缉查布控的联网工程，而视频图像数据的分析是建立在联网基础上的重要应用，请问博康网络怎么看待大数据在这一工程中的应用？
张善海：交通视频和图像蕴含了巨大的价值，从视频和图像中我们可以直观的判断出交通状况、交通事件、交通流量、交通违法等交通信息，还可以从图像中间接的获取到车辆、道路、行人等目标信息。视频图像所包含的信息具有巨大的价值，这也是博康将技术重心聚焦在图像智能分析处理方面的原因。
当下，全国各省市陆续完成机动车缉查布控的联网工程，使得视频图像数据的互联互通已经成为可能，随着缉查布控应用的拓宽和加深，必须进一步依靠联网数据和本地数据协同处理，这就带来了数据的应用问题；与此同时，前端设备（监控摄像头、卡口相机等）的更新换代，特别是高分辨率的设备大量投入到实战后，视频图像的存储就是一个较大的问题；另外一方面，随着图像解析技术的发展，对大量视频和图像等非结构化数据的解析带来了结构化数据量的井喷，多种的数据类型也带来的数据的管理问题。
结合上述的数据"存、管、用"等诸多问题，博康及时推出的缉查布控大数据解决方案能够较好的化解上述困难。
首先，基于卡口系统能够提供智能化和高清化的前端设备来充分采集卡口图像中的交通信息，通过高清摄像头捕捉画面，内置高性能的DSP芯片和智能解析算法，我们可以轻松识别卡口中车辆特征、车牌信息，完成非机动车和行人等目标的捕获与识别，另外还可以兼顾实现交通路况的检测。
其次，基于现有卡口系统的升级改造还提供了基于系统后端的图像二次识别处理系统，可以在卡口前端设备处理过后的图像数据基础上，实现对缺失的图像特征进行补充提取，对低质量的图像特征进行再次提取并判断，对复杂扩展的图像特征进行组合提取等图像处理功能。
博康基于大数据技术的缉查布控平台可以轻松支撑百亿级的卡口大数据集，通过成熟的大数据技术架构全面的解决了数据急剧增长带来的系统扩展问题、数据结构多样带来的数据管理问题、数据体量庞大带来的数据应用问题。
通过端到端打造的缉查布控大数据解决方案，对应到机动车缉查布控的联网工程，博康做到了"更广泛的交通数据采集"、"更高效的交通数据处理"、"更灵活的交通数据存储"、"更实时的交通数据挖掘"、"更智能的交通数据呈现"。
对于卡口全国联网的未来，我们认为它打破了不同地区数据汇集壁垒，实现了跨区域的车辆数据汇集。为车辆信息查询，车辆数据比对提供更为全面，丰富的应用。在未来，海量车辆数据的汇总，会为大数据预测分析，实时交通路况发布，历史过车状况统计提供更有力的支撑。
智慧交通：现在已经有不少城市成立了市一级的交通信息中心，统一接入来自交通、交管、路政、港口、地铁、航空等多方面的交通数据，从而实现统一的调度管理和信息发布。那么就博康智能目前接触的应用方来看，交通信息服务的大数据应用是否需求强烈？业主方的需求是否清晰？
张善海：博康这么多年一直潜心于交通行业大数据的汇聚、管理和应用，随着交通行业精细化管理与精准化服务的不断推进，我们深切感受到交通行业大数据技术的应用非常迫切，交通管理部门的需求也比较清晰。
以北京为例，出租车设备完好率指标是对出租企业的月度考核指标之一。该指标计算需要针对每一辆出租车的所有卫星定位数据、计价器交易数据以及人车对应基础数据进行关联计算，数据量达到33.6亿条/月。使用传统的数据处理方法，计算时间将达到40多小时，而且计算过程中容易产生技术问题。采用大数据并行计算技术，计算时间缩短为10分钟。此外，由于大数据技术的应用，以前对数据及时性要求比较高的应用，也大大简化了前期的数据预处理工作，使得应用开发更便捷、更高效。
智慧交通：交通信息服务的大数据应用，有哪些门槛？
张善海：面向社会的交通信息服务大数据应用的门槛主要体现在两个方面：一是交通行业数据的安全性，二是数据对外开放的体制机制还未建立起来。北京市的做法值得借鉴：他们利用技术手段把行业中敏感的原始数据处理成公众出行需要的服务信息，并且采用"共享资源、共建服务"的模式，与移动互联网企业合作，推出官方交通信息服务。这种方式一方面可以尽快向社会推出综合性、公益性交通信息服务，另一方面也可以带动数据对外共享的体制机制的建立、促进产业化发展，形成一批个性化、增值性交通信息服务。
智慧交通：今年以来，深圳、南京都宣称自己建立机动车尾气排放监测系统，您认为城市政府建立机动车尾气排放监测系统的意义何在？管理单位能够利用该系统做哪些方面的工作？
张善海："节能减排、治理环境污染"是国家层面深化推进的政策，各地政府部门高度重视，不断推进。其中，交通行业是重点领域。因此，各地交通部门将节能减排当做重点工作，通过智能化监测、更新新能源车辆等手段进行不断推进。交通行业节能减排智能化监测主要体现在对出租、公交、地铁、大巴及租赁等车辆燃油燃气消耗和尾气排放，交通企业电能消耗等方面，通过对行业的监测，可以建立起公交都市节能减排模型，对行业节能减排情况进行实时监测和预警。
智慧交通：我们了解到，深圳的交通碳排放检测是与德国环境部合作，南京是基于其实施的机动车环保电子标签实现监测，您认为还有哪些方式和模型适用于机动车的碳排放监测？
张善海：此外，对于社会车辆，可以建立城市道路运行速度与车辆节能减排量预测模型。很多城市已经建立了城市道路实时路况监测系统，通过在部分车辆安装油耗和排放采集设备，通过样本量分析，建立道路运行速度与车辆节能减排的模型，可初步掌握城市车辆燃油消耗和尾气排放情况。
博康一直致力于城市交通碳排放的研究，目前已经开发出城市交通油耗模型，该模型以道路为研究对象，根据交通环境、道路结构、交通气象、车流量等数据间的关联关系，而建立起来的交通能耗模型，以易于采集的中观可观测量作为模型输入，实现对车辆在特定道路上行驶所产生的能耗做实时估算。通过该模型，可以实时监测城市或指定区域、特定路段的交通能耗及碳排放情况，并可向驾驶者准确预测出行的经济成本，以引导公众理性出行和绿色驾驶行为。
交通大数据模型具有普适性
智慧交通:现阶段，大中城市的智能交通建设进入到完善阶段，如何建立和利用大数据模型来评价智能交通系统的管理效率和社会效益？是否特定两三个模型就可以适用于不同的城市智能交通系统？
张善海：目前国内大中城市普遍缺少一个智慧交通乃至智慧城市的大数据平台,大数据模型需要以此平台来汇集交通运行、指挥、监管服务的数据，并需要依靠这个平台与城市运行方面数据相结合来验证或评价智慧交通发挥的作用。在对交通体系做评价时，可以从出行、经济运行、市民感受等多维度建立模型。但是核心是交通大数据平台，模型只能是建立在这个平台之上。在保证交通数据资源管理、数据标准、服务评价标准等规范化的前提下，交通大数据模型对于城市具有普适性，用较少的模型支撑评价不同城市的交通体系是完全可能的。
智慧交通：大数据分析处理模型的建立、应用应遵循哪些基本原则？
张善海：模型涉及到数据标准、算法、验证体系等，模型数据应当是标准化的数据，算法要有现实数据和应用场景的支撑，模型要有普适性和准确预判的能力，例如要能提前预警城市可能出现的交通大面积拥堵甚至交通瘫痪，为政府相关部门提前决策提供支持。
智慧交通：您认为是交通大数据先行较容易实现，还是在智慧城市框架下实施交通大数据较容易实现，为什么？
张善海：我认为交通行业内的大数据先行较容易实现。智慧城市是国家战略，八月底刚刚发布的八部委关于促进智慧城市健康发展的指导意见，将对智慧城市的科学有序建设起到巨大的推动作用。但是智慧城市的建设是一个长期的系统的复杂工程，需要建立长效的、成熟的运营和管理机制，目前，智慧城市建设的标准体系、评价体系和审计监督体系尚未出台，智慧城市工程项目的风险和效益评估机制尚未建成；各系统独立建设、条块分割，系统间缺乏科学有效的信息共享机制,"信息孤岛"现象普遍存在，严重阻碍了城市统一的地理空间框架、人口及法人等智慧城市基础数据库的建设，再加上建设、运营模式及资金等问题的困扰，现阶段智慧城市在中国只能是在各个领域内进行智慧化改造或建设，尤其是在涉及民生领域内率先进行，进而建设城市统一的公共信息服务平台。一开始就进行大而全的智慧城市建设是不太现实的。
智慧交通是智慧城市的重要组成部分，也是智慧城市落地的重要抓手。我们国家经过十几年的智能交通建设，智能交通产业已经形成了较大的规模，各个系统都处在稳定有效的运行状态。交通行业每时每刻都在生成着大量的数据信息，行业内的数据正在逐步的整合，并汇聚成海量的交通大数据。新一代信息技术给交通大数据的活化应用提供了有力的技术保障。政府、公众呼唤着交通大服务，而交通大服务则呼唤着交通大数据。城市交通问题急待大数据技术去解决，且国内也已经有了较为成功的案例可循，所以我认为，智慧交通在全国各城市已经具备建设条件，可以率先开展。
智慧交通的建设也会助力智慧城市的建设，影响并带动城市管理、城市应急、智慧社区、生态环保、物流配送等方面的智慧化发展，给智慧城市的建设带来示范效应。当然，智慧交通的建设过程也要充分考虑到智慧城市的大框架，要考虑到未来智慧城市的大平台制定出数据共享交换的标准和接口。
智慧交通：就您观察，作为企业应如何推动政府应用大数据？
张善海：企业推动政府大数据应用，我觉得应从如下几个方面入手：第一、企业要紧紧围绕政府的总体规划和要求，要遵循国家标准和行业标准，要保证技术方案成熟、可靠，保证数据及系统的安全，保证应用实施过程全生命周期规范化的质量管理；第二、企业要深刻理解政府、公众的需求，基于交通大数据开展创新活化应用。有条件的企业可以搭建可体验的交通大数据运行平台，用成熟的模型做支撑和评价，让公众可视化感知交通大数据的活化过程，让政府客观地看到大数据带来的广泛的社会效益和经济效益；第三、企业要加强自身的人才队伍建设，未来是大数据的世界，行业不仅需要通晓大数据的技术型人才，还需要熟知交通业务的专业型人才，更需要能从交通大数据中挖掘分析出创新型应用的数据专家，复合型的大数据人才是大数据应用发展的核心动力；第四、企业要在国家相关政策的引导下，积极创新智慧交通建设和运营模式，创建可为政府和公众服务的商业化的运营平台。目前博康采用多种组合的PPP模式与政府合作关系来推动智慧交通的建设。
交通大数据，未来已来
智慧交通：您认为交通大数据的未来有哪些发展趋势？
张善海：智慧交通的基本要素包括三个部分：交通数据的全面感知、交通大数据平台建设及交通大数据的智慧活化应用，交通大数据未来的发展主要会围绕这三个方面。其中交通大数据活化应用将会逐渐成为关注的热点。
随着海量交通大数据的汇聚及交通大数据专业人才的涌现，交通行业将会有更多的创新应用出现，这些应用将主要聚焦在缓解交通堵塞、减少空气污染、降低物流成本、减少交通事故、提高交通运行效率等方面；在大数据保障下的车路协同、基于移动互联网技术的公众参与的交通信息服务、视频图像等非结构化数据的广泛活化等会得到较快的发展。
未来的交通大数据应扎根于互联网，通过社交化的智慧交通服务改变人们的出行习惯和驾驶行为，帮助公众理性的选择出行时间，把个人不良的交通行为与个人社会信用结合，这些方式将能较好的改善城市交通的无序状态。
智慧交通：那交通大数据在中国的应用发展，您预测将经历哪些阶段？
张善海：我感觉交通大数据在中国的应用发展将会经历如下三个阶段：
第一阶段是基础建设：在这个阶段里，交通大数据思想被行业普遍接受，交通大数据的技术逐步成熟并开始应用，此阶段的重要目标是实现交通数据的全面感知，围绕这一目标，一方面要完成行业数据资源标准的制定，另一方面要加快行业内各系统的智慧化建设或改造升级，如各地正在进行的公交智能化建设等。
为智慧的感知城市交通体征，需要建成覆盖城市交通体系的智慧化综合感知系统，交通现场大范围布设的自动探测、感知、识别设备，应用物联网、IPV6等新技术、通过多种网络（专网、互联网、3G、DSRC）将采集和感知的交通数据上传给交通数据中心，实现交通行业的数据综合感知。实现对城乡一体化的人、车、站、道、企业一体化的信息采集和感知。将基本实现对交通基础设施（包括交通场站、枢纽、口岸、机场、码头、高快速路和主干路等）的视频监控、交通事件检测、交通流检测和交通违法的综合感知，实现全面掌控城市交通态势及运行状态的能力。
第二阶段是融合应用：这个阶段主要任务是行业内的数据汇聚和融合应用。在这个阶段，大数据技术在交通行业逐步实现产品化，交通行业建立起数据交换的标准规范，数据安全得到充分保障，系统间的数据得到充分的融合，如交通管理实现交通监测、信号控制与交通指挥之间的融合，交通运输完成运输与交通基础设施等的融合，在此基础上建立城市交通大数据管理平台，实现交通数据的共享与交换，并依托交通大数据平台建立城市级交通运行协调指挥中心。
第三阶段是智慧应用：这是一个智慧交通大融合的阶段，在这个阶段智慧交通将与智慧城市公共服务平台融合，交通大数据将被应用到人们交通生活的方方面面，带给城市居民全新的体验。交通基础数据、动态变化的结构化数据、交通视频图像、社交化数据等都将被快速的汇聚，并被语义化等先进技术快速的融合与活化，使得政府决策更加动态化，公众出行信息更加迅捷和个性化。同时，智慧应用也将带动交通智慧产业的快速发展，智慧交通是现代服务业的重要组成部分，产业链的形成并健康发展，既保障了智慧交通的良性发展，也促进了政府在新一代信息产业支撑下，转变职能，更好的为公众服务。
后记：洋洋洒洒7千字，庖丁解牛一般，全面丰富、层次清晰的介绍了博康智能交通大数据的来龙去脉，有思路、有产品、有案例，涵盖交通运输、交通管控两大领域，可见博康智能在交通大数据领域的沉淀，也可见张总的功力深厚。
我们也更期待更多如博康智能一般的传统ITS集成企业成功升级为城市交通大数据解决方案提供商和运营商，持续不断的推动交通运输和交通安全的便捷管理，为亿万中国人的交通出行提供更为和谐、安全、智慧的技术保障！（原载于智慧交通杂志2014年10月刊，转载请注明出处）
