深圳市综合交通运营指挥中心总工程师关志超
2013年7月25日，由国家道路交通管理工程技术研究中心及武汉理工大学智能交通系统研究中心的支持举办、南京市智能交通产业协会和智能交通管理杂志社联合主办的首届中国城市智能交通管理暨科技创新论坛在南京成功召开，本次论坛以“提升科技应用水平，助力交通安全管理”为主题，来自管理部门、科研院所、企事业单位的近30位代表进行了精彩的演讲。
深圳市综合交通运营指挥中心总工程师关志超进行了名为《城市交通突发事件应急处置与指挥》的主题发言，以下是发言实录。
关志超：尊敬各位领导，各位专家上午好，今天向汇报的是大数据时代城市交通控制与管理技术研究，首先介绍下大数据和控制，还有一些数据支撑和监测，最后介绍整个深圳市大数据时代环境下建设的思路和想法。大家知道，城市交通问题，主要体现在交通拥堵，交通安全、交通污染排放，作为城市交通管理与交通控制，如何能在缓解城市问题方面，起到一些至关重要的一些作用，是我们当前研究城市交通值得重要的思考和重点关注的一些领域，过去整个城市交通问题，交通拥堵，交通安全和交通污染往往出现在两个方面的问题。一方面从整个城市交通需求供需关系产生的管理，该方面往往通过城市交通设计和这样一些改造，调整整个城市交通出行供需关系，但是在当前和未来一段时间内，我们的城市道路的结构，和整个城市出行的空间已经基本完善形成的基础上，我们这种供需关系，这种能力大大受到制约，用智能交通技术和手段，提升整个交通出行模式，通过一些手段提高整个城市交通运行状态。深圳市综合交通运营指挥中心是深圳市今年上半年四月份正式发文成立的事业单位，09年深圳市把整个城市交通从规划建设，到管理运营一体化纳入到交通运输范畴之下，在这样一个体系下，综合交通运营指挥中心就是实现具体化的战略和战术决策的实施。今天要给大家汇报的是这样四个方面的内容，首先一起回顾一下大数据时代相关一些概念和认识，其次了解大数据时代城市交通管理监测的手段，然后了解一下大数据时代城市交通管理控制应该建立一个什么样环境，和采取哪些工作，最后介绍一下深圳市大数据时代建设相关的环境和应用。
大家知道，到目前为止，大数据还没有一个比较统一完整的定义，我们认为大数据是用传统方法和工具，不能处理分析的海量信息量，这个信息量规模是非常巨大的，在合理时间内，达到截取、管理并完成帮助经营决策起到作用这样的内容。那么这样一个大数据时代到来，为我了整个城市交通管理和控制将会带来新的一场革命性思想和认识。智慧经济，这样一个时代迅速崛起，数据的分析和应用，是智慧经济这种发展的基石，正在从数据资源，到数据资产，迈向数据产业这样一个发展过程。大数据特征，大家已经很清楚了，主要包含数据量的规模，和存储量，运算速度增长，以及处理的决策层上一些快速，多样性包括大数据多元数据结构和格式不同等等。大数据时代有一些技术方面的需求、数据处理流程和处理速度、采集、处理，存储，包括数据管理、分析、挖掘，以及交通的可视化，用我们传统的技术方式和能力，是解决不了的。
大数据和云计算有相同也有不同指出，大数据与云计算是相互结合发挥作用，大数据未来的发展趋势，应该说从信息这样一个发展中不断探索，探索这样的模式和技术和手段，创新将来会带给大数据时代，在城市交通，交通管理、交通控制等相关的应用模式上带来新的机遇和挑战。那么大数据、云计算，物联网、移动互联网之间的关系，用这张图基本上可以概括了他们之间的关系，比如说大数据这样一个互联网成的海量数据的顶层，基于互联网为核心的软件环境，在传统的互联网技术上，生成新的移动互联网，前面谈到的物联网等等这样一些环境，共同构成他们之间的关系。那么在大数据时代，城市交通、管理化控制应该基于什么样的手段和思维，通过工作实践总结交流，我们认为是两个方面，第一在大数据环境建立上实现了基于原有的相关体系一个流程和模式，基于大数据的应用，IT技术手段，加深这种环境处理一个建立和更新。第二种模式随着大数据源源不断建立，我们交通控制管理手段不断地更新和优化，最终我们实现了一个流程再造一个质的飞跃，所以我们建议在大数据时代对于城市交通、控制、管理应用上分两步走：
首先适应这样一个交通管理控制的传统流程和模式，用大数据对当前的问题做深化，第二在形成了成熟的技术环境之后，我们改变传统的交通管理与控制的流程规范，以及相关技术手段，实现大数据流程再造，在这两个环节上，不断实现城市交通管理优化控制。首先呢，我们来认识和了解一下当前我们进入了城市智能交通这种规划建设和管理，这种演变的趋势，我们感受到，无论是从纵坐标，对数据的采集，包括传统的历史这样的一些数据的采集，演变到当前基于实施动态数据的采集的方式上，和技术手段上不断完善和扩充，那么在横向上，通过对宏观、中观、微观，不断长时效这样仿真、最终形成由基于历史数据的交通管理控制模式，向基于实施动态当前大数据管理模式演变和发展。这样一个实际的演变过程，形成了当前城市交通管理与控制的这样一些背景和发展的空间。那么大数据环境对城市交通这种在线监测和预防处置交通拥堵，交通安全和节能减排等相关技术手段，我们认为应该是在原有体系下实现的第一步工作，交通在线监测等于会聚相关的数据源，更有效的大密度了解和掌控更多交通控制与管理的数据资源，那么再加上建立传统的交通分析工作和手段模式，这把两个结合起来，实现对交通拥堵、安全以及污染这样一些处置，包括对整个城市交通运行等方面，在这过程中，相关分析的手段和工具，通过运营评价建立仿真和模型体系，包括模型不断校验和迁移，目前上海已经开始这一方面的工作。我们过去支撑整个城市交通的仿真模型体系，是由历史的静态的数据环境，主要服务支撑城市交通规划设计，这样一个应用模式，到了今天以后，我们的城市发展和对城市，和交通的应用上演变到今天，构建我们城市交通仿真模型体系是建立在实时动态数据环境下，演变到今天城市交通运行管理这样的大跨度迁移，城市的体系建设，包括区域中观、宏观等方面，最终形成服务于当前城市交通这种实时、在线的模式。
上海整个城市智能交通环境做了较多的工作，比如上海建立了交通信息中心，交通中心建立之后，确立数据服务的对象和主体，现在正在建立不断完善和更新城市交通运营管理的体系。去年年底已经完成了高架桥相关的内容，基于整个城市，包括五年采集一次的海量数据的应用，对模型体系的仿真，开展了一些基于手机数据这种实时动态，更新一些应用方面。随着科技手段的不断建立，对大数据采集的手段将得到不断丰富和完善，比如卫星遥感的应用，这几张照片是深圳市卫星影像遥感图片，通过这个图片对城市交通道路设施、宏观、中观、微观不同层面做长时间监测，比如说一个星期，我们出一张图片，来不断地更新，和完善，甚至长时间地一年一张，和城市道路建设不断做比对，这样把卫星影像遥感这样的数据在城市交通管理和控制上，做出相关的应用的模式。还有无人机技术应用，大家知道无人机是一种新的技术，下面是在上海同济大学旁边的公路上的路段采集的一些实体照片，其实无人机技术应用一方面给我们带来对于模型建立，交通控制与管理优化，比如说过去一个交叉口的建模，交通工程师要经过分析、统计、到最终形成这个建模要十多天时间，现在这种情况下不需要了，我们无人机就可以快速达成这个建模的过程，那么上海已经在开展这个工作了，就是说把全市2800多个交叉口，规划设计模型和当前一些状态的模型，以及数据采集的模型，三个模型一体化，做到一个平台上。因为我们大家知道，这样的模式环境的建立，不仅对整个城市交通运行状态，对城市交通道路供给的演变关系提供支撑，同时对整个城市交通突发、应急管理手段提供巨大的可视化的环境，在这个环境当中，对相关的交叉口建模，同时我们利用相关的这样一个数据平台环境，为整个城市交通管理绿波以及区域协同管控，建立这种节点关联数据环境和模型评价能力。这个对我们今后的应用，包括对整个城市大型活动，突发事件，以及相关的影响等等，这样一个环境的建立，我觉得确实给我们提供了非常有效的技术手段，比如今年五一深圳的高速路网就已经免收费了，迅速在广东这边形成了出入口拥堵和排队长度，甚至到三四个小时的拥堵，我们用一个小飞机进行了监测。那么这些数据采集模式建立，比如浮动车数据，公交装上的GPS数据，包括断面的实时动态这种采集数据等等，相关传统的和交通管理这样一些数据采集模式和手段的建立，通讯方式改变，为我们提供广泛的、先进的技术，包括基于手机技术采集和建立。大量的数据建立以后，构建了城市综合交通这样信息中心环境，我们现在感觉到，用传统的工具对这些数据进行分析远远跟不上要求，于是建立了深圳市整个交通智能化、信息化建设平台体系，对整个交通设施进行在线监测，从宏观上，中观上，和微观上，不同层面对整个城市交通设施的生命周期内和生命周期外这样一些内容，做相关的监测和评价工作，形成城市道路交通的评价指标体系，在城市交通设施建设和管理上，我们进行了一体化，完整的体系构建，对于我们城市交通的每年、建设、维护，改造费用的使用，提供了科学的手段，我们把整个城市交通设施，宏观、中观、微观不同的程度，进行每年一个排序，建立一个数据库环境，对使用的城市交通设施可用性，以及可用程度，两个指标体系做一个整体演变趋势的评价，实现整个道路交通，交通设施基础环境智能化，大数据的管控，对于整个城市智能交通从规划设计到出行监测，比如通过1700万部手机数据，实时动态掌控整个深圳市，全市范围内，一天市民出行分布和城市管理空间的网格化里面，出行人员的密度，这些环境的建立对于城市背景交通，大型活动和相关突发事件应急管理和疏解，预案的应用将会提供很大的决策支持，同时基于手机数据和相关的五年的调查数据，对整个城市人口与土地应用，产业布局，逐年做这种比对分析、评价，从宏观层面掌控整个的城市活动规律和城市人口活动的这种演变，外延扩张趋势，这些模式建立，应该说为整个城市的交通管理和控制提供了相关的支持环境，通过道路交通管理指数，对路网实施实时发布，像上海、杭州等城市也都陆续开展这方面工作，我们有一个设想，在基础于交通设施指标体系，道路交通运行体系等等成为完整的体系后，对城市交通形成一个研究的基础环境。
交通污染，现在通过相关的数据，对整个城市交通网络运行速度已经有了一个比较好的掌控，基于这样的运营速度，结合前面对整个城市交通道路、车辆密度监测，最后会导出来整个城市交通污染的、排放的动态的状态。不久前我和深圳市的一些同志谈到，目前PM2.5检测分布远远不够，比如深圳目前有30几个PM2.5的采集点，远远满足不了需求，同时对于整个城市快速主干路，道路网络，到一些尾气排放，实现这样的环境检测，需要大数据对其做相关分析，现在交通部已经做了这样一个立项，基于整个城市交通网络的尾气排放检测环境的建立，同时会发布一些尾气污染的一些指数，因为当前PM2.5有很大一部分来自于汽车尾气排放，包括城郊一些焚烧等等活动，增加了PM2.5构成。所以我们在想，一方面我们要分清楚，不能一谈PM2.5就一棒子打给交通部门，作为整个城市人居环境的监测机构，他要了解整个城市影响PM2.5构成的比例关系，和这种比例关系的演变等等方面，基于交通气象的影响也是非常重要的，目前深圳市气象局发布模式是国家气象总局一个核心试点单位，深圳市气象对道路交通影响，可以按照全市十个行政区范围内，通过短信息，对十分钟之内的天气做发布，包括在全省范围内大的灾害预警等等，气象的这种发布已经非常精准和比较成熟，效果也比较好，基于云计算，大数据环境下，整个城市出行的人群，和交通拥堵和交通污染，一体化互动关系的监测环境，可想而知，数据采集量，和后台不同模式的支撑环境是相当复杂，目前我们正在构建全市一体化多环境监测，以及影响关联性这样大数据的评价、支撑的环境，这个项目正在开展中，同时会在这样基础环境下通过相关大量的不同数据来分析和提出整个城市交通拥堵，安全、污染，他在整个这样的比例关系和演变关系，和他们之间关联模式，细分下去，应该说我们对城市交通的管理和控制有了非常好的依据，和支撑这样一个手段。那么当前深圳市综合交通信息平台实现了这样一个结构，从物流、交通等等环境，在这样的环境下对城市交通管理的决策，我们形成了这样一个设计流程，由于时间关系，这个流程就不这里介绍了，包括城市交通问题，对这种诱导，包括刚才大家已经有专家介绍的，就是说我们现在在交通控制和管理这个领域上，不能仅仅停留在单向诱导，停车诱导单线的技术上，要把多项诱导技术和水平，综合分析和评价应用于整个城市交通，这种在城市道路网络支撑的海陆空口岸，一个动态平衡的关系，演变趋势和未来诱导服务的模式上，包括评价，建立综合的互动的环境，我认为这是我们未来三到五年城市交通控制与管理要发展的一个趋势。通过近一两年一线，二线城市建设可以感觉到，当前全国范围内，城市交通基础的建立已经比较迅猛，相关的一线、二线城市，有20几个城市都在纷纷建立以交通警察控制管理的智能技术手段，未来一两年和三五年全国范围内城市交通控制建设水平在政府大量投资下会得到迅速的发展，有一个比较好的势头，也是当前城市管理面临的一些需要的手段和工作，城市交通问题，包括刚才陆教授介绍，整个交通的事件，与交通事件，对城市路网的影响，以及这样一些影响对于你采取交通管理控制手段的措施的建立增加，其实我们在朝着一个大数据环境，新的一个思维的方向在发展，这就是我们的解决问题和处理手段，不再是过去单一和比较直接的手段，我们在形成一个科学的，连续的，综合的、协调的模式，在推进，在前进，在发展。包括交叉口节点等等，相位周期等等一些问题的研究和评价，把一些技术手段形成模式，最后落实到城市交通分析和影响评价，宏观层面上一体化总体的全方位的解决城市交通拥堵、安全和污染这样一些城市问题，现在我们认为有了比较好的基础环境和中间的技术阶段和模式，最终这样一个监测、评估、评价环境，将会有效的这样一个基础发展上逐渐建立。但是这样一个体系的建设确实需要一个比较长时期，需要连续不断的一些工作开展，包括对轨道交通客流预测一些模式的建立，大家知道轨道交通往往要提前五到八年长期的规划设计，深圳是2002年开始轨道二期建设的，一共五条线，全部建完是在2012年，近十年的才可以建成。那么这是深圳特区内交通信号控制一些现状，包括基于交通信号控制形成，和交通诱导模式，包括停车诱导、干线诱导等等，最终形成一个一体化的交通出行模式，基础支撑的环境，传统的数据构建是基于整个交通的比如交叉口，路段、区域和线，点、线、面这样一些基础数据源构成的环境，随着大数据环境建立，这样一个数据源的模式将会迅速生成，国内的这样运用远远没有跟上欧美发达国家应用。那么这样一个平台背景环境就是刚才谈到道路网络和相关的数据环境，统一建设起来的模型体系。整个城市模型体系的建立，整个城市宏观、中观、微观模型的不断的优化和调效，建立大数据环境下，不断的调效周期的发展，是我们的重点，包括仿真平台的优化和仿真决策手段的建立，都是当前要不断应用的。这是柏林的数据，对交叉口车流、管控，已经建立成实时动态和流量表示，建立出这种理想的，优化的这种科学技术手段的，我个人认为我们与他有很大差距，比如对交叉口数据的分析和研究，比如道路交通施工对整个相关的地铁出口交通疏解、大型活动等等关系的建立都需要在大数据环境下更有效的，直接地提出相关的实施方案，包括对整个交叉口节点，这种长时间的拥堵对常态化交叉口拥堵，以及对拥堵区域内部的车辆的长时间经过的模式和偶发的经过模式的建立，通过不断建立的大数据对它做提取、分析和分层的评价体系。
深圳综合交通运营指挥中心已经在2011年建成，是综合性的智能定位数据中心、监测中心可视中心和发布中心，当前已经接入了一些相关的数据，同时还在不断完善相关的分中心，和分中心数据统一的协同管控，管理和控制的这种数据的关系。建立大数据环境的整个城市交通，数据中心的分布式和共享式数据库群建立，包括建设数据平台，基础支撑数据，运行平台这样基于大数据环境的云计算、云服务，云管理领域体系的架构划分。目前深圳市的云计算中心，大数据中心已经于2010年11月建设完成，今年7月1号正式向全体市民，包括政府开放这种服务，总而言之，在大数据环境下，建立一体化支撑环境，能够面向政府、公众、企业，提供连续不断的精准的各种应用，和管控的手段和模式，谢谢大家!
