推动智慧交通建设

通来说，出行拥挤、安全问题、信息更新不及时等已经成为主要关注的问题。根据艾媒咨询数据显示，近五成网民认为人流拥挤和信息提醒不准确是轨道交通的主要问题，并且64.9%的网民在选择交通工具时主要考虑安全程度问题，考虑搭乘方便的网民占比63.3%。

而智慧交通正是利用云计算，大数据，物联网及人工智能等多种信息技术，实现对城市轨道交通，公交系统和高速公路的智能化管理。

对此，张翔介绍：“我们主要是利用交通数据从五个方面来打造智慧交通服务。”

在帮助政府决策层面，以前在交通规划层面多是利用经验或者通过抽样成为决策基础。但是现在通过利用数据驱动从三个维度来实现决策支撑。第一个维度是决策前的仿真模拟，对未来成果的预见性能够增加决策的准确性;第二个维度是在决策过程中不断修正，传统决策过程中的反馈都会有一定的延迟，但是在数据系统的帮助下能够做出实时监测和实时调整;第三个维度是事后评估。传统的事后评估一般都是通过抽样来统计，但是会存在一些误差，现在通过建立数据模型，基于全量数据做事后评估能够提高准备性和可验证性。

其次是通过数据来驱动规划，通过抓取不同数据来进行多元化、多维度融合，以某小区为例，通过集合小区内时间、空间、交通数据，就能辅助该小区的交通进行合理规划。

并且还能够利用数据来实现精准人群的服务和识别。以老年人为例，过去如果需要将信息传递给老年人是比较麻烦的事情，但是通过老年人出行数据的收集和分析，能够直接通过App和老年人群进行互动，这样对于老年人的服务就能够具有针对性。

在和北京工业大学合作建立的城市公共交通智能实验室项目中，基于底层数据建设了四层应用，第一层是时间和空间维度，第二层是线路层，能够精确到城市中的每一条线路分析，第三层是站点分析，能够抓取城市中每个站点的运行情况，第四层则是细化到个人，实时抓取个人交通轨迹。通过四层分析能够优化出行方案，规避交通问题。

此处是城市感知及预警。利用多元数据融合能够预测和诊断城市公共交通的实时情况并做出相应安排。以工人体育馆为例，我们能够通过历年工人体育馆开展的大型活动人流情况来预测一个月以后，工体即将开展的某场活动的情况。例如乘坐地铁的数据、停车场数据等，就能够预测到一个月后，在工体这片区域、某个时间段大概会有多少人流，从而来配置安保、疏散专车等等。

（编辑：衡水站长网）

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