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从智能到智慧:大数据助力智慧交通筑通途
作者:   时间:2017年05月10日 【字号: 】【打印本页】【关闭】
刚结束的上海车展是一场“智能驾驶”的盛会。各种黑科技层出不穷,Jeep公布了生物识别技术在智能驾驶领域的应用;DS发布了驾驶人员注意力监控系统,随时监测驾驶者是否出现疲劳、面部及头部偏离前方道路、出现分心现象等三种信号……
而在中国的另一边,贵州贵阳,一场“智慧交通”的盛会:2017年中国“云上贵州” 智慧交通大数据创新大赛也于5月初拉开帷幕。
“我们关注的不是交通领域单个节点,而是整个交通系统的智能化、大数据化。”本次大赛组委会主席,贵州省交通厅科技处处长, 康厚荣向《中国科学报》记者表示。
通往智慧的道路
目前的交通系统是智能交通系统,1996年在美国联邦运输部“交通时间节约战略”中首次出现,历经20多年发展,已经成为覆盖整个交通领域的复杂系统。
智能交通系统也受到了我国政府的高度重视。数据显示,2011-2015年智能交通市场规模为1038亿,复合增长率为22.9%。2016年中国智能交通市场规模414.4亿,增长率达到33.5%,增长速度再创新高。
“智能交通,其实就是信息化的交通,主体是为交通系统的每个节点安装传感器,并将数据传入网络。路口的视频监控、高速公路上的雷达测速、公共交通的联网售票以及为自行车、汽车配备的导航系统等都属于智能交通系统的范畴。”交通运输部科技司信息化管理处处长付光琼表示,现在智能交通市场的实质是硬件扩张。以智能交通系统重要组成部分的先进交通管理系统为例,现阶段只能做到把交通拥堵数据可视化后放在大屏幕上,而面对拥堵,具体的决策、执行仍是依靠人的经验,“同质化”的硬件没法解决“个性化”的交通问题。
而大数据时代的来临,为智能交通的发展带来了重大机遇。因为已经基本成型的智能交通产生了多维的、海量的数据,大数据技术所擅长的正是将各种类型的交通数据进行有效整合,挖掘各组交通数据之间的联系,提供更及时、更准确交通服务。
“通过对多维度、海量的历史数据进行分析后,我们将可以利用各种传感器传回的实时交通信息,科学的、自动的管理交通、应对突发交通事件。这时智能交通系统就升级成了智慧交通系统”,付光琼表示。
扫清智慧的障碍
尽管交通数据的数据量在快速增长,但是这些数据的共享和开发程度仍亟待提升。“交通管理牵涉到交通、规划、公安、旅游、国土、气象等多个部门以及相关企业,这些部门和企业的数据存在于垂直业务和单一应用中,这造成交通管理的碎片化。而大数据只能通过多维度的数据来产生价值,这严重制约了智慧交通系统的发展。”中科院院士倪光南表示,“只有将这些数据融合起来,让以往的“交通数据孤岛”连成一片,再通过对不同类型、来源的信息挖掘、清洗,彻底的改变原有交通运输系统的组织方式,通过多部门联动来解决交通问题。大数据的优势才能充分发挥。”
其实在贵州、上海等省份汇聚数据的工作早已在进行,记者了解到,贵州省早在2014年就开始建立“智能交通云”,开展与公路、铁路、民航、公安、气象、国土、旅游、邮政等部门数据资源的交换共享。
“除了整合省内数据,我们还希望进行跨区域的交通数据交流。” 贵州省交通运输厅厅长王秉清指出,“我们同四川、云南、陕西、广西、湖南、重庆一道建立了西部地区“六省一市”跨区域交通运输云数据中心,希望解决部省之间、省省之间、业务线之间的数据交换共享的问题。目前中心累计数据交换1400多万条,其中包括从业人员数据176万条、运营车辆数据266万条、经营业户116万条、路况8千多条、流量754万条”。
探索智慧的力量
“可以说,智慧交通系统将是破解目前交通问题的终极解决方案。”交通运输部科学研究院副院长赵之忠认为,当各个交通相关部门的数据进行准确提炼和构建预测模型后,可以对交通的未来运行进行有效模拟;在交通实时预测领域,运用历史数据和大数据的快速处理信息能力,可以比较准确的预测车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态等信息。
高德软件有限公司高级产品经理杨赞指出,现在的车载导航还是智能交通系统,用户只能从导航中获得从A点到B点的若干种导航方案,“而在智慧交通时代的手机导航,在会自动通过“智慧交通云”获得天气情况、以往路况、道路施工情况甚至车况信息和自己的驾驶习惯等,之后根据这些数据为你选择最合适、最安全的线路,在导航过程中,也会根据实时路况、交通事故情况为你实时的调整行驶路线”。
“交通大数据,可能是大数据技术中最贴近民生的应用,也是大数据最能发挥优势的领域。我们也准备了量足够多、维度足够大的数据,希望数据大侠们能站在大赛的平台上,和我们一道打开智慧交通之门”贵州省交通运输厅科教处处长康厚荣最后表示。

来源:科学网
原文链接:http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2017/5/375546.shtm
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