来源：中国科学报

　　长期以来,交通行业内存在数据资源散、开放共享难、分析应用弱等问题,在一定程度上制约了行业发展。因此，我们需要借助大数据的力量,用智慧的手段直击现阶段交通运输行业的痛点、难点。

　　刚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。”本次大赛组委会大大、贵州省交通厅科技处处长康厚荣表示。

　　通往智慧的道路

　　目前的智能交通系统于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，其已成为覆盖整个交通领域的复杂系统。

　　智能交通系统也备受我国政府的重视。数据显示，2011-2015年智能交通市场规模为1038亿元，复合增长率为22.9%。2016年中国智能交通市场规模为414.4亿元，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，具体的决策和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。

　　大数据时代的来临，为智能交通的发展带来了重大机遇。已经基本成型的智能交通产生了多维的、海量的数据，而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、更准确的交通服务。

　　“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，科学地、自动地管理交通，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。”中国工程院院士倪光南表示，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，彻底地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。可以了解到，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、邮政等部门的数据资源交换共享。

　　“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(区)一市’跨区域交通运输云数据中心，希望解决部省之间、省份之间、业务线之间的数据交换共享问题。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8000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，当对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，可以比较准确地预测车辆碰撞、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，“而智慧交通时代的手机导航，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驾驶习惯等，之后再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、交通事故情况实时地调整行驶路线”。

　　“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。”康厚荣说。

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