智能交通管理一次颠覆传统的技术变革

近年来,各国都在关注“大数据”,力图通过扩大其在国内的应用范围,进一步释放数据所蕴含的潜在价值。2012年3月29日,奥巴马政府公布“大数据研发计划”,旨在改进现有人们从海量和复杂的数据中获取知识的能力,从而加速美国在科学与工程领域发明的步伐,增强国家安全,转变现有的教学和学习方式。我国亦于2012年7月22日在北京大学举行“首届中国大数据应用论坛”,主要议题包括大数据的发展趋势、不同场景的大数据应用、云计算与大数据、大数据与商业智能等,旨在共同讨论大数据的应用价值。同时,交通拥堵、交通污染日益严重,交通事故频繁发生,这些都是各大城市亟待解决的问题.科学分析交通管理体系成为改善城市交通的关键所在。为此,及时、高效、准确获取交通数据是分析交通管理机制,构建合理城市交通管理体系的前提,而这一难题可以通过大数据管理得到解决。

1.大数据的概念

Big Data“大数据”是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。互联网等信息技术的发展导致了信息大爆炸,使得我们进入了“大数据”时代,尽管目前对大数据还没有统一的和更为权威的定义,但对其实质的认识基本趋于统一。如IBM实体分析的首席科学家杰夫-乔纳斯认为,大数据是这样的一堆数据:它是如此之大,并且利用起来如此之好,以至于它能够做出大体上更好的预测:维基百科认为,在信息技术中,大数据是一个数据集的集合,这个集合是如此大而复杂.以至于它很难通过现有数据库管理工具来进行处理 。以上两个定义的共同点是:大数据是大量数据的集合。它们也揭示了其管理的难度与利用的价值。大数据更多的特点可以用“4V”(Volume、Velocity、Variety、Virtua1) 来描述。

2.大数据管理与智能交通

(1)大数据:改变传统公共交通管理的路径

社会经济的快速发展促使城市机动车辆的数量大幅增加.城镇化的加速打破了城市道路系统的均衡状态,传统的交通管理信息系统难以满足当前复杂的交通需求,交通堵塞成为棘手问题。用大数据管理交通是交通管理模式的变革,与此同时也变革了公共交通市场管理的整个内涵,阻碍传统交通的瓶颈可通过大数据解决。其原因在于:

第一,大数据可以跨越行政区域的限制。行政区域的划分是国家为了有效统治和管理,而将一个国家划分不同行政区域。这个划分在促进各个行政区域自治的同时,也导致各个地方政府追求各自辖区利益的最大化,而对地方政府之间边界区的公共交通基础设施建设、过境交通线路等漠不关心。交通大数据的虚拟性,有利于其信息跨越区域管理,只要多方共同遵照相关的信息共享原则,就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。

第二,大数据具有信息集成优势和组合效率。我国大部分城市的各类交通运输管理主体分散在不同主管部门,呈现出条块分割的现象。这种分散造成公共交通管理的碎片化,如交通信息分散、信息内容单一等问题。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系,将用户可能利用的各种交通数据纳入系统,构建公共交通信息集成利用模式.发挥整体性交通功能,通过在大数据中进行集成检索、利用和分析来提取相关信息,满足各种交通需求,以解决实时交通障碍。

第三,大数据能较好的配置公共交通信息资源。传统的交通部门权责界定未清,专业分工的细化也促使公共交通管理部门职能重叠,因而在运营上浪费大量人力、物力。大数据能辅助人们制定出较好的统筹与协调解决方案,在各个交通部门之间合理配置交通职能,针对有关道路问题进行合理信息资源配置。

第四,大数据能促进公共交通均衡性发展。用传统的思维来改善交通拥堵,一般是加大基础设施投入,即加宽道路、增加道路里程来提高交通通行能力,但这种做法又会受到土地资源的限制,而且这种解决模式不利于交通发展、城市空间发展以及土地利用发展这三者之间的整合。大数据解决方案则将技术决定论与制度理论相结合,将信息技术应用于公共交通,从制度层面提高信息资本利用率,减少对诸如土地等外部资源的依赖。

(2)大数据在解决公共交通问题上的优势

1)提高交通运转效率

公共交通的改善所涉及工程量较大,而大数据的大体积特性有助于解决这种困境。在大数据中,随着数据库摄入更多数据,所消耗的计算工作量则递减。换言之,在对公共交通的车辆进行配置过程中,配置成本会随着大数据的聚合而减小。这种高效配置能提高车辆的有效路段里程,进而提高交通运输效率,例如,根据美国洛杉矶研究所的研究.在车辆运营效率增加的情况下,减少46%一84%的车辆运输就可以提供相同或更好的运输服务。伦敦市利用大数据来减少交通拥堵时间,提高运转效率。当车辆即将进入拥堵地段,传感器可告知驾驶员最佳解决方案,例如帮助驾驶者15分钟内找到免费停车位,这大大减少了行车的经济成本。

2)有利于促进交通的智能化管理

大数据的实时性,使处于静态闲置的数据一旦被处理和需要利用时,即刻可被智能化利用,面向用户的智能软件应用程序还可以将那些浩瀚数字转换成可理解的图形化界面。公共交通的智能化管理表现在:一旦某个路段发生问题.能立刻从大数据中调出有用信息,确保交通的连贯性和持续性;另一方面,大数据具有较高预测能力,可降低误报和漏报的概率,可随时针对公共交通的动态性给予实时监控。因此,在驾驶者无法预知交通的拥堵可能性时,大数据亦可帮助用户预先了解。例如,在驾驶者出发前,大数据管理系统会依据前方路线中导致交通拥堵的天气因素,判断避开拥堵的备用路线,并通过智能手机告知驾驶者。

3)节约资金

交通运输是美国仅次于房屋的第二大消费成本.美国司机一年只有4%的时间在开车,但却要每年为车辆支付8000美元。在智能交通管理下,尽管引入处理大数据的超级计算机需要耗费一定资金,每年对其的维护也需耗费一定财力,但是从长远来看,其经济效益更大。如在新泽西州引入大数据处理交通堵塞问题之前.其主要依赖交通摄录机和耗资2万美元的路边传感器,但这些信息仅覆盖整个州道路的5%。引入INRIX(INRIX是美国实时交通数据的提供商,其提供的Inrix系统是世界上最大的一个全球交通智能平台,致力于解决交通问题,其提供的INRIX交通及INRIX行程收音机等应用程序能让用户获取交通速度信息以及路况信息。)大数据管理系统之后,尽管新泽西州每年耗费在INRIX系统上约45万美元,但其覆盖面更广,信息准确性更高,而且给人们减少的时间成本都是无法计量的。为解决交通问题,过去城市至少要投资数百万资金来升级公路基础设施,如扩阔道路和兴建更多停车场等等,受制于资金限制很多城市就难以解决这一民生问题。用大数据管理系统解决交通拥堵,不仅可以降低管理成本、提高功效,而且还有益于城市交通管理的规范化。

4)适于海量数据处理

大数据的智能交通管理系统特别适于处理大型数据,该系统的设计是基于云计算、云管理和云操作系统的,因此不仅能满足海量数据处理和实时分析的要求.还能24小时覆盖所有网络,对交通堵塞检测和报警可跨区域信息共享。这种数据处理能力是突破交通问题瓶颈的动力。目前,IBM正计划创建预测交通的智能管理系统,分析相关信息并提出回应事故和其他异常现象的最佳解决方案。

现今,人们已经具备了利用大数据管理系统的基础。在硬件上,移动手机和无线设备的迅速扩张有助于诸如INRIX这样的大数据系统更方便地开发、储存和分析数据;在软件上,一些针对交通问题的应用程序得到较高认可,如谷歌Android平台的地图应用程序就得到5000万的下载量。此外,许多政府、企业、高校针对大数据在交通领域的应用研究也提供了指引作用,例如,IBM研究中心与加利福尼亚州运输部以及加利福尼亚大学伯克利分校的加州创新运输中心(CCIT)针对交通的大数据管理这一主题进行合作,旨在预测上班族的交通条件:像谷歌、苹果和超级技术的企业也使用大数据来解决交通问题。

3.结语

在当前大数据时代,数据充斥所带来的影响远远超出了企业领域,其不仅能带来商业价值,亦能产生社会价值。随着信息通讯技术的发展,交通运输从数据贫乏的困境转向数据丰富的环境,而面对众多的交通数据,如何从中根据用户需求提取有效数据成为关键所在。可见,大数据管理是一项巨大挑战,一方面要及时提取交通数据以满足用户需求,另一方面须在数据的潜在价值与个人隐私之间进行平衡。

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