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当智能交通遇上大数据(2)_数据分析师​
2015-06-16
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当智能交通遇上大数据(2)_数据分析师


人口分布、用地情况以及出行速度分布等一系列模型体系的建立,为城市管理和政府决策提供了数据支撑。他们将罗湖区细分为2864个交通小区,从宏观、中观、微观三个层次建立了系列模型,作为支撑整个城市交通服务和交通问题的分析研究。

深圳市曾提出构建未来交通实验室的畅想,在这样的大推进模式下,由中国综合交通指挥中心作为未来开放实验室的数据基础环境,联合多家科研机构推进交通未来实验室的开发,实现交通资源面向城市、面向社会一体化的公益性服务。

此外,深圳市具有全国最大规模的仿真环境。交通仿真的建立为整个城市轨道交通模型体系的不断优化,为城市交通指数的监测和服务提供了有效的技术支撑和保障。

技术创新倒逼管理变革

大数据仿佛一夜之间风靡全球,既宣告了一个时代的到来,又显然成了一个时代的标志。

但“大数据不是定制数据,往往是间接证据”。杨东援表示,间接证据在某些区间里的判断是成立的,在某些区间里的又肯定不对,无法直接成为决策依据。

“再者,就是对数据进行清洗和正确的判断,因为大量的数据经常是错的。”杨东援举了个例子:研发机构号称牌照读出率为95%~98%,但数据交合后发现,实际上不到6万辆的上海出租车,被读出的车辆数却呈数量级翻倍——原来是“z”和“2”傻傻分不清。然而,“交通大数据应用的最大困难还不是技术,而是管理者的变革决心。”杨东援坦言,大数据的价值在于让我们更好地“搭脉”,“帮助我们发现不知道的,而不是验证已经知道的”。

从城市交通角度来讲,政府如何利用大数据对整个城市交通进行管控,这是一个亟待解决的问题。

“在非高峰时期,人们为何也不选择公交出行?一个重要原因就是没有时刻表。”杨东援坦言,老百姓所谓的公交出行时间,实际上是将无效预留时间也算在内。除了让公交跑得快以外,能否减少无效预留时间等问题也有待解决。

据科研人员分析,智能交通的潜在价值还没有得到有效挖掘,对交通信息的感知和收集有限,对存在于各个管理系统中的海量的数据无法共享运用、有效分析,对交通态势的研判预测乏力,对公众的交通信息服务很难满足需求。这会造成智能交通的效率不高,智能化程度不够,使得很多先进技术设备发挥不了应有的作用,也造成了大量投入上的资金浪费。

由此可见,交通大数据只是一系列图和表,交通工程师也只是参谋,政府才是决策者。大数据与管理如果不能携手同行,智能也只能在云端打转。

延伸阅读

宝船网公司产品总监杜忠平:

智能航运须放开心态

大数据时代,从简单的数据收集到数据应用都发生了变化,航运也需要充分运用数据,建立高效、快捷的服务平台。

在日前举行的云计算大数据智能交通行业应用论坛上,宝船网公司产品总监杜忠平表示,在大数据环境下,任意港口都会有大量的信息服务运营商,包括船贷、网贷、物流调度等等。

用大数据工具建立第三方服务平台,可以节约资源,提高航运标准、方便货主。

据了解,中远集运曾通过资源整合和优势聚集,提高仓位的利用率、空箱调运和装卸效率等。

“通过数据分析,可以很快检测到上海等港口的航行状况,包括集装箱码头真实的分布。只要输入名称就能搜索到你要找的船。”杜忠平表示,希望在航运领域形成开放和透明的市场环境。

运用大数据进行船舶工业实践,除了技术本身需要进一步突破,更重要的是建立以数据为导向的全新商业模式。

“我们有30万条船的数据可以上传云端对外开放,但如果只是提供简单的查询就不叫创新。”杜忠平提出,“要提前做好所有的数据接口,等待用户访问。”

在大数据时代下,船必须变成“会思考”的智能船舶。船舶智能化已经成为当今船舶制造与航运领域发展的必然趋势。在海洋强国的使命号召下,智能船舶的发展是大势所趋,需要用更大的勇气、更广阔的视角把船舶工业带向更大的市场。

“在航运和物流领域工作,要开放心态,在没有交易之前先共享数据,趁着大数据这个浪潮到达下一个成功的彼岸。”杜忠平最后说。

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