如何借助大數據解決現代交通困境

如何借助大數據解決現代交通困境，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

隨著日益增長的交通“大數據”，給交通管理創新帶來的新挑戰，以及對交通管理工作提出的新要求，交通信息化建設必然步入大數據所帶來的智慧應用階段，利用大數據破解當前諸多交通瓶頸問題成為了未來交通行業的必由之路。那么交通行業面臨著那些困境，大數據又是如何解決的?正是本文所著重闡述的。

背景

城市交通問題是自上世紀以來，工業發達國家一直為之困擾的問題。中國自進入改革開放以后，各項事業建設進程極速加快。隨著經濟的發展，我國交通發生了***的變化。同業也面臨著***的挑戰，根據不完全統計目前全國機動車保有量已達到2.85億輛，城市交通擁堵指數超過1.5的有56個城市，其中三分之一的城市擁堵指數呈上升態勢，民航航班正常率不足70%，交通困局已經成為了從普通群眾到政府領導都密切關注的民生問題。十三五以來，伴隨著云計算，物聯網，大數據等先進技術的發展與應用，憑借大數據等先進技術解決日益緊迫的交通問題成為了政府與社會各機構研究的熱點。

現代交通之“困”

如果想了解交通面臨的困難，必須了解目前交通的整體生態，了解交通有那些數據可用，能用來做什么?

如圖所示，交通的核心是人-車-路，而圍繞核心涉及多方部門，同時又關聯多個產業和領域，是一個綜合性的體系科學。目前妨礙交通大數據應用的主要難題有幾個方面，

1. 傳由于橫跨多個政府部門以及企事業單位，不同單位與部門的信息化水平又參差不齊，所以信息孤島在交通領域仍然普遍存在。

2. 受歷史沿革影響以及技術更新渠道封閉等因素影響，面對越來越多樣化的數據缺乏有效的采集手段。

3. 隨著物聯網技術在交通領域的深入應用，海量的設備/傳感器信息得以被記錄下來，但由于成本，觀念，安全等諸多原因此部分數據缺乏有效的存儲媒介。

4. 交通數據除了涉及部門多，格式多，數據量大等特點，還有一個***的問題是當海量多元化的交通數據被集中起來后缺乏有效的管控和運帷。

5.  ***也是最為重要的一方面困難是，目前行業內數據分析的方式方法還比較單一，統計報表與綜合指揮演示系統被普遍應用，大家的分析與應用方式還是集中在事后處理環節，而對事前預防與事中監控等缺乏有效的手段與方法。

大數據所蘊含的“智慧”

面對諸多的問題，傳統的憑經驗、一成不變、理論與實踐脫離的管理方式與處置方法顯然已經無法應對，而隨著交通現代化程度的持續推進，海量的交通相關數據被記錄與存儲下來形成了“交通大數據”，而如何充分利用“交通大數據”解決實際交通難題成為了交通行業所面臨的挑戰與機遇，在互聯網+的時代交通大數據有哪些?它們又能幫助我們解決哪些問題呢?那么先讓我們認識一下“交通大數據”

道路交通：典型數據為城市道路交通指數，高架匝道運行數據，公交車實時數據，營運車數據，物流車輛及貨物數據等，其主要應用價值體現在擁堵治理，路網規劃，出行引導，智能公交，實時路況，車輛監控，危機防護等

軌道交通：典型數據為地鐵運行數據，軌道交通運營數據，一卡通乘客數卡數據，清算數據等，其主要應用價值體現在客流分析，站點分析，政策輔助決策，指揮調度，異常檢測，廣告投放，設備監控預警等

城市靜態交通：典型數據為停車場數據，路網信息，車輛保有信息，城市基礎地理信息，交通管理信息，氣象信息等，其主要應用價值體現在擁堵治理，交通基礎設施規劃建設，出行引導，停車誘導，交通管理優化等

航空/海運：典型數據為港口集裝箱數據，機場航班數據，遠洋及內河航道船舶數據，航路信息，氣象數據，法規數據等，其主要應用價值體現在航線規劃，運力匹配，配載優化，智能船舶，貨物跟蹤，應急預警等

交通衍生信息：典型數據為道路事故數據，車輛違法信息，交通監控信息，交通管制信息等，其主要應用價值體現在治安防護，應急處置，交通管理，刑偵分析，協同指揮，增值信息共享等

同樣通過將以上海量的數據整合后，通過大數據挖掘與建模等方法，可以有效的實現事前預防-事中監管-事后評估-事前預防這一可自優化的生態閉環，借助大數據多帶來的智慧解決交通所面臨的困境。

如何借助大數據解決交通運行中的困難

既然交通大數據蘊含著豐富的價值并存在了廣闊的應用想象空間，那么如何實際應用呢?聯想一直致力于通過新技術與新模式的探索與應用去解決實際的社會，帶動整個產業的發展。  大數據做為一種新技術，如何在舊有領域中應用并***程度的發揮其優勢更是聯想所一直努力研究的主要對象。

如圖所示，通過大數據提供的分布式存儲(hdfs)與高性能計算(M/R，spark等)解決交通大數據所面臨的海量數據存儲與計算問題;借助軟件工具與咨詢服務的幫助，協助交通行業相關企事業單位對海量的數據進行管控治理;依賴于專業的數據科學家基于交通大數據展開相關的分析與應用，還原交通大數據的真正價值。

如圖所示通過感知層將海量交通信息識別并記錄下來，再通過網絡層借助物聯網、互聯網、通信網等技術將信息集中到大數據分析平臺進行存儲與計算，***通過業務應用層對匯聚起來的大數據進行有業務針對性的分析與應用，并通過移動設備，APP，車載設備，交通控制設備等渠道與手段將交通大數據所產生的“智慧”應用到實際的交通運行中，再將運行的數據反饋回大數據分析平臺進一步優化大數據相關應用，形成一個不斷優化的交通大數據價值閉環。

海量的交通大數據不僅涵蓋了交通相關的各個領域，同時將這些數據集中后所產生的價值更是無法估量  。預計2020年交通大數據市場規模將突破200億，隨著新商業模式(數據運營，數據變現等)的成熟，以及象聯想，易華錄，軟通等企業的不斷投入，未來交通大數據將為我們帶來一個全新的交通管理方式與出行方式。

依托大數據為核心的交通行業整體解決方案將以數據為核心驅動，以大數據技術平臺為載體，通過科學的數據分析方法對內不斷挖掘數據價值，優化管理決策，對外不斷提升服務質量，解決交通難題。

在以后的時間里我們將從數據感知，技術平臺，業務應用等層面分別展開對大數據智慧解決交通困境的探討。

看完上述內容，你們掌握如何借助大數據解決現代交通困境的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！