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大數(shù)據(jù)成為人工智能時(shí)代新生產(chǎn)要素，面向各行各業(yè)，成為一種治理手段。交通大數(shù)據(jù)的概念從2012年前后開始升溫，陸陸續(xù)續(xù)出現(xiàn)了很多交通大數(shù)據(jù)產(chǎn)品公司。幾年過后，交通大數(shù)據(jù)公司的生存情況還好嗎？

實(shí)際上，智慧交通發(fā)生的兩個(gè)顯著變化是：

一是交管部門以及相關(guān)企業(yè)越來越依賴大數(shù)據(jù)和智能化應(yīng)用做決策；二是交通大數(shù)據(jù)的宣傳聲勢(shì)沒有兩年前浩大。

而深圳北斗應(yīng)用技術(shù)研究院（簡(jiǎn)稱“北斗院”）負(fù)責(zé)人張帆認(rèn)為，聲勢(shì)慢慢平靜是好事，說明新技術(shù)正在從概念走向應(yīng)用落地，交通大數(shù)據(jù)的應(yīng)用成效正在逐漸彰顯。

北斗院是由中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院孵化出來的子公司，2014年成立，專注大交通領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)，自主研發(fā)大交通行業(yè)智能決策引擎，提供智能化整體解決方案及產(chǎn)品研發(fā)，業(yè)務(wù)覆蓋機(jī)場(chǎng)樞紐、地鐵安防、城市應(yīng)急和物流運(yùn)配四大場(chǎng)景應(yīng)用。

C端出行創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)日漸聚合，抓緊B端智慧升級(jí)契機(jī)

為了提高社會(huì)效率和效能，近年來，不少企業(yè)瞄準(zhǔn)了交通出行行業(yè)。但風(fēng)向有從C端向B端轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)。

主要原因有兩個(gè):

一個(gè)是C端出行的機(jī)會(huì)窗口逐漸聚合，滴滴、摩拜等公司搶占流量先機(jī)，競(jìng)爭(zhēng)格局已定，后來者很難顛覆性逾越。第二個(gè)原因是隨著產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的興起，政府和運(yùn)營(yíng)企業(yè)對(duì)于智能化升級(jí)的關(guān)注度正在提高，他們需要新的服務(wù)者來幫助解決城市交通治理和企業(yè)經(jīng)營(yíng)的困惑。

經(jīng)過長(zhǎng)期市場(chǎng)調(diào)查和分析，北斗院發(fā)現(xiàn)，安全和效率是交通管理部門和運(yùn)營(yíng)企業(yè)核心痛點(diǎn)，而日漸積累的交通大數(shù)據(jù)是解決這兩大核心痛點(diǎn)的基石。“他們像一個(gè)硬幣的兩個(gè)面，一個(gè)重視安全，一個(gè)重視效率。側(cè)重點(diǎn)不同，但需要用到的數(shù)據(jù)還是那些數(shù)據(jù)，只是決策模型不同而已?！北倍吩贺?fù)責(zé)人張帆說。

以地鐵站為例，交通管理部門和地鐵運(yùn)營(yíng)集團(tuán)同樣關(guān)心地鐵站內(nèi)的客流畫像，客流特征，短時(shí)客流預(yù)測(cè)以及突發(fā)大客流預(yù)警。交通管理部門更多是出于城市治理的考量，保證市民出行安全是第一要?jiǎng)?wù)，而對(duì)于商業(yè)效益巨大的地鐵物業(yè)開發(fā)、商業(yè)資源經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)來說，這些乘客是誰，他們有怎樣的購(gòu)物偏好，如何預(yù)測(cè)他們的來向和去向，是他們核心關(guān)心的事情。

以上的訴求在信息化智能化的時(shí)代，有了大數(shù)據(jù)的支持，會(huì)顯得容易的多。

北斗院負(fù)責(zé)人張帆告訴億歐智慧城市，北斗院早年也做過公交電子站牌等面向C端消費(fèi)者的應(yīng)用，但后期迅速調(diào)整方向，為B端和G端提供數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐和決策支持?！?

一方面，我們團(tuán)隊(duì)本身是科研人員出身，基因不在C端，營(yíng)銷和地推不是我們的強(qiáng)項(xiàng)；

更重要的是，想要根本解決安全和效率的問題，必須從運(yùn)營(yíng)企業(yè)入手。”找到了產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)機(jī)會(huì)的北斗院“調(diào)轉(zhuǎn)船頭”，終于得以將自身在計(jì)算機(jī)與通信領(lǐng)域的專長(zhǎng)發(fā)揮出來。在深圳廣州兩地落地的“公共交通立體安全防控平臺(tái)”取得了良好的效果，警務(wù)從原先的被動(dòng)防御、定點(diǎn)盤查到主動(dòng)感知、秒級(jí)響應(yīng)；地鐵抓逃效率提升6倍，實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用成果獲公安部批示，目前在無錫、杭州、太原等地做試點(diǎn)與應(yīng)用。

“技術(shù)+業(yè)務(wù)”雙輪驅(qū)動(dòng)，賦能行業(yè)應(yīng)用

北斗院拿到的數(shù)據(jù)的來源是多樣的，包括視頻監(jiān)控、手機(jī)信令、充電樁、出租車、網(wǎng)約車、地磁、POI（驗(yàn)證地圖單點(diǎn)信息）、交通卡以及地圖數(shù)據(jù)等。海量的數(shù)據(jù)，經(jīng)過篩選、整理和分析后，會(huì)變成極具價(jià)值的大數(shù)據(jù)。

北斗院希望基于以上以及未來會(huì)出現(xiàn)的數(shù)據(jù)源，打造“大交通領(lǐng)域的智能決策引擎”，通過決策引擎連接數(shù)據(jù)，模型與業(yè)務(wù)，形成交通組織感知-認(rèn)知-決策-反饋的自適應(yīng)管理閉環(huán)。

但交通大數(shù)據(jù)行業(yè)目前存在兩條明顯的短板：

第一條短板是各交通子系統(tǒng)感知體系不夠完善，數(shù)據(jù)決策的準(zhǔn)確性無法得到很好保障。

“當(dāng)前各個(gè)交通子系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)模式并非完全支持智能化的流程和流轉(zhuǎn)，一些偏遠(yuǎn)地區(qū)，連基礎(chǔ)信息化都缺失，何論智能化。當(dāng)B端的能力沒有達(dá)到一定程度的時(shí)候，C端出行市場(chǎng)也會(huì)遇到瓶頸。 所以我們的商業(yè)模式是B2B2C。如果運(yùn)營(yíng)能力，效率和安全能力提升了，也能反饋到城市居民身上?！睆埛忉?。

第二條短板是：智能化驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)組織模式需要經(jīng)歷時(shí)間打磨。

在智能化手段沒有出現(xiàn)之前，已經(jīng)有完備的業(yè)務(wù)流程處置方法。但要將新技術(shù)引入傳統(tǒng)手段，簡(jiǎn)單嫁接會(huì)出現(xiàn)“水土不服”狀況，效果不拔群。必須由交通大數(shù)據(jù)企業(yè)幫助交管部門和企業(yè)梳理業(yè)務(wù)流程，不斷地打磨，協(xié)調(diào)，最終讓人用起來，數(shù)據(jù)跑起來。

“傳統(tǒng)的交管部門和運(yùn)營(yíng)企業(yè)都有他們自己的紙質(zhì)和電子版的業(yè)務(wù)手冊(cè)，他們對(duì)任何意外情況都有了很完備的處置方法。以管制標(biāo)準(zhǔn)最嚴(yán)格的機(jī)場(chǎng)來說，過往的業(yè)務(wù)手冊(cè)壘起來，能有1米多高?！?

張帆認(rèn)為，智能化改造業(yè)務(wù)流程，是一個(gè)新技術(shù)和傳統(tǒng)業(yè)務(wù)深入磨合的過程，這當(dāng)中會(huì)形成一些獨(dú)特的 “Know-How”。

“首先技術(shù)上要過硬，第二要懂業(yè)務(wù)，第三要讓一線人員真正用起來，數(shù)據(jù)不斷反饋回來優(yōu)化模型，形成一個(gè)完整閉環(huán)?！弊詈笠徊剑浅晒Φ年P(guān)鍵，但也是最容易被忽略的一步。

張帆透露，系統(tǒng)前幾年剛上線的時(shí)候，效果沒有現(xiàn)在好。原因就是一線工作人員在使用的過程中，會(huì)提出很多建設(shè)性意見。而這是技術(shù)人員想不到的的，或者早期想的比較簡(jiǎn)單：比如工作人員的責(zé)任劃分，業(yè)務(wù)分工和業(yè)績(jī)指標(biāo)，都需要和這個(gè)系統(tǒng)兼容。業(yè)務(wù)重造，也需要和業(yè)務(wù)專家商量著一起完成。也許有些流程可以簡(jiǎn)化，有些流程不能簡(jiǎn)化 ，唯有實(shí)踐出真知。

“現(xiàn)在總說‘顛覆’，我覺得這個(gè)詞不對(duì)，因?yàn)楣饧夹g(shù)就顛覆不了什么。需要掌握技術(shù)和掌握業(yè)務(wù)的人結(jié)合起來，設(shè)計(jì)一套工作流程和工作方式，才能提升整體效果?！?

在張帆看來，北斗院的核心競(jìng)爭(zhēng)力有兩個(gè)：一方面是北斗院在交通大數(shù)據(jù)的平臺(tái)架構(gòu)及算法模型上具有很強(qiáng)的技術(shù)能力，特別是在多源多模數(shù)據(jù)的融合處理，時(shí)空數(shù)據(jù)深度分析，客流分析引擎，實(shí)時(shí)調(diào)度及優(yōu)化策略等方面；另一方面是基于大數(shù)據(jù)的輔助決策經(jīng)驗(yàn)積累。北斗院決策引擎在這幾年中慢慢積累了很多經(jīng)驗(yàn)，調(diào)度應(yīng)該如何做，系統(tǒng)應(yīng)該如何設(shè)置，已經(jīng)有了初步成果。

最多的資源和最好的人才在產(chǎn)業(yè)

交通大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)正在吸引越來越多科研體系內(nèi)的團(tuán)隊(duì)，帶著學(xué)術(shù)的積累走向產(chǎn)業(yè)。

本碩博畢業(yè)于華中科技大學(xué)，科研出身的張帆尤其有深刻體會(huì)。他是中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院研究員，博士生導(dǎo)師。曾作為主要人員參與并主持國(guó)家973、國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室、粵港創(chuàng)新基金、廣東省產(chǎn)學(xué)研、深圳市科創(chuàng)委等重點(diǎn)科研項(xiàng)目，是深圳市孔雀人才，中國(guó)科學(xué)院青年創(chuàng)新促進(jìn)會(huì)會(huì)員，曾獲得中國(guó)智能交通協(xié)會(huì)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)。

“早期的核心技術(shù)人才在高校。我們讀書的時(shí)候，那個(gè)時(shí)候的生產(chǎn)力還是由貿(mào)易拉動(dòng)的，中國(guó)急缺技術(shù)人才，技術(shù)人才一畢業(yè)就被企業(yè)搶空。但是現(xiàn)在最厲害的應(yīng)用技術(shù)已不在學(xué)校和研究所，而在于產(chǎn)業(yè)。這是一個(gè)轉(zhuǎn)變，為完成這個(gè)轉(zhuǎn)變，中國(guó)花了20年。”

“我們之所以愿意從原來的體系中出來，就是因?yàn)槲覀兪亲龃髷?shù)據(jù)的，但數(shù)據(jù)必須要落地才有意義?！?

9月，中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)了《交通強(qiáng)國(guó)建設(shè)綱要》。提出到2035年，基本建成交通強(qiáng)國(guó)?；拘纬伞叭珖?guó)123出行交通圈”和“全球123快貨物流圈”。出行交通圈的建設(shè)目標(biāo)是MaaS（Mobility as a Service），即出行即服務(wù)，C端的出行鏈整合及出行效率要求提升帶來的是B端組織效率的高速變革，這和北斗院的戰(zhàn)略方向不謀而合，基于大數(shù)據(jù)的決策智能將推動(dòng)我國(guó)從“交通大國(guó)”逐步向“交通強(qiáng)國(guó)”邁進(jìn)。

《綱要》還提到交通大數(shù)據(jù)的重要性：推進(jìn)數(shù)據(jù)資源賦能交通發(fā)展，加速交通基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)、運(yùn)輸服務(wù)網(wǎng)、能源網(wǎng)與信息網(wǎng)絡(luò)融合發(fā)展，構(gòu)建泛在先進(jìn)的交通信息基礎(chǔ)設(shè)施。

張帆認(rèn)為，交通大數(shù)據(jù)行業(yè)已經(jīng)從1.0階段走向2.0階段。在此過程中，討論聲音小了，泡沫淡了，落地多了，但這是好現(xiàn)象。“當(dāng)何時(shí)不提大數(shù)據(jù)、人工智能了，交通大數(shù)據(jù)及更多人工智能應(yīng)用就真的落地了?！?