由公安部交通管理局指導(dǎo)，公安部交通管理科學(xué)研究所、人民日?qǐng)?bào)媒體技術(shù)股份有限公司、高德地圖、新浪微博聯(lián)合主辦的2016（首屆）“互聯(lián)網(wǎng)+交通出行服務(wù)”論壇9月28日在北京召開。本次論壇以“智慧交通、融合創(chuàng)新”為主題，旨在分享創(chuàng)新服務(wù)及技術(shù)成果，倡導(dǎo)交通管理大數(shù)據(jù)與新媒體等互聯(lián)網(wǎng)+手段應(yīng)用，進(jìn)一步提升政府職能部門的決策水平和服務(wù)社會(huì)的能力。清華大學(xué)土木工程系副教授，清華可持續(xù)交通研究中心執(zhí)行副主任李萌現(xiàn)場(chǎng)發(fā)表演講：

李萌：尊敬的各位嘉賓，各位專家，各位同行，大家下午好！首先在我開始講之前，我想說代表清華大學(xué)，其實(shí)也是今天的協(xié)辦單位之一，感謝大家的大力支持。我想大家可能沒有特別注意到，在眾多的主辦單位和協(xié)辦單位之間還有一個(gè)是高校。高校今天是少數(shù)，我們今天看到了眾多的成功案例，前面包括廣州、深圳，各地城市，還有北京、天津沒有講到的，我們看到很多成功案例，這些大部分的成功案例里邊，我們看到是政府和企業(yè)的深度合作。而且今天有幸見證了來自交通行業(yè)的管理者和決策者和互聯(lián)網(wǎng)大咖們，在不斷深化他們的合作。

我在祝福的同時(shí)想補(bǔ)充幾句，其實(shí)這個(gè)模式里面我們希望看到的是三位一體模式，政府、企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)。我們看到的時(shí)候這里面也為我們研究機(jī)構(gòu)呼吁幾句，因?yàn)槠鋵?shí)今天講到各個(gè)城市，各個(gè)主管部門，他們的成功經(jīng)驗(yàn)，大量成功經(jīng)驗(yàn)，我們學(xué)到了很多。但是其實(shí)我們?cè)谶@個(gè)探索過程之中，我們應(yīng)該看到還有很多問題是我們沒有解決的。很多難題是我們需要去解決的。在這里剛才IBM的博士、科學(xué)家也講到了，其實(shí)大數(shù)據(jù)是一個(gè)新興事物，在這里面需要一個(gè)深度交叉的多學(xué)科，共同努力去解決現(xiàn)在的問題。

那在這里面我也想替我們的學(xué)界去呼吁呼吁，我們也希望在政企蜜月期合作過程當(dāng)中，也把我們研究機(jī)構(gòu)考慮進(jìn)去。因?yàn)橐欢ㄓ心切┯补穷^需要去解決，那我們可以嘗試共同去面對(duì)。今天作為學(xué)界代表之一，可能去分享一些我們的理念和一些成果。今天本身不是學(xué)術(shù)論壇，所有我講的內(nèi)容里面，把所有的公式都拿掉了，只分享我們的理念和成果。今天我要講的主要分四個(gè)方面，首先就是去回顧交通管理與服務(wù)發(fā)展趨勢(shì)，這個(gè)歷程。但是這個(gè)過程中看互聯(lián)網(wǎng)+交通大數(shù)據(jù)的機(jī)遇以及挑戰(zhàn)，更重要的是他的挑戰(zhàn)。以及我們跟眾多的合作伙伴，在天津，感謝天津交警支持，我們?cè)趪L試努力去挑戰(zhàn)的一些技術(shù)難點(diǎn)，去做的多元數(shù)據(jù)融合下的智慧交通信息發(fā)布。

最后，我們?cè)趪L試一些我們認(rèn)為有挑戰(zhàn)性的一些工作，互聯(lián)網(wǎng)+智慧交通的應(yīng)用展望。

我們?nèi)セ仡櫧煌ü芾砼c服務(wù)發(fā)展的趨勢(shì)，前面有幾個(gè)嘉賓其實(shí)已經(jīng)講到，我們從最早的1.0時(shí)代，我們交通供需逐漸開始出現(xiàn)了一些矛盾的時(shí)候，我們開始出現(xiàn)了勞動(dòng)密集型，我們派警力直接局部點(diǎn)，局部時(shí)間，早晚高峰進(jìn)行管理，最早我們采取這種方式，還沒有信息手段。發(fā)展到2.0時(shí)代，這里面一方面是我們供需矛盾進(jìn)一步尖銳。另外一件事情就是我們信息技術(shù)的不斷發(fā)展，以及我們國(guó)家，包括科技部，公安部，交通部一系列的科研，從八九、九五、十一、十一五、十二五到十三五，我們對(duì)智能交通計(jì)劃進(jìn)行一系列的探索，我們?cè)谶B續(xù)時(shí)間內(nèi)進(jìn)行智慧化的管理。

隨著矛盾進(jìn)一步尖銳，以及投入進(jìn)一步增加，我們看到新的機(jī)遇。我們現(xiàn)在發(fā)展的趨勢(shì)里邊實(shí)際上是向著數(shù)據(jù)密集型，怎么能夠更好地把我們密集布設(shè)的，花了大量投入的設(shè)備更好用起來，讓他們數(shù)據(jù)產(chǎn)生的價(jià)值，這些信息，這些知識(shí)可以幫助我們智慧化的管理，現(xiàn)在我們進(jìn)入數(shù)據(jù)密集型時(shí)代，可以在準(zhǔn)連續(xù)時(shí)間和空間進(jìn)行更有效的管理。在這個(gè)發(fā)展過程當(dāng)中，我們大部分城市，雖然我們今天有一個(gè)感受，我們前面主講嘉賓都是成功的經(jīng)驗(yàn)，會(huì)給我們一個(gè)錯(cuò)覺，我們真的已經(jīng)全國(guó)大部分交警進(jìn)入了數(shù)據(jù)密集型，互聯(lián)網(wǎng)+的時(shí)代。其實(shí)對(duì)于我們?nèi)珖?guó)大部分城市來說我們真的還沒有走到那一步。我們更多城市還是在嘗試設(shè)備密集型時(shí)代所看到的挑戰(zhàn)。

我們?cè)诓糠值某鞘?，部分發(fā)達(dá)城市，我們看到設(shè)備密集型的時(shí)代面臨的一系列的挑戰(zhàn)，我們無法在這個(gè)時(shí)代進(jìn)行解決，我們需要有更多的發(fā)展，其中包含成本高、效益低的，我們?cè)诓粩嘟ㄔO(shè)我們的設(shè)備，我們不可能對(duì)城市來講，在每一個(gè)節(jié)點(diǎn)布設(shè)我們的設(shè)備，不可能完全布設(shè)，主要原因是在于我們的成本建設(shè)費(fèi)用。

而且更可怕的事情，實(shí)際上不光建設(shè)費(fèi)用，營(yíng)運(yùn)費(fèi)用和維護(hù)費(fèi)用在不斷持續(xù)高漲。我們了解到一些城市，光信息化沒有完全鋪設(shè)的信息化，每年的運(yùn)營(yíng)費(fèi)用中電費(fèi)已經(jīng)超過500萬(wàn)，這還不包括通訊費(fèi)用。這樣大量增長(zhǎng)的費(fèi)用使得城市無法承受成本高，效益高的方式。

即使我們有這樣的信息，我們這樣的數(shù)據(jù)也存在一定的瓶頸。我們現(xiàn)在檢測(cè)點(diǎn)的信息存在著位置離散，數(shù)據(jù)相對(duì)比較稀疏，我們數(shù)據(jù)質(zhì)量需要校驗(yàn)，數(shù)據(jù)本身存在一些問題。即使我們獲得很好的數(shù)據(jù)，對(duì)于管理部門來說，我們其實(shí)還面臨一個(gè)更大的挑戰(zhàn)，就是我們要具備的數(shù)據(jù)的分析能力。在一系列分析能力，包括多元數(shù)據(jù)融合，分布式計(jì)算，數(shù)據(jù)挖掘，這些對(duì)于我們交警部門提出極高的挑戰(zhàn)。單單依靠交警部門是沒有辦法去完成的，那我們希望看到的就是我剛才提到的政企研所結(jié)合的模式。

對(duì)于我們?nèi)绻麖臄?shù)據(jù)角度去看互聯(lián)網(wǎng)+交通大數(shù)據(jù)，這個(gè)時(shí)代在3.0的時(shí)代給我們帶來的機(jī)遇，我們這里邊看到對(duì)于傳統(tǒng)管理者數(shù)據(jù)來說，我們雖然獲得了全樣本數(shù)據(jù)，我們某一個(gè)斷面全樣本數(shù)據(jù)，某一個(gè)數(shù)據(jù)在空間上是離散的，并不是連續(xù)的。在這個(gè)時(shí)候我們看到實(shí)際上從互聯(lián)網(wǎng)+的數(shù)據(jù)所能提供大量時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)。董總講到提供70%以上的數(shù)據(jù)，這樣的數(shù)據(jù)實(shí)際上對(duì)我們離散數(shù)據(jù)點(diǎn)是一個(gè)非常良好的補(bǔ)充。

從另外一方面我們看到，我們眾包的數(shù)據(jù)。眾包數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)我們用戶在不斷地大量提供這樣的數(shù)據(jù)，這樣數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)涌進(jìn)來，其實(shí)也有局限性，精度問題，可信度問題，我們?cè)趺礃尤ソ鉀Q。解決的唯一途徑就是我們管理者的數(shù)據(jù)，我們來自于管理者的小數(shù)據(jù)樣本，權(quán)威數(shù)據(jù)樣本。所以我們看到這就像一個(gè)交通系統(tǒng)不同側(cè)面，我們看到了可以是一個(gè)完美的結(jié)合，我們權(quán)威的小的精準(zhǔn)樣本，跟我們海量的粗糙的大數(shù)據(jù)樣本，可以進(jìn)行有效的結(jié)合。這個(gè)結(jié)合會(huì)達(dá)到1+1大于2的效果。

在形成準(zhǔn)完備的數(shù)據(jù)還沒有讓它發(fā)揮作用，怎么讓它發(fā)揮作用，這里面有一個(gè)更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，我們互聯(lián)網(wǎng)+交通大數(shù)據(jù)融合，實(shí)際上在這里面，雖然是機(jī)遇，當(dāng)然更多的帶來了是挑戰(zhàn)。而我們?nèi)タ偨Y(jié)這樣的挑戰(zhàn)可以來自于四個(gè)方面，多元數(shù)據(jù)的融合算法，我們現(xiàn)在已經(jīng)在逐步地嘗試數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，但是離我們真正的特征級(jí)以及決策級(jí)融合還差的很遠(yuǎn)。海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，分布式計(jì)算，以及在地T—GIS地圖引擎，大數(shù)據(jù)可視化都面臨一個(gè)巨大的難題，順著這個(gè)難題進(jìn)行解讀。

首先認(rèn)為最大的難題，多元數(shù)據(jù)融合分析？前面研究和嘗試已經(jīng)在做數(shù)據(jù)融合，更多融合還是停留在數(shù)據(jù)融合這一層。真正融合我們從數(shù)據(jù)融合層深入分析各類交通數(shù)據(jù)的形態(tài)和特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)多元異構(gòu)數(shù)據(jù)，在特征級(jí)以及決策級(jí)的融合，結(jié)合交通實(shí)際業(yè)務(wù)，這里面不光是數(shù)據(jù)的融合，其實(shí)更多是理念的融合。今天孫書記講到這一點(diǎn)，我們理念融合里面還有理論的融合，我們數(shù)據(jù)挖掘，人工智能，跟我們一系列的交通理念，包括我們的交通需求預(yù)測(cè)的理論，包括我們交通流理論，我們交通系統(tǒng)均衡理念，我們交通系統(tǒng)預(yù)測(cè)理論，這一個(gè)結(jié)合才是我們交通，多元數(shù)據(jù)融合一個(gè)基礎(chǔ)。

在這個(gè)層面里面面對(duì)海量異構(gòu)的交通數(shù)據(jù)，我們從數(shù)據(jù)融合的層面，包括數(shù)據(jù)校準(zhǔn)，相關(guān)性分析，特征級(jí)融合方面進(jìn)行一系列交通事件影響分析。我們做應(yīng)用之前我們做大量的前期研究，我們拿了北京，包括天津大量的交通的擁堵和交通事故數(shù)據(jù)，我們?nèi)タ丛诮煌ㄊ鹿剩覀冊(cè)诮煌〒矶颅h(huán)境之下是如何發(fā)生，如何演變，如何消散的。我們積累大量的這樣數(shù)據(jù)融合的分析結(jié)果，才有可能幫助我們進(jìn)行決策和分析。

另外，我們交通狀態(tài)的評(píng)估。在這里面如果去講的話，我們交通數(shù)據(jù)的融合分析一個(gè)非常追求的一點(diǎn)，就是做交通預(yù)測(cè)，這里面有大量交通狀態(tài)評(píng)估和交通狀態(tài)不確定分析。

在這個(gè)特征級(jí)融合基礎(chǔ)之上，我們才能去做決策級(jí)融合。什么是決策級(jí)融合？我們做決策不是單一決策，是一個(gè)綜合決策。這個(gè)決策既包括我們?cè)趺礃臃?wù)于公眾出行，也包括我們?cè)趺礃佑行У墓芾恚€包括我們未來如何進(jìn)行我們政策制定和規(guī)劃。在這里面進(jìn)行綜合決策的規(guī)劃和融合。

在這一系列的融合基礎(chǔ)里面，光我們教研組有超過30個(gè)發(fā)明專利的專利群，就單做數(shù)據(jù)融合這一項(xiàng)，所以其實(shí)這里面還有很深入的一系列的研究和應(yīng)用。

我們大量數(shù)據(jù)融合對(duì)數(shù)據(jù)計(jì)算提供了要求，我們海量信息進(jìn)行預(yù)算，應(yīng)該怎么樣搭建，建立新的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的構(gòu)架，重新整合我們的數(shù)據(jù)源，對(duì)分布式計(jì)算，分布式存儲(chǔ)提出很高的要求。構(gòu)建實(shí)時(shí)系統(tǒng)，如何有效的分配資源，以及數(shù)據(jù)的管理，包括存儲(chǔ)、處理以及計(jì)算，提出更高的要求。

在云計(jì)算的基礎(chǔ)之上，對(duì)于我們交警部門來說還有一個(gè)特別需要考慮的數(shù)據(jù)安全性。數(shù)據(jù)是否安全，能否拿出來直接給企業(yè)使用，這里面涉及到很多問題，有沒有更好的模式？我們也在跟天津交管嘗試，用私有云模式，讓企業(yè)和管理部門共同去開放數(shù)據(jù)，研究機(jī)構(gòu)作為一個(gè)平臺(tái)，去搭建這樣一個(gè)互信平臺(tái)，這里面也做了一些相關(guān)的嘗試。

大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，如果實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的交通運(yùn)用，搭建交通地圖服務(wù)的平臺(tái)引擎，我們要把一系列不同層面的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，包括我們地理信息系統(tǒng)，包括我們的管理設(shè)施，管理設(shè)備信息系統(tǒng)，包括動(dòng)態(tài)交通信息，管理信息，以及我們出行者，我們出行車輛的一系列的信息，在交通地圖服務(wù)平臺(tái)上面進(jìn)行搭建，然后才能實(shí)現(xiàn)我們一系列的應(yīng)用。

另外，非常重要的，可能被很多人忽視的問題，就是大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，我們是否能夠通過一系列的展示，比較精簡(jiǎn)地展示，讓用戶得到非常滿意的使用，跟天津交管部門嘗試，以及不同層級(jí)的管理者，他們關(guān)注的問題不一樣，我們團(tuán)隊(duì)有一整套的技術(shù)進(jìn)行提供。

在這樣基礎(chǔ)之上，我們其實(shí)組建了一個(gè)綜合的團(tuán)隊(duì)，包括我們研究機(jī)構(gòu)，包括我們政府，包括我們相關(guān)面對(duì)那幾個(gè)一系列難點(diǎn)的企業(yè)，我們共同形成這個(gè)團(tuán)隊(duì)，為天津打造多元數(shù)據(jù)融合下的智慧交通信息發(fā)布，這個(gè)發(fā)布系統(tǒng)里面主要分三個(gè)部分，包括我們的地理信息系統(tǒng)的支撐環(huán)境，我們網(wǎng)絡(luò)安全體系，在這個(gè)基礎(chǔ)之上，我們實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的計(jì)算平臺(tái)，在這個(gè)里面我們數(shù)據(jù)融合、分析、加工，通過不同的渠道進(jìn)行發(fā)布。

比較快的介紹一下系統(tǒng)的特點(diǎn)。其中最大的特點(diǎn)我們是做數(shù)據(jù)融合，這個(gè)數(shù)據(jù)融合實(shí)際上并不是簡(jiǎn)單地把高德數(shù)據(jù)或者是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)拿來去使用，我們?nèi)ゾC合分析他們與我們管理部門數(shù)據(jù)有哪些優(yōu)缺點(diǎn)，有哪些互補(bǔ)地方，這里面看到管理數(shù)據(jù)來說，存在著交通檢測(cè)點(diǎn)位置，離散和路況稀疏，不同的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，雖然能夠提供連續(xù)時(shí)間的數(shù)據(jù)，但是不能提供連續(xù)空間的數(shù)據(jù)，這個(gè)時(shí)間我們以互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。

當(dāng)我們拿到高德數(shù)據(jù)的時(shí)候，也不是完美的，我們高德數(shù)據(jù)看到，在不同的時(shí)間點(diǎn)存在著有些難以區(qū)分、交通擁堵問題，有些出現(xiàn)擁堵，不知道是信號(hào)影響，還是因?yàn)橐恍┦录绊?，如果我們能夠整合?quán)威數(shù)據(jù)進(jìn)行整體優(yōu)化的算法，那我們可以更準(zhǔn)確地進(jìn)行整個(gè)播報(bào)。這里面我們?nèi)诤辖煌〝?shù)據(jù)信息，地磁信息，交通管理的事件和管制信息，以及我們實(shí)時(shí)的高德的數(shù)據(jù)，在這個(gè)基礎(chǔ)之上我們經(jīng)過一系列的驗(yàn)證，對(duì)整個(gè)天津市區(qū)進(jìn)行分布，我們可以看到對(duì)18%到25%的空間區(qū)域，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。我們?cè)谟谢ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的情況之下，我們通過檢測(cè)點(diǎn)信息，對(duì)精度實(shí)現(xiàn)20%到25%的提升，這是我們經(jīng)過大概三個(gè)月的時(shí)間刻苦的攻堅(jiān)達(dá)到的提升。對(duì)于高德儲(chǔ)備幾年算法才使顯得問題我們進(jìn)一步提升，這個(gè)技術(shù)還是應(yīng)該得到肯定的。

另外，我們?nèi)诤匣A(chǔ)上提供更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)，我們對(duì)整個(gè)城市交通擁堵進(jìn)行排名，實(shí)施排名，方便我們整個(gè)管理部門進(jìn)行監(jiān)控。在這個(gè)基礎(chǔ)上我們也進(jìn)行對(duì)比，不光是說我們?nèi)タ茨睦飺矶?，我們?nèi)タ茨睦锂惓?，這個(gè)異常指數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)和排名，并給予管理部門實(shí)施動(dòng)態(tài)的監(jiān)測(cè)，推送PDA也好，這樣可以第一時(shí)間進(jìn)行校正和進(jìn)行處理。

另外，我們也是對(duì)多類數(shù)據(jù)進(jìn)行互相校驗(yàn)，包括高德互聯(lián)網(wǎng)的權(quán)威數(shù)據(jù)以及小的數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)。

另外，我們結(jié)合跟北方交管合作，嘗試做中短時(shí)預(yù)測(cè)，主要是15分鐘到60分鐘預(yù)測(cè)，我們中期預(yù)測(cè)大概就是1天到1周的預(yù)測(cè)，也是基于我們大量數(shù)據(jù)融合基礎(chǔ)之上，我們對(duì)應(yīng)用數(shù)據(jù)模式分析，對(duì)道路交通預(yù)測(cè)進(jìn)行明日、本周、下周預(yù)測(cè)，對(duì)大型活動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以及節(jié)假日的路況預(yù)測(cè)，跟交管部門有雷同之處。

對(duì)于未來我們做了幾個(gè)展望，一個(gè)展望也是包括武漢，包括廣州做嘗試的，我們做信號(hào)控制，信號(hào)控制是交通管理非常重要的核心功能。我們做法跟他們不太一樣，我們除了應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘手段以外，我們基于交通流理論和排隊(duì)論基礎(chǔ)之上，我們對(duì)點(diǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)。利用大量的歷史的軌跡信息，評(píng)價(jià)每一個(gè)路口的表現(xiàn)，既包含因?yàn)樾枨蟾叩退斐傻倪@種表現(xiàn)。也包含因?yàn)榻煌ü芾砜刂?，信?hào)配時(shí)不當(dāng)造成的不均衡性。而且包含點(diǎn)以及線和面協(xié)調(diào)，由于配置不當(dāng)造成的損失，這個(gè)評(píng)價(jià)基礎(chǔ)之上做排名。這個(gè)排名更多是針對(duì)管理部門的職能，我們告訴管理部門哪些配時(shí)有最大的空間型調(diào)整，管理部門可以從排名最高到往低調(diào)整他們的配適方案。我們正在進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化，在天津進(jìn)行相關(guān)的測(cè)試。

另外我們嘗試用互聯(lián)網(wǎng)+的智慧交通應(yīng)用展望，這些基礎(chǔ)上定義了交通指數(shù)，跟北京交管部門一起評(píng)價(jià)未來有多少量化需求進(jìn)行警務(wù)調(diào)度，以及優(yōu)化調(diào)度預(yù)案，這是我們互聯(lián)網(wǎng)+以及交通指揮方面的調(diào)度工作。

以及在長(zhǎng)期這些工作里面，包括交通組織，比如說這里面的環(huán)島是否進(jìn)行設(shè)置，潮汐車道是否進(jìn)行設(shè)置，我們建立交通仿真模型，然后進(jìn)行未來評(píng)價(jià)，我們也在嘗試一系列的工作。

最后講我們?cè)谔剿鬟^程之中看到了交通精細(xì)化管理對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)+交通大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的巨大需求，我們相信依托數(shù)據(jù)融合，數(shù)據(jù)挖掘分析，地圖引擎及大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，這樣綜合政、企、研的團(tuán)隊(duì)，我們可以共同地推進(jìn)城市交通管理和交通出行服務(wù)的未來，我的講話就到這里，謝謝大家！