在城市化進程不斷加速的今天,交通擁堵、安全隱患、環(huán)境污染等問題日益成為制約城市高質量發(fā)展的瓶頸。如何運用現(xiàn)代科技手段,特別是大數據技術,對城市交通進行系統(tǒng)化、智能化的綜合治理,已成為行業(yè)內外關注的焦點。作為智能交通領域的領軍企業(yè),千方科技憑借其深厚的技術積累與豐富的實戰(zhàn)經驗,在這一領域進行了深入探索。公司高級副總裁付長青先生曾多次闡述,大數據是驅動新時代城市交通治理模式變革的核心引擎。
城市交通系統(tǒng)是一個典型的復雜巨系統(tǒng),涉及人、車、路、環(huán)境等多要素的實時動態(tài)交互。傳統(tǒng)治理方式往往依賴于局部經驗與事后處置,難以應對全局性、動態(tài)性的復雜問題。千方科技認為,解決問題的關鍵在于將海量、多元、實時的交通數據轉化為可認知、可分析、可決策的治理“燃料”。這背后,是一套完整的數據處理與賦能體系。
是全要素數據感知與匯聚。千方科技通過部署于道路、車輛、移動終端等多種渠道的物聯(lián)感知設備(如視頻檢測器、雷達、地磁線圈、車載GPS、移動信令等),構建起“天、地、車、人”一體化的數據采集網絡。這些設備每時每刻都在產生關于交通流量、速度、密度、事件、軌跡的海量原始數據。付長青強調,數據的全面性與實時性是精準治理的基礎,必須打通政府、企業(yè)、公眾之間的數據壁壘,實現(xiàn)跨部門、跨層級、跨領域的數據融合。
是多層次數據處理與融合。原始數據雜亂無章,價值密度低。千方科技運用云計算、邊緣計算等技術,對數據進行清洗、去噪、補全、標注等預處理,確保數據質量。更進一步,通過時空匹配、軌跡還原、特征提取、關聯(lián)分析等核心技術,將不同來源、不同格式的“數據孤島”連接起來,形成描述個體出行、路段狀態(tài)、區(qū)域網絡乃至城市交通宏觀運行的立體化數據圖譜。例如,將浮動車GPS數據與定點檢測器數據融合,可以更準確地推斷全網交通狀態(tài);將交通事故數據與天氣、道路幾何數據關聯(lián),可以深度分析事故成因。
第三,是智能化模型分析與洞察。數據處理的目的在于產生洞察。千方科技基于機器學習、深度學習等人工智能算法,構建了交通流預測、信號控制優(yōu)化、出行需求分析、擁堵溯源、事件智能檢測與評估等一系列核心模型。這些模型能夠從歷史與實時數據中學習規(guī)律,實現(xiàn)對交通態(tài)勢的短時預測(如下一個路口未來15分鐘的流量)、對治理措施效果的仿真推演(如調整信號配時方案對區(qū)域通行效率的影響)、以及對潛在風險的預警(如識別易發(fā)生事故的“黑點”路段)。付長青指出,模型的價值在于將經驗驅動轉變?yōu)閿祿c模型雙輪驅動,使決策更加科學、精準。
是場景化應用與閉環(huán)治理。數據處理與分析的成果,最終要服務于具體的治理場景。千方科技將大數據能力賦能于多個典型應用:
- 智能信號優(yōu)化:基于實時流量數據,動態(tài)調整路口信號燈的配時方案,從“車看燈”通行變?yōu)椤盁艨窜嚒狈判校@著提升路口通行效率。
- 交通擁堵治理:通過大數據分析擁堵的時空演化規(guī)律、常發(fā)點位及傳播路徑,為“一點一策”的精準治堵提供決策支持,并評估治理效果。
- 出行服務與誘導:分析公眾出行OD(起訖點)特征,為公交線網優(yōu)化、慢行系統(tǒng)規(guī)劃提供依據;同時通過APP、路側屏等渠道,向公眾發(fā)布實時路況、預計行程時間、最佳路徑建議,引導均衡路網流量。
- 交通安全防控:分析事故多發(fā)路段、時段、車型及行為特征(如急加速、急剎車),識別高風險駕駛員與車輛,實現(xiàn)從“事后處置”到“事前預警”的轉變。
- 大型活動與應急保障:在重大活動或突發(fā)事件期間,利用大數據模擬人流車流聚集疏散過程,制定科學的分流管控預案,保障交通平穩(wěn)有序。
付長青道,以大數據賦能城市交通綜合治理,其核心路徑是構建“感知-匯聚-處理-分析-應用-評估”的完整數據價值鏈。千方科技的實踐表明,通過高效、智能的數據處理,不僅能夠提升交通系統(tǒng)的運行效率與安全水平,更能推動交通管理部門的職能從“管理”向“服務”轉變,最終服務于城市居民的便捷出行和美好生活愿景。隨著5G、車路協(xié)同、數字孿生等技術的深度融合,交通數據的維度、精度與價值將進一步提升,城市交通綜合治理也將邁向更加智慧、協(xié)同、綠色的新階段。