大数据智能交通案例

⑴ 交通大数据分析会对智慧交通产生那些影响

随着这些年我国城市化发展的加速，城市交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生。众所周知，智能交通成为改善城市交通的关键策略。因此，及时、准确获取交通大数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决。

交通行业现状

我国智能交通发展始于上世纪90年代，在“十二五”规划中，我国交通部进一步明确未来智能交通运输的发展目标，例如，感知识别、网络传输、智能处理和数据挖掘等。在改善结构调整和城际沟通的支撑、引领双重作用，成为城市交通最重要的发展领城。包括大数据等现代先进技术的应用，提高整个交通运输系统的发展水平、质量和管理及服务水平，实现能力供给增加、安全保障性以及经济、环保等的提高。而且，大数据的应用在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对地铁安全、高效运行和乘客服务方面的重要价值。

我国新型城镇化将需要形成城市群内部城市之间、城市内部的轨道交通系统，交通运输环境进一步改善。包括大数据等现代先进技术的应用，目的在于提高整个交通运输系统的发展水平、质量和管理及服务水平，实现能力供给增加、安全保障性以及经济、环保等的提高。而且，大数据的应用在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对地铁安全、高效运行和乘客服务方面的重要价值。

目前遇到的问题

1、海量数据

轨道交通系统每时每刻都在产生大量数据，来自故障维修系统、实时监控系统、项目实施进度系统、物资物料统计系统等，且数据增长速度越来越快，这些数据的价值在哪?该如何利用提升地铁运营效率，确保项目交付的及时监控。

2.数据认知

大多数传统系统，故障维修系统，实时监控系统，物资物料统计系统中，已有简单的分析统计图表，但数据格式比较单一，灵活性差，交互性低，管理者难以对数据有很好的认知。

3、管理决策

大数据运营在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对轨道交通安全、高效运行和乘客服务方面的重要作用，能迅速从底层数据中提取关键数据，以数据驱动运营方向，对决策提供科学支撑。

现在很多地方的交通大数据系统都用的BI平台，比如永洪科技，一般的大数据分析系统分为3个层次:

1、数据层以及建模层:整合交通行业各信息系统，打破信息孤岛，实现数据共享。数据决策方面、销售方面、运营方面关心的指标，建立不同分析主题集市。

2、业务层:梳理交通行业指标，将分析结果推送至展现层。

3、展现层：以丰富美观的图表展现方式，灵活多变的交互方式，将分析结果呈现给各角色管理人员。

基本上现在的大数据分析平台都可以做到以下几个方面：

1、基于交通数据分析平台，决策层、管理层可能洞察轨交运行状况。

2、应对轨交各系统数据量的迅速增长，基于明细数据，任意业务的计算及展现，可达到秒级响应。

3、运营和分析部门都能做部分自服务分析，以满足实时探索分析需求。

4、能够快速响应新的分析需求和变化，提高工作效率 。

⑵ 互联网+交通” 大数据时代下的智能交通

互联网+交通”：大数据时代下的智能交通
早上十点，张先生准备从位于城南的公司出发去城北的咖啡厅见客户。出发之前，他打开手机导航APP，选择了一条车流量最少、交通状况最好的出行线路。二十分钟后，张先生顺利抵达目的地。令他感到舒心的是，咖啡厅附近新建了停车场，以往他可是因为有急事却找不到停车位吃了好几次罚单。和客户寒暄的过程中，张先生得知客户这次没开车，而是选择了打车软件，原本40元的车程，他只花了十几元。
如今，越来越多的人和张先生一样感受着智能交通带来的便利。但是他们可能并不知道，经常遇到的摄像头、电子卡口、电子警察等系统，它们在保障城市安全、维持交通秩序的同时，也在不断产生大量数据信息，不仅能够节约时间，也能大大提高交通工具和道路的使用效率，减少能耗。
在“互联网+”背景下，智能交通大数据技术的应用，不仅将“先知”逐渐变成现实，更建立起车、路、人之间的网络，通过整合信息，最终为人（车内的人和关注车内人的人）提供服务，使得交通更加智能、精细和人性；对管理者而言则大大提高管理者获取数据的能力，提高他们的决策能力和管理交通的能力。
一、“互联网+交通”的表现形式
2015年3月5日，李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划。互联网与传统行业的融合发展将从全流程上改造传统行业，从而产生新的业态。互联网与交通的碰撞也形成了“线上资源合理分配、线下高效优质运行”的新格局。
早在2011年底，“互联网＋交通”已初见端倪。铁路推出了网络订购火车票的新举措，让百姓利用电脑、手机，通过网络，足不出户就能买到火车票；民航行动更快，很早就实现了网络订票，现在通过大数据分析，通过手机APP可实现手机购票值机、查看航班动态等功能；而大力推进高速公路ETC联网发展，则是公路方面推进网络化的措施。此外，人们平日出行开车也越来越离不开导航系统、打车软件。
1． 事前预判
我们在生活中，总会有感觉到交通不方便的地方，如飞机晚点、延误，超级大堵车……如此这些，已经成为我们生活中习以为常的事情。交通永远不会有发展到最完美的时候，人类会不断提出新的要求以改善舒适度。
以出行高峰时段的交通拥堵为例，智能交通能够提高人们出行的计划性，通过他人的出行数据，预备出行者可以提早知晓不久后的某时段交通预计的流量情况，以此妥善安排自身的出行。其次，智能交通可以提高出行的可靠性，即例如甲要从A地去B地，必经路线的堵车已经无法避免，提高出行可靠性就在于可以通过智能交通的技术手段，根据以往同一时段该路线的交通状况，预估同样出行方式下将可能多耗费的时间。再者，智能交通应用在汽车上的自动避让和制动等功能还可以在一定程度上提高出行的安全性。
总而言之，以智能交通的技术手段提高信息采集强度及采集量，并提高其数据处理水平，继而把所得信息通过各种不同渠道传送给每个有需要的人，智能交通正在提高整个交通系统的应变性和个人出行的应变性。
几年前，海康威视已经布局大数据和云计算，并在武汉市成立了大数据和云计算研发中心。目前，海康威视已推出了大数据的初步应用，主要在三个方面：人脸数据的大库检索、海量卡口数据的高效检索分析和案事件数据的分析。
大数据的魅力在于我们可以从数据中找规律，它能使原来的“事后检索”变成“事前预判”。海康威视大数据库检索，可以做到将犯罪分子人脸、作案车辆等特征图片放进视频图像库里进行搜索比对，寻找犯罪嫌疑人的踪迹。
例如，在南方某座特大城市，针对某系列案件，警方运用海康威视的大数据技术，通过大量信息的检索、比对和分析，发现嫌疑人每次作案前均会到某个地方落脚的规律。当地警方提前在落脚点布防，成功抓获了准备再次作案的嫌疑人。基于大数据的云计算搜索，就像网络搜索关键词一样迅速找到想要的东西，不需要像从前一样由多名警察一帧一帧盯着事发地点的监控录像，寻找作案嫌疑人。
大数据还必须做到“秒级响应”，反应迟缓的话，大数据也就失去了价值。海康威视在多个城市的电子卡口系统中应用了大数据技术，在上百亿条车辆记录中快速搜索，几秒钟甚至零点几秒锁定结果。在此基础上，可以更好地实现如套牌车辆研判、跟车关联分析、违法多发时间和地点研判、交通流量分析和交通诱导等应用。
2． 调整更改
在传统的规划过程中，设计部门根据对现状的判断和经验的积累，容易对交通项目进行个人意志和团队意志的主观操作，更有某些小型设计单位采用闭门造车的方式进行拿来主义的设计，这与规划的本职形成严重对峙，更不符合互联网+时代下对大数据应用的渴求。
对于城市管理者或是城市交通管理者、公路交通管理者，智能交通是帮助提高其管理的技术手段，大大提高管理者获取数据的能力，提高他们的决策能力和管理交通的能力。
举个最简单的例子，道路的渠化由交通设计院规划设计，然后施工建设。然而道路及其周边区域的情况不是一成不变的。随着城市的发展，道路起初的设计可能无法满足市民的实际需求。比如城北新建了一个工业园区，那早高峰往北面上班的车会明显增多，同时晚高峰从城北返城的车会增多。这时之前设计的道路显然不足以满足市民的需求，道路再次设计成潮汐车道或者是可变车道均可提升道路的通行能力，满足市民的需求。但是二者如何选择，抑或两个方案一起实施，一直是困扰交通管理者的一件事情。这时，道路上安装的电子警察、卡口和视频检测器所采集的过车信息和车流量数据就可以为道路的渠化提供有用的信息。
再举个例子，城市交通中，大家最熟悉的是红绿灯。有些城市的红绿灯装有信号控制系统，在所有道路资源都充分使用的条件下，红绿灯的转换频率只能按时间分配，不可能让路上的车辆变少，然而合理的红绿灯配时可以让道路的通行率大大提升。前端信号机配备有车检板，支持地埋线圈的接入，同时也可以通过视频检测器，实现控制区域内车流量、占有率、车速、排队长度等交通参数的采集、处理和存储。交通信号控制系统可根据前端独立的车辆信息来直接调整对应信号灯的绿信比，也可根据区域整体的车流状况对信号灯配时方案进行针对性的区域协调。同时这部分交通参数信息也可提供到其他相关联的交通管理系统使用。比如通过大数据采集分析和交通仿真，进行区域的信号协调控制。
3.分析应用
对交通出行的大数据进行分析总结可以得出不同城市的相互联系强度、城市流动人口的来源，指导城市对外交通建设；能够分析出城市交通现象与重要事件之间的关系，有效预防下次突发事件造成的交通压力；大数据能够形象地反映居民的出行路径、偏好，总结出居民的出行习惯从而为第三方服务平台提供参考，加快推进交通运输由传统产业向现代服务业转型升级。
智能交通综合管控平台存储了大量的交通数据信息，如何有效充分地利用这些信息将非常重要。通过对平台存储的数据进行智能研判分析，获得一些潜在有价值的数据和信息，为交通管理、刑侦稽查提供重要的线索和数据信息。
比如案件刑侦分析时，某些车辆行驶轨迹可能会成为重要线索。平台行车轨迹分析功能可以输入关注车辆号牌，选定关注的时间段，进行分析。分析结果会以列表的方式呈现在列表中按照时间先后顺序显示该车辆在此时间段内的所有过车信息。如果平台部署了电子地图模块。可在电子地图模块展现车辆行车轨迹分析结果展示，并在地图按照车辆行驶的时间和空间顺序，在地图中描绘车辆行驶轨迹。
同时，目前机动车数量的激增，机动车车辆牌照无法凭借肉眼观察直接判定车辆号牌真伪、套牌与否。出现部分车主为了逃避交通违法处罚，甚至进行其它不法活动时为了躲避刑侦缉查，而使用假牌和套牌的手段。智能交通综合管控平台使用车牌识别技术，采集经过监测点车辆的信息，如车牌号码、车身颜色、车辆类型、出现时间，根据创建的套牌分析模型，实时自动完成套牌嫌疑车辆的检测和报警，可有效打击使用套牌车辆的行为。
而在治安监控中，外来车辆初次入城信息将会成为外地车辆流窜作案的重要线索。可利用卡口、电子警察对车辆采集进行数据信息，可在指定时间段内，对首次经过指定路口的车辆进行查询展示，此功能配合城市卡口包围圈、城际卡口、电子警察采集的数据信息将发挥更大的作用。
现在在很多一二线城市，由于出租车在高峰时期供不应求，催生出了很多非法营运车辆。这些车辆虽然在一定程度内可以方便大众的出行，但是由于其无监管部门，对于民众的生命和财产有一定的安全隐患，而此类车辆很难从常规车辆中分辨出来。针对这类情况，可引入车辆积分制度，对符合积分细则的车辆进行积分，例如在本地案件多发地区的车辆进行高积分规则，每抓拍捕获一次积3分，对相对涉案车辆较少地区的车辆，每次抓拍捕获积1分。在研判中可按一定时段检索分值排列靠前的车辆，纳入视线，进行重点管控，并从中发现相关线索。积分细则可由相关部门的业务实际应用进行设定，积分细则后期可进行添加和修改，积分实行累加制，不设上限。同时可以对于重点监控区域，如学校、银行、医院、广场、娱乐场所（广场、KTV等），可以有针对性的对重点区域的卡口/路口某些时段内的车辆进行分析和观察，分析出这些区域内频繁出入的车辆、按照次数从高到低排行显示车辆的详细抓拍识别信息。对频繁出入车辆进行关注，从而起到预警作用。
交通管理部门如何保证交通安全、交通秩序是一个重要的任务。在有限警力的条件下如何达到管理交通安全的目标，警力有的放矢的调动安排将非常重要。智能交通综合管控平台对交通数据进行研判分析，可将违法多发地点按照违法次数从高到低的次序显示排名靠前的违法多发地点，为交通管理部门的警力调动安排提供参考信息。为了在有限警力的条件下达到管理交通安全的目标，保证警力在最合适的时间出勤。智能交通综合管控平台对交通数据时间特点进行分析研判，可将违法多发时段分析出来，并按照违法多发时段的违法次数排序，显示违法多发时间段，为交通管理部门警力调度提供参考。
二、“互联网+交通”在国内的应用
杭州市建立了“一个中心、三个系统”即交通指挥中心、交通管理信息系统、交通控制系统和交通工程类信息系统。杭州市交警支队还实行了集中调度指挥和交通信息预报制度，在市区主干路、主要交叉路口实行分级预警和干预机制，重点解决早晚高峰、节假日重要时段的路面交通问题。
各城市交管部门一直在探索优秀的勤务模式，以最少的警力、最小的行政成本，获得最好的交通管理效果和最大的社会效益。杭州市通过改变交警的传统路面巡逻执勤模式，通过交警支队视频作战室、交警大队分指挥室和交警中队数字勤务室三级指挥系统的网络巡逻执勤模式，结合路边重点巡逻，实施“上下联动”机制，实现“桌面就是路面”，使科技应用直达基层民警，提升了交通管控效能，扩大了路面管理的覆盖面，加大了路面管理的密度和力度，提高了应对交通拥堵、交通事故等交通突发事件的快速反应能力，减少了道路交通事故和交通违法行为，提高了道路通行能力，缓解了交通拥堵，确保了城市道路交通的安全、畅通、有序。
三、“互联网+交通”的发展趋势
首先，要大力发展绿色、便捷、高效、经济的公共交通。通过智能交通技术手段提高公共交通系统的服务水平，引导城市居民出行方式的转变。
其次，以智能交通技术提升道路交通管理水平，提高城市道路体系的综合利用效率。
再次，优化区域交通组织，以先进的交通管理手段如先进的交通信号系统、交通诱导系统、交通违法自动考量系统，减少路口延误、排队等候，使得道路通畅、规范停车场管理等关键环节。
当前我国城市交通发展处于挑战和机遇并存的关键历史阶段。一方面，随着城镇化、机动化的持续快速发展，城市交通拥堵加剧、污染严重、事故频发，面临严峻挑战；另一方面，我国城市出在老城改造、新城建设的城市大发展时期，是实现生态城市、绿色交通的最佳时机，可以通过“互联网+交通”的融合发展，通过智能交通实现我国城市绿色交通系统建设的跨越式发展。

⑶ 大数据和智慧交通有哪些应用的案例

大数据方面的应用案例

在医疗方面，纽约的mountsinai医院利用数千名患者的数据、历年汇报的流感爆发数据等数据与病毒的变异过程做交叉比对。通过这种工作，科学家和医生可以预测病毒如何传播，以及对抗这些病毒的最佳途径；甚至有可能使用预测分析来判断病毒的传播方式，然后采取行动来限制这一传播。据说这家医院有望在未来阻止流感的发生。

在交通方面，浙江某城市与英特尔合作，安装了1000个数字监控设备，100个智能监测点系统，超过300个检查点的电子警察，和500多个视频监控系统。通过更有效地监测交通和拥堵数据，改善交通流量，减少道路交通事故。

在废物处理方面， 英国曼彻斯特垃圾处理局有一套系统，能够利用数据使得产生的垃圾被尽可能多的再次利用。通过对来自不同地区的卡车进出加工厂时进行称重，能够了解每个地区所产生的垃圾数量。这些数据帮助当局出台了相应的政策，鼓励那些特定的社区更好的垃圾回收和垃圾减量。

在建筑方面， 住房慈善机构hact从400,000座住房中持续不断地收集数据，并进行了各种数据分析。通过数据来发现设计、建造、布局中存在的潜在问题，进而在建造新的楼宇时优化相关的参数，避免这些问题，改进政府保障房的的维修，规划空间合理使用。

智能应用服务，Google提供的大数据分析智能应用包括客户情绪分析、交易风险（欺诈分析）、产品推荐、消息路由、诊断、客户流失预测、法律文案分类、电子邮件内容过滤、政治倾向预测、物种鉴定等多个方面。据称，大数据已经给Google每天带来2300万美元的收入。例如，一些典型应用如下：

（1）基于Map Rece，Google的传统应用包括数据存储、数据分析、日志分析、搜索质量以及其他数据分析应用。

（2）基于Dremel系统， Google推出其强大的数据分析软件和服务 — BigQuery，它也是Google自己使用的互联网检索服务的一部分。Google已经开始销售在线数据分析服务，试图与市场上类似亚马逊网络服务(Amazon Web Services)这样的企业云计算服务竞争。这个服务，能帮助企业用户在数秒内完成万亿字节的扫描。

（3）基于搜索统计算法，Google推出搜索引擎的输写纠错、统计型机器翻译等服务。

（4）Google的趋势图应用。通过用户对于搜索词的关注度，很快的理解社会上的热点是什么。对广告主来说，它的商业价值就是很快的知道现在用户在关心什么，他们应该在什么地方投入一个广告。据此，Google公司也开发了一些大数据产品，如“Brand Lift in Adwords”、“Active GRP”等，以帮助广告客户分析和评估其广告活动的效率。

（5）Google Instant。输入关键词的过程，Google
Instant 会边打边预测可能的搜索结果。

谷歌的大数据平台架构仍在演进中，追去的目标是更大数据集、更快、更准确的分析和计算。这将进一步引领大数据技术发展的方向。

在竞选方面，直到2012年，奥巴马的数据团队对数以千万计的选民邮件进行了大数据挖掘，精确预测出了更可能拥护奥巴马的选民类型，并进行了有针对性的宣传，从而帮助奥巴马成为了美国历史上唯一一位在竞选经费处于劣势下实现连任的总统。只要数据量够大，够及时，挖掘够深刻，就可以洞悉每个选民的投票几率。

在教育方面，"以物联网、云计算等综合技术的成熟为基础，在学生管理数据库中挖掘出有价值的数据，经过过程性和综合性的考虑，找到学生各种行为之间的内在联系，考量背后的逻辑关系，并作出恰当的教学决策。以某集团最新出版的全球少儿美语旗舰课程为例，引入了首款应用于少儿英语学习领域的MyEnglishLab在线学习辅导系统（以下简称MEL），应用大数据技术全程实时分析学生个体和班级整体的学习进度、学情反馈和阶段性成果，从而及时找到问题所在对症下药，实现对学习过程和结果的动态管理。

智慧交通的应用案例

根据ITS114的不完全统计，截至2015年12月31日，包括城市智慧交通和高速公路机电市场的全年千万项目统计规模为182.5亿，其中主要分为四大市场1.交通管控市场千万项目规模为84.24亿。2.智慧交通/智能运输市场千万项目规模为20.33亿。3.高速公路机电市场千万项目规模为75.8亿。4.平安城市千万项目规模为56.6亿。以上四个市场都有着很多的智慧交通方面的应用案例。

具体的在交通管控市场方面， 当前各个省积极构建的交通运行监测与应急指挥系统，还有围绕着视频、图像分析，从而实现在治安、交通、工业制造、汽车、人工智能等等诸多领域的应用亦是智慧交通的典型案例。如深圳榕享的"交通仿真与智能管控机器人"可实时采集视频检测数据与线圈检测数据，将采集的交通流数据、信号配时等数据输入到建立的仿真路网模型中，进行实时的交通系统仿真。通过一体化交通仿真模型，机器人能快速找出路网拥堵点以及分析路网的常发性拥堵点，并对交通流运营状况的演变进行预测和分析。在交通仿真与智能管控机器人平台上，还可对城市的任意交叉口的交通环境进行设置，周边居民可将相关建议"告知"机器人，实时模拟交叉口改良效果，实现全民参与、全民实践、全民创新的交通管理新模式。

智慧交通/运输方面各种“专车”“快车”“拼车”“代驾”平台类和软件数据类的实例比比皆是，如我们都熟知的“滴滴快递”“uber"“e代驾”等app应用。

交通工具新型技术案例方面：如无人驾驶、自动驾驶、智能车等等；在2015年12月互联网大会上李彦宏展示的无人车，李书福展现的自动驾驶技术都体现了当前智能交通工具的发展。 更近一点的是，汽车电子标识、ETC、车路协同。2015年的新能源客车市场呈爆发性增长，新能源客车销量达到37363辆，同比增长213.19%，同时2015年国务院印发《新能源公交车推广应用考核办法（试行）》、《电动汽车充电基础设施发展指南》等等政策文件，可预见的是新能源汽车将会造就一个巨大的市场，建立在新能源汽车之上的车联网也将搭上顺风车。

平安城市也有很多已经成型的智慧交通案例。平安城市是基于GIS数字地图技术，高度整合治安监控、智能交通、数字城管、应急指挥等子系统，改变传统的静态管理和单点管理，实现实时、动态的联动管理新模式，实现了整个城市的治安、交通、城管、应急联动等各个职能部门的联动，建立了高效的城市部门联动机制，提高了城市的集成化、智慧化管理水平。根据高清视频监控系统的特点和应用需求，结合当前与今后一定时期内图像监控系统与图像应用系统的发展需要，建设一套先进的平安城市综合应用平台，为指挥调度、调查取证、应急处置、交通管理等多种后台应用提供及时、可靠的视频图像信息，服务于实战。市面上常见的平安城市系统具备的主要功能大部分都有：人脸卡口功能；交通事件检测功能；智能检索功能；道路违法抓拍功能；车辆稽查布控功能；非现场执法；分析研判功能；交通事态监控功能；视频质量检测功能；智能应用管理功能；数据格式及通信功能；远程控制功能；指挥调度功能；勤务管理功能； 设备运行状态监测功能。

⑷ 什么是智慧交通系统请举个例子说说看

其实智慧交通的前身是智能交通，是在智能交通的基础上融入了物联网、云计算、大数据、移动互联等高新 IT 技术。通过高新技术汇集交通信息，提供实时交通数据下的交通信息服务。

智慧交通是基于海量数据的实时获取和分析而得以实现的，位置信息、交通流量、速度、占有率、排队长度、行程时间、区间速度等等是最为重要的交通数据。是一个基于现代电子信息技术面向交通运输的服务系统。它的突出特点是以信息的收集、处理、发布、交换、分析、利用为主线，为交通参与者提供多样性的服务。

智慧交通使交通系统在更大的时空范围内，具备分析、预测、控制等能力，充分保障了交通安全、提升交通系统运行效率和管理水平。如果文字没办法让你深刻理解，那么可以参考下面图扑软件（Hightopo）的 智慧地铁 和 智慧隧道 案例：

智慧隧道

智慧交通将高新 IT 技术和交通相结合，为公众提供更加敏捷、高效、绿色、安全的出行环境，创造更美好的生活。

图扑软件（Hightopo，以下简称 HT ）的 HT for Web 产品有着丰富的组态可供选择，自主研发了强大的基于 HTML5 的 2D、3D 渲染引擎，为可视化提供了丰富的展示效果。

更多行业三维可视化监控案例预览可至图扑软件官网查看。

⑸ 智慧交通大数据有哪些案例

随着发展，作为城市发展的重要一环，轨道交通将在缓解城市拥堵，改善城市环境，专缓解资源压力属，促进低碳经济的过程中发挥重要作用，并帮助实现中心城市为依托、周边城市为居住或产业配套的城市发展关系，带动区域经济发展，针对轨道交通基础设施的运营维护提出更高的要求。无论是行车故障监测、系统安全运营，还是节能减耗，以及综合绩效管理，都是轨道交通行业需要面临的问题。迪蒙智慧交通解决方案基于知识、设备和分析知识的组合，结合云计算、大数据、物联网等技术，通过建立数据仓库，对数据进行有效分析，实现企业降低成本，提升工作效率和管理水平，促进资源科学、高效利用的目的，中国已形成一个世界上规模最大、发展最快的轨道交通建设市场预期在未来的几年内，轨道交通行业将出现近十万亿的轨道交通市场，迎来了巨大的发展机遇。

⑹ 大数据和智慧交通有哪些应用的案例

巴塞隆拿是西班牙首屈一指的智能城市。早於2011年，巴塞隆拿市政府已推出一项名为"Barcelona as a people city"的计划，利用崭新科技推动经济增长，并为市民谋福址。当地市政府其後在交通、衞生以至消闲及环境等不同范畴推出多个智能城市项目，成功将巴塞隆拿发展成为欧洲最创新的城市之一。2014年，欧洲委员会将首届"欧洲创新之都"(European Capital of Innovation)奖项颁发给巴塞隆拿，充分肯定当地政府为改善公共服务及市民生活质素所付出的努力。
在智能交通方面，巴塞隆拿市民可以使用特定的流动应用程式，查看各个地点的出租单车供应情况。除了推动单车使用外，巴塞隆拿全市亦设有300个供电动车辆使用的免费充电站，目的是建立一个既符合能源效益又可持续发展的交通系统。除此以外，智能巴士候车亭、流动支付应用程式、智能泊车及智能交通灯亦是该市推行的智能交通计划的一部分。
智能巴士候车亭
为提升乘客的候车体验，巴塞隆拿市政府实施了创新方案，把市内多个巴士站升级为智能巴士候车亭(Smartquesinas)，在设计上加入了多项智慧功能，包括：

(a) 大型触碰式屏幕，让乘客查看交通资讯，以及使用近场通讯技术(near field communication technology)和快速响应矩阵码(Quick Response "QR" codes)，下载多个与交通、旅游及娱乐有关的服务应用程式；

(b) Wi-Fi连接及供流动电话充电的充电插口；

(c) 智能广告屏幕，可以根据站在广告屏幕前的候车乘客的性别及年龄组别，展示不同的数码广告；及

(d) 太阳能电池板，用以进行太阳能发电。6注释符号代表请参阅Transports Metropolitans de Barcelona (2013) 及BCN Smart City网站。, 7注释符号代表据报首批8个智能巴士候车亭已於2013年启用，涉及支出合共约56万欧元(577万港元)。根据巴塞隆拿的公共交通营办商Transports Metropolitans de Barcelona，其後有更多巴士站获升级为智能巴士候车亭，而截至2016年3月底，巴塞隆拿共有16个智能巴士候车亭。
流动支付应用程式及智能泊车
2013年，巴塞隆拿市政府推出流动支付应用程式ApparkB，让驾驶人士可在网上支付公共泊车位费用，而无需使用传统泊车咪表。驾驶人士需先登记成为ApparkB用户，才可使用该应用程式缴费，而每次泊车时亦需登入帐户。8注释符号代表驾驶人士停泊车辆後，必需在应用程式上输入其车辆登记号码及所属泊车区。该系统会透过流动全球衞星定位系统找出其位置，并按相关的收费率计算泊车费。驾驶者然後按下"开始"按钮确认泊车；当车辆离开泊车位时，驾驶者只需在应用程式上按下"完成"按钮。请参阅Barcelona City Council (2014a)。 有别於传统泊车咪表，透过ApparkB支付的费用是按实际泊车时间计算。当泊车时间快将达到上限时，该应用程式会发出讯息提醒驾驶者。驾驶者在付款後会收到电子收据，亦可於ApparkB查阅交易纪录。据巴塞隆拿市政府表示，该应用程式自推出以来，下载率已超过8万次。
除ApparkB外，巴塞隆拿市政府亦推出智能泊车试验计划，以协助驾驶者寻找可供使用的泊车位及改善城市交通管理。市政府拨出了14万欧元(144万港元)，用作在选定路旁停车泊位安装500个感应器，以蒐集有关泊车位使用情况的资料。。 泊车资料经网络收集及整合後，驾驶者可透过其流动装置实时查看附近的泊车场地及供应情况。
智能交通灯
许多城市均设有发声交通灯，协助失明人士横过马路。巴塞隆拿更走前一步，为失明人士提供可携带上街的小型摇控装置。失明人士在等待横过马路时启动装置的声音模式，该装置便会在交通灯亮起绿色时发出提示声音。由於响声只在失明人士横过马路时发出，而且只会维持数分钟，因此有助减低发声讯号对附近居民造成的滋扰。
巴塞隆拿亦推出了管理交通灯的智能系统以配合紧急服务。当接报发生紧急事故(例如火警或交通意外)，该智能系统会在紧急车辆驶近交通灯号时，将灯号设为绿色。紧急车辆驶往目的地途中，沿路的交通灯设定会相应调整，确保道路畅通无阻，让紧急车辆可更快捷及安全地抵达现场，同时不会妨碍车辆流通。紧急车辆驶过後，交通灯设定便会恢复正常。

⑺ 陈山枝：C-V2X助力智能驾驶与智能交通建设

2021年9月3日-5日，由中国汽车技术研究中心有限公司、中国汽车工程学会、中国汽车工业协会、中国汽车报社联合主办，天津经济技术开发区管理委员会特别支持，日本汽车工业协会、德国汽车工业协会联合协办的第十七届中国汽车产业发展（泰达）国际论坛（以下简称泰达汽车论坛）在天津市滨海新区召开。本届论坛围绕“融合?创新?绿色”的年度主题，聚焦行业热点话题展开研讨。

在9月4日 “高峰研讨：汽车产业数字化赋能与革新”中，中国信息通信科技集团有限公司党委常委、副总经理，专家委主任，无线移动通信国家重点实验室主任陈山枝发表了题为“C-V2X助力智能驾驶与智能交通”的演讲。

中国信息通信科技集团有限公司党委常委、副总经理，专家委主任，无线移动通信国家重点实验室主任陈山枝

陈山枝认为，今天C-V2X已经很成熟了，通过国内汽车工程学会，包括主办方和工信部的MT2025推进组，通过跨整车、跨芯片、跨安全测试，我们从模组、芯片、设备，测试仪表、整车运营服务和安全等方面均有成果，现在已经能够落地的场景是智慧公交。

在当前新基建情况下，在碳排放要求下，我们会走出跟发达国家不一样的发展道路，基于蜂窝车联网的车，加上智慧的路。未来我们会带来汽车工业的变革，并培育出智慧路网促进服务提供商，新的业态有新的商业模式，未来我们在变革过程当中还需要政府有形的手和市场无形的手等推动车联网规模商用，推动车路协同发展模式。

以下为演讲实录：

各位来宾大家好，欢迎来到泰达汽车论坛，我今天报告的题目是“C-V2X车联网助力智能驾驶和智能交通建设”。汽车自一百年前诞生以来，给人们带来便捷的同时也带来很多困难，包括交通事故和排放问题。

车联网的发展起初是出于道路安全、绿色节能，是我们实现安全、节能的一个手段，要从通信行业、汽车行业、交通行业三者融合的角度去看待它。作为汽车工业来说，随着信息化手段提升，车联网基于3G、4G、5G，主要是实现远程诊断、远程遥控和包括地图下载功能已经实现，车联网主要通过蜂窝移动通信基站实现。

今天面临未来的自动驾驶，面临道路安全问题，需要实现车车和车路之间的可靠通信，这就是V2X，特别要强调车路之间的第一时间高可靠的通信。我们过去研究车联网，蜂窝通信网，不管是4G还是5G，在特定场景通过基站实践可行性还是比较大。WIFI技术升级，加上802.llp，在车辆不多的实验地，都无法满足车车、车路第一时间高可靠的通讯需求。

我们团队2010年开始研究，我本人在2013年国际电信提出LTE-V2X概念与关键技术，确定了蜂窝车联网基本技术路线。我们大唐团队，现在叫做中国信科，从2015年联合LG、华为在3GPP制定国际标准。我们面临的问题是从整个技术难度开始，车辆是高速移动，会引起通信传播环境无限复杂情况下的车车、车路的高可靠性、低延时通信等难题。我们打电话知道你是谁，车过来的时候两车相遇，前后车并不知道后车是谁。我们通过基站的通信V2N，就是车云的通讯，剩下就是红色标注的V2V，V2I和V2P，是直接通信解决的，这里特别要强调，包括很多网上有技术专家说，C-V2X通过基站还不如802.llp，这个完全是错误的，因为都不是通过基站实现的。从C-V2X标准发展来看，2015年开始制订标准，2017年完成一个标准，现在正在制订NR-V2X，主要是支持低级别自动驾驶，VR支持更高级别的自动驾驶，特别是车辆编队，高速公路的商用车编队是很大的，这个标准实际上还在研究过程中，大概明年6月份会完全确定3GPP国际标准。

另外，2017年，我们跟福特在京津高速做了一个联合测试，C-V2X性能比802.11P要好，相同可靠性情况下，比DSRC要远，得到认可。今天C-V2X已经很成熟了，通过国内汽车工程学会，包括主办方和工信部的MT2025推进组，通过跨整车、跨芯片、跨安全测试，我们从模组、芯片、设备，测试仪表、整车运营服务和安全等方面均有成果。现在已经能够落地的场景是智慧公交，已有案例，我们在厦门做了公交BRT，整体出行效率提高10%，能效降低10%，在重庆做了C-V2X车车、车路实验，限定区域的中低速物流，无人化不仅节省劳动成本，还能提高生产效率。

5G本身已经成熟，V2X能够支持道路基本安全，在产业竞争中取得超越的态势，其中一个标志性事件是2018年11月，我国工信部在全球率先给LTE-V2X颁布5.9G自动频段。2019年1月，福特在全球首次放弃DSRC标准，选择C-V2X。在去年11月份，美国FCC取消已分配给DSRC的频段，其中30MHz分配给C-V2X。从去年开始主流车企、上汽、福特、一汽、广汽开始宣布一些车型量产C-V2X，C-V2X已经得到中国和美国两个汽车大国和交通大国的认可，C-V2X将成为全球唯一的国际标准。前面也有专家提到，C-V2X车联网的技术跟ADAS辅助驾驶的激光雷达、毫米波雷达等技术是互补关系，我们观点基本一致。单车成本比较高，难以应对复杂的场景。

我们多一个场景，就是高速公路弯道上，如果有辆车抛锚了，单车是没法解决的，一定是会撞上的，包括会车、红绿灯的识别等，香港、日本街头很多，但不如车联网通信路口直接通信告诉你，红灯还是绿灯，以及时长是多少。另外就是单车智能存在的问题，一个是感知存在不足，就跟眼睛看一样，不光雷达、毫米波雷达，典型的问题就是高速公路连环撞车等。做单车智能目前比例不完全合适，可能花了20%，百分之十几的投入和时间已经解决了90%的问题，但是剩下10%极端的工况没法预测，必须通过车路协同解决，还有鬼探头的问题，公交车拦住视线了，只有靠车路协同。从L1到L5，不断的加大了传感器的数量，包括传感器的感知精度和算力，算力是指数级增长，成本还是居高不下。大家知道单车自动驾驶成本在两百万左右，车路协同不说了。举一个例子，目前大概Google统计的自动驾驶事故率很难想象，80%的事故率都是人开车撞了自动驾驶，因为自动驾驶反映太慢了，人以为该走了。另外优先权和路权问题，将来还会出现救护车、警车，这个靠单车智能很难形成，这个是有ID授权，高优先级就是让路。

ADAS与C-V2X联合可以降低事故率，提高通行能力，未来实现无人驾驶。我特别强调一下，每当提到车联网很多都是讲车路协同，我特别想讲车车协同，给车和车之间提供超视距的传递，车车协同可以感知路的状况，包括鬼探头的问题，感知周围车辆的信息，可以实现车辆编队。另外就是车路协同，大家讲的很多像隧道里的定位已经没有了，靠路的设备提供车路协同，极端条件下的交通感知、道路感知可以提升道路安全，像路口识别和高速公路团雾是临时出现的，一会就没有了，必须靠实时感知告诉你，还有弯道的交通事故，远程的驾驶以及自动驾驶出现事故以后的远程监管，这都是需要的。

另外说5G，5G和C-V2X，5G eMBB和海量的万物联接不是同一个场景下实现，包括外界存在一些误导，实际上不可能在一毫秒的时间获得一个G的带宽，也不可能一平方公里有一百万个联接获得一个G的带宽，这就需要两个结合。LET-V2X实现车车、车路第一可靠信息。数据达到一个G，时间还是一毫秒，这个是不可能得到的，运营商给不了这个带宽。我想澄清一下5G和C-V2X是什么，因为5G是以娱乐为主，智能座舱需要大带宽，但是PC是功能安全和驾驶安全，这个跟ADAS和V2X结合，中间需要网络5G能力，包括计算能力的支持，这是我想说的一个观点。

另外跟大家报告车联网两个阶段三类应用：

第一就是辅助驾驶安全，装了ADAS，当然不是全程的安全C-V2X和感知设备，复杂的路段，事故多发路段，我安装这样的C-V2X设备，去实现辅助驾驶安全，提高交通效率。

第二个限定区域的中低速的无人驾驶，园区港口机场码头都在做。

第三个应用就是第二个阶段，全场景的开放的乘用车的无人驾驶还是比较远的，当然需要法律，需要我们技术成熟等等。前面这个阶段是AOT+4G，第二个是V2X+5G。

目前辅助驾驶在一些场景已经应用成熟，智能公交、两客一危、工程车、客车等，还有不需要安全员的无人驾驶，这个也需要智能平台来实现。

最后想探讨，未来有一个困境，2035年我们国家高速公路运输需求量每年提升2%-3%，东部城市沿海山东、江苏、浙江、福建、广东，大概是5%-6%，意味着什么呢？我们到2035年东部的高速公路的运力提高一倍，这实际上是不可能的。一种方法就是提高驾驶速度，其实美国已经证明，速度高了人驾驶的时候还是会出问题，事故率会提高很快。另外有人提出将所有车辆装上简单的ADAS功能，再加上V2X通讯功能，比较理想，有效的吞吐能力提高273%，这个我也不太相信。如果通过V2X，V2I和简单的ADAS，能够让高速公路通行能力提高50%，这个也是非常有价值的。同时为未来无人驾驶、自动驾驶政策法规完善奠定基础。所以将来怎么发展，车端需要渗透率，前装往前走，后装也得往前走，路侧在重点辅助路段来部署，无人驾驶需要全天候路段部署，这两个聪明的车和智慧的路同时要往前走。

政策方面，各地都在很积极的推进，推动交通、公安、设备的共享开放给下游合作伙伴，推动出行服务提供，同时推进商业模式的创新。总体来说，5G+车联网是汽车行业和变革使能技术，四化是百年未有之变革，我们国家走在前面，未来智能交通发展需要5G+车联网、人工智能、大数据技术，迎接未来商业模式的变革，路网运营商、促进服务提供商，包括保险业务中间。

最后简单报告一下，我们最早提出C-V2X、2015年联合友商推动，参与各种测试，包括我们自己的一些小规模商用。我们提供了标准技术贡献，包括国际标准贡献，芯片包括C-V2X芯片，安全芯片、车规级，C-V2X ICU的设备以及智慧高速和智慧公交的解决方案，对于自动驾驶还是配合友商提供解决方案。

最后我想做一个总结，在当前新基建情况下，在碳排放要求下，我们会走出跟发达国家不一样的发展道路，基于蜂窝车联网的车，加上智慧的路。未来我们会带来汽车工业的变革，并培育出智慧路网促进服务提供商，新的业态有新的商业模式，未来我们在变革过程当中还需要政府有形的手和市场无形的手等推动车联网规模商用，推动车路协同发展模式。