城市治“堵”关键在于唤醒沉睡数据
- 来源:虎嗅
- 2017/3/27 9:06:1732840
【中国安防展览网 媒体导读】现在很多一二线城市都必须面对日趋严竣的道路拥堵局面,为了治“堵”各种限购、限行措施相继出台。但治理中国大城市道路拥堵除了要建立完善的交通体系,其关键还是在于唤醒沉睡的大数据。
城市治“堵”关键在于唤醒沉睡数据
我国产生的数据量极为庞大,但真正存储下来的数据仅仅是北美的7%、日本的60%,而且我国所存的数据应保护的有一半未保护。其次是存下来的数据也不用:据IDC数据显示,我国目前的数据量利用率不到0.4%,大量的数据“沉睡”在各个角落,未能发挥应有的价值。
如果不从国家的角度阐述,具体对一个城市而言。数据,也是一笔非常宝贵的资产。未来的城市治理,就是通过数据来治理。这里边首先是各种各样的数据库,包括人口库、法人库、地理库、经济库等,然后再建立政务云、行业云、工业云,后通过数据融合、挖掘数据、共享数据,进而支撑智慧城市。
拿一个与普通人衣食住行相关的数据应用举例吧,比如交通数据。我国与交通相关的部门有十多个,数据分散、开放互通程度有限,造成数据条块化分割和信息碎片化。由于过往交通设施的建设缺乏系统性规划和统一布局,数据的采集也面临割裂,尤其交通还与政务、物联网甚至医疗等多个领域息息相关,各部门数据各自独立,同样无法发挥数据的潜力。
此外,数据整合难度大,交通大数据不仅包括结构性数据,还包括非结构性数据,此外还有视频、图像等其他类型资源。如何将多类型数据进行统一、有效的整合,是个比较困难的工程。再加之由于智能交通系统的专业性、封闭性特征,以往硬件建设中的分散,不可避免形成协议不一的现象,更加阻止了业务的打通,增加整合难度。
因此,交通大数据的分析与处理具有海量性、复杂性和封闭性的特点,如何进行有效整合和利用,成为当前阶段的关键课题。
实际上,互联网公司的很多研究与应用方式值得借鉴。比如云计算公司会依据用户访问的规律,提前进行动态负载均衡,在用户访问高发期多投放计算能力保障运行,在高发期过去后下线能力节省资源。而对于一个城市的交通系统来说,同样存在类似的“潮汐规律”,比如周五晚高峰,以及进出城主干道的单方向流动,都是可以预判的交通行为。那么城市交通系统是否也可以像互联网公司的程序那样,变得更加智能、灵活和有预测性呢?
答案是非常肯定的,一般城市每天产生数千万的海量交通数据,这些数据过去往往被忽略,或不知道如何产生价值。而海信目前就通过深入挖掘,可以迅速分析出某个城市晚高峰都有哪些拥堵点,拥堵时长是多少,近几个月的拥堵趋势是什么样的。进而辅助交管部门布置策略,同时自动下发指令,调度智能交通系统,提升城市的交通运行效率。
这种“唤醒沉睡数据”的能力,看似非常神奇,其实应用到具体场景中很好理解。比如司机们常常说,要能“一路绿灯”就好了。在海信自适应信号控制系统下,按推荐速度行驶,完全可以实现这个愿望。在南昌,15条绿波控制的路段,协调控制方向的行程时间平均减少30%以上,车速平均提高40%以上,交通流量提高15%以上。在青岛,智能交通系统的建设完成让高峰持续时间下降1.48小时,平均速度提高比例提高9.71%。
试想一下,仅这两处试点就已经产生如此良效,如果将国内众多城市或丢失或沉睡的大数据有效利用起来,将会产生多么惊人的化学反应?据2016年数据,北京市工作日平均每天堵车约3个小时。如此计算,相当于一年堵车30天,要知道,一年才有10天的法定节假日;按一生能有30年开车时间算,就相当于900天的时间都耗费在堵车上……难怪在今年两会期间,有媒体追问海信集团董事长周厚健“是否可以解决像北京这样的大城市拥堵问题”——人们苦于拥堵久矣。
自智慧城市的概念问世以来,从理论到实践,智慧城市都炙手可热。尽管业界对于智慧城市的的内涵、发展模式以及路径并无统一标准,但如何将大数据和人工智能技术应用于城市管理和民生服务中,让数据帮助城市来做思考和决策,建设能够进行自我调节、与人类良性互动的智慧城市,将在中国城镇化推进过程中发挥“突破口”的作用,甚至成为城市创新与产业升级的新契机。
我们落后了太久,是时候追上来了。