很顯然，我們今天討論的既不是倒霉蛋的故事，也不是不著邊際的陰謀論，這個(gè)故事的主角，是美國羅格斯-新澤西州立大學(xué)羅格斯商學(xué)院管理科學(xué)與信息系統(tǒng)系副系主任，他同時(shí)也是該大學(xué)信息安全中心的主任，他的名字叫熊輝。

2016年在舊金山舉行的KDD2016學(xué)術(shù)會議上，熊輝向大家報(bào)告了他們的研究論文《Catch Me If You Can: Detecting Pickpocket Suspects from Large-Scale Transit Records》。這篇論文以2014年前9個(gè)月在北京公共交通系統(tǒng)上抓到的840名扒手（地鐵350名，公交車490名）的數(shù)據(jù)以及北京市2014年4-6月三個(gè)月間600萬乘客的約16億智能公交一卡通數(shù)據(jù)記錄為大數(shù)據(jù)集，統(tǒng)計(jì)出了正常出行者、旅游者、購物者和扒手四種“出行”模式。

熊輝的研究發(fā)現(xiàn)：扒手采用一種流浪的模式，沒有清晰的目的地，他們頻繁地?fù)Q乘，隨機(jī)的停留，經(jīng)常進(jìn)行短途的出行；他們還（一段時(shí)間內(nèi)）頻繁的訪問多種功能區(qū)：交通樞紐（例如西直門）、購物區(qū)（例如王府井）、景點(diǎn)（例如鼓樓）——這一論文結(jié)論的得出，對北京公共交通系統(tǒng)的治安管理、安全運(yùn)營提供了極具參考性的意見，顯示出了在大數(shù)據(jù)的支撐下進(jìn)行的數(shù)據(jù)分析所能產(chǎn)生的意想不到出眾能力。

當(dāng)然，治理公交車和地鐵車廂里的扒手，還需要治安管理部門和交通運(yùn)營管理部門的通力合作，大數(shù)據(jù)所起到的作用在當(dāng)前來看還略微顯得弱小了一些，畢竟在熙熙攘攘的人群中找到那個(gè)“并不賊眉鼠眼”的扒手，需要的更多還是有經(jīng)驗(yàn)的反扒人員和更多數(shù)字化的監(jiān)控手段。

不過，在公共交通系統(tǒng)的運(yùn)營、規(guī)劃、管理和乘坐體驗(yàn)等方面，大數(shù)據(jù)是可以發(fā)揮越來越重要的作用的。特別是近年來，各城市的公共交通運(yùn)營管理機(jī)構(gòu)（包括公交公司、地鐵運(yùn)營公司等運(yùn)營管理機(jī)構(gòu)，以下同）正在努力以城市全局公交交通統(tǒng)籌規(guī)劃、優(yōu)化線網(wǎng)建設(shè)、提升管控力、提升服務(wù)滿意度為發(fā)展的核心目標(biāo)，致力于更好地發(fā)展與管理城市公交，實(shí)現(xiàn)其社會效益最優(yōu)化，并最大限度地提高公交企業(yè)管理水平、提高公共交通運(yùn)行效率的大背景下，大數(shù)據(jù)能做的事情，或許會讓你大吃一驚。

大數(shù)據(jù)：在公共交通系統(tǒng)大有可用之地

公共交通系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)來自于政府管理部門、公交運(yùn)營企業(yè)和公眾出行參與者三方面多渠道多角度的信息，這其中包括了城市路網(wǎng)規(guī)劃（比如路網(wǎng)條件、交通信號燈坐標(biāo)等）、城市擁堵/交通情況、公交運(yùn)營數(shù)據(jù)（包括公交車、地鐵車輛運(yùn)營信息）、公眾出行參與者們的參與信息（上下車輛、進(jìn)出站、客流遷徙等），是一個(gè)非常復(fù)雜的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

比如說，就北京公交集團(tuán)的2萬余輛公交車輛來說，就包括車輛進(jìn)站中、出站中、運(yùn)行中、停靠站、故障信號五種類別，并且應(yīng)當(dāng)通過采集公交車輛的GPS數(shù)據(jù)（以近乎實(shí)時(shí)的方式采集并回傳），了解到車輛的實(shí)時(shí)位置信息。

詳盡采集公共交通系統(tǒng)大數(shù)據(jù)并對其進(jìn)行針對性的分析是有著非常重要的意義的： 通過刻畫全局公交交通流特性，不僅能夠從一定層面映射公交交通需求特性，從宏觀層面展現(xiàn)公交交通線網(wǎng)時(shí)空熱度，全局展現(xiàn)交通熱區(qū)、熱點(diǎn)（比如核心區(qū)域內(nèi)交通活躍度、核心區(qū)線路覆蓋重合度等），還能給出公交交通流與城市生產(chǎn)生活功能區(qū)域主干路網(wǎng)OD特性，展現(xiàn)公交運(yùn)力熱段、熱點(diǎn)（比如客流遷徙的趨勢等）。

但需要注意的是，只有涵蓋了“路、車、人”三者全部信息及其相互關(guān)系的大數(shù)據(jù)，才能夠幫助公共交通系統(tǒng)的管理者們探索公共交通系統(tǒng)運(yùn)營管理的切實(shí)舉措和發(fā)展方向。

同樣是在北京，我們看到為了更好地服務(wù)于乘客，拉近集中居住區(qū)和核心商務(wù)區(qū)之間的關(guān)系，北京公交集團(tuán)開行了數(shù)十條商務(wù)班車，不僅提高了北京公交集團(tuán)的收入，也為每天往返于居住地和工作地的公交族們提供了全新體驗(yàn)的“巴士專車”服務(wù)，不僅如此，北京公交集團(tuán)還開行了快速直達(dá)專線、節(jié)假日撰寫、休閑旅游專線和高鐵快巴——這些創(chuàng)新的公共交通服務(wù)，依靠大數(shù)據(jù)將能夠得到進(jìn)一步的優(yōu)化升級。

那么，具體到公共交通運(yùn)營管理，大數(shù)據(jù)能夠起到哪些重要的作用呢？

在過去幾年，睿至大數(shù)據(jù)一直利用自身創(chuàng)新的大數(shù)據(jù)解決方案幫助全國各地的公共交通系統(tǒng)運(yùn)營管理部門和城市管理部門優(yōu)化城市公共交通系統(tǒng)，并就此得到了來自一線的經(jīng)驗(yàn)如下：

線路、站點(diǎn)優(yōu)化：隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、城市化進(jìn)程的加快，城市建設(shè)擴(kuò)張、功能區(qū)重新規(guī)劃、城市新興聚集區(qū)等因素深刻影響著城市的公共交通系統(tǒng)，通過大數(shù)據(jù)可以統(tǒng)籌解析城市環(huán)境內(nèi)公交線站網(wǎng)的規(guī)劃，了解交通擁堵與公交站點(diǎn)、換乘站點(diǎn)等之間的關(guān)系，結(jié)合乘客流動，城市擁堵、線路覆蓋度等綜合因素，探索優(yōu)化公交線路，包括線路和站點(diǎn)的調(diào)整、新開、取消；

調(diào)度優(yōu)化：公交車輛和地鐵列車的調(diào)度一直是公共交通運(yùn)營管理機(jī)構(gòu)最艱巨、最頭疼的工作，道路擁堵、社會（突發(fā)）事件、車輛損壞（包括交通事故）等等因素，都會對車輛調(diào)度產(chǎn)生影響，并最終影響乘車人的體驗(yàn)（比如導(dǎo)致長時(shí)間的等待），大數(shù)據(jù)可以幫助公共交通運(yùn)營管理機(jī)構(gòu)更準(zhǔn)確、更精細(xì)化的管理車輛調(diào)度，加大-縮短發(fā)車間隔、及時(shí)調(diào)度更換受損車輛、惡劣天氣下的車輛調(diào)度、及時(shí)有效應(yīng)對節(jié)假日或局部臨時(shí)性活動的影響；

業(yè)務(wù)創(chuàng)新：大數(shù)據(jù)可以幫助公共交通運(yùn)營管理機(jī)構(gòu)在提升乘客體驗(yàn)、改變傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式上提供新的可參考依據(jù)和新的想法，比如說設(shè)置智能公交站牌、智能公共交通APP等服務(wù)，讓乘客第一時(shí)間了解“車在哪兒？下一趟車幾點(diǎn)到？自己大約幾點(diǎn)能到目的地？”等關(guān)鍵信息；

對睿至大數(shù)據(jù)來說，公共交通行業(yè)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新是持續(xù)的，是以豐富的行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)的，這其中包含了三個(gè)重要的組成部分：業(yè)務(wù)執(zhí)行、（大數(shù)據(jù)）分析、（決策）計(jì)算。以此為基礎(chǔ)，在全國各地公共交通系統(tǒng)優(yōu)化升級的背景下，睿至大數(shù)據(jù)正在塑造公共交通系統(tǒng)運(yùn)營的新常態(tài)。

睿至大數(shù)據(jù)：塑造公共交通系統(tǒng)運(yùn)營新常態(tài)

長期以來，睿至大數(shù)據(jù)在公共交通領(lǐng)域從探尋城市環(huán)境下公共交通運(yùn)行全局活動出發(fā)，基于海量公共交通行業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，從目前公共交通行業(yè)最為關(guān)心的問題入手，著力解決為公共交通系統(tǒng)線路優(yōu)化、提升公共交通系統(tǒng)單車承載量、提高公共交通系統(tǒng)運(yùn)行效率、為公共交通系統(tǒng)提升交通管理水平提供技術(shù)和決策支持，從而幫助公共交通運(yùn)營管理機(jī)構(gòu)構(gòu)建運(yùn)營新常態(tài)。

面對日益增長的交通大數(shù)據(jù)，睿至大數(shù)據(jù)交通大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的行業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新基于實(shí)時(shí)計(jì)算池、大數(shù)據(jù)計(jì)算池、超級計(jì)算池三個(gè)組成部分，他們分別代表了公共交通系統(tǒng)運(yùn)營管理時(shí)所面對的三類需求：業(yè)務(wù)執(zhí)行、（大數(shù)據(jù)）分析、（決策）計(jì)算——在共用軟件支撐平臺的基礎(chǔ)上，這三者滿足了公共交通運(yùn)營管理機(jī)構(gòu)的三大需求：

業(yè)務(wù)執(zhí)行：可以被稱為運(yùn)營決策系統(tǒng)，包括運(yùn)營調(diào)度系統(tǒng)、多媒體實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)系統(tǒng)、企業(yè)實(shí)施通訊系統(tǒng)（IM）、辦公自動化系統(tǒng)（OA）、企業(yè)資源管理（ERP）、車站管理、票務(wù)/公交卡系統(tǒng)、搶修救援調(diào)度系統(tǒng)、車載定位系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)、應(yīng)急指揮系統(tǒng)、大屏幕/網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)等多個(gè)系統(tǒng)，是公共交通運(yùn)營管理機(jī)構(gòu)的一線業(yè)務(wù)系統(tǒng)，只要是進(jìn)行第一線的業(yè)務(wù)（決策/命令）執(zhí)行的傳遞、第一線信息的及時(shí)投影以及相關(guān)運(yùn)營管理資源的管理；

（大數(shù)據(jù)）分析：以大數(shù)據(jù)計(jì)算池為基礎(chǔ)構(gòu)建，提供了包括交通需求分析、配置策略分析、交通線網(wǎng)分析、票卡價(jià)格分析和企業(yè)能力分析等多方面的功能，主要幫助公共交通運(yùn)營管理機(jī)構(gòu)對大數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、清理、集合、分析和關(guān)聯(lián)性分析，從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)一些潛在的、不易察覺的數(shù)據(jù)特征；

（決策）計(jì)算：依托超級計(jì)算池，睿至大數(shù)據(jù)為公共交通構(gòu)建了為公共交通運(yùn)營管理機(jī)構(gòu)提供實(shí)時(shí)優(yōu)化、實(shí)際決策依據(jù)的“超級計(jì)算平臺”，它支持了配置策略優(yōu)化、車輛優(yōu)化、交通線網(wǎng)優(yōu)化、實(shí)時(shí)預(yù)案編制、實(shí)時(shí)預(yù)案優(yōu)化、運(yùn)能系統(tǒng)仿真等需要耗費(fèi)大量計(jì)算資源，卻能夠在第一時(shí)間為運(yùn)營管理者提供基于大數(shù)據(jù)和強(qiáng)大計(jì)算力的決策建議。

依托超級計(jì)算池和大數(shù)據(jù)計(jì)算池的（決策）計(jì)算和（大數(shù)據(jù)）分析，是睿至大數(shù)據(jù)在公共交通運(yùn)營管理平臺及其業(yè)務(wù)優(yōu)化上極為重要的創(chuàng)新，它改變了原有行業(yè)應(yīng)用平臺只能提供基本信息化功能（如IM、OA、ERP）或是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)顯示的現(xiàn)狀，能夠?yàn)楣芾碚叱尸F(xiàn)（經(jīng)過分析的）數(shù)據(jù)內(nèi)在的具有價(jià)值的信息以及不同數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)系。不僅如此，它還能夠?yàn)楣芾碚咛峁靶袆又改稀?，即?shí)時(shí)優(yōu)化的建議和實(shí)際決策的參考——真正的將“看似毫無意義的數(shù)據(jù)”，變成具有實(shí)際意義的行動決策。

在某公交集團(tuán)的大數(shù)據(jù)監(jiān)測指揮平臺項(xiàng)目上，睿至大數(shù)據(jù)幫助該公交集團(tuán)構(gòu)建了使用GIS形式展現(xiàn)的實(shí)時(shí)監(jiān)控2萬余輛公交車輛的平臺，不僅實(shí)時(shí)計(jì)算該公交集團(tuán)所屬全市范圍內(nèi)路段的擁堵情況，（通過特征箱梁設(shè)計(jì)、模式識別）計(jì)算全市紅綠燈地理坐標(biāo)，而且通過客戶OD大數(shù)據(jù)，定期監(jiān)控了全市乘客OD遷移特征規(guī)律。

值得一提的是，在模型計(jì)算方面， 睿至大數(shù)據(jù)充分利用了大量高難度的算法，包括K-means聚類算法、平滑濾波算法、貝葉斯算法、概率密度算法等算法，保證了數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的效果、數(shù)據(jù)分析結(jié)果以及優(yōu)化決策建議的優(yōu)化高效、切實(shí)可信。

在該公交集團(tuán)的大數(shù)據(jù)監(jiān)測指揮平臺，不僅能夠通過GIS可視化展現(xiàn)車輛運(yùn)行情況，了解交通擁堵、熱門站點(diǎn)、乘客OD遷移特征，并且進(jìn)行定制化的分析模型構(gòu)建與展示，更重要的，是能夠直觀的提供線路標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)營狀態(tài)分析、定位數(shù)據(jù)和調(diào)度車次的公里模型以及定位數(shù)據(jù)的線路及站點(diǎn)位置分析，為公共交通運(yùn)營管理機(jī)構(gòu)的信息獲取、全景展現(xiàn)、實(shí)時(shí)優(yōu)化和實(shí)際決策提供了有力的、創(chuàng)新的支撐。

睿至大數(shù)據(jù)：開展“院企合作” ?實(shí)踐“產(chǎn)學(xué)共贏”

除了自身在公共交通大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新，睿至大數(shù)據(jù)同時(shí)積極開展“院企合作”實(shí)踐“產(chǎn)學(xué)共贏”，布局交通大數(shù)據(jù)的實(shí)踐應(yīng)用：2017年4月，睿至大數(shù)據(jù)與北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院，正式簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，雙方將通過睿至大數(shù)據(jù)在算法和工程上的經(jīng)驗(yàn)結(jié)合專家們的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，更進(jìn)一步提升睿至大數(shù)據(jù)交通大數(shù)據(jù)平臺的支持、服務(wù)和創(chuàng)新能力。

對于睿至大數(shù)據(jù)未來在交通大數(shù)據(jù)，特別是公共交通大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展，睿至大數(shù)據(jù)CTO蘭健認(rèn)為：長期深耕行業(yè)、依托行業(yè)讓睿至大數(shù)據(jù)在行業(yè)數(shù)據(jù)源和跨行業(yè)數(shù)據(jù)源整合方面具有先天優(yōu)勢，這在睿至大數(shù)據(jù)與北京公交、沈陽公交的合作上已經(jīng)得到了體現(xiàn)。（在許多實(shí)際項(xiàng)目中）睿至大數(shù)據(jù)通過技術(shù)手段，對數(shù)據(jù)做對接和交互產(chǎn)生了非常好的效果。

未來，睿至大數(shù)據(jù)將進(jìn)一步面向公共交通，特別是軌道交通行業(yè)（包括（高速）鐵路、城市軌道交通（地鐵、城鐵）），開展結(jié)合行業(yè)需求、應(yīng)用特點(diǎn)的面向社會服務(wù)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究和實(shí)踐，幫助中國城市交通建立完善的大數(shù)據(jù)平臺。

王珂玥

存儲在線（DOSTOR）主編