优化城市公共交通破解拥堵

优化城市公共交通破解拥堵
2019年10月22日 05:19 北京商报

无论是在哪个行业,提到大数据应用,提质增效、运营优化都是频率较高的词汇。这两个词汇准确地描述了大数据如何从技术研发到产业落地,也精准地概括了大数据应用的价值。

智慧交通对城市公共交通而言,主要是借助大数据和人工智能技术来提高公共交通运营效率和服务水平,降低运营成本。从根本上来说,这与自动驾驶以及城市交通管理的目标一致,让城市出行更顺畅、更便捷。睿至大数据智慧交通事业部总经理胡少波表示:相比自动驾驶、城市交通管理,城市公共交通更有潜力成为破解城市拥堵的突破口。

数据优化不是纯技术驱动

无论是在哪个行业,提到大数据应用,提质增效、运营优化都是频率较高的词汇。这两个词汇准确地描述了大数据如何从技术研发到产业落地,也精准地概括了大数据应用的价值。

目前睿至大数据覆盖的行业解决方案中,有三个都与城市公共交通相关:城市公共交通大数据、地铁大数据、公交大数据。睿至大数据通过大数据分析,利用人工智能发现规律和特征,针对城市交通不同管理部门和运营企业,帮助提升管理部门的决策能力和管理水平,协助优化运营企业的服务水平和运营效率。

以地铁大数据为例,胡少波表示:“我们以车站、线路、线网为中心来组织全维度数据,在充分整合关键业务需求的基础上,通过大数据+人工智能技术对数据进行深入分析和挖掘,建立一套全面的指标库和特征库,实现更精准的客流预测和突发事件影响分析,更好地支撑行车组织、客运组织和线网评估优化”。

据介绍,睿至大数据已经为某特大城市地铁服务了两年多,该项目主要基于地铁客流数据,分析客流特征,帮助地铁公司优化行车组织、调整发车间隔、引导客流及限流等。

关于公交大数据,胡少波介绍:“公交车会记录乘客的刷卡数据,把这些数据整合起来之后,结合人们的出行需求,就能优化运营线路,比如哪些地方设置站点会更方便人们乘坐,能够吸引更多人乘坐,又或者根据出行需求设置定制公交,满足一部分特殊需求的乘客。”

通过这种公交改良项目,可以极大地优化公交运力,包括优化公交运行时间。胡少波举了一个例子:某地公交系统,在没有看数据之前,该系统设定的早高峰时间是7:30-9:30,但实际上每天早上6:30-7:30,道路上就已经非常繁忙,而这个时间段公交车的发车班次明显满足不了需求。“在没有数据之前,运营者很难发现这样的设置不合理,但通过数据分析之后,问题就显而易见了”,胡少波说道。

据悉,在公交大数据层面,睿至大数据通过在北京公交运营的经验,已经探索出了一套算法,这套算法不需要下车刷卡,也能推算出乘客在哪一站下车。胡少波表示:“并不是所有的城市都像北京一样上车刷卡、下车刷卡,这也就意味着各地公交公司拿到的乘客出行数据并不完整,也就需要通过算法推算出乘客的出行轨迹,进而分析乘客的出行规律。”

据悉目前睿至大数据这套算法的准确率已经达到80%,准确率是与北京公交上车刷卡、下车刷卡的数据比对验证过的。胡少波表示:“将这套算法应用到其他非下车刷卡的城市,也能快速地了解到当地乘客的出行规律,进而帮助当地公交企业优化线路运营。“目前,这套算法已经在济南等多个城市测试过,准确率还是蛮高的”,对于这套算法,胡少波颇有信心。

大数据应用不仅仅要靠技术,还需要对业务进行深入了解。以公交来说,需要了解各种出行组合,了解行业内数据的关联和调整,然后通过技术形成算法,“这并不是一个纯技术驱动的工作”,胡少波说。

城市拥堵解决靠公共交通

为交通运营公司提供大数据分析服务,优化其运营状况,这只是其中一个层面。目前,城市交通一个迫切需要解决的依旧是交通拥堵问题。

交通拥堵一直是个难题,为缓解交通拥堵,各地都在探索相应的解决办法,如加大交通管理层面的投入,优化交通管理基础设施。胡少波表示:“这些举措在改善道路交通通行状况时起到了一定的作用,但要想真正解决交通拥堵,效果会有瓶颈。如何在现有道路量的基础上优化人们的出行选择是当下缓解交通拥堵问题的主要方向。”

为什么要公交优先?胡少波认为:公交优先就是让人们更多地乘坐公交,集约化出行,减少小汽车出行,这样才能从根本上解决城市拥堵问题。不得不承认,现有的公共交通运营,并没有特别多有效的手段增加公共交通对公众的吸引力,让人们愿意去乘坐公共交通。

城市里人们的出行需求已经存在,核心问题就是通过哪种方式满足人们的出行需求。优化公交运营,就是想办法把有出行需求的人,从原来的出行方式上拉到公共交通工具上来。这分为两部分:

一是提升公交运行体验,让原来选择坐公共交通工具的人继续选择公共交通工具;另一方面则是把原来开车出行的人,拉到公共交通工具上来。

想要解决这两个问题,胡少波提到:“首先要知道客流在哪里,人们的出行需求是什么。不同的出行方式,运营商手里都有相应的数据,比如公交公司有数据,这些数据包括每天坐公交的人出行站点、换乘时间、乘坐体验等;地铁公司手里也有数据,包括乘坐地铁的人上下车站点、大概的人群画像等;还有开车出行人的数据,高德地图、百度地图等导航软件也都能给出相应的数据画像。当然,关于交通出行数据统计,还有一个渠道是城市里无处不在的摄像头,这些摄像头也能够铺捉到车的出行轨迹。”

在交通问题上,依靠数据优化信号灯等手段某种程度上只能解决交通的有序与安全问题,解决城市拥堵关键手段将是公共交通,即如何通过大站快车、直达车等方式,满足老百姓快速到达目的地的需求,让老百姓切实感受到公交的快捷与便利,则是重中之重。

融合多源数据共建城市大脑

城市公共交通数据化运营不可避免的需要多源出行数据的融合,胡少波提到:“城市交通线路优化的前提就是多源数据融合,通过多源数据的不断融合,把握城市居民的整体出行需求和出行特征,来优化线网和调配运力,从而降低运营成本,提升服务质量。而这恰好是智慧交通发展的难点”。

目前已经出现的模式是,国企与互联网企业合作,共同进行相应的数据开发与应用。胡少波也提到,即便有社会资本介入,双方之间的磨合也需要时间,需要耗费很大的沟通成本。互联网企业与国企合作,能够一定程度上规避比如数据安全问题。但怎么让这二者合作的运转效率更高,也会是制约公共交通快速发展的一个因素。社会资本与政府企业结合已经成为一个值得尝试的趋势,但在运营效率和变革效率上到底有多大价值,还有待验证。

胡少波表示:已经有越来越多的城市公共交通运营机构意识到能够通过大数据的方法解决运营问题。

近年来,睿至大数据正在积极打造的这套基于多源出行数据融合的、数据智能驱动的、运用互联网技术和模式的城市公共交通运营体系,全面应用了大数据和人工智能技术,在把控整体城市居民出行需求和出行规律的基础上,合理进行公交、地铁线网布局,最佳优化公交、地铁运力调度,提供直达公交、定制公交、网约公交等多样化的集约化运力供给,从而提高公共交通的服务水平,增强城市公共交通的吸引力,提高公共交通的客流分担率。

未来睿至大数据作为城市公共交通运营大脑的承建方,将重点和市公交集团、市轨道集团、市交通局进行联合运营,确保运营效果,并希望通过公共交通运营大脑的建设,全面助力公交优先战略切实落地。

胡少波预测,未来两到三年,交通大数据应用会进入一个爆发期。

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