一卡通為北京治理插上“智慧翅膀”

北京市政交通一卡通有限公司利用海量的出行數據，為政府部門重大交通控制的決策提供了支撐。

北京作為特大型城市和首都，交通問題一直備受關注，加之經常承辦大型體育和政府活動，交通資源的合理配置顯得尤為重要。傳統政府交通管理特點為粗放型、主觀定性、依靠經驗判斷，而互聯網技術及大數據技術的發展為政府的交通管理定量化和精細化提供了可能性。北京市政交通一卡通有限公司（以下簡稱一卡通公司）利用海量的出行數據，聯合相關數據研究機構，就重大事件如奧運、APEC、閱兵等，針對單雙號限行的公共交通出行規律進行了系列探索，為政府部門重大交通控制的決策提供了支撐。

開發相關數據平臺

一卡通具有身份識別、電子支付、票卡歸集和信息處理等功能，實現了多卡合一、功能集成，其應用范圍不僅涵蓋城市交通，還延伸至市政服務、商業消費和智慧園區樓宇管理等多個領域，為百姓的工作與生活帶來極大便利。同時，在一卡通公司十余年的跨越式發展歷程中，積累了海量出行數據，在記錄著首都公共交通發展變遷的同時，也為首都城市治理方案提供了可靠的數據支撐，目前已積累城市市政行為以及公交的軌跡數據約460億米，并仍以3000萬米/天的速度在增加。

利用這些數據，一卡通公司開發了數據治理平臺，為3000萬活躍卡用戶做了標簽畫像。用戶持卡時長、狀態、出行偏好，包括其通勤OD以及區域等信息，都可以進行標示，為政府的大數據分析提供支撐。在數據治理平臺的基礎上，一卡通公司又開發了數據展示與分析平臺。在這個平臺上，市民出行軌跡數據可應用于分析城市工作人口的潮汐變化趨勢、職住平衡、通勤通學、特定人群（大學生/中小學生/老年/殘疾人等）出行規律等方面的研究，進而根據研究結果為交通和城市規劃部門提供咨詢服務。例如，整個公共交通路網都有24小時不間斷的動態顯示頁面，可以跟蹤任何道路在特定時段的變化；也可以對地鐵線路和站點的流量變動、換乘等情況做深度的挖掘分析等。

運用具體出行軌跡數據進行分析

評估城市政策效果

北京市政交通一卡通IC卡數據，可以對城市政策進行事前、事中和事后評估，有效提升了城市政策制定的效果和效率。例如，在2014年北京市推進公共票價改革時，平臺共選取了11條數據做全口徑分析。通過研究分析，在改革實行后的第一個月，地鐵刷卡次數減少了10%。從整體出行人員而言，對地鐵中距出行人群的影響最小，對出行距離較長與出行距離較短的人群影響較大，這與當初推行公共票價改革的目的相同。從出行結構來說，這次公共票價改革使得地鐵出行人次減少的同時，使公交出行人次增加。據統計，受影響人群達149萬，其中有20萬人影響次數達到了10次以上。由此可以看出，這20萬人的出行結構得到了實質性的改變，并且可以把這部分人群定義為票價敏感人群，成為下一階段北京市制定公共票價改革政策時的重點關注人群。

又如，2015年抗戰勝利70周年紀念日閱兵期間，北京實行私家車單雙號限行。一卡通公司利用數據展示與分析平臺進行了深度挖掘分析，得出的結論是限行期間相對于限行前的公共交通出行總量增長了7%、公交出行率增長了10%、地鐵出行率降低了2%、公共自行車使用率增加了10%，并且早高峰提前了10分鐘，達到了預期的效果。期間，還特別針對有車族進行了分析，發現限行期間有車族利用公交出行了兩次或者兩次以上的有329萬人次，十分契合北京正在推行的綠色出行項目。

為城市規劃做支撐

北京市政交通一卡通IC卡數據，豐富了城市規劃的工具和手段。通過數據分析，可以對不同的社區做不同的規劃。例如根據分析，在金融街大型商務區上班的人群當中，以金融街為中心、半徑10公里范圍內的居住人群占69%，基本呈現均衡的向心分布。而在號稱全球最大居住社區的天通苑，以其為中心、半徑10公里范圍內的工作人群只占39%，呈現偏態失衡分布。并且，居住在天通苑的超長距出行的工作人群非常多，最長距離達到單程70公里。有了這樣有對比的、細致的數據，就可以為這兩個區域周圍的市政規劃提供很好的支撐、借鑒作用，有利于做出更加合理的規劃。

又比如對于通州的整體規劃。目前，通州被定義成北京的副中心，一卡通公司通過和北京市發改委合作，對通州工作人群的動態、靜態進行了一次深度分析。研究數據顯示，北京市大興區與河北省燕郊市都與通州是強相關的關系，居住在通州的工作人群中，既有北京的工作人群，也有河北的工作人群。所以對通州地區的規劃，不僅僅要考慮對北京的影響，在很大程度上還要考慮對河北的影響。

提升對特定人群的服務水平

北京市政交通一卡通IC卡數據，提升了政府對特定人群的服務水平。經過近幾年的實踐，一卡通公司總結了一套對特定人群的“一卡通方法論”，針對特定人群的出行特征進行分析，再加以識別和驗證，從而對他們采取一些特殊的有針對性的服務手段和措施，以提升服務的效率和效果。目前，該套體系對北京的大學生、中小學生、老年人、殘疾人等特定群體，都可以進行有針對性的研究、識別。

例如，在對中小學生通學軌跡進行研究時，發現一部分學生每天的通學距離超過30公里，原因是有很多在郊區居住的學生，要到市區上學。而北京的教育政策是鼓勵就近入學，所以目前看來政策效果并不理想。因此，通過這項研究分析，可以對下一步北京市教育資源的優化配置起到一定的借鑒作用。

優化公共交通的資源配置

一卡通公司作為市政交通領域的企業，交通優化一直是重中之重。為此，公司開發了結合路網、線路、站點、個人軌跡和出行特征分析的四層結構大數據支撐體系。

第一個層面是路網。通過對北京市18條地鐵線路網的流量分析，依照顏色深淺表示流量的密集程度，顏色越深的代表流量越密集，這些密度大的區域，就可以作為北京市下一步交通設計資源配置當中需要重點考慮的區域。

第二個層面是線路。例如，最典型的北京地鐵1號線，通過支撐體系可以清楚地看到1號線客流的來源以及乘坐1號線人員的去向，從而得出1號線和2號線、10號線是強相關的關系。

第三個層面是站點。例如，1號線中的天安門站，通過一卡通數據IC卡分析，可以識別進出該站人群的特征，同時也可以對性別、年齡比例進行識別。

第四個層面是對個人通信軌跡的分析。通過一卡通IC卡數據分析，可以將卡用戶的個人軌跡在GIS地圖上標示出來，同時還可以結合多元數據進行多維度的深度分析。從而做到對用戶通勤方式的偏好界定，通勤距離和通勤時長的統計，居住區域和工作區域的界定，還可以對居住區域和工作區域的車站分布做詳細的了解等。

此外，通過這套大數據挖掘體系，可以為北京的公交和地鐵集團做線路規劃、定制商務班車的行駛線路，同時也可以做社區公交微循環的方案設計等。

通過近年來的探索和體會，筆者認為一卡通數據在城市治理當中的作用僅僅只是嶄露頭角，雖然碰到了很多具體的困難，但是隨著技術的提升、觀念的轉變、企業的深度參與，以及政府相應配套政策的出臺，未來，一卡通數據在城市治理領域會發揮越來越廣泛以及越來越重要的作用。

（作者單位：北京市交通一卡通公司）

（本文根據張翔于2016中國智慧城市年度論壇上的演講整理）