部門聯合方顯治堵之效

部門聯合方顯治堵之效

隨著共享意識的提升，大數據融合還將在更多公共領域創造價值，那才是資源最大化的意義所在。

每到假期，不少人就會開始計劃出行，甚至早早規劃好了行車路線，以防萬一。但是駕車出行總是有層出不窮的萬一如影隨形，堵車就是其中最無法預判的情況之一。

隨著道路交通信息化的快速發展和車聯網技術的普及，很多人相信，技術特別是大數據技術，可以為避堵出行提供很多幫助。

也許有人已經發現，2016年里的一些重要節日，以及剛剛結束的2017年元旦前，網絡上都會有 “出行預測大數據報告”公布出來，根據這些報告計劃出行的人們可以合理地規劃路線，安排時間。

以2017年元旦為例，交通運輸部路網中心聯合公安交管部門，發布了《2017元旦全國公路網出行預測報告》，對元旦假期出行情況進行了預測。這份報告融合了全國70多個省、市級交通管理部門的權威數據、以及高德地圖的即時大數據，并參考了100個全國主要城市的歷史數據。報告預測，全國各城市高速擁堵路段主要分布在京津冀、珠三角、長三角、成渝4大區域，以及這4大區域周邊城際高速連通線。預計全國最堵城市將是哈爾濱、濟南、呼和浩特、北京、洛陽、昆明、蘭州、鄭州、南寧等。同時，報告還對擁堵發生的時間和峰值，以及擁堵程度給出了具體的范圍。對于發生擁堵比較嚴重的幾大城市還給出了重點說明。

這份出行預測報告的準確度和詳細程度都很高，對于指導人們出行的確起到了很好的引導作用。其中重要的根據就是數據。更為重要的是，這份預測的數據基礎來源并不是單一的，這意味著多部門、跨平臺的數據開放和合作已經顯出成效。

無獨有偶，2016年十一期間，人民網輿情監測室聯合百度共同發布了《2016十一出行預測大數據報告》。這份報告在方向和深度上均超過以往，從國民假期出行最關心的“避堵”、“旅游”等問題入手，在三個核心領域進行多維度預測：出行路況全覽、出行目的及趨勢分析、人群畫像描摹。雙方利用各自優勢，以資源整合、開放共享、大數據處理分析為重點，采取標準化及熱點性服務，在往年基礎問題預測的基礎上，根據2016年受眾關注點進行其他條目預測，為受眾假期出行提供全面指導。報告中，除了對現象的全面描述和規律的準確提取之外，百度地圖還專門針對大數據預測到的問題提供智慧化解決方案。百度地圖開放平臺不僅可以提供海量數據來源，實現更精確的到店識別、基礎位置描述、高室內精準定位、周邊POI檢索等服務，同時，數據結合云計算、圖像識別等人工智能技術，二者合力驅動新一代的路況服務，也會產生更為精準和更加廣泛的路況信息，客觀產出有關于交通擁堵和人群出行特征的交通分析，為受眾出行及政府部門社會研究提供了素材和指導意見。這也是一份來自跨平臺數據和技術整合的典型案例。

由此可見，共享大數據避堵、治堵的成功在于數據的開放。近年來隨著大數據技術的普及和共享意識的逐步滲透，數據資產化、資源化已經成為企業、政府等組織和部門的共識。但是想要實現數據的社會價值和意義，就必須實現資源共享、數據融合。目前很多基于大數據技術的出行平臺都需要與其他單位合作。同樣，隨著共享意識的提升，大數據融合還將在更多公共領域創造價值，那才是資源最大化的意義所在。

本刊記者：邢帆

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