高速公路如何入“網”提速？

何鎮鎮

在大數據的背景下，將高速公路管理與監控融入智能化、信息化元素，并基于大數據將生產信息進行數據化分析，建設成可以根據各類信息統一協調運作的現代化生產體系，提高應急指揮調度的自動化程度和決策水平，成為當下的關鍵任務。

大數據能讓交通管控更具主動性和精準性

大數據時代的到來以及信息處理能力的迅速提升，為高速公路主動交通管理與控制提供了新的支撐。基于大數據可實現全面、連續的記錄，可以形成覆蓋時間、空間、宏觀、微觀多維度、全尺度，以及人、車、路、環境全要素的交通狀態感知。同時，計算能力的提升為大規模的數據運算提供了強力引擎，這為精準解析交通系統機理提供了基礎。基于數據形成的高速公路管控方案將更具主動性和精準性。

高速公路營運支撐平臺采用Hadoop和Spark計算框架構建一種高效的、可擴展性的大數據安全分析檢測平臺，實現養護數據、路政數據、收費數據、監控數據、安全數據等海量異構數據的整體優化整合，使用離線模型生成與在線檢測相結合的方式對異構網絡數據進行分析，在海量數據流環境中實現實時安全分析檢測。基于Hadoop和Spark的大數據安全分析平臺具有優秀的可擴展性及高效處理能力，能夠滿足安全大數據的離線和在線的分析與檢測要求。

高速公路海量數據潛在價值巨大，學界將大數據特點歸納為4個“V”，即Volume（大量）、Velocity（高速）、 Variety（多樣）、Value（價值）。事實上，以前并非沒有數據挖掘，而“大數據”理論則與傳統的數據挖掘存在差異。

重點對各業務系統的數據源格式進行統一，確保各業務系統間數據交互的準確性，同時為數據資源全面整合提供支撐。在統一數據元標準的問題上，由于管理處屬于交通數據采集的基礎層。所以建立數據元標準時，需要清楚地了解交通部、廳和高管局多個層級的數據需求，同時要與部頒標準直接對接，所以需與部、廳、局通信中心建立合作關系，建立高速公路管理單位層級的數據元標準。

傳統數據挖掘采用的數學方法通常是找到一些自變量與因變量的關系，形成一個因變量與一系列自變量的因果關系，建立一個方程式，繼而進行結果的計算。而“大數據”恰恰是對上述結果的逆向求解，即通過大量數據找到關聯，再去尋找其中蘊含的關系式。大數據是“知其然而不必知其所以然”，外行通過大數據分析可以打敗內行。當數據取得時，可能是雜亂無章、看不出規律，但運用作圖、造表、各種形式的方程擬合、計算某些特征量等手段便可找出數據的規律性。

評估體系是高速公路管理模式創新的關鍵

海量系統數據資源包括結構化數據（定位信息、提醒信息、流量速度、業務管理等）和非結構化數據（視頻圖像、文件等），交通信息數據量巨大、種類繁多，本平臺采用 RTAP實時分析架構，處理動態交通信息資源，充分發掘交通大數據價值，為公眾出行和營運管理提供深入的信息支撐。

交通運行狀態評估技術立足與信息資源整合，對高速公路交通運行信息資源進行深入分析，對交通運行狀態進行評估研判，為交通運營管理和公眾出行提供決策依據。交通運行狀態評估技術是實現高速公路交通運行管理模式由“經驗性被動反應”向“科學高效主動調控”轉變的前提和關鍵。依據交通運行狀態數據和評估模型，建設面向多層次管理需求、多粒度特征關聯的交通運行評估體系。

高速公路路網運行動態信息感知技術研究，以交通運行管控的思想為基礎，通過研究高速公路交通資源運行狀態的信息感知、信息采集設備、采集方式、采集內容等信息感知技術，選用合適的感知設備、布設位置、傳輸方式及網絡安全方式，按照“實時通訊、統一接口、信息共享、多級聯動”的思想，依據數據采集、智能分析、控制管理以及GIS、WPF等技術，在多元集成、多級聯動、信息共享、實時通訊等方面進行創新，實現對高速公路交通基礎設施、運輸設備和運行環境的可視、可測和可控。

為實現高速公路交通安全監測直觀、實時展示，基于GIS的多維度、多尺度、全時空可視化技術，結合高速公路路網數據，運用麻點圖、熱力圖、動態圖、網格和聚合等不同的展示，支持海量實時路況、動態預警信息、監控點位、重要路段等動靜態業務數據可視化應用，加強交通運行監測的實時性、趨勢展現、空間分析能力。

目前國內從事智能交通行業的企業約有2000多家，主要集中在道路監控、高速公路收費、3S（GPS、GIS、RS）和系統集成環節，國內約有500家企業在從事監控產品的生產和銷售。高速公路收費系統是中國非常有特色的智能交通領域，國內約有200多家企業從事相關產品的生產，并且國內企業已取得了具有自主知識產權的高速公路不停車收費雙界面CPU卡技術。在3S領域，國內雖然有200多家企業，一些龍頭企業在高速公路機電系統、高速公路智能卡、地理信息系統和快速公交智能系統領域占據了重要的地位。但是，相比于國外智能化和動態化的交通系統，中國智能交通整體發展水平還比較落后。

物聯網將推動新型高速公路管理模式形成

隨著信息技術的發展，智能交通系統正在發生新的變化。目前，我國已在200個以上的大中型城市建立城市交通指揮中心，城市智能交通投資約450億元，高速公路智能交通系統投資約350億，未來的發展趨勢將更加多面化。

萬物互聯：基于物聯網的全面感知和智能網聯。未來將是數字化社會，建立基于物聯網的全面感知系統，建設涵蓋地下、路面、制高點、空中立體感知體系，實現從面、線到點的全面感知。交通的跨界融合豐富感知內容。人車路協同系統的發展，實現交通環境的全面智能網聯。當前，萬物互聯互通已經成為大勢所趨，在物聯網技術的推動下，萬物之間的聯系日益緊密。在高速公路管理方面，物聯網所扮演的角色越來越重要，正推動著新型高速公路管理模式的形成。

基于5G萬物互聯的智慧交通。移動互聯網和物聯網的興起必然刺激未來綜合運輸方式的深度融合發展，其突出特點是兼具了資源共享與個體定制兩個方面的鏈路與平臺。而正處于成型階段的5G無線寬帶能夠高質量地支持海量交通信息交互，是構建智慧交通體系的基礎技術。

面向交通運輸行業的無線寬帶網絡一直存在垂直和個性兩大用戶群體，即專業的服務管理機構與需求各異的廣大分散用戶，因此，為節省某一擁擠節點的資源開銷，提供頻道效率，減少熱點時延，5G無線標準為之提出了提高靈活度的組網設計與部署方案。

大數據充分共享及深度應用推動交通管理工作模式發生變革。建立互聯互通的交通大數據共享平臺，實現大數據的深度分析研判。利用交通大數據，改變傳統的微觀交通管理現場調研模式，通過對實時的交通大數據分析，可以獲得精細的交通管理方案。利用大數據的情報分析，擺脫傳統的巡邏勤務模式，通過精準情報，實現精準勤務。利用大數據綜合分析，創新交通管理服務模式。

以需求和目標為驅動的智能系統。新技術的發展將會日新月異，未來的智慧交通管理系統將是以需求和目標為導向的系統，從交通管理實際需求、路網特點和飽和狀態、發展目標出發，選用合適的技術，建設既能滿足當前需求又能引領未來發展的智慧交通管理系統。

各種新技術普遍應用于智能交通管理。交通實時分析、交通資源共享、違法精準識別、異常狀態預警、戰略科學制定、交通的全生命周期管理等交通管理需求需要用到大數據、云計算、人工智能、移動互聯等各種新技術。隨著人們對美好出行的需求以及交通精細化、智能化管理的要求，將會有更多的新技術應用于智慧交通系統。

編輯/李洋