信息與通信技術賦能公共交通運營管理的發展方向

王利鵬

（重慶南部公共交通有限公司，重慶 400014）

引言

隨著城市規模不斷擴大，居民的出行總量和出行距離呈大幅度增長，城市公共交通需求量不斷增大，公共交通的發展與運營管理面臨著嚴峻挑戰。在當前信息與通信技術賦能公共交通產業升級的背景下，通過創新公共交通運營服務模式，豐富公共交通商業形態，緩解城市交通供需矛盾，實現城市公共交通的可持續發展。國務院2015年印發《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，明確指出加快互聯網與交通運輸領域的深度融合，通過基礎設施、運輸工具、運行信息等互聯網化，推進基于互聯網平臺的便捷化交通運輸服務發展，顯著提高交通資源利用效率和管理精細化水平，全面提升交通運輸行業服務品質和科學治理能力[1]。

滕靖等人對新發展需求下城市公交系統的發展特征做出了詳細論述，我國部分城市已經在“互聯網+”公交方面進行了創新，以乘客需求為導向的智能化公交服務已逐步進入市民生活[2]。先進的信息技術、數據通信傳輸技術、電子控制技術及計算機處理等新技術賦予公共交通運輸管理體系新的發展方向。通過對交通信息的實時采集、傳輸和處理，借助各種科技手段和設備，能夠有效提升交通運營、管理和服務以及安全水平。在這種新的發展態勢下，依托大數據手段有效識別乘客新需求[3-4]，基于車路協同技術提升公交運行效率[5-7]。結合智能網聯信息傳遞技術完成公交線網升級與優化[8-10]，并提供以乘客需求為導向的個性化出行服務[11-12]等智能化發展方向已得到學者們的廣泛關注。

1 調研背景

當前城市公共交通出行客流總體發展趨勢從“賣方市場”轉為“買方市場”，當公眾交通出行產生了更多可替代方式后，就需要關注和研究客流市場的需求，提供更加精細化的服務，提升出行滿意度，才能打造一個高效和可持續發展的公共交通運營系統。正在興起的移動社交網絡開始改變我們的出行，交通信息是一種由自身社會網絡關系自發形成的信息，出行者利用這些基于定位功能的移動設備來獲取出行所需要的信息，同時獲得可供參考的出行評價信息或建議，構成按需出行的社會基礎。

2 調研概況

主要采取網上調研和問卷調查的方式進行，并走訪了公共交通運營一線部分從業人員，方式多樣，覆蓋范圍廣。

首先通過網絡爬蟲抓取指定社交網絡平臺上的原始信息數據，作為社交網絡數據熱點分析的數據源，并從這些數據源中抽取與公共交通相關度高的信息（如對公交站點設計、可達性、舒適度等評價反饋），基于社交網絡獲取的信息，如對公共交通現狀的評價意見與乘客的出行需求。隨后以公共交通乘客及社區居民為調查對象，對不同區域不同出行方式的乘客進行調研，發放了調查問卷，開展了多次訪談。在調查問卷發放過程中，考慮年齡、職業、居住位置等基本情況對樣本進行選取，為便于后期統計工作的順利開展，調查問卷主要采取當面填寫方式，并提供了個性化問題的記錄和回復，調研過程較為科學。

經過對調研信息的匯總和整理，形成調研結果。結果顯示，乘客對公共交通服務的意見主要集中在以下四點：一是乘客對公共交通出行的站點設置、班次頻率、線路走向等不滿意；二是對公共交通在出行過程中與軌道交通及其他運輸方式的換乘指向不明確；三是對公交軌道交通一體化換乘的距離及站務設施不滿意；四是公共交通出行信息發布不夠廣泛。

3 調研結果解析

乘客對公共交通的發展要求主要存在于公共交通規劃的一體化、運輸服務的科學精細化、基于信息與通信技術的出行過程一體化、公共交通出行信息發布的及時性等方面。結合信息與通信技術、大數據時代的到來，居民對于公共交通未來發展的期盼，也為公共交通的發展提升指明了方向。

3.1 精準服務

調研結果中大部分內容都直接或者間接涉及到了公共交通精準服務的問題，但是如何才能做到精準服務呢？公共交通資源只有布局更趨合理，運行服務更加適應出行需求，市民的公共交通出行才能更加舒適和便捷。

目前的公共交通線網在站點設置、線路走向等方面仍有待改善，公共交通運行中班次頻率、車型選擇、信息服務等均存在一定問題，而提升公共交通精準服務的能力，關鍵要對目前公共交通的運營實效有一個準確的把握，既能了解市民公共交通出行需求，又能合理規劃和組織公共交通運行服務，追求公共交通的精準服務，不斷探索最為科學、合理的運行線網，最大限度發揮好公共交通的作用。

3.2 需求導向

隨著信息與通信技術的發展，傳統公共交通相對被動提供運輸服務的方式正在被多種出行方式挑戰，傳統公共交通系統的站點、線路以及時間都是相對固定的，乘客在步行到達公交站點和等待車輛到達時，都需要付出額外的步行距離和等待時間，所以公共交通客流正在逐漸向舒適度更高、服務水平更高的個性化服務轉移。為此，以需求為導向的需求響應型公交就是一種嘗試。

圖1 需求響應型公交服務機制

需求響應型公交作為完善城市公共交通網絡、提升公交核心競爭力的重要手段，以實現公交“門到門”服務的目標。如圖1所示，需求響應型公交靈活的站點位置選擇更方便乘客的乘車需求，開行線路更靈活，不僅可以減少乘客出行時間，也降低了公交運營成本。

3.3 綠色低碳出行

目前新能源動力車輛數量有限，車輛的更新速度滿足不了實際需求，公交車輛尾氣排放仍然比較嚴重，同時受限于日趨復雜的道路環境，傳統交通控制效果逐漸降低。隨著通信技術與控制技術的快速發展，車輛環保控制的可行性及有效性逐漸提高，其經濟效益和環保效益逐漸顯現。

綠色環保新能源公交車除了環境保護方面的優勢，更具有乘坐舒適、信息化程度高等特點。從乘坐舒適度方面來講，新能源車底盤低、上下車方便，由于沒有傳統燃氣車的傳動系統，所以車內噪音小。由于新能源車操控系統全面電子化，幾乎所有運轉信號都可以數字化，所以在車輛運行狀態監控、駕駛員操控監控、車路協同控制等方面都有巨大的優勢。

3.4 一體化出行

一體化出行方式在目前已經更多地適用于公交和軌道兩種常用的公共交通出行方式中，但一體化出行的效果還僅僅停留在接駁距離、換乘方便等方面。而基于MaaS（出行即服務）的理念，一體化概念具體來說，就是將多種交通方式全部整合在統一的服務體系中，基于數據共享服務原理，運用大數據技術進行資源整合、優化、決策，建立無縫銜接、以出行者為核心的公共交通系統，并使用移動支付的新方法，提供符合出行者需求的，更為靈活、高效、經濟的出行服務。

4 賦能公共交通的新技術

在數字化、網絡化的時代中，新一代信息與通信技術賦能公共交通，將引領公共交通系統的變革，使城市居民獲取更加便捷的公共交通服務成為現實。基于全時空交通信息環境的智能分析和高效利用，是推動公共交通服務升級、實現人車路一體化協同的關鍵。同時，公共交通管理和服務模式也將隨之變化。

4.1 大數據技術支撐公共交通服務升級

基于手機信令數據、公共交通運營數據、RFID數據等構建多源大數據技術分析系統，將有助于精準評估公交系統、科學指導線網優化及精細管理公交資源。依托多源大數據，挖掘公交線網結構、運營特性、站點上下客流、站間斷面運力等公交供給特征，以及人口分布、出行結構、客流需求走廊等居民出行需求特征，考慮不同分析結果之間的交叉關聯和山地城市獨特的空間特性，評估公交線網布局現狀與客流需求匹配程度，實現對公交客流變化趨勢的動態掌握。全面考慮既有公交線路運營情況、人口出行需求和特征、城市用地等綜合因素，為公交線網精準化布局和優化升級提供支撐。大數據技術支撐下的公交服務升級機制如圖2所示。

圖2 大數據支撐的城市公交線網升級機制

同時從線網布局、運營組織和基礎設施等三個方面為線網優化提供方向指引，線網布局優化以出行需求為依托，分析城市主要客流走廊的OD分布，將走廊上大客流方向與既有公交線路對比，找到公交服務尚未覆蓋或覆蓋率較低的區域及客流方向，調整現有公交線路或開行新線路，提升公交線網與人口動態的匹配程度。

4.2 移動互聯技術實現出行一體化

智能手機、移動互聯網等通信設備的普及應用，徹底解決了以往公共交通乘客出行信息采集難的問題，也架起公交和乘客間的直接對話平臺，賦予傳統公交轉型成為“以乘客需求為主導”的主動服務型系統的能力，豐富了公交運營的精準化管理手段，為建立以乘客出行為導向的一體化聯合運輸方式提供了基礎條件和技術支撐。

圖3 公共交通出行一體化聯合運輸

基于運營端的一體化出行平臺和移動互聯技術，整合多種運輸方式、樞紐場站、高精地圖、公共交通運行等多方數據，將乘客從出行前的規劃、出行中的整個過程、出行后的反饋等全面綜合管理。基于乘客出行信息與公共交通運營排班時刻表，引入智能排班技術，合理優化運行方案，結合智能發車系統，將市民出行的需求切實反映到公共交通運行作業計劃和調度過程中來；在更加廣泛層面實現公共交通出行一體化聯合運輸，充分引入軌道站點、火車站、碼頭、機場等運力組織數據，在公共交通運行作業計劃中結合相應運輸方式的運力組織計劃，從運行組織過程中實現公共交通出行一體化聯合運輸，如圖3所示。

4.3 車路協同技術構建智能公交系統

車路協同技術及自動駕駛技術的快速進步推動智能公交系統的出現，基于車路協同基礎設施升級與通訊網絡系統搭建，構建行人、公交車輛、路側設施的完整通訊鏈路，建立不同車路協同通信環境下動態自組網與可靠傳輸機制，通過實時采集乘客公共交通出行需求，提供乘客出行方式選擇建議、換乘站點內部路線指引、公交到站時間提醒等面向乘客實時需求的精準服務。依托信號燈與公交車輛可靠信息交互機制，車載終端能夠接受信號燈配時方案、交通事件、道路運行狀態等實時交通信息，基于高級輔助駕駛技術向公交駕駛員提供車速、擋位、換道等建議信息，實現公交車行駛過程精準管控。

車路協同技術對于交通狀態、車輛狀態及乘客需求信息的采集與識別是構建智能公交系統的一個關鍵要素。基于車輛運行狀態大數據，識別公交車輛油耗與排放的關鍵影響因素和作用機理，通過辨識與預測車路協同環境下的交通狀態，進行公交車輛綠色出行線網規劃，實現高可靠、低油耗的公交線路選擇。另一方面，融合系統內多車行駛狀態信息與載客信息，解析乘客公交出行規律，挖掘乘客出行模式與行為特征。針對乘客出行需求密集區域與時段，調配其他線路剩余運力服務更多乘客出行需求，提高乘客出行滿意度，從本質上提高公共交通服務水平和吸引力，進一步緩解城市交通擁堵。

5 思考與展望

基于新技術的逐步應用，結合公共交通運營管理，在當下可以從公共交通線網規劃、一體化運行管理、車路協同管理、智能網聯公交技術等方面進行探索。

5.1 大數據賦能公共交通線網規劃

隨著公共交通IC卡、GPS、手機信令、互聯網開放數據等在交通規劃領域的逐步應用，以大數據驅動的精準規劃在其數據采集范圍、分析深度及粒度方面相較于傳統方式的優勢愈發明顯，從目前使用情況來看，多源大數據在規劃行業應用不斷深入，其在原始數據質量、數據覆蓋范圍及精度、對時間空間相關分析的支撐力度等方面優勢不斷顯現，特別是對客流出行特征、人群時空分布等方面的分析，已逐步趨于完善。

一般來說，基于多源大數據的交通出行特征分析會包含手機信令數據（聯通、移動、電信全覆蓋）、車輛RFID數據、車輛GPS數據、城市規劃數據等，交通調查公交滿載率、公交運營數據，以及出行OD、客流走廊、居民出行特征等。通過數據的綜合分析，可以評估出行特征與公交線網匹配性，如區域主要客流走廊與公交線網及站點布局適應度、出行需求與公交供給匹配度、公交服務盲點識別等。并從區域與城市經濟發展、產業發展以及城市用地布局規劃入手，建立交通需求模型，最終結合大數據分析結果以及線網現狀評估結果，提出公共交通線網優化方案。

圖4 大數據分析模型技術體系

圖5 重慶茶園地區部分大數據展示

重慶南部公交正在與相關技術方合作開展對茶園地區的公共交通線網優化和發展規劃工作，此次將調集手機信令、車輛GPS、RFID電子牌、IC卡、車輛OBD等20多類數據資源，掌握交通設施建設、規劃情況，計算城區人口、車輛移動軌跡和活動點分布，以及道路及公共交通實時運行狀態，用大數據支撐地區公共交通的線網規劃（圖4、圖5）。

5.2 打造基于MaaS理念的一體化出行服務體系

隨著城市的發展，交通擁堵、市政設施不完善等因素導致公共交通服務水平下降、運行時間不確定，讓市民無法通過公共交通準時快捷到達目的地。小汽車的出行靈活性顯然在出行可達性上更占優勢，但在環境污染、道路資源占用、停車難等方面更加劇了城市交通問題。而MaaS具有共享、一體化、以人為本和環保等特點，致力于更好的改善公共交通出行體驗。

高德地圖與北京市合作，整合了多種交通出行服務，能夠為市民提供行前智慧決策、行中全程引導、行后綠色激勵等全流程、一站式“門到門”的出行智能誘導，以及城際出行全過程規劃服務。平臺上線了實時公交、地鐵擁擠度等服務。目前，實時公交已覆蓋全市超過95%的公交線路，實時信息匹配準確率超過97%，全市所有地鐵站點當前的擁擠情況也可實時在線查詢。市民通過高德地圖，就可以直觀便捷地查看公交車的實時位置，掌握車輛還有幾站以及幾分鐘到達，避免焦急等待，極大地提升了乘客出行體驗。

5.3 車路協同技術賦能公交優先

公交優先包括實現公交車在空間和時間通行權上的優先。空間上的優先可以通過設置公交專用道等來實現。信號優先前提條件是路口具有公交專用道和信號機聯網控制，采用綠燈延長、紅燈早斷、插入相位、跳躍相位的控制原則，通過智能化的算法控制既能使公交信號優先又可兼顧路口總體交通效益。

現有交通信號控制系統主要通過感應線圈檢測交通流數據，無法準確掌握車輛個體運行數據及宏觀交通流狀態，影響了交通信號控制效果。車路協同技術基于無線通信、C-V2X、高精度定位（可高達厘米級）、邊緣計算（可獲得ms級超低延時）、智能云控等技術，全面獲取車輛和道路信息，通過車車、車路間信息交互和共享，實現車路協同，優化道路交通控制，緩解交通擁堵等目標（圖6）。

基于車路協同技術的擴展應用，一是紅綠燈信息共享服務，可對公交車尾部安裝的路牌顯示屏加以改造，顯示RSU向車載OBU轉發的前方信號燈情況及其他實時交通信息，以便及時提醒后方社會車輛，提高交通效率，讓城市交通更有溫度（圖7）。二是智慧站臺服務，通過站臺上的車路協同設備與乘客互動，使駕駛員可以提前預知前方站臺等候本車人數，亦可使乘客提前獲知來車的擁擠和空位情況，自主決定是否等待下一班車，從而有效解決公交車與站臺乘客信息不對稱問題以及公交車輛間客流不均衡問題。

5.4 探索智能網聯汽車技術在公交運營中的應用

智能網聯汽車是通過車載傳感系統感知道路環境，自動規劃行車路線并控制車輛到達預定目標的智能化汽車。它利用車載傳感器、雷達來感知車輛周圍環境，并根據感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛的轉向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。

圖6 車路協同公交優先技術原理

圖7 紅綠燈信息共享技術原理

智能網聯汽車技術的應用主要是從安全穩定、自動化駕駛等方面來發展，目前智能網聯汽車大體分為4級，L1即輔助駕駛，車輛對方向盤和加減速中的一項提供駕駛操作，人類駕駛員負責其余駕駛動作；L2即部分自動駕駛，車輛對方向盤和加減速中的多項提供駕駛操作，人類駕駛員負責其余駕駛動作；L3即條件自動駕駛，由車輛完成絕大部分駕駛操作，人類駕駛員需保持注意力集中以備不時之需；L4即高度自動駕駛，由車輛完成所有駕駛操作，人類駕駛員無需保持注意力，但限定道路和環境條件。當然，更高標準的L5即完全自動駕駛，由車輛完成所有駕駛操作，人類駕駛員無需保持注意力。

從智能網聯汽車上路運營情況來看，有兩個技術要求值得關注：一是目前運營過程中只能在規定的點位上下客；二是所運營路段必須提前進行信息采集，即必須在既定的運營道路范圍內行駛。基于以上兩個方面的技術特點，公共交通線路推行智能網聯技術應用有著天然優勢，若能選取公共交通線路進行試點應用，將為公交企業未來在智能網聯公交的推廣方面積攢經驗、占得先機。