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大數據+智能交通 跑馬圈地正當時
編輯:葉子 [ 2017-6-14 15:29:40 ] 文章來源:LED大屏網
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2016年10月,卡耐基梅隆大學機器人教授斯蒂芬?史密斯在白宮前沿會議上稱:交通擁堵每年造成美國經濟損失1210億美元,并產生大約250億公斤二氧化碳排放,特別是汽車在市區行駛時,發動機空轉的時間占40%,其最大原因是目前的交通信號系統太過落后。為此,史密斯教授正在開發人工智能驅動的智能交通信號系統,以適應不斷變化的交通狀況。在美國匹茲堡的試點測試中,該智能交通信號系統將旅行時間縮短了25%, 發動機空轉時間縮短了40%。研究人員還預計,該系統將減排21%,還可以通過提高交通吞吐量來節省城市道路拓寬的成本和消除街道停車。
  交通大數據時代的來臨是智能交通發展的必然趨勢,在這個進程中我們將面臨前所未有的問題和挑戰:
  信息孤島。交通數據分散在不同部門,部門間又缺乏開放互通,形成信息孤島,造成交通數據資源的條塊化分割和信息碎片化等現象。
  系統穩定性不足。現有交通方案中設備類型眾多,廠商繁雜,質量和標準都參差不齊,維護成本龐大,很難做到高穩定性。
  海量數據存儲和計算能力不足。智能交通的分析對象是整個城市的交通行為主體,具有海量數據的固有特性。實現對城市道路的交通狀況、交通流量信息、交通違法行為等的全面監測,特別是承擔在交通高峰期采集、處理及分析大量的實時監測數據的工作,整體平臺的運行壓力巨大,傳統的交通數據分析方法很難有效支撐如此龐大的數據體的開發與利用。 
  應用負載波動大。交通流特性呈現隨時間變化大,區域關聯性強的特點,需要根據實時的交通流數據及時全面采集、處理、分析等。傳統的智能交通方案由于無法做到全局統籌,往往會陷入各自為戰的境地,無法滿足未來智能交通的高效性、實時性等要求。 
  為解決上述轉型過程中的實際問題,使用云計算與大數據技術將成為智能交通系統的重要支撐。 
  智能管理 
  整合行業數據,形成地面公交、出租汽車、軌道交通、路網建設、汽車服務、港口、航空等領域的一體化智能管理。如用于車輛疏導,基于不同道路、路口車流量的統計(時、日、月統計等),根據這些統計可以分析不同時段某條道路實時的車流密度、發展方向和趨勢等。 
  中國 
  2016年7月,國家發改委、交通運輸部印發《推進“互聯網+”便捷交通 促進智能交通發展的實施方案》,提出建設先進感知監測系統、構建下一代交通信息基礎網絡、強化交通運輸信息開放共享等具體要求。 
  南京
  全市范圍內的交通監管、治安監控攝像頭所產生的視頻數據流全部集中存儲在智慧南京數據中心。采用云計算技術,可以實現車流數量的精準統計,通過交通攝像機實時捕捉和分析視頻圖像,在市交管局終端顯示屏上能夠實時算出車道的排隊長度,有助于判斷城市交通干道的暢通情況,及時發現城市中擁堵的道路,并進行交通導航和相應處理。并且,南京在城市安防領域具備了視頻DNA檢索技術,該技術通過對監控視頻畫面中人的走路姿態進行建模,對連續走路姿態進行提取,最終形成一個動態的行為DNA樣本,在樣本庫中對特定人物的行為DNA進行比對,從而實現實時、快速的視頻DNA檢索。
  公眾便捷出行
  大數據通過整合交通出行服務信息,在公共交通、出租汽車、道路交通、公共停車,以及公路客運等領域擴大信息服務覆蓋面,如滴滴、Uber打車軟件提供出租車、快車、專車、順風車服務,同時接入地圖、路線查詢、實時路況、在線支付等相關服務。智能停車軟件也進入市場,如停簡單、好停車、PP停車等,實現停車行業與動態交通的有效銜接。 
  物流企業好助手 
  《行業大數據市場發展前景猜測與投資分析報告》顯示,2014年,中國物流大數據應用市場應用規模為2.92億元,預計到2020年將達到188.23億元。Avent公司全球運輸副總裁Marianne McDonald表示:每一樁運輸交易都會生成超過50列的數據,以及超過2.5億的數據值。 
  亞馬遜 
  亞馬遜在業內率先使用了大數據,人工智能和云技術進行倉儲物流的管理,創新地推出預測性調撥、跨區域配送、跨國境配送等服務。 
  菜鳥 
  菜鳥是典型的“互聯網+物流”生態的布局模式,天網+地網+人網,園區(菜鳥自建園區)、樞紐(投資的卡行天下)、運力平臺(投資的運滿滿)、城市配送(上海萬象等)、快遞(圓通、百世,以及蘇寧和收購的天天等)、最后一公里(菜鳥驛站)、農村物流(日日順),以及菜鳥聯盟生態。雖然不隸屬于同一家公司的,但將數據放在同一個平臺上,通過平臺大數據分析,云計算配置,產生了協同效果。
   車聯網離不開云計算和大數據
   車聯網是解決交通擁堵,保障行車安全的有效手段,在政策支持下,未來5年市場規模將達到千億級。
  在電信覆蓋率基本飽和前提下,汽車已經成為最大移動終端和移動信息消費場所,車聯網設備也成為互聯網企業進入汽車這個新的媒介的入口。2014年以來,蘋果、谷歌、特斯拉、百度、阿里、騰訊等巨頭紛紛加大車聯網布局和投入。 
  英特爾 
  2017年,英特爾153億美元收購以色列無人駕駛公司Mobileye,發力車聯網。英特爾預計,2020年自動駕駛汽車每天可產生4000GB的數據,2030年全球車輛系統、數據和服務市場的規模將達到700億美元。 
  阿里
   2014年,阿里集團和上汽集團宣布戰略合作。2015年,阿里集團與上汽集團簽署雙方將在車聯網展開合作的協議,上汽自主品牌新產品將集成阿里的YUN OS操作系統,并整合大數據、阿里通信、高德導航、阿里云計算、蝦米音樂等資源和上汽集團的整車與零部件開發、汽車服務貿易等資源。

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