大数据支撑智能交通发展仍面临五大难题

日前，在2018智慧城市国际博览会上，来自台湾的勤亚科技张及人透露“台湾政府在将近九年前就初步规划所谓的大的交通数据云，用数据来管理整个交通出行。比如通知您从A到B大概走多少时间，这个时间给您选择走西会更快或者更慢一点，通过这种模式来做。”在公共交通部门，张及人称台湾已经全面做到了公车到站提醒，准确率在96在97%。“这样大家坐公交时不会浪费时间，能合理地安排自己的出行计划。”在出租车和商用车方面，“台湾有一个服务厅，允许清楚地告诉调度公司，在某个天气、时间、路口会有比较多乘客，只要买了这个服务，系统会高速您顾客在哪里，这就是大数据做的运用。

大数据之于意义重大

智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、识别信息等每天产生的数据量允许达到PB级别，并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力，而通过监控前端智能技能和大数据分析技能的运用，很好地解决了行业用户的此类问题，给用户带来经济效益，同时也允许将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。

大数据之于智能交通的意义，允许解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。

大数据支撑智能交通发展仍面临五大难题

随着移动互联网、大数据、车联网等技能越来越多地渗透到交通领域，百姓的出行将越来越高效便捷，同时也有利于管理部门为社会提供更好的公共交通服务。借助移动互联网、云计算、大数据、物联网等先进技能和理念，将互联网产业与传统交通运输业进行有效渗透与融合，形成具有线上资源合理分配，线下高效优质运行的新业态和新模式。积极用好大数据技能来支撑交通运输行业科学决策。交通运输部正在推进开展行业信息资源整合，同时也与互联网企业开展合作，利用定位大数据和智能化分析技能，成为科学决策的技能支撑。

不过，大数据虽然支撑着智能交通的前行，但其发展道路上难免要历经磨难，从目前来看主要存在五个问题。

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