数字技术赋能公共交通系统智慧生态建设

胡新光

（中国瑞达投资发展集团有限公司，北京 100040）

引言

城市公共交通是指在城市区域内，利用公共汽（电）车（含有轨电车）、出租车、城市轨道交通系统和有关设施，为公众提供基本出行服务的活动。2012年国务院发布关于城市优先发展公共交通的指导意见（国发〔2012〕64号）指出：“深入贯彻落实科学发展观，加快转变城市交通发展方式，突出城市公共交通的公益属性，将公共交通发展放在城市交通发展的首要位置，着力提升城市公共交通保障水平。在规划布局、设施建设、技术装备、运营服务等方面，明确公共交通发展目标，落实保障措施，创新体制机制，形成城市公共交通优先发展的新格局。”

近年来，我国城市公共交通得到快速发展，技术装备水平不断提高，基础设施建设运营成绩显著，人民群众出行更加方便，以北京市为例，截至现在北京轨道交通总运行里程727公里，运行线路23条，日客流1000多万人次，形成由轨道交通指挥中心管理调度下的覆盖全市的线网运行格局，全地铁线网实现了电子支付及客流数据集中清算管理；北京公交拥有运营车辆近3万辆，运营线路895条，线路总长度17.42万公里，设置有多个公交运行调度管理中心，受票价政策刺激全市公交车基本实现一卡通电子支付，具备公交系统大数据深入分析、挖掘及应用的基础条件；北京现有出租车7万辆，各出租车企业均设置有可直接联络追踪每辆车的指挥调度中心。

习近平总书记提出面对新发展格局，需要新发展理念。国家十四五规划和2035年远景目标纲要提出：迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。随着互联网大数据、云计算、人工智能、5G通信等技术的快速发展，城市公共交通系统需要运用数字技术实现提质增效，通过管理理念不断创新、管理模式不断创新、技术手段不断升级，建立以人为本、数据导向、从下至上的制度性的模式创新及技术创新，建设共享共治共管的公共交通智慧生态。

1 城市公共交通系统数字化发展存在的问题

数字时代最显著的特征是物理世界和数字世界的联接，数据成为生产力构成基本要素，城市公共交通系统是一个综合、复杂、开放、动态的大系统，公共交通行业数字化包括基础设施数字化和业务流程数字化两个层次，才能完成从物理世界到数字世界的转换，实现智慧交通的数字孪生和增值应用，如果数字化只是停留在单个行业场景的数据挖掘上，产生的价值是非常有限的，只有实现公共交通全系统及全业务流程的数字化及数字融合才能实现整体层面的提升。根据分析目前公共交通系统数字化发展存在的问题包括以下几方面。

1.1 行业数字信息孤岛问题严重，数字融合不足

城市公共交通各条块设施建设及信息化建设很多城市已具备规模，受条块限制，行业数字信息孤岛问题严重，目前尚未形成城市层面可兼容异构信息的统一标准的时空数据底层框架。数据孤岛问题虽然一直都受到人们的重视，却一直未能解决。各部门业务系统数据格式不统一、数据权限不明确、数据对接机制不健全，都将制约公共交通系统的数字孪生、生态发展及服务提升。

1.2 公共交通系统基础设施缺乏、标准不统一

目前国内尚无一个城市及地区建立起总体层面的系统性整体性交通数据信息中心，也没有一个统一平台为市民提供实时、快速、便捷的出行服务。由于建设标准缺乏或标准不统一，机构和厂商各自推进，难以确保统一编码、多模态数据的精准融合表达，大量的非结构化数据、结构化数据、视频数据、图像数据混合，导致公共交通整体性数字信息整合及集成工作难度较大，政府端信息接受滞后，对于突发交通事件的处理显得被动与不足。

1.3 公共交通系统时效性不足、个性化服务不足、服务体验不佳

公共交通作为城市服务的核心要素，其时效性甚为重要。当前公共交通系统中地铁时效性稍好，公交则易受包括天气、重大活动以及路况拥堵影响，时效性不足。城市缺乏针对市民出行的整体性个性化服务，比如个人出行定制服务、出行路线及方式选择、场站间衔接服务等。由于缺乏统一信息及统一协调，机场及铁路场站经常发生到站旅客没有交通工具可选的窘境，很多时候公共交通信息发布、出租调度及出行协调依靠交通广播电台完成。

1.4 公共交通系统缺乏市民参与通道难以实现共享共治

长期以来公共交通系统基础设施和运营服务从规划、设计、建设到运营均为单向服务模式，即设置一个公共交通设施系统时，缺乏市民沟通参与通道，未建立市民沟通参与激励机制。目前国内在数字社会和数字政府生态建设方面已有可喜进展，全国一体化政务服务平台整体上线试运行，接入地方部门360余万项服务事项和一大批高频热点公共服务，共建共治共享的社会治理新格局逐步形成。公共交通服务提升属于市民急难愁盼的问题，需要以数字化理念、数字化技术打通市民参与沟通通道，建立共享共治共管的智慧交通生态体系。

2 城市公共交通系统智慧生态模型

城市公共交通具备公益和普众属性，公共交通智慧生态系统建设需要创新思维，从人本核心需求和服务体验出发设计和构建，实现各参与方包括政府机构、交通管理部门、交通服务部门、商业机构、社会机构、执法机构及乘客/市民主体的和谐共生、共赢发展格局。构建公共交通系统智慧生态应遵循如下原则。

（1）以人为本，满足核心出行需求。以人为本，从核心公共交通出行需求出发，如时效性、便捷性、舒适性等方面设计目标愿景，同时提升公民交通文明意识。生态系统中市民在公共交通体系中可承担多重角色，如数据提供者、服务接受者、治理参与者。与传统的智能交通系统（ITS）注重系统效率、车辆和车流量本身不同，智慧生态的交通系统致力于优化人的出行体验，专注于人。与政府、运营商以及其他参与方一样，乘客也可参与出行服务的数据提供和改进。

（2）集中统一的交通设施多源异构数据融合。建立互联互通的交通设施数据体系，实现不同公共交通设施及运营机构的多源异构数据集中统一融合和整合，推动公共交通数据在政府内外的双向流动和有效利用，建立一体化城市公共交通大数据平台和应急管理出行服务中心。

（3）共享共治的激励机制及普惠机制。考虑到公共交通的公益属性，政府需要制定共享共治共管的智慧交通激励机制和普惠机制，如建立市民信用积分机制，为参与治理和数据提供者、紧急状态服务者提供积分奖励。对于商业服务机构或第三方服务机构给与政策激励及扶持，形成全社会共同参与的良性健康发展的公共交通发展生态格局[1]。

（4）一体化公共交通时空数据管理服务平台。以物联网、区块链、数字孪生城市、时空大数据、人工智能为代表的数字技术正蓬勃发展。针对公共交通时效性的重要核心特征，需要应用时空数据、区块链、人工智能、云计算等技术实现数据整合和融合，建立一体化公共交通时空数据管理服务平台。时空大数据包含时空信息特征，包括时间、地点、场景特征等，实现对汇聚获取的各类数据添加时空标识，即时间、空间和属性“三域”标识。时空人工智能是AI领域的新型创新应用技术，以时空为“索引”对多源异构数据进行时空化治理和融合，并借力知识工程和AI算法进行智能化分析，从而挖掘知识和辅助决策。通过时空大数据和时空人工智能可有效实现出行模式挖掘、交通流量预测、智能调度、交通事件预测及个性出行服务[2]。

城市公共交通智慧生态模型如图1所示，智慧生态以时空数据、人工智能、区块链、云计算等数字技术为支撑，以一体化时空大数据公共交通管理服务平台为中心，构成覆盖市民、地铁、公交、出租、机场、铁路、车站等多要素公共交通时空数据融合及智能挖掘及服务，形成以技术创新、数据转化、共赢发展、共享共治的协同发展公共交通智慧生态体系，助推新型智慧城市高质量建设发展。

图1 城市公共交通系统智慧生态模型

3 公共交通一体化时空数据管理服务平台系统

3.1 总体目标

为构成以人为本、数字导向的城市公共交通智慧生态体系，需要建立公共交通一体化时空数据管理服务平台系统，通过数字建模、多源异构数据融合、时空数字计算、人工智能等技术手段，为城市公共交通整体管理、公众服务、应急处置、公共交通场站及设施优化等各方面提供有力支撑，实现公共交通综合预测预警及决策支持。

公共交通一体化时空数据管理服务平台需要把各垂直领域的数字化整合起来，从乘客/市民的角度将地铁、公交、出租、铁路、机场、车站等多样化交通工具数据与用户出行需求实现最佳对接，实现开放架构，乘客/市民参与出行服务的数据提供和改进，融合不同部门的“数据仓库”和数据资源，建立开放性、综合性、全息的公共交通数字化体系，运用时空数据分析计算、人工智能、区块链等技术为社会公众提供智能出行服务，为管理机构提供公共交通应急预警及处置服务，形成公共交通时空数据资源共享平台，提高公共交通数据资源的整体性服务能力。推进数据标准化建设，运用区块链可信技术加强数据安全防范，提升数据监管和保护能力，维护数据的安全使用。

基于公共交通一体化时空数据管理服务平台，构建完备网络化交通信息环境，实现跨行业跨模式的大范围出行调控和网络化诱导的协同联动控制，形成公共交通、城际公路、铁路、民航等交通系统的协调运行体系，强化交通运营管理的整体性功能，实现步调一致的协同管理，为公共交通运行高效有序、居民出行便捷提供更有力的保障。

城市公共交通一体化时空数据管理服务平台系统构成如图2所示，通过区块链技术的可信计算支撑平台，实现各部门数据的安全可信传输，通过时空大数据中心系统实现时空数据建模、多源异构数据融合，通过时空数据计算及时空智能提供服务及决策支持。

图2 公共交通一体化时空数据管理服务平台

3.2 关键技术

（1）基于乘客的时空大数据建模。公共交通系统数据中带有时间与位置标签的数据十分常见，人类生活中所产生的数据约有80%和时空位置有关。时空信息与大数据的融合标志着正式进入了时空大数据时代，时空大数据公认具备“4V”特征：规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）和有价值（Value）[2]，此外，具备对象/事件的丰富语义特征和时空维度动态关联特性。基于乘客的时空大数据建模将回归到人本的数字模型设计与建立，时空数据模型有效组织和管理时空地理数据、属性、空间和时间，表达随时间变化的动态结构、空间数据的时态变化，考虑时空数据的空间/属性内聚性和时态内聚性的强度，选择时间标记的对象，提供静态、动态数据建模手段（静态、动态数据类型和操作）。

（2）时空大数据计算。时空大数据计算是在时空大数据采集、接入、存储、管理、分析等各个流程环节中，处理时空大数据的计算方法、技术选型、实现框架、性能分析等的总称，实现时空大数据的数据整理以及计算结果的规整合并和可视化。基于乘客的时空计算可完整勾画出乘客出行规律、出行轨迹、交通设施选择、交通场站客流密度及常住地设施分布等信息，可籍此实现个性化的个人出行定制服务。

（3）时空知识推理。知识推理是指基于已知的事实或知识推断得出未知的事实或知识的过程。公共交通时空数据中心系统的时空知识推理将着力于建立人本的时空知识图谱及交通流图谱，用于动态交通流预测预警、智能调度、决策支持及智能出行服务。

（4）可信计算、可信身份、可信跨链。可信计算基于可信软硬件及区块链技术，在保证公共交通服务数据绝对安全和隐私保护的前提下完成多方数据传输及协同计算，做到服务方数据确权及协作行为追溯，保证协作协同过程的权益平衡。可信身份用于破解各业务系统间的数据孤岛现象，在数据不泄露的前提下完成各业务系统之间的数据协作及交换。可信跨链技术致力于实现通用的、标准化的区块链接入模型，同时也以跨链解决方案的方式支持不同服务模型、不同区块链网络的跨链服务。

3.3 智慧生态应用

（1）出行模式挖掘。城市居民是公共交通出行的组成主体，城市居民的出行活动规律是对城市公共交通运行状况的反映，其活动规律对于深刻理解城市公共交通具有重要意义。基于乘客的时空大数据融合，将各种类型的时空轨迹大数据用于居民出行模式研究及挖掘分析，如移动车运行轨迹数据、交通智能卡刷卡数据等，同时可识别个体或群体的出行活动是否规律或异常、出行目的的识别以及预测个体活动轨迹的相似性等。

（2）智能调度。智能调度是把先进的数字技术及计算机处理技术等有效地综合运用于地面交通管理体系中，从而建立起一种大范围、全方位发挥作用，实时、准确、高效的交通运输管理系统。城市公交系统智能调度实现对公共交通系统整体谋划，使多种交通方式能够联系紧密，在保证乘客出行衔接方式更加便捷的同时也使得交通系统拥有更高的效率。公共交通智能化调度系统所涉及的基础数据由动态数据和静态数据组成。这些数据中最重要的就是站点客流量数据和站点间运行时间数据，站点客流实时预测是公共交通实时调度的基础，常见的算法包括：聚类分析、逐步回归分析、时间序列预测方法、循环神经网络等。

（3）个性化出行服务。当前的公共交通服务面向社会公众只提供了基本的、广播式的服务，公众在获取信息和服务时需要进行查找、筛选和辨别，过滤出自己需要的信息，而无法根据自身的需求定制交通服务，将定制的内容通过指定的渠道或者手段，在规定的时间发送给出行者[3]。个性化的交通服务研究是对新的交通服务方式的探索，是公共交通智慧生态的重要体现。通过个性化服务系统将融合后的交通信息按种类进行服务产品化，以供社会公众通过系统进行服务定制，并将个性化信息推送给定制的出行者。典型的应用包括交通信息推送、个性化导航、出行方式推荐等，开展上述应用的技术基础主要包括：基于机器学习和人工智能的交通数据挖掘、交通出行行为分析和个性化交通服务系统构建等方面。

4 结语

城市公共交通系统复杂庞大，除公共交通运营系统外，还包括道路交通、交通信号管理、交通执法等众多领域，限于篇幅难以概览全貌。本文力图以数字技术为抓手，着力分析研究基于乘客时空数据的公共交通智慧生态系统建设模式、关键技术、生态应用及方法。公共交通智慧生态建设符合习总书记的人类命运共同体理念，需要政府、交通服务机构、社会机构及公众合力打造，形成多方受益共赢的开放发展格局，其成为城市公共交通可持续、健康、稳定发展的主导方向未来可期。