“交通运输最大的特点就是移动的随机性和地域分布的广泛性，而新一代信息技术很好地契合了这种特点，尤其是移动互联网、大数据、云计算等技术的蓬勃发展，推动着交通运输与信息化的深度融合。”近日，在第19届COTA国际交通科技年会（CICTP 2019）政府论坛上，交通运输部总工程师周伟如是说。

　　货车司机怎样才能不放空车在路上跑？人工智能系统如何预判道路拥堵并给出控制策略？在大数据如石油的新时代，随着数据与算法的加持，传统的物流交通产业也冒出了一些新问题，同时有了许多新玩法。

　　数据加算法预判拥堵情况

　　上午9：45，一辆车牌为“苏E12345”的小汽车驶入苏嘉杭高速苏州城区站，人工智能算法实时基于大数据对该车行驶路径进行预测，经过分析认为该车将从盛泽驶离，行驶时间约为30分钟。

　　而一旦道路车流量增加，系统就会自动判断拥堵路段车辆主要来自哪里，并预测这辆小汽车未来行驶路段的拥堵情况，随即生成主动控制策略，发布拥堵情况、行程时间、绕行方案等信息，通过车道信号控制设备，让这辆车从最近的互通驶离绕行。

　　“过去，国内外在拥堵主动预防方面的研究均属于事中控制，缺少对基于历史及相关数据进行二次开发的超前预测研究。”苏交科集团副总裁、智慧城市研究院院长王东平说。而目前通过对2004年到现在的历史数据及相关数据进行二次开发，可以运用大数据主动干预道路拥堵，开发的智能系统更是包括了信息采集、存储、传输、大数据分析与预测、交通控制策略智能化自动生成、终端控制等多个环节。

　　以苏嘉杭高速公路为例，这条高速路全长只有一百公里，但由于途经长三角经济最发达的核心区域，导致拥堵事件时有发生。系统分析发现，这条高速路设有11个高速互通，互通之间的交通量，占该线路总交通量的46%以上。相较于目前高速公路拥堵管理中依靠交警经验临时关停互通的管理模式，这套依靠大数据和算法的解决方案，实现了管理模式从经验决策向数据决策的升级转变。

　　“传统数据分析大多在excel表格中完成，但是视频、天气、道路状况等非结构化和半结构化数据，用excel表格都是干不了的。”面对种类繁多的数据源，王东平也指出了目前数据分析方法存在的局限性。

　　他认为，必须从方法论、技术、组织、应用4个方面进行数据驱动创新。“原来的数据都没有统一的定义，到底有哪些维度，所以数据治理工作就显得非常重要。”王东平说，面对不断增加的各类交通数据，需要构建一个全新的大数据平台，为大数据应用提供数据处理分析功能。

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