新基建风口下，大数据和信息技术如何助力城市出行治理，驱动智能交通的数字化转型和升级？滴滴出行在CNCC2020期间举办「信息化赋能城市出行治理」技术论坛，邀请到几位产业精英和学术大咖共同探讨了这一问题。

图1 论坛主席  章文嵩 滴滴出行高级副总裁、云平台事业群负责人

章文嵩表示，“今年CNCC的主题是信息技术助力社会治理，交通出行是社会治理的重要一环，是非常综合的问题，涉及宏观交通规划、基础设施建设、出行结构优化、绿色环保出行方案、出行安全治理、信息化系统建设、线下运营管理等方方面面，需要来自政府、企业、社会组织、公众等众多相关方的共建，所以我们请到了来自多方的代表参与本场论坛。”

《Data Driven Urban Transport Governance》

图2 刘岱宗 世界资源研究所(WRI)中国可持续城市部主任、WRI中国办公室传播主任

疫情之后交通行业有哪些变化？

整体上，疫情已经对国内的出行结构带来了改变。从北京市的出行数据中可以看出疫情对出行结构的改变：到2020年9月，赢家是自行车、步行和小汽车，亏的是轨道、常规公交以及出租车。从所有来看，可以看到绿色出行的比例在下降，尽管自行车出行比例在上升。这些信息背后，我们如何读出东西来，帮助政府更好地治理今后的交通是很重要的。

      

中国在后疫情复苏推行新基建，传达出一个清楚的未来，就是交通运输行业会出现结构性的调整，不仅是公交、客运行业，也会在货运行业出现结构性调整。人们会更多使用去中心化的小汽车、出租车，强过使用公共交通系统；要去中心化，会有新的技术出现来整合这些新的出行模式。第二，绿色复苏、绿色出行将成为主旋律，包括交通产业的零碳发展、5G推动的自动驾驶和车路协同等新趋势。

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《MineEarth: 智慧城市的数字化基座》

图3 温宇浩 四维图新技术中心副总经理

随着智慧城市、新能源、自动驾驶、车路协同等新技术的创新发展，汽车将不仅仅是穿梭于交通动脉中的运输工具，更会成为人、路、环境等其他各种要素和城市的连接点。而一个可以将车和城市整个生态系统连接起来的、智慧城市的数字化基座是必不可少的。在此背景下，四维图新创新推出了为智慧城市信息化建设量身打造的数字化基座-MineEarth。

四维图新秉承开放包容的心态，联合合作伙伴打造了专业的MineData位置大数据平台，拥有丰富的车辆、环境、人物和基础设施等数据，并基于这些数据衍生出动态交通、道路天气、道路安全预警等众多针对公众出行的服务。MineEarth则是MineData位置大数据平台的全面升级，可承载海量的、多元异构的车辆和城市数据，能够实现来自汽车和城市海量数据的感知呈现。

采用自主研发的二三维一体引擎，MineEarth支持空、天、地一体的数字孪生，能够真实还原现实世界，可满足智慧城市领域从宏观、中观到微观等不同维度、不同业务场景的位置数据呈现需求，包括：360度街景、精细化道路、倾斜摄影、地下管网、BIM、DEM等。同时，MineEarth自带AI算法智库，能够提供上百种和交通领域相关的算法与LBS服务，辅助交通管理部门科学决策，全方位助力智慧出行、交通治理。

《济南交通大脑建设实践及展望》

图4 云廷进 济南市公安局交通警察支队智慧办数据中心主任

济南交通大脑背后的运作可以从从体系架构和逻辑两方面来认识。体系架构为被业界广泛接受的交通大脑四中枢架构：感知中枢、分析中枢、决策中枢和评估中枢，像人认知的方法论一样。四个基础平台，有八个大方面的业务应用，中间通过服务的形式，54类中枢服务连接，最终实现对管理方数据驱动、效果导向，且通过这些中枢将整个过程可视化出来。

逻辑上，处于大脑最底层的是交通大数据平台，上面是地理信息平台，图象处理平台，用于对图片内容的结构化、人脸车脸的识别等，最上层是机器学习平台，主要提供AI算法的引擎和算力支持，做一些敏捷开发的验证，这部分工作我们正在部署和探索当中。这四个基础平台，输出54类中枢服务，支撑不同的应用。中枢服务类型之所以多，是因为分得越细，可能组合会越适合目标应用，从而可以从后端把应用资源进行聚合。八大块应用为移动警务、对公众的服务、综合态势的监控、大脑工作台、指挥调度、信号控制、重点车辆和设施监管，这些基本是交警的核心工作。

我们正在利用最上层的机器学习平台探索的工作包括：对交通事故时间序列的分析和预测，基于高精地图和边缘计算的信息融合发布平台，以及基于NLP场景化的定制服务如提升指挥调度一效率形成语音助手、自动接警等。

《智慧出租车开放平台赋能城市出行治理》

图5 袁哲明 滴滴出行新出租车事业部技术负责人、出租车信息化方向负责人 

滴滴智慧出租车这个系统，总体来说是在智慧城市以及智慧交通的大的框架之下的一个细分的系统。在这里智慧城市和智慧交通经历了从信息化、数字化到现在的智能化阶段，对整个系统，从现在的感知，到决策执行以及反馈，有了非常完善的一套方法论，我们也依靠底层的一些数字化能力，结合我们具体的出租车业务，做了一些探索。

快的新出租的信息化开放平台具有三个优势，即可结合快的新出租实际业务落地、依靠滴滴的大数据以及为行业各方提供了一个比较完整的解决方案。以桔行SAAS系统为核心的生态化的共赢解决方案，通过AI 音视频服务管控、安全驾驶辅助、司机招募培训和教育等一系列产品和服务，给整个行业提供了集成环境，助力政府和出租车企业提高了治理水平。未来快的新出租将继续与出租车行业参与者携手，为营造更加美好的未来生态而努力。

《圆桌论坛：数据集共享赋能城市出行治理》

图6 从左至右依次为：吴国斌，滴滴出行科技生态发展部总监；张小洪，重庆大学教授；刘锴，大连理工大学教授；郭建媛，北京交通大学副教授；黄天羽，北京理工大学副教授

特邀报告后，我们特邀四位学者与滴滴科技生态与发展总监吴国斌深度对话，一起以滴滴的盖亚数据集计划为例，探讨当下大家对企业开放共享数据集的态度、使用情况、成果、建议以及相关问题。主持人与四位嘉宾的思想碰撞同时引发了现场观众的热烈讨论，嘉宾精彩观点及讨论内容请关注滴滴科技合作后续文章解读。

【 预告 】

CNCC 2020「信息化赋能城市出行治理」分论坛系列

• 《Data Driven Urban Transport Governance》| 刘岱宗演讲回顾

• 开放数据集如何促进学术研究和创新？ | 圆桌论坛观点回顾

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