大数据成为人工智能时代新生产要素，面向各行各业，成为一种治理手段。交通大数据的概念从2012年前后开始升温，陆陆续续出现了很多交通大数据产品公司。几年过后，交通大数据公司的生存情况还好吗？

实际上，智慧交通发生的两个显著变化是：

一是交管部门以及相关企业越来越依赖大数据和智能化应用做决策；

二是交通大数据的宣传声势没有两年前浩大。

而深圳北斗应用技术研究院（简称“北斗院”）负责人张帆认为，声势慢慢平静是好事，说明新技术正在从概念走向应用落地，交通大数据的应用成效正在逐渐彰显。

北斗院是由中国科学院深圳先进技术研究院孵化出来的子公司，2014年成立，专注大交通领域产业智能化升级，自主研发大交通行业智能决策引擎，提供智能化整体解决方案及产品研发，业务覆盖机场枢纽、地铁安防、城市应急和物流运配四大场景应用。

C端出行创业机会日渐聚合，抓紧B端智慧升级契机

为了提高社会效率和效能，近年来，不少企业瞄准了交通出行行业。但风向有从C端向B端转变的趋势。

主要原因有两个:

一个是C端出行的机会窗口逐渐聚合，滴滴、摩拜等公司抢占流量先机，竞争格局已定，后来者很难颠覆性逾越。

第二个原因是随着产业互联网的兴起，政府和运营企业对于智能化升级的关注度正在提高，他们需要新的服务者来帮助解决城市交通治理和企业经营的困惑。

经过长期市场调查和分析，北斗院发现，安全和效率是交通管理部门和运营企业核心痛点，而日渐积累的交通大数据是解决这两大核心痛点的基石。“他们像一个硬币的两个面，一个重视安全，一个重视效率。侧重点不同，但需要用到的数据还是那些数据，只是决策模型不同而已。”北斗院负责人张帆说。

以地铁站为例，交通管理部门和地铁运营集团同样关心地铁站内的客流画像，客流特征，短时客流预测以及突发大客流预警。交通管理部门更多是出于城市治理的考量，保证市民出行安全是第一要务，而对于商业效益巨大的地铁物业开发、商业资源经营业务来说，这些乘客是谁，他们有怎样的购物偏好，如何预测他们的来向和去向，是他们核心关心的事情。

以上的诉求在信息化智能化的时代，有了大数据的支持，会显得容易的多。

北斗院负责人张帆告诉亿欧智慧城市，北斗院早年也做过公交电子站牌等面向C端消费者的应用，但后期迅速调整方向，为B端和G端提供数据平台支撑和决策支持。“

一方面，我们团队本身是科研人员出身，基因不在C端，营销和地推不是我们的强项；

更重要的是，想要根本解决安全和效率的问题，必须从运营企业入手。”找到了产业互联网机会的北斗院“调转船头”，终于得以将自身在计算机与通信领域的专长发挥出来。在深圳广州两地落地的“公共交通立体安全防控平台”取得了良好的效果，警务从原先的被动防御、定点盘查到主动感知、秒级响应；地铁抓逃效率提升6倍，实战应用成果获公安部批示，目前在无锡、杭州、太原等地做试点与应用。

公共交通智慧安全立体防控平台

“技术+业务”双轮驱动，赋能行业应用

北斗院拿到的数据的来源是多样的，包括视频监控、手机信令、充电桩、出租车、网约车、地磁、POI（验证地图单点信息）、交通卡以及地图数据等。海量的数据，经过筛选、整理和分析后，会变成极具价值的大数据。

北斗院希望基于以上以及未来会出现的数据源，打造“大交通领域的智能决策引擎”，通过决策引擎连接数据，模型与业务，形成交通组织感知-认知-决策-反馈的自适应管理闭环。

但交通大数据行业目前存在两条明显的短板：

第一条短板是各交通子系统感知体系不够完善，数据决策的准确性无法得到很好保障。

“当前各个交通子系统的运营模式并非完全支持智能化的流程和流转，一些偏远地区，连基础信息化都缺失，何论智能化。当B端的能力没有达到一定程度的时候，C端出行市场也会遇到瓶颈。 所以我们的商业模式是B2B2C。如果运营能力，效率和安全能力提升了，也能反馈到城市居民身上。”张帆解释。

第二条短板是：智能化驱动的业务组织模式需要经历时间打磨。

在智能化手段没有出现之前，已经有完备的业务流程处置方法。但要将新技术引入传统手段，简单嫁接会出现“水土不服”状况，效果不拔群。必须由交通大数据企业帮助交管部门和企业梳理业务流程，不断地打磨，协调，最终让人用起来，数据跑起来。

“传统的交管部门和运营企业都有他们自己的纸质和电子版的业务手册，他们对任何意外情况都有了很完备的处置方法。以管制标准最严格的机场来说，过往的业务手册垒起来，能有1米多高。”

张帆认为，智能化改造业务流程，是一个新技术和传统业务深入磨合的过程，这当中会形成一些独特的 “Know-How”。

“首先技术上要过硬，第二要懂业务，第三要让一线人员真正用起来，数据不断反馈回来优化模型，形成一个完整闭环。”最后一步，往往是成功的关键，但也是最容易被忽略的一步。

张帆透露，系统前几年刚上线的时候，效果没有现在好。原因就是一线工作人员在使用的过程中，会提出很多建设性意见。而这是技术人员想不到的的，或者早期想的比较简单：比如工作人员的责任划分，业务分工和业绩指标，都需要和这个系统兼容。业务重造，也需要和业务专家商量着一起完成。也许有些流程可以简化，有些流程不能简化 ，唯有实践出真知。

“现在总说‘颠覆’，我觉得这个词不对，因为光技术就颠覆不了什么。需要掌握技术和掌握业务的人结合起来，设计一套工作流程和工作方式，才能提升整体效果。”

在张帆看来，北斗院的核心竞争力有两个：一方面是北斗院在交通大数据的平台架构及算法模型上具有很强的技术能力，特别是在多源多模数据的融合处理，时空数据深度分析，客流分析引擎，实时调度及优化策略等方面；另一方面是基于大数据的辅助决策经验积累。北斗院决策引擎在这几年中慢慢积累了很多经验，调度应该如何做，系统应该如何设置，已经有了初步成果。

智慧机场

最多的资源和最好的人才在产业

交通大数据产业正在吸引越来越多科研体系内的团队，带着学术的积累走向产业。

本硕博毕业于华中科技大学，科研出身的张帆尤其有深刻体会。他是中国科学院深圳先进技术研究院研究员，博士生导师。曾作为主要人员参与并主持国家973、国家自然科学基金、国家工程实验室、粤港创新基金、广东省产学研、深圳市科创委等重点科研项目，是深圳市孔雀人才，中国科学院青年创新促进会会员，曾获得中国智能交通协会科学技术奖一等奖。

“早期的核心技术人才在高校。我们读书的时候，那个时候的生产力还是由贸易拉动的，中国急缺技术人才，技术人才一毕业就被企业抢空。但是现在最厉害的应用技术已不在学校和研究所，而在于产业。这是一个转变，为完成这个转变，中国花了20年。”

“我们之所以愿意从原来的体系中出来，就是因为我们是做大数据的，但数据必须要落地才有意义。”

9月，中共中央、国务院印发了《交通强国建设纲要》。提出到2035年，基本建成交通强国。基本形成“全国123出行交通圈”和“全球123快货物流圈”。出行交通圈的建设目标是MaaS（Mobility as a Service），即出行即服务，C端的出行链整合及出行效率要求提升带来的是B端组织效率的高速变革，这和北斗院的战略方向不谋而合，基于大数据的决策智能将推动我国从“交通大国”逐步向“交通强国”迈进。

《纲要》还提到交通大数据的重要性：推进数据资源赋能交通发展，加速交通基础设施网、运输服务网、能源网与信息网络融合发展，构建泛在先进的交通信息基础设施。

张帆认为，交通大数据行业已经从1.0阶段走向2.0阶段。在此过程中，讨论声音小了，泡沫淡了，落地多了，但这是好现象。“当何时不提大数据、人工智能了，交通大数据及更多人工智能应用就真的落地了。”