编者按：4月22日至23日，第二十三届中国高速公路信息化大会暨技术产品展示会在苏州国际博览中心隆重举行。本次大会由中国公路学会主办，《中国交通信息化》杂志承办。
在22日下午的管理论坛上，广东联合电子服务股份有限公司首席信息官陈喆发表了题为《广东联网中心智慧高速大数据拓展应用实践》的报告。陈喆表示，大数据在智慧高速中的创新应用已取得初步成效。当前要做的是构建联合创新平台，携手业内合作伙伴共创智慧公路大数据开放新生态。以下为陈喆的现场演讲内容，《中国交通信息化》作了不改变原意的编辑及整理。
陈喆进行题为《广东联网中心智慧高速大数据拓展应用实践》的报告 2020年5月，广东省交通运输厅正式印发《广东省高速公路网规划（2020-2035年）》里面提及，到2035年，广东高速公路达到1.5万公里，形成布局科学、覆盖全面、功能完善、安全可靠的高速公路网络。高速公路网的迅猛发展沉淀了哪些数据资源？怎样才能把这些数据资源充分利用起来，服务于高速运营和社会？智慧高速大数据拓展应用场景如何呈现？未来我们还可以通过怎样的模式实现数据价值最大化？接下来我就这些问题跟大家探讨分享。 截至2021年1月，广东高速公路日均车流量达642万，ETC用户占比近69%；客车日均车流量达482万，ETC用户占比72%；货车日均车流量达160万，ETC用户占比近53%。高速公路的单车道年平均日交通量达767万PCU，日均货运周转量达22.24亿吨/公里。车流量持续增长的同时，全省高速公路网亦得到进一步完善。目前广东省共有161条高速公路建成通车，高速公路总里程10600公里，路网密度达5.86公里/百平方公里，其中大湾区共有74条高速公路建成通车，高速公路总里程2851公里，路网密度达10.18公里/百平方公里。
高速公路路网的逐步完善，车流量的迅猛增长，包括高速公路信息化建设过程中的每一个环节，都在不停地产生数据。尤其是取消省界收费站后，随着ETC门架系统的建设投运，高速公路管理颗粒度越来越精细，由原来仅局限于站与站之间，到现在实现高速公路主线全覆盖，随之带来的，是数据呈几何倍激增。可以这样说，取消省界站一年以来产生的数据量，是过去15年的两倍。 截至目前，粤通卡用户总量已达2200万，出入口、门架、牌识、入口治超、出口查验等联网收费数据体量达1.5亿条/天，还有就是取消省界站以来，产生的出入口流水、门架流水、牌识流水、治超称重流水、拆分结算流水等通行数据体量达56TB。这些数据体量大，类型多，但仅仅拥有这些数据无法对高速公路运营管理提供帮助，如何让数据产生价值，借以提高交通运行效率及整体效益是管理者迫切需要解决的问题。 高速公路产生的海量数据需要一个统一的平台进行集中管理。为此，我们秉承“服务、创新、高效”的企业理念，围绕“广东省交通集团数据中心”的战略定位，坚持技术攻关、自主创新，打造了一个以云计算、大数据为主体，集数据、算法和功能为一体的智能化生产辅助平台——高速公路数字化运营大数据赋能平台。平台通过对数据进行分门别类的存储分析，并以微信小程序、SAAS服务、API网关、便携终端等输出形式，面向高速公路管理者、营运者及出行者提供流量分析、运行监测、结算对账、辅助稽核、特情处理、数据补传、流量预测、交安预警等创新服务，把新一代信息技术与高速公路“安全、高效、可控、智能”发展需求进行有效融合，构建新型高速公路信息化技术形态。目前已应用到不同场景，并取得初步成效。 依托大数据、云计算、人工智能等前沿技术，针对主线、出入口及重点路段车流量、片区流量趋势、节假日流量趋势等维度对车流量进行全面分析、统计，并实时报送给交通运输部、省交通运输厅、省交通集团、交警部门，为正确引导车流，缓解拥堵，以及后期的流量预测工作提供科学精准的支撑。 一是新能源车的流向分析。对新能源车行驶的重点路段、行驶路径、行驶流向等数据的分析结果，可以给到充电桩公司，为充电桩投放数量、投放区域等决策提供参考。 另一个维度是里程比例。这里说的“里程”，指的是车辆驶离高速公路收费站出口时产生的累计行驶里程。通过统计在一定里程区间内产生的车流量比例，结合车辆在路网内的行驶路径，判断车辆出发点所在区域的交通吸引力。举个简单的例子：如下图所示，广州10公里以内的车流量较大，而粤西地区20-40公里的车流量较大，由此可以初步推断：广州近程车流多，区域交通吸引力较大；相比之下，粤西地区远程出行车流多，区域交通吸引力较小。这对于整个路网资源调配具有实际的指导意义。 路网运行监测应用主要通过整合路网监测设备采集的数据信息，对整体路网运行状况进行实时动态监测、应急处置和数据分析。功能模块有以下两大部分：一是设备监测。高速公路路段单位及收费站工作人员使用该系统可以方便地管理车道、ETC门架、通信等机电设备的实时状态及运行情况，将设备故障信息及时上传，并根据设备的综合状态进行风险预警。 二是路费核算与结算对账。取消省界收费站后，全国高速公路收费模式调整为“ETC门架分段计费，出口统一收费”。为确保ETC门架和出口收费数据相符，需通过路费核算进行拆分对账。针对各路段通行费手工结算、核对繁琐的对账困境，我们开发设计了全国第一个依托大数据技术创新服务高速公路联网收费对账管理的微信小程序——“数据粤通”，主要通过数据实时展现、图表联动的方式，赋能各路段业主的通行费对账管理。各路段业主通过微信小程序即可实时高效查询结算数据，掌握路段通行费总体情况，了解对账数据的差异趋势，是一种对原有业务服务模式的新突破，切实提升各路段的结算对账效率。 在高速公路发生故障或交通事故，纵横交错的高速路网往往让报警人无法快速有效地确定所在位置，从而降低了救援效率。针对这一行业痛点，我们推出精准定位服务，该服务可配合交警等交通管理部门以及高速公路救援单位对在高速公路发生故障的车辆进行精准定位，及时组织实施车辆和人员拯救，快速完成故障或事故现场处置、恢复交通秩序，减少二次事故发生。 当事故车辆致电救援单位时，救援单位调度员仅凭车牌号即可查询、获知事故车辆的行驶路线、途径高速、行驶方向、最后通行门架信息等数据，精确还原车辆行驶路径，定位出事故车辆所在区间位置，及时派遣最近救援车辆前往处置。2020年“双节”期间，广东粤运交通拯救机构共计调用“故障车辆位置精准定位查询”应用超过600次，救援效率提升了40%。 以前在处理道路交通事故过程中，公安机关交通管理部门往往通过事故现场情况定责。但如果发生严重交通事故，现场遭到严重破坏的情况下，交警部门无法在短时间内还原事故真相，影响最终的处理结果。如今在交通事故调查取证过程中，除了现场勘查，还可以对车辆进行分析。 利用大数据精准锁定目标车辆，提取车辆当次行程的入口时间、在高速上的行驶时间、ETC车载设备、途径门架轨迹等关键信息，结合车辆历史行为分析数据，甄别事故车辆是否涉嫌严重疲劳驾驶、超员超载、非法改装、非法营运等违法行为，最大限度还原事故真相，形成交通事故分析报告，为交通事故的妥善处理提供准确的依据。 实时拥堵的基本统计原理是利用车辆通行自由流收费门架的平均通行时间，与上月门架间的正常通行时间做对比，来衡量某个路段的交通拥堵状况。通过用量化指标的方式对交通总体态势进行综合反映和分析，形成历史拥堵研判报告。此外，还可以利用机器学习算法，根据实时拥堵情况预测未来一段时间内下游路段发生拥堵的概率和拥堵程度，给道路交通管理提供科学的决策依据的同时，为即将要推行的拥堵预测提供必要的数据储备。 基于高速公路上的某一地点或者某一断面的车流密度/平均车距、重载货车数量、两客一危数量、超速行驶的车辆数量等数据因子，搭建基于神经网络算法的有监督机器学习平台，结合历史交通事故数据存储聚集再训练，得出实时交通安全指数地图，用来预测未来某个时间点的交通安全指数，提供给到道路业主通过情报板、声光报警等方式提醒过往车辆注意安全。打个比方说，现在上游有数量较多的重载货车和超速行驶汽车，预计15分钟后这些车辆将会到达下一个ETC门架，由此可以推断，下一个ETC门架15分钟后交通安全和危险系数将会提升。 在去年大数据防疫服务方面取得成功经验的基础上，我们建立了防疫数据分析模型，能快速、有效识别出疫情地区来往广东的车辆、疫情地区户籍人员办理粤牌的车辆和曾经在疫情地区通行的粤牌车辆。 在上述车辆进入广东高速公路时，可将相关信息第一时间推送给交通管理、防疫等部门，协助提醒沿途加油站、服务区、收费站等工作人员提前做好防疫应对准备，并对车辆行驶 去向记录，起到精准定位、提前预警、事后追踪等重要作用，利用大数据技术筑起广东交通防疫高墙，保障人民群众切身利益和安全。 为破解“治超”难题，我们利用大数据平台，对货运源头单位、运输企业、货运车辆的运输装载情况进行监管，从源头上有效遏制超限超载行为的发生。 通过综合采集货车出场（厂）的称重数据、非现场执法检测点的检测数据以及高速公路入口称重检测系统的称重数据，并利用货车的GPS行车轨迹以及高速公路出入口信息数据，对接原有的运政信息管理系统和执法信息系统，形成“数据大脑”。通过“数据大脑”，锁定超限超载嫌疑车辆，并推送分析出嫌疑车辆的基本信息、外观尺寸、行驶时间、空间分布规律以及具体行车路线等，对违法车辆执法进行提前布控，加强对违法超限运输车辆责任主体信用的联合惩戒。 三、构建联合创新平台
共创智慧公路大数据开放新生态
经过几年的积累，我们汇聚了庞大的交通数据资源，但对于单一组织机构而言，依靠自身的开发力量往往不足以充分挖掘数据的全部价值。如何才能让数据尽可能发挥更大作用，为更多人使用？基于这一出发点，我们依托数据中台初步构建了支撑联合创新技术研发的专用云服务平台——联合创新平台。该平台集成了脱敏样本数据资源池、数据应用开发及测试系统环境、数据及网络安全保障体系、元数据标准系统、大数据开发工具集、AI算法训练环境等基础设施，能更安全、可控地 与联合创新机构开展数据产品创新研发工作。同时基于对数据产品开发过程安全可控性的考虑，我们组建了联合创新实验室，用于新产品研发过程的测试、检验，以及上线之后产品质量和性能检验等功能。 当前，联合创新平台已成功孵化了不少交通出行相关的服务应用，如与华南理工大学联创设计的“车流量预测”和“交通安全指数”，还有就是与广州优路加信息科技有限公司联创设计的大量数据可视化应用（如本文应用配图所示）。衷心希望能够借助联合创新平台，与业内更多的合作伙伴展开深度合作，充分利用市场化的科研和开发能力，结合现有的智慧公路数据资源打造极致应用，输出更多能力，满足更丰富的智慧高速应用场景，以便更好的服务高速公路运营单位，服务社会，携手共建“联创”、“众创”的智慧公路大数据开放新生态。
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