海云数据：让数据“说话”更好看，让交通管理变简单

大数据应用到交通领域，已有五六年时间，现阶段已经进入深水区，除用于常规的交通诱导、出行服务、交通仿真等之外，在交通管理、涉车治安管理等领域，有了更多的实战积累，并在不断挖掘新的方法，以图搜图、相关性分析等应用得也越来越非常多。

在这个过程中，大数据的可视化变得很重要，不论算法如何先进，数据如何庞大，深度学习如何牛掰，最后呈献给决策人的，一定要直观明了科学合理的可视化图表，也就是通常所说的，操作界面傻瓜化，后台结构化。

在大数据深入应用的浪潮中，有很多创企脱颖而出。在大数据技术的不同环节，有专门做底层系统基础架构的，也有做中间件的，更有海云数据这样做可视化和可视分析的，将复杂的计算过程隐去，展示明了的计算结果。

据称，截至目前，全球500强中，有80家采用了海云数据的产品和服务，比尔盖茨曾实地探访海云数据并称赞其对待数据的创造力，交通领域的国际巨头法国泰雷兹也登门拜访并意欲共同合作开发。

也许我们的智能交通行业已经有一些ITS集成商在采用海云数据的产品，集成到自己的交通管控平台中，海云数据这几年也较多地参加公安、交通管控等领域的行业活动，已经在业内有一定的知名度。我们带着几个简单的问题，采访了海云数据创始人、CEO冯一村，让我们加深一下对数据可视化的理解，即便是像高新兴的立体云防和海康威视的云图交通，也需要数据可视化，视频可视化可见只是数据可视化的一个部分。

ITS114：智警大数据指挥决策平台的功能与特点。

海云数据：智警大脑是针对公共安全、城市智慧交通等领域，推出的一款AI语音调度可视指挥决策平台，致力于重塑公安以及交通领域的大数据业务应用。

该产品利用大数据可视分析、融合通信及语音识别、机器学习等人工智能技术，将人的视觉能力与机器的自动分析能力有机结合，并联系公安、交通现有业务系统，从指挥中心数据化业务实战角度，辅助洞悉警务大数据背后价值。

基于深度神经网络算法，智警大脑可以及时、准确地获取交通数据并根据用户需求自主构建智能交通数据处理模型，对警力分布、交通路况、人口流量、案情、重点人员轨迹等多个层面的数据作出深度交叉关联分析。

除充分利用公安内部数据外，智警大脑还可通过图易数据银行将第三方数据源引入分析模型，从而极大增强数据分析的科学性和准确性。目前，该产品能够提供面向治安、交通、消防的综合指挥分析与面向特定主题的专业分析和智能研判。

 ITS114：数据可视化的基础是否是数据的完备和结构化？海云智警目前已经应用在哪些城市？

海云数据：的确，数据对于可视化和可视分析来说是非常重要的，首先可视化、可视分析必须要有数据，第二对数据的质量要求也很高，所以在做数据可视化之前，必须对数据进行清洗。

一般情况下，数据分为3大类：非结构化数据文件、半结构化数据文件、结构化数据，对于非结构化数据和半结构化数据，要经过处理形成结构化数据，这是非常复杂的一个过程，但现在已经可以做到了。

数据可视化、可视分析必须与用户的业务联系起来，如果不熟悉用户的业务，就不会做出有效的可视化产品，这是一个极大的难点。所以，海云数据在这一点上一直在推动我们的技术研发人员熟悉用户的业务和需求，他们大多时候会与用户吃住在一起，驻场办公。

目前，智警大数据指挥决策平台已经在重庆、天津、江苏、内蒙古、湖北、河北、山东、贵州等省区市的公安部门或交通部门得到应用，占据了超过三分之一的公安市场。

 ITS114：数据可视化与视频可视化（类似:云图交通）之间是否可以结合，贵司是否有做类似探索？

海云数据：视频属于非结构化的数据，从本质上来讲也是数据，所以数据可视化是涵盖视频的。

我们的智警大脑面向多种数据类型，无论结构化、半结构化还是非结构化数据，无论用户自有还是外界数据，都能采用相应的处理手段，提取其中对业务功能的有用信息，并按照实际的业务模型将信息进行融合，产生数据间的交叉分析效果，从而帮助用户发现数据中的规律。

数据可视化或者更高层次的数据可视分析，今后肯定会颠覆现有的交通集成管控平台使用方式。现在，公安系统的管控平台大部分是视频画面形式，就是实时场景的录像，这种方式的管控的局限在于无法掌控全局，也无法实现即时调度。数据可视化和数据可视分析，将这些实时画面进行数据处理后，会给人宏观的认识，比如某个时刻的车流量是多少，发生交通事故后哪些资源可以调动等等，都可以第一时间显示出来，并给出最佳的辅助决策方案。现在，这些功能基本还是在靠人去实现，未来将是数据起作用。

ITS114：数据可视化对视频数据结构化实时处理提出了挑战，您认为怎样的数据处理机房配置，能够满足视频可视化指挥、调度。

海云数据：为应对海量视频数据的实施处理，许多用户搭建了实时视频数据结构化分析平台，该平台可以实现对流视频媒体数据进行自动结构化，自动提取流视频中的关键信息，并形成标准结构化的数据存储格式，为实时数据分析提供源数据基础。

同时，还配备大数据实施分析平台，并结合业务模型将结构化的视频数据流直接动态生成数据分析结果。分析结果可以直接借助指挥调度平台，实现自动的指挥调度融合。

在数据实时处理上，可根据视频处理规模采取终端压缩加云端处理机制，云端配置Gpu集群，提高计算速度。而根据摩尔定律，我们的硬件产品在性能上不断得到提升，价格却在下降，所以在机房配置可以不用太过担心。

ITS114：如何看待人工智能在大数据应用、交通集成指挥平台方面的应用？

海云数据：人工智能技术能解决大量需要人手解决的问题，大大提升数据决策效率，同时推动用户能力的自我进化。当然，人工智能现在还没有办法去解决复杂场景里的问题，没有办法去解决复杂的态势问题、感知问题，所以我们需要用数据可视分析技术去感知这样的事情。

依靠人工智能解决精细化识别过于耗费人力的问题，依靠可视分析解决复杂的态势感知问题，再把两者之间进行有效结合，就会为我们的交通集成指挥平台带来巨大的改变。