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开放共享,交通数据的治理与“经营”(下)

【作者】   【来源】智慧交通   【发布时间】2021年1月30日

    在上篇《开放共享,交通数据的治理与“经营”(上)》中,ITS114对营运车辆交通安全执法、高速公路、交通运输综合行政执法、OBD数据与精准治超等交通数据的共享共用的场景进行了阐述,下篇将主要介绍交通数据的运营与治理。ITS114认为,交通数据用于交通治理与“经营”,将是未来智能交通发展的主要特征。

交通数据的“数据运营”

    交通数据目前多集中在交警、运输两大职能部门,全面、持续,但多不对外公开;互联网出行、交通信息服务、网络货运、营运车辆智能动态监管、停车服务、高速公路运营、汽车维修电子档案等平台企业,掌握了部分交通数据,基于数据提供增值服务,ITS114将其定义为“交通数据运营”企业。

    各单一领域的交通数据运营,ITS114在此也不再表述,每个单一领域都可以在资本市场讲一些好故事,但跨领域的数据运营,应是未来智慧交通行业的一个趋势,就我们所看到的一点点,抛砖引玉。

出行即服务(MaaS)

    在学界已经热了一段时间的出行即服务MaaS,在出行市场却缺乏热度,多处于探索期,即便部分冠以MaaS之名的出行服务,也只是定制公交、网约出行的变种。究其原因,或许一则是因为各出行运营服务环节的数据难以整合,二则是任意一个出行环节,本身市场足够大,或者因为政策保护、补贴政策等的存在,要么对外拓展受限,要么主动意愿不足。

    在ITS114看来,一次完整的MaaS服务至少应该包括两种营运性质的出行环节,否则就只是单一出行模式。就这个要求来看,即便目前最接近成为MaaS服务平台的高德、百度,也都不是,高德只是各种出行方式的汇集,就像天猫一样;滴滴则是一个出行旗舰店,产品和服务是自有的,但品种服务比高德要少。两者都没有一站式出行规划以及一账式出行费用,主要服务点,还是在于网络预约出租服务。

    姑且不论MaaS在国内会不会成为一个伪需求,但若要真正提供MaaS服务,将公交出租城际客运、轨道等出行服务方的数据,与网约车、共享单车等互联网出行提供方的数据进行整合,是最为理想的,基于这些数据实现的融合,才能提供更为丰富的出行方式和出行组合。当然,MaaS普及的最大问题,一是在于市场需求,二是在于各环节的利益分配,数据整合也许并不是多大的难题。

营运车辆涉车金融

     运营车辆作为生产工具,生命周期所产生的资金流水巨大,包括购车费用、运输费用、过路费、加油费、停车费、维修、保险、动态监管费用、车载智能化设备安装运维费用、交通违法罚款等等。2020年初,罗兰贝格国际管理咨询公司发布了一个数据,我国商用车每年的全生命周期(TCO)市场约为7万亿元,其中重卡的TCO市场有4万亿元,这里面有巨大的金融需求,但如何将运营数据来支持涉车金融,尤其是全周期、全方位的涉车金融,还有很大的空间。

    营运车辆是被严格监管的生产工具,理论上,只要在生产过程中,就会产生运营数据,包括轨迹、速度、运行时间,随着智能视频监控报警设备的普及与分析技术的提升,不良驾驶行为也能被完整采集,若是加上交警的车驾管数据,人、车的生产过程数据,基本上全掌握。

    涉车金融最大的一块,就是购车贷款和联名信用卡,但银行放贷都要评估购车方的真实需求和运营实力,将网络货运平台+动态智能监管平台+车驾管平台的数据相结合,就可以评估分析出一个运输企业、车队的真正实力和安全隐患,从而为贷款、车险、联名信用卡等涉车金融提供有的放矢的数据支持。实际上,保险风控、运输企业评级也可以采用这套数据融合分析模式。即便是二手车交易,将动态智能监管平台+车驾管平台与汽车维修电子档案数据相结合,也就能得到二手车残值的真实数据。

智能网联路侧设备与数据

    现在智慧高速建设慢慢进入高潮,且主要目的是为了提高公路通行能力和效率,从而提升公路价值,要实现全面智能感知,并支持智能网联驾驶,所以都会建设安装一定数量的智能路侧设备,搭载车路协同等功能模块。但ITS114对于多功能路侧智能设备的运营模式一直有些迷惑,多功能路侧设备是作为公共基础设施免费提供,还是按使用者付费模式?就像上海推进的架空线入地(综合管廊),各管理部门就要为管道使用权付费。

    若是前者,那么智能网联路侧设备的推广一定会很缓慢,只有部分经济实力雄厚的城市才可能支撑其建设、运营。若是后者,就要界定使用者都有哪些,管理部门如何付费,比如交警既是数据提供方,又是设备使用方,如何付费?运输部门是否要付费?车主如何付费?车厂是否要付费?

    以车路协同路侧设备而言,目前已经有无锡、长沙等地可以通过路侧设备提供交通信号配时信息到车内终端显示,可以为车厂的车型增加卖点,福特就宣布从1月1日开始,福特探险者、锐界PLUS两款车就搭载了该功能。

    理论上,搭载车路协同功能的车辆越多,就越能展示其预警功能的先进性,但建设路侧设备的代价不菲,是否也要考虑向车厂或者车主收取费用?如果包含在TSP服务套餐内,车主若是不续费,是否还可以收到来自其他车辆或者路侧设备的预警、信号配时信息?

    从车路协同路侧设备可见,未来城市会有越来越多的感知设备,是综合的、智能化的,所采集到的数据也可以是多元、共享的,数据共享复用、商业化运营的同时,也对数据安全、运营模式提出了非常高的要求,而这一定是未来智慧城市必须要走的一条道路。

未来,交通数据治理与数据运营相结合

    ITS114在第一部分介绍了交通数据的采集、运营方,以及现有数据应用场景,但挂一漏万,交通数据的应用场景远不止本文所举,服务对象也不局限于此。就数据应用的趋势而言,交通数据管理是智能交通行业最广泛的应用场景,而随着数据的极大丰富以及社会治理现代化的需求,数据管理的场景将会越来越多,且越来越多支持跨部门、跨领域场景应用。

    与此同时,随着出行、运输各商业环节的数据采集日趋完善,各运营主体对出行和运输生产过程中的数据需求也就越来越强烈,不再满足于只有平台所属数据,对其他平台的、但与运营业务相关的交通数据,也想借为己用。而拥有庞大数据的交警、运输部门,如何进一步开放、共享数据,是未来交通数据应用、运营的重要内容,不仅仅是跨部门的数据共享,更有政企合作的数据共享、运营。

    不仅国家发改委印发的《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》明确表示,要促进政企数据对接融合,一向相对封闭的公安交管领域,也提出要加强交通安全数据的共享共用。

    《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》中明确,要促进政企数据对接融合。通过开放数据集、提供数据接口、数据沙箱等多种方式,鼓励开放对于民生服务、社会治理和产业发展具有重要价值的数据。探索形成政企数据融合的标准规范和对接机制,支持政企双方数据联合校验和模型对接,有效满足政府社会治理、公共服务和市场化增值服务需求。

    要深化政务数据共享共用。充分依托全国一体化政务服务平台,发挥国家数据共享交换平台数据交换通道的支撑作用,建立健全政务数据共享责任清单机制,拓展政务数据共享范围。加快建设完善数据共享标准体系,解决跨部门、跨地区、跨层级数据标准不一、数据理解难、机器可读性差、语义分歧等问题,进一步打破部门数据壁垒。

    公安部交管局印发的《公安交通管理科技发展规划(2021-2023年)》中明确表示,要研究建立驾驶人、运输企业交通安全风险、信用评价方法及指标,建设信用信息查询系统,推动保险浮动、行业监管、市场准入等社会化应用。持续推进和深化跨部门、跨行业的数据共享交换,强化数据碰撞比对,挖掘数据内在关联价值,提高交通安全源头治理能力。

    积极推进与交通运输部门交换“两客一危”、重型货车等重点车辆卫星定位和违法等信息,加强动态监管及违法查处。积极探索互联网快递外卖电动车交通安全监管新机制,加强车辆运行安全特征分析,强化协同共治。

    实际上,当职能部门采用更多本部门以外的数据进行职能管理和服务时,交通管理也就变成了交通治理,管理不再是唯一,管理只是一个手段,让交通更安全、更有效率,才是目的。

    现阶段,将智能交通管理和出行信息服务相结合,已经成为国内外智能交通业界的一个探索应用方向。

早在2018年,ITS114翻译过比利时正在探索TMAAS(交通管理即出行服务)的介绍性文章,其中明确,平台目标用户包括城市     交通管理者、日常通勤出行者和游客。与传统的交通中心不同,TMaaS基于交通数据处理并提供实时信息的全数字虚拟平台,交通数据被自动处理并分发给不同用户;

    2020年,同济大学杨晓光教授在一次演讲中提出了AI-TMAAS的概念,教授表示,AI-TMaaS指把一个人的出行提供全链条、主动、智能化的管理、服务,包括出行需求产生到出发前、出发过程中以及到达目的地后全过程都有数据支持。服务过程涉及到公共交通出行链-服务链-管理链,通俗地说,AI-TMaaS就是融合出行链、服务链以及协同管理链保证出行服务的高品质化,从而让人们更多选择公共交通出行;

    12月初,智慧交通规划、研究智库—深圳市城市交通规划设计研究中心官方微信推送了一篇全面介绍欧洲TMAAS的稿件。在11月初的中国智能交通年会上,海信网络科技和千方科技的演讲中提到了类似的概念和思路。

    某种程度上来说,将管理与出行服务结合,其实仍是以管理部门为主体,面向出行者的交通治理,但商业化的出行服务平台、网络货运平台等,都可能被纳入到这个治理体系之下,服务于整个出行效率和安全水平的提升。

交通数据的共享共用与数据质量

    当然,现在交通数据的应用还存在很多问题,就像李瑞敏教授在最近的文章中描述的那样,现在的交通大数据应用是“一流的界面展示、二流的功能设计、三流的数据支撑”,数据共享共用可行性的根本,还是在于数据质量的可靠性,有了可靠性才能谈数据标准的统一,才能谈数据共享的机制、方法,以及数据共享共用的商业模式。

    在ITS114看来,涉及到增值服务的信息服务,数据质量都有足够的动力去提升,因为大部分交通数据增值服务,包括智慧出行、停车信息服务平台、网络货运平台、二手车交易等等,有足够的市场竞争压力,不进则退,有指向性明确的客户评价标准,APP的下载量、日活率、查询量以及交易次数等等,平台自负盈亏,所以有足够的驱动力来改善、提升数据质量。

    这和非现场执法设备有些类似,执法单位对这些设备的正常运行关注度要远高于其他设备,为什么?一是交通违法与交通事故、秩序的关联性强,二是直接影响违法罚款等非税收入,尽管现在收支两条线,但内在联系还是有的。现在,绝大部分交通管理执法单位都有对前端设备所采集回来的视频图像数据进行二次分析,未尝没有这个需求在里面。

    与之相比,一些效率提升类的数据分析应用,对数据质量的要求则没有那么高,或者缺乏提升数据质量的动力,加上交通信号、信息服务等其本身的复杂性,对数据应用缺乏明确的评价标准,所以这类数据的质量有待提升。

    反过来说,数据应用场景的丰富,会随之带来对数据质量要求的提升,就像重点营运车辆联网联控平台的数据一样,每个省市都有排名,到每个车队管理运营商都有考核压力,重大交通事故还要追查动态监管平台/企业是否有失职,有失职还会面临法律的制裁。

    在这种压力下,数据的真实性和数据质量,自然是有保证的,多方都要时刻要保证设备的正常运行,不仅要在线,还要能正常传输符合要求的数据。这样的数据,也才可能作为对数据要求非常严格的交通违法执法证据。


 

 

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