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[導(dǎo)讀] 大數(shù)據(jù)已成為人工智能時(shí)代的一種新的生產(chǎn)手段,它已成為各行各業(yè)的監(jiān)督手段。大數(shù)據(jù)的概念在2012年左右開始興起,大量的大數(shù)據(jù)傳輸公司逐漸出現(xiàn)。 幾年后,大數(shù)據(jù)公司的生存狀況還好嗎?

 大數(shù)據(jù)已成為人工智能時(shí)代的一種新的生產(chǎn)手段,它已成為各行各業(yè)的監(jiān)督手段。大數(shù)據(jù)的概念在2012年左右開始興起,大量的大數(shù)據(jù)傳輸公司逐漸出現(xiàn)。 幾年后,大數(shù)據(jù)公司的生存狀況還好嗎?

實(shí)際上,智慧交通發(fā)生的兩個(gè)顯著變化是:

一是交管部門以及相關(guān)企業(yè)越來越依賴大數(shù)據(jù)和智能化應(yīng)用做決策;二是交通大數(shù)據(jù)的宣傳聲勢(shì)沒有兩年前浩大。

而深圳北斗應(yīng)用技術(shù)研究院(簡稱“北斗院”)負(fù)責(zé)人張帆認(rèn)為,聲勢(shì)慢慢平靜是好事,說明新技術(shù)正在從概念走向應(yīng)用落地,交通大數(shù)據(jù)的應(yīng)用成效正在逐漸彰顯。

北斗院是由中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院孵化出來的子公司,2014年成立,專注大交通領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí),自主研發(fā)大交通行業(yè)智能決策引擎,提供智能化整體解決方案及產(chǎn)品研發(fā),業(yè)務(wù)覆蓋機(jī)場(chǎng)樞紐、地鐵安防、城市應(yīng)急和物流運(yùn)配四大場(chǎng)景應(yīng)用。

C端出行創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)日漸聚合,抓緊B端智慧升級(jí)契機(jī)

為了提高社會(huì)效率和效能,近年來,不少企業(yè)瞄準(zhǔn)了交通出行行業(yè)。但風(fēng)向有從C端向B端轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)。

主要原因有兩個(gè):

一個(gè)是C端出行的機(jī)會(huì)窗口逐漸聚合,滴滴、摩拜等公司搶占流量先機(jī),競(jìng)爭(zhēng)格局已定,后來者很難顛覆性逾越。第二個(gè)原因是隨著產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的興起,政府和運(yùn)營企業(yè)對(duì)于智能化升級(jí)的關(guān)注度正在提高,他們需要新的服務(wù)者來幫助解決城市交通治理和企業(yè)經(jīng)營的困惑。

經(jīng)過長期市場(chǎng)調(diào)查和分析,北斗院發(fā)現(xiàn),安全和效率是交通管理部門和運(yùn)營企業(yè)核心痛點(diǎn),而日漸積累的交通大數(shù)據(jù)是解決這兩大核心痛點(diǎn)的基石。“他們像一個(gè)硬幣的兩個(gè)面,一個(gè)重視安全,一個(gè)重視效率。側(cè)重點(diǎn)不同,但需要用到的數(shù)據(jù)還是那些數(shù)據(jù),只是決策模型不同而已。”北斗院負(fù)責(zé)人張帆說。

以地鐵站為例,交通管理部門和地鐵運(yùn)營集團(tuán)同樣關(guān)心地鐵站內(nèi)的客流畫像,客流特征,短時(shí)客流預(yù)測(cè)以及突發(fā)大客流預(yù)警。交通管理部門更多是出于城市治理的考量,保證市民出行安全是第一要?jiǎng)?wù),而對(duì)于商業(yè)效益巨大的地鐵物業(yè)開發(fā)、商業(yè)資源經(jīng)營業(yè)務(wù)來說,這些乘客是誰,他們有怎樣的購物偏好,如何預(yù)測(cè)他們的來向和去向,是他們核心關(guān)心的事情。

以上的訴求在信息化智能化的時(shí)代,有了大數(shù)據(jù)的支持,會(huì)顯得容易的多。

北斗院負(fù)責(zé)人張帆告訴億歐智慧城市,北斗院早年也做過公交電子站牌等面向C端消費(fèi)者的應(yīng)用,但后期迅速調(diào)整方向,為B端和G端提供數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐和決策支持。“

一方面,我們團(tuán)隊(duì)本身是科研人員出身,基因不在C端,營銷和地推不是我們的強(qiáng)項(xiàng);

更重要的是,想要根本解決安全和效率的問題,必須從運(yùn)營企業(yè)入手。”找到了產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)機(jī)會(huì)的北斗院“調(diào)轉(zhuǎn)船頭”,終于得以將自身在計(jì)算機(jī)與通信領(lǐng)域的專長發(fā)揮出來。在深圳廣州兩地落地的“公共交通立體安全防控平臺(tái)”取得了良好的效果,警務(wù)從原先的被動(dòng)防御、定點(diǎn)盤查到主動(dòng)感知、秒級(jí)響應(yīng);地鐵抓逃效率提升6倍,實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用成果獲公安部批示,目前在無錫、杭州、太原等地做試點(diǎn)與應(yīng)用。

“技術(shù)+業(yè)務(wù)”雙輪驅(qū)動(dòng),賦能行業(yè)應(yīng)用

北斗院拿到的數(shù)據(jù)的來源是多樣的,包括視頻監(jiān)控、手機(jī)信令、充電樁、出租車、網(wǎng)約車、地磁、POI(驗(yàn)證地圖單點(diǎn)信息)、交通卡以及地圖數(shù)據(jù)等。海量的數(shù)據(jù),經(jīng)過篩選、整理和分析后,會(huì)變成極具價(jià)值的大數(shù)據(jù)。

北斗院希望基于以上以及未來會(huì)出現(xiàn)的數(shù)據(jù)源,打造“大交通領(lǐng)域的智能決策引擎”,通過決策引擎連接數(shù)據(jù),模型與業(yè)務(wù),形成交通組織感知-認(rèn)知-決策-反饋的自適應(yīng)管理閉環(huán)。

但交通大數(shù)據(jù)行業(yè)目前存在兩條明顯的短板:

第一條短板是各交通子系統(tǒng)感知體系不夠完善,數(shù)據(jù)決策的準(zhǔn)確性無法得到很好保障。

“當(dāng)前各個(gè)交通子系統(tǒng)的運(yùn)營模式并非完全支持智能化的流程和流轉(zhuǎn),一些偏遠(yuǎn)地區(qū),連基礎(chǔ)信息化都缺失,何論智能化。當(dāng)B端的能力沒有達(dá)到一定程度的時(shí)候,C端出行市場(chǎng)也會(huì)遇到瓶頸。 所以我們的商業(yè)模式是B2B2C。如果運(yùn)營能力,效率和安全能力提升了,也能反饋到城市居民身上。”張帆解釋。

第二條短板是:智能化驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)組織模式需要經(jīng)歷時(shí)間打磨。

在智能化手段沒有出現(xiàn)之前,已經(jīng)有完備的業(yè)務(wù)流程處置方法。但要將新技術(shù)引入傳統(tǒng)手段,簡單嫁接會(huì)出現(xiàn)“水土不服”狀況,效果不拔群。必須由交通大數(shù)據(jù)企業(yè)幫助交管部門和企業(yè)梳理業(yè)務(wù)流程,不斷地打磨,協(xié)調(diào),最終讓人用起來,數(shù)據(jù)跑起來。

“傳統(tǒng)的交管部門和運(yùn)營企業(yè)都有他們自己的紙質(zhì)和電子版的業(yè)務(wù)手冊(cè),他們對(duì)任何意外情況都有了很完備的處置方法。以管制標(biāo)準(zhǔn)最嚴(yán)格的機(jī)場(chǎng)來說,過往的業(yè)務(wù)手冊(cè)壘起來,能有1米多高。”

張帆認(rèn)為,智能化改造業(yè)務(wù)流程,是一個(gè)新技術(shù)和傳統(tǒng)業(yè)務(wù)深入磨合的過程,這當(dāng)中會(huì)形成一些獨(dú)特的 “Know-How”。

“首先技術(shù)上要過硬,第二要懂業(yè)務(wù),第三要讓一線人員真正用起來,數(shù)據(jù)不斷反饋回來優(yōu)化模型,形成一個(gè)完整閉環(huán)。”最后一步,往往是成功的關(guān)鍵,但也是最容易被忽略的一步。

張帆透露,系統(tǒng)前幾年剛上線的時(shí)候,效果沒有現(xiàn)在好。原因就是一線工作人員在使用的過程中,會(huì)提出很多建設(shè)性意見。而這是技術(shù)人員想不到的的,或者早期想的比較簡單:比如工作人員的責(zé)任劃分,業(yè)務(wù)分工和業(yè)績指標(biāo),都需要和這個(gè)系統(tǒng)兼容。業(yè)務(wù)重造,也需要和業(yè)務(wù)專家商量著一起完成。也許有些流程可以簡化,有些流程不能簡化 ,唯有實(shí)踐出真知。

“現(xiàn)在總說‘顛覆’,我覺得這個(gè)詞不對(duì),因?yàn)楣饧夹g(shù)就顛覆不了什么。需要掌握技術(shù)和掌握業(yè)務(wù)的人結(jié)合起來,設(shè)計(jì)一套工作流程和工作方式,才能提升整體效果。”

在張帆看來,北斗院的核心競(jìng)爭(zhēng)力有兩個(gè):一方面是北斗院在交通大數(shù)據(jù)的平臺(tái)架構(gòu)及算法模型上具有很強(qiáng)的技術(shù)能力,特別是在多源多模數(shù)據(jù)的融合處理,時(shí)空數(shù)據(jù)深度分析,客流分析引擎,實(shí)時(shí)調(diào)度及優(yōu)化策略等方面;另一方面是基于大數(shù)據(jù)的輔助決策經(jīng)驗(yàn)積累。北斗院決策引擎在這幾年中慢慢積累了很多經(jīng)驗(yàn),調(diào)度應(yīng)該如何做,系統(tǒng)應(yīng)該如何設(shè)置,已經(jīng)有了初步成果。

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