3.4 大数据交通在中国
大数据交通在我国的发展正处在猛涨期，或者说起步期。虽然我国的交通网络在近些年的建设中得到了长足的发展，交通信息获取、存储和使用平台也不断涌现，政府也在大量投入资金，但依然存在很多不足。
我国大数据交通发展的优势极为明显，可以从以下几个方面感受到。
◎ 发展速度迅猛
中国的经济发展速度是全世界有目共睹的。从20世纪初网络的大规模普及开始，我国的大数据交通就开始了快速扩张。交通设施、路线等基础设置的增长是基础，而数据资源的高度集中产生则是重中之重，数据资源的量也在急速膨胀。据相关统计，我国大数据交通的数据量每两年就会翻一番，这是极为恐怖的数据增量。在交通过程中，随着电子警察、摄像头、感应器等设备数量的增加，以及互联网数据传输速度的加快，未来我国的大数据交通领域将会出现井喷式发展。
贵州贵阳就在2016年推出了交通大数据中心。
交通大数据中心第一阶段将整合贵阳市交通委（市交委）内部数据，包括低碳数据中心、数据铁笼、公交数据、甲醇汽车数据、水上搜救6类数据的统筹融合；第二阶段将融合横向协调的数据，包括贵州省交通运输厅数据、住建数据、气象数据、交管数据、城管数据、停车场数据、铁路数据和民航数据等数据；第三阶段将报请贵阳市政府协调中石化、中石油加注数据，智能网联汽车、移动通信运营商数据，新能源汽车数据等数据，实现交通要素构成数据“一网打尽”。
交通大数据中心建成后，将实现公共交通、综合调度、拥堵指数、车辆需求、建设规划的可视化综合分析。以大数据技术对城市客运出行特征进行定量分析，探寻贵阳市交通需求热点、分布规律、变化特点等。在交通堵点、资源配置、执法薄弱等方面形成自流程化的预警、预知和预报，并构建智慧交通指导行业科学决策和指挥调度的新型管理模式。
今后，贵阳市将以市交委统筹指挥协调、协同调度的机制为基础，纵向贯通省、市、县交通数据服务资源，横向融合水、陆、空、港的公众服务信息，形成调度、投诉、监管“一通令”。
贵阳市还将融合全国交通投诉服务热线12328 和市长热线12345，形成集客运枢纽、公交服务、出租投诉、执法管理于一体的对外公众服务功能，以及城市公共交通拥堵预警预报、交通服务事件监管等；完成与公安交管执法力量、打非治违等联合执法的综合协调；协同配合航空、铁路就接驳运输、换乘服务等方面形成数据融合，促进贵阳市综合交通枢纽的“零换乘”[7]。
◎ 数据类型多样，数据资源丰富
我国的交通状况比较复杂，包括公路、铁路、航运等运输方式，会产生大量的数据资源。单就公路而言，城市道路、高速路、乡镇道路等路段，就产生了数量庞大的数据资源。而这些资源的主要类型包括传感器数据（位置、温度、压力、图像、速度、RFID等信息）；系统数据（日志、设备记录、MIBs等）；服务数据（收费信息、上网服务及其他信息）；应用数据（生产厂家、能源、交通、性能、兼容性等信息）。我国交通数据不但类型繁多，而且体积巨大。未来，随着人口从农村迁移到城市，交通路段中将会出现越来越多的视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等数据，这些数据体量巨大，也弥足珍贵。
多样化的数据可以为政府部门和企业提供相应的支撑。比如可以深入挖掘大数据交通的数据，政府公安部门就可以推出车辆轨迹、道路流量、案件聚类等大数据模型。而如果基于大数据模型，就能够推出常用的功能，如识别车牌、车身颜色、车型、车标、年款等特征；如果对遮阳板检测、安全带检测、接打电话检测、司机人脸识别等进行分析，就能进行智能跟车分析、轨迹碰撞、人脸比对、舆情分析等。这样的数据资源探索，可以帮助政府部门逐步解决行业的深层次问题。
此外，利用这样的大数据交通管理体系，政府部门还可以获取道路天气、施工情况、事故情况、结合大数据分析，为出行司机和交管部门提供天气、路面状况、事故易发地点、停车场等信息，相关服务企业可以根据车辆目的地、行驶习惯、路面情况来推荐行驶路线。
◎ 后发优势明显
美国、欧洲、日本的大数据交通技术和经验已经积累多年，我国在这些国家和地区先进的基础之上发展，更具后发优势。一方面，我国的政府和企业可以借鉴已有的大数据交通建设经验和技术，快速转化和使用。另一方面，政府和企业又可以在此基础上进行创新和本土化改造。比如，有“新四大发明之一”之称的高铁，就是在吸收和引进的基础上推出的具有独立知识产权的产品。
但是，对比其他国家和地区的大数据交通发展状况，我国大数据交通的发展依然存在着很多问题，这些问题需要政府和企业共同去面对和解决。
◎ 统一规划不足
我国有着特殊的国情，各个省、市、自治区的发展状况各有不同，所以在进行大数据交通的建设过程当中，带上了太多的地方色彩。各个行政区域内各自独立发展，没有形成全国一盘棋的局面，因此在交通数据资源的采集标准、存储标准、使用规范以及共享原则方面缺少全国统一的规划。在初期，这种情况可能会使大数据交通活力旺盛，发展速度较快，但是随着交通网络将全国连在一起，全国各地的交通联系越来越紧密，之前没有统一规划的大数据交通发展就会出现瓶颈，容易形成信息孤岛。
◎ 管理主体混乱，沟通不畅，无法形成链条
我国交通领域有很多的管辖单位，如公安、交通、建设等部门，这些部门在进行交通管理的过程中会出现沟通不畅、各干其事的情况，这样就会造成管理上的混乱，各部门有各部门的要求和标准。
如果能够借鉴欧洲、日本的大数据交通发展经验，将政府部门、科研机构、企业等相关主体统一协调起来，各自划分职责范围进行统一的规划，就能各自发挥自身优势，集中力量做自己最擅长的事情。如政府部门就集中力量进行规划制定、部门协调、政策研究、技术研发、标准统一、市场秩序维护、质量监督、信息服务等方面的工作；企业就专心致志地研发各种公共服务产品，尽可能地方便交通参与者。
◎ 资金投入要均衡
政府在建设大数据交通的过程中，会持续不断地进行资金投入，但各个地区的发展有不同，这就导致政府会不自觉地侧重于某些地区或某个方面的资金投入。虽然这样的资金投入有利于某些地区的发展，但会导致全国无法形成统一的、价值巨大的大数据交通网络。此外，资金投入不均衡还有可能造成大数据交通领域内的某些技术远远落后于他国，最终受制于人。
◎ 数据资源共享不足
随着政策的改变，我国公安、交通、建设等相关管理部门的数据资源正处在逐步开放过程中，但对于企业来说，获取这些资源仍有难度。由于没有形成一个统一的数据共享平台，也缺少相关的数据资源安全保护，导致不论是政府部门还是企业，在共享数据资源方面都心有忌惮。但如果无法形成信息共享，就会形成信息孤岛，即使数据资源再丰富，其价值也无法体现。这一点上，我们应该多学习日本的经验，政府和企业要紧密配合。
◎ 行业人才缺乏
大数据交通发展迅猛，但相关的人才培养却比较滞后。大数据分析人才、交通领域关键技术人才等都比较缺乏。特别是交通领域关键技术人才，如果自己不能培养的话，就会长期受制于人，进而限制大数据交通的发展。这些层面都需要政府统一规划和协调。
[1] 内容引自中国电子科学研究院粱智昊所著《美国大数据治理的中国启示》。
[2] 内容引自中国信息产业网《美国大数据研发关键领域的七个战略》，内容有删改。
[3] 内容引自 “界面”：《解密美国空军如何用大数据管理全球车队》，有删改。
[4] TelematicsServiceProvider的缩写，即汽车远程服务提供商。
[5] 内容引自车云网《车联网带来的新机会，从日本的经验出发》，内容有删改。
[6] VICS是日本在智能交通领域所使用的一套系统。
[7] 内容引自世纪交通网《贵阳年内开建交通大数据中心》，内容有删改。