電信運營商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書

1 1 1 2 3 5 5 7 8 9 10 11 11 13 15 16 17 19 19 19 20 21 23 25 4 7 8 17 26 27 30 5 6 9 10 10 12 12 131一、電信運營商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)情況總述素的價值日益凸顯，交通行業(yè)的規(guī)劃方、建設(shè)方、運營方和管理方均高度關(guān)注數(shù)據(jù)要素在交通行業(yè)的價值釋放。電信運營商（后文簡稱“運營商”）所具備的位置數(shù)據(jù)和內(nèi)容數(shù)據(jù)與交通行業(yè)的重點場景高度契合，兩者的跨域融合、協(xié)同創(chuàng)新可發(fā)揮數(shù)據(jù)要素的乘數(shù)效初步明確運營商數(shù)據(jù)對交通行業(yè)的必要性，并闡述運營商數(shù)據(jù)在交(一)交通行業(yè)數(shù)據(jù)應用相關(guān)政策好中國式現(xiàn)代化的開路先鋒注入新動能》一文中闡述了人工智能、要促進道路基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)、交通流量數(shù)據(jù)、駕駛行為數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)融合應用。數(shù)據(jù)作為交通行業(yè)邁向信息化、智能化的基礎(chǔ)，對交(二)運營商數(shù)據(jù)對于交通行業(yè)的價值數(shù)據(jù)應用過程中所涉及的主要外部數(shù)據(jù)資源。運營商數(shù)據(jù)的分析和2應用可以幫助實現(xiàn)更精準的交通流量監(jiān)測、擁堵分析、交通規(guī)劃、應急響應等，從而提高整體交通運輸效率，使得交通運輸系統(tǒng)更加交通管理部門可以更好地調(diào)整公共交通線路和班次，提高公共交通的覆蓋率和服務質(zhì)量，推動城市綠色出行的發(fā)展。運營商數(shù)據(jù)的實可以實現(xiàn)交通事故的實時監(jiān)測和預測，交通管理部門可以借助這些數(shù)據(jù)采取及時的交通管制措施，預防交通事故的發(fā)生，提高交通安高基礎(chǔ)設(shè)施的投資回報率，并催生新業(yè)態(tài)、新模式的發(fā)展；通過運城市規(guī)劃者可以更科學地規(guī)劃交通網(wǎng)絡、設(shè)計道路、建設(shè)公共交通設(shè)施，確保城市交通系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展，提高基礎(chǔ)設(shè)施的投資回報率；運營商數(shù)據(jù)資源也可為共享交通、智能停車等新業(yè)務模式提供(三)運營商數(shù)據(jù)資源概述業(yè)務（Business）域：主要涉及電信業(yè)務的收入、用戶信息、3訂購關(guān)系、賬單等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)有助于電信運營商更好地了解其運營（Operation）域：涵蓋網(wǎng)絡配置、網(wǎng)絡管理（Management）域：涉及財務管理、人力資源管理、企業(yè)資源計劃（ERP）、客戶關(guān)系管理（CRM）等系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)有助于電信運營商進行企業(yè)資源整合和優(yōu)化，提高管理效率和決策外部數(shù)據(jù)資源：運營商數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)資源的融合可以帶來更全面的信息視角，比較重要的外部數(shù)據(jù)資源有兩大類：一是氣象數(shù)據(jù)，結(jié)合運營商數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，可以更準確地預測天氣對交通的營商數(shù)據(jù)與GIS數(shù)據(jù)結(jié)合，可以實現(xiàn)更精細的地理空間分析，支持(四)運營商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的價值釋放要點運營商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的價值釋放需關(guān)注包括數(shù)據(jù)資源、關(guān)鍵技術(shù)、行業(yè)應用這三個要點。下面本節(jié)將簡要概括這幾個要點的內(nèi)4電信運營商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(2023)交通行業(yè)數(shù)據(jù)應用交通行業(yè)數(shù)據(jù)應用數(shù)據(jù)安全運營商數(shù)據(jù)資源結(jié)果展示數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)分析圖1運營商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的實踐體系視圖關(guān)鍵技術(shù)：運營商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)可以按照數(shù)據(jù)應用的落地流程，分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)融合、多源數(shù)據(jù)分析、結(jié)果行業(yè)應用：運營商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的具體落地場景可分為車5二、適用于交通行業(yè)的電信運營商數(shù)據(jù)資源數(shù)據(jù)資源是開展數(shù)據(jù)分析應用工作的核心要素，運營商數(shù)據(jù)資源具備優(yōu)質(zhì)、多樣、全面、實時的特點，且包含大量交通行業(yè)關(guān)注的位置數(shù)據(jù)與內(nèi)容數(shù)據(jù)，為運營商同交通行業(yè)的跨域聯(lián)合創(chuàng)新打下了堅實的基礎(chǔ)。同交通行業(yè)適配度較高的運營商數(shù)據(jù)以運營域數(shù)據(jù)為主，可具體再細分為信令類數(shù)據(jù)、測量報告數(shù)據(jù)、流量類數(shù)據(jù)、畫像類數(shù)據(jù)、融合類數(shù)據(jù)五大類。本章將詳細梳理適用于交通行業(yè)的電信運營商數(shù)據(jù)資源，并簡述這些數(shù)據(jù)資源在交通行業(yè)的潛在應運營商信令是移動通信網(wǎng)絡中用于實現(xiàn)終端、交換系統(tǒng)及傳輸系統(tǒng)各元件之間交互的控制指令數(shù)據(jù)，所記錄的信息類別有呼叫建立和去除信息、管理控制類信息、移動終端的位置信息、網(wǎng)絡狀態(tài)6息對于交通行業(yè)來說，信令數(shù)據(jù)的主要作用是可對人群進行時空相關(guān)的數(shù)據(jù)分析，運營商信令所包含的位置，時間可被用于繪制出），位置洞察：根據(jù)運營商信令數(shù)據(jù)中的基站位置信息，時間戳和軌跡分割：根據(jù)人群的行動路徑，根據(jù)速度、方向、停留時間軌跡拉鏈：將軌跡段按照時間順序連接起來，形成人群的軌跡拉鏈表，每個軌跡段記錄了終端的位置以及與前后軌跡段的連接關(guān)7進入時間離開時間測量報告數(shù)據(jù)也稱MR(MeasurementReport)數(shù)據(jù)，記錄了移動設(shè)備在業(yè)務過程中的服務基站ID、鄰區(qū)ID、信號強度、時間提前量、方位角等一系列無線信息。對于交通行業(yè)來說，運營商的測量報告數(shù)據(jù)可用來提升位置數(shù)據(jù)的精確度，且不易受環(huán)境的影響，對基于信令數(shù)據(jù)的位置識別是很好的補充。運營商MR指紋定位算法主要包括以下步驟：柵格化：將地圖劃分為標準大小的柵格。MR參數(shù)指標收集：收集每個柵格中的MR參數(shù)指標，包含信號強度、方向角等數(shù)據(jù)。指紋庫構(gòu)建：根據(jù)收集的MR參數(shù)，構(gòu)建每個柵格的MR數(shù)據(jù)特89精確定位：根據(jù)終端設(shè)備上報的MR數(shù)據(jù)，在指紋庫中查找最匹配的柵格，該柵格即為終端的位置。(三)流量類數(shù)據(jù)流量數(shù)據(jù)是運營商記錄的移動端流量上網(wǎng)的行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括用戶群體訪問的網(wǎng)站、APP使用情況、消耗的流量等，可以反映用戶群體的行為習慣和需求。通過對流量包的深度檢測采集(DPI探針技術(shù))可對終端的上網(wǎng)訪問行為進行深度分析，主要的方式如流量識別：根據(jù)特定協(xié)議特征或業(yè)務標識深入IP包負荷內(nèi)容識別流量類型。比如Skype語音、P2P文件分享等。流量分類：將復雜流量區(qū)分為不同業(yè)務類型，進行差異化處理。典型的有P2P下載、視頻點播、網(wǎng)頁瀏覽等分類。9在交通行業(yè)，流量數(shù)據(jù)目前被大量應用于人群流動和聚集傾向運營商的用戶畫像能力是指運營商利用自身收集的用戶群體數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘和分析的方法，提取用戶群體的特征和需求，形成用戶群體的標簽化描述。運營商的用戶畫像能力可以幫助運營商挖掘并預測用戶需求，指導產(chǎn)品設(shè)計和完善，實現(xiàn)動態(tài)且個性化的用戶行為屬性、用戶心理特征等，需要根據(jù)不同的應用場景和目標掌握區(qū)域內(nèi)的人群出行模式，從而更有針對性地進行交通設(shè)施的規(guī)利用AI算法和用戶畫像實現(xiàn)對個性出行方式的智能推薦運營商通常會對外采購氣象、地理信息等數(shù)據(jù)以提升運營商基于數(shù)據(jù)的決策水平。運營商自身產(chǎn)生的數(shù)據(jù)同外部多模態(tài)數(shù)據(jù)融合三、電信運營商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)交通行業(yè)數(shù)智化發(fā)展的核心要點是實現(xiàn)對交通業(yè)務的智能感知與決策，運營商數(shù)據(jù)能為其提供多方面的支持，為運營商同交通行業(yè)的聯(lián)合創(chuàng)新提供了堅實的基礎(chǔ)。在運營商同交通行業(yè)聯(lián)合創(chuàng)新的過程中，需要一些關(guān)鍵的技術(shù)對運營商數(shù)據(jù)資源進行安全、高效的處理、分析和挖掘，助力數(shù)據(jù)資源的價值釋放。本章將按照數(shù)據(jù)采適用于交通場景的運營商數(shù)據(jù)采集可分為實時采集、固定周期采集、時間驅(qū)動采集三種方式，需匹配應用場景需求與數(shù)據(jù)特性進行設(shè)計。其中實時采集適用于對交通流量的實時監(jiān)測；固定周期采集適用于對交通設(shè)施的運營及規(guī)劃；時間驅(qū)動采集可用于特定時間點的交通態(tài)勢分析。這些采集模式各具優(yōu)勢，融合運用可強化交通實時采集：實時采集的關(guān)鍵特征是低時延，滿足交通流量實時監(jiān)管、突發(fā)事件即時響應等應用需求。主要的數(shù)據(jù)源包括信令、流量數(shù)據(jù)、車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、路側(cè)監(jiān)測數(shù)據(jù)等。采用Kafka等中間件進行實時數(shù)據(jù)采集對網(wǎng)絡帶寬、服務器處理能力、數(shù)據(jù)存儲吞吐等固定周期采集：固定周期采集是指按照預設(shè)的時間間隔周期性期采集的運營商數(shù)據(jù)將在道路規(guī)劃布局、交通資源優(yōu)化配置等中長時間驅(qū)動采集：時間驅(qū)動采集是根據(jù)時間特征、事件等外部條通流量和模式都存在較大不同，通常會在這些時間段前后有針對性地進行數(shù)據(jù)采集，以更好地應對交通壓力。主要的數(shù)據(jù)源包括熱點基站業(yè)務數(shù)據(jù)、重要區(qū)域流量矩陣等，這類數(shù)據(jù)可較好的反映交通基于時間驅(qū)動采集,我們可以分析周期性變化對交通流的影響,互協(xié)同，依靠單一數(shù)據(jù)源已難以應對交通管理新形勢對感知和決策能力的要求。這迫切需要不同來源的多模態(tài)數(shù)據(jù)相互補充、驗證和融合，形成對交通系統(tǒng)的立體化認知。運營商網(wǎng)絡作為城市交通生命組成部分，其數(shù)據(jù)因覆蓋面廣、采集實時，可為多源數(shù)據(jù)融合提供基礎(chǔ)框架。通過打通數(shù)據(jù)孤島，構(gòu)筑開放式的交通數(shù)據(jù)體系，匯聚各方優(yōu)勢，才能提高對交通態(tài)勢的感知、洞察、預測和決策的能數(shù)據(jù)清洗：交通行業(yè)所涉及的多源數(shù)據(jù)中包含較多異常值、重復記錄等噪聲。這會影響后續(xù)分析判斷工作，降低智能算法訓練效除空值、無效值的數(shù)據(jù)記錄；重復數(shù)據(jù)的檢測去重；檢測并刪除明顯錯誤的地理坐標、時間戳等；平滑濾波去噪處理連續(xù)的軌跡點數(shù)據(jù)等。此外還會采用associatedrule等規(guī)則挖掘技術(shù)，檢測數(shù)據(jù)中的業(yè)務邏輯錯誤，進行修正。清洗后的高質(zhì)量數(shù)據(jù)有利于算法模型訓練，使其對交通態(tài)勢的監(jiān)測預測更加符合實際。清洗規(guī)則的設(shè)數(shù)據(jù)映射：數(shù)據(jù)映射的目標是實現(xiàn)將不同來源和格式的原始交通數(shù)據(jù)，均轉(zhuǎn)換到預定義的通用數(shù)據(jù)模型中，為后續(xù)多源數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)融合處理奠定基礎(chǔ)。通用模型既要兼顧通用性，也要充分表示交通領(lǐng)域的業(yè)務實體及其關(guān)系。典型如ODI模型中定義的公交線路、語義解析等，還可輔助使用CRF條件隨機場模型，學習提取轉(zhuǎn)換規(guī)則。映射后需對數(shù)據(jù)集之間的一致性進行檢查，驗證轉(zhuǎn)換過程是否準確完整。隨著新數(shù)據(jù)源融入，需擴展通用模型并重新映射，同時數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)：數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是在規(guī)范化映射的基礎(chǔ)上，把分屬多個數(shù)據(jù)集的記錄或事件相互匹配和連接的過程。典型的關(guān)聯(lián)策略是基于時間和空間等維度的匹配，例如找出時間戳在誤差范圍內(nèi)、且坐標距離小于閾值的多源記錄。關(guān)聯(lián)過程中還需要處理一對多、多對多不同公交線。一些重要公共實體還可以作為數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的“橋梁”。例如，可以將道路交通事故信息與附近的出租車軌跡和訂單關(guān)聯(lián)起來。通過數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)可將不同來源的數(shù)據(jù)加工成豐富、互補的新數(shù)據(jù)集，其中包含不同源數(shù)據(jù)的多變量屬性。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)將擴大后續(xù)數(shù)據(jù)交通行業(yè)中用到的運營商數(shù)據(jù)具有多源性、異構(gòu)性等特點，不同類型的數(shù)據(jù)之間往往存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。多源異構(gòu)交通數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)挖洞察復雜交通系統(tǒng)的運作全貌。通過構(gòu)建智能分析模型，可實現(xiàn)對交通流量、事件、熱點的精確預測，使交通服務調(diào)度更加主動精細化。數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，即不同類型數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)挖掘，可以幫助交通行業(yè)更好地理解交通運行規(guī)律，提升交通管理水平。新技術(shù)、新算法的不斷引入正在持續(xù)推動多源數(shù)據(jù)分析能力的迭代升華，拓可以提高數(shù)據(jù)分析準確性。例如，在交通流量分析場景中，可以通發(fā)現(xiàn)新知識：通過分析不同類型數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)新知識。例如，在交通出行分析場景中，可以通過分析人群出行軌跡、出行目的地、出行時間等數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)人群出提升分析效率：通過分析不同類型數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以提升交通管理效率。例如，在交通事故分析場景中，可以通過分析事故發(fā)生時間、事故發(fā)生地點、事故原因等數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，在交通行業(yè)場景所涉及的運營商數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析交通流量分析：可以通過分析人群位置、基站覆蓋范圍、交通流量等數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，預測交通流量變化趨勢，進行交通管交通軌跡分析：可以通過分析人群出行軌跡、出行目的地、出行時間等數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，了解群眾出行習慣，提升交通服務交通事故分析：可以通過分析事故發(fā)生時間、事故發(fā)生地點、結(jié)果可視化是將數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)換為可視化圖形的過程，通過可視化數(shù)據(jù)分析結(jié)果，可以使數(shù)據(jù)分析結(jié)果更加直觀、易懂，提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可理解性，使其更加容易傳播，促進數(shù)據(jù)分析結(jié)果的應用。在交通行業(yè)場景涉及的運營商數(shù)據(jù)分析中，結(jié)果可視化應遵循以下原則：準確性，即結(jié)果可視化應準確反映數(shù)據(jù)分析結(jié)果；清晰性，即結(jié)果可視化應清晰明了，易于理解；簡潔性，即結(jié)果可視化應簡潔明了，避免過于復雜；相關(guān)性，即結(jié)果可視化應與數(shù)據(jù)分析目標相關(guān)，突出數(shù)據(jù)分析重點。在選擇結(jié)果可視化方法時，應根據(jù)具體應用場景選擇合適的方法。常用的結(jié)果可視化方法包括圖表、熱力圖、交互式地圖、動態(tài)圖等。ABABD(五)數(shù)據(jù)安全隨著交通行業(yè)全面邁向數(shù)智化，數(shù)據(jù)安全正在變得愈發(fā)重要。運營商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的應用也需從源頭落實責任，建立完善的數(shù)據(jù)安全體系，杜絕數(shù)據(jù)削弱、泄密、非授權(quán)訪問等安全風險。這既需要規(guī)范化管理和技術(shù)創(chuàng)新，也需要跨行業(yè)的協(xié)作機制。通常采取的數(shù)據(jù)安全措施如下：訪問控制：通過數(shù)字證書、單點登錄認證用戶，基于角色和業(yè)儲層面也可進行字段加密，同時使用密鑰管數(shù)據(jù)隔離：將業(yè)務和數(shù)據(jù)按分類存儲隔離,例如在網(wǎng)絡層使用數(shù)據(jù)脫敏：對于涉及關(guān)鍵個人信息的字段，如車牌、車輛VIN系統(tǒng)審計：記錄用戶訪問交通數(shù)據(jù)的操作日志，進行安全審計四、電信運營商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的賦能場景前文闡述了運營商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)賦能涉及的數(shù)據(jù)資源類型和數(shù)據(jù)處理、分析、應用技術(shù)。在落地層面，運營商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的賦能需堅持以“場景驅(qū)動創(chuàng)新”為導向，從場景出發(fā)規(guī)劃技術(shù)架構(gòu)并引入必要的數(shù)據(jù)資源，才能實現(xiàn)業(yè)務價值的最大化。本章將歸納運營商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的具體落地場景，將從車路協(xié)同、規(guī)劃駕駛對實時數(shù)據(jù)交互的極高要求，如確保交通燈狀態(tài)，前車距離等信息的即時傳輸，輔助進行危險判斷和避障。高帶寬可支持車載高清攝像頭實時傳輸高清視頻流，如識別更多交通標志、路況細節(jié)，提升環(huán)境感知能力。根據(jù)服務類型設(shè)置不同的網(wǎng)絡切片，為駕駛輔通過分析運營商提供的大量車輛實時位置、移動速度等數(shù)據(jù)，城市規(guī)劃者可以獲得寶貴的交通流動信息。這些數(shù)據(jù)可用于識別高峰時段的交通擁堵區(qū)域、分析道路使用模式，從而優(yōu)化城市道路規(guī)劃。通過實時監(jiān)測車輛流動，規(guī)劃者可以更準確地評估交叉口和道路的繁忙程度，以便調(diào)整信號燈控制策略，提高交通效率。此外，運營商數(shù)據(jù)還可用于分析停車需求和停車模式，幫助規(guī)劃更合理的停車設(shè)施分布。綜合利用這些數(shù)據(jù)，城市道路規(guī)劃可以更加智能、靈活現(xiàn)的擁堵區(qū)域。通過分析車輛速度的變化和停滯情況，規(guī)劃者可以規(guī)劃者可以根據(jù)車輛停留的時間、地點等信息，規(guī)劃合理的停車設(shè)優(yōu)化充電樁的布局，確保在高需求區(qū)域提供足夠的充電服務。綜合利用這些數(shù)據(jù)，充電樁規(guī)劃得以智能化、個性化，為電動車充電提城市發(fā)展的長期交通趨勢。這為規(guī)劃者提供了制定城市發(fā)展策略的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，以適應未來的交通需求。通過充分利用運營商數(shù)據(jù)，城市道路規(guī)劃可以更加智能、響應迅速，提高城市交通系統(tǒng)的效率，例如道路損壞、交通擁堵等。如果路段車速降低的幅度較大，并且持續(xù)時間較長，則可能表明該路段存在道路損壞的問題。車輛過度集中，可能導致道路交通擁堵，從而增加道路損壞的風險。結(jié)合道路年齡，如果路段車輛流量過大，并且存在車輛擁堵的情況，則可立充電樁實時監(jiān)測系統(tǒng)，優(yōu)化充電樁的運營狀況。例如，可通過車輛行為數(shù)據(jù)，結(jié)合車輛的充電行為數(shù)據(jù)，向駕駛者推薦最符合其充電需求的充電樁；可通過收集車輛在充電區(qū)域的位置、行為數(shù)據(jù)，分析充電樁故障情況，優(yōu)化充電樁服務策略。運營商數(shù)據(jù)還可用于分析用戶群體的充電行為，從而個性化推薦最適合的充電樁，提高置和速度數(shù)據(jù)，可以獲取詳細的公交車運行信息。這些數(shù)據(jù)可用于識別不同時間段和區(qū)域的交通流模式，包括高峰和低谷時段，幫助決策者了解車輛運行狀態(tài)。通過這些分析可以建立城市交通模型，模擬不同交通場景下的道路使用情況。這可以為公共交通運營人員提供決策支持，幫助他們更好地預測未來的交通需求，優(yōu)化線路規(guī)車輛實時位置和速度信息可用于更新導航系統(tǒng)，為駕駛者提供最優(yōu)信號燈控制策略，提高交叉口通行效率、減少擁堵和緩解交通壓力的一種手段。在交通行業(yè)中，運營商數(shù)據(jù)的應用可以為交通信號優(yōu)五、總結(jié)與未來展望電信運營商數(shù)據(jù)在現(xiàn)代城市交通管理中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，賦能場景涵蓋了車輛運行、乘客流動、道路狀況等多個方面。盡管該領(lǐng)域存在著巨大的潛力，但目前仍然面臨著數(shù)據(jù)來源、結(jié)構(gòu)多樣，數(shù)本白皮書主要探討了在交通行業(yè)進行的運營商數(shù)據(jù)的應用實踐，梳理了運營商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)所涉及的數(shù)據(jù)要素、落地思路、賦能場景以及實踐案例等，并初步提出電信運營商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的實踐方法倫，為城市交通的管理者、決策者提供全面的信息支持，幫助其更好地理解電信運營商數(shù)據(jù)對交通行業(yè)的價值，并為相關(guān)領(lǐng)域電信運營商數(shù)據(jù)的應用提供可行的解決方案，以促進數(shù)據(jù)要素的社會價值和經(jīng)濟價值高效釋放。本白皮書充分說明了數(shù)據(jù)應用的跨界融合所能帶來的社會價值與經(jīng)濟價值，為其它領(lǐng)域的數(shù)據(jù)應用融運營商數(shù)據(jù)對交通行業(yè)賦能的發(fā)展趨勢在政策、產(chǎn)業(yè)和技術(shù)等多個方面呈現(xiàn)出引人注目的特點，充分說明了數(shù)據(jù)要素時代跨域融合創(chuàng)新的重要性，其在不斷挖掘數(shù)據(jù)價值的同時也催生出百花齊放政策層面，數(shù)據(jù)安全和隱私保護勢在必行：附錄：電信運營商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)應用的案例選集案例一：公共交通線路規(guī)劃對現(xiàn)網(wǎng)運行情況進行定量分析。公共交通運3.價值效益數(shù)據(jù)驅(qū)動的公交網(wǎng)絡規(guī)劃方式極大提升了公共資源配置效率，在減少車輛空駛的同時大幅改善了公共服務質(zhì)量和用戶體驗。合理的公交布局也帶來環(huán)境效益，有助于交通擁堵的改善。該案例提供了可復制、可推廣的以大數(shù)據(jù)引領(lǐng)公共資源優(yōu)化的成功范例，可為全國其它城市的公共交通規(guī)劃提供借鑒。案例二：新能源車充電樁布放規(guī)劃1.案例背景國家發(fā)展改革委、能源局編發(fā)了《關(guān)于進一步構(gòu)建高質(zhì)量充電基礎(chǔ)設(shè)施體系的指導意見》,提出要適度超前建設(shè)，到2030年建成高質(zhì)量充電基礎(chǔ)設(shè)施體系，形成城市面狀、公路線狀、鄉(xiāng)村點狀布局的充電網(wǎng)絡，加快重點區(qū)域建設(shè)，提升運營服務水平。地方層面，