電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)(2023)-3

電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）CCSA

TC601

大數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)推進(jìn)委員會(huì)中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)安徽有限公司2023年12月前

言2022

年

12

月，中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)了《關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度

更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見(jiàn)》，其中明確了數(shù)據(jù)作為新時(shí)代生產(chǎn)要素的重要價(jià)值。在交通領(lǐng)域，數(shù)據(jù)要素的價(jià)值釋放是推動(dòng)交通運(yùn)輸質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革的重要途徑。習(xí)近平總書(shū)記高度重視大數(shù)據(jù)對(duì)交通行業(yè)的賦能作用，多次作出重要指示，強(qiáng)調(diào)“要大力發(fā)展智慧交通和智慧物流，推動(dòng)大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈等新技術(shù)與交通行業(yè)深度融合，使人享其行、物暢其流”。數(shù)據(jù)作為推動(dòng)交通行業(yè)邁向數(shù)字化、智能化的重要資源，受到了越來(lái)越多的關(guān)注。電信運(yùn)營(yíng)商在交通行業(yè)的賦能方面具備天然的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，其擁有豐富的通話(huà)關(guān)系網(wǎng)數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)的位置數(shù)據(jù)、全面的終端行為數(shù)據(jù)，與交通行業(yè)車(chē)路協(xié)同、道路規(guī)劃、設(shè)施建設(shè)、流量調(diào)控等重點(diǎn)場(chǎng)景高度切合，兩者的跨域融合、協(xié)同創(chuàng)新?lián)碛袕V闊的空間，必將為交通行業(yè)的發(fā)展帶來(lái)新動(dòng)能。本白皮書(shū)梳理了電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的應(yīng)用落地過(guò)程中所涉及的數(shù)據(jù)資源、應(yīng)用流程、應(yīng)用場(chǎng)景、發(fā)展趨勢(shì)以及實(shí)踐案例等，并初步提出了電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的實(shí)踐方法，旨在厘清電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的落地現(xiàn)狀，并為產(chǎn)業(yè)各方開(kāi)展相關(guān)實(shí)踐提供參考。編制說(shuō)明本報(bào)告由中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)安徽有限公司牽頭撰寫(xiě)，在撰寫(xiě)過(guò)程中得到了多家單位的大力支持，主要的參編單位及人員如下：參編單位：安徽省道路運(yùn)輸管理服務(wù)中心、中國(guó)信息通信研究院、合肥工業(yè)大學(xué)、合肥大學(xué)、亞信科技（南京）有限公司等。參編人員：張恩皖、張孝法、王超倫、馬鵬瑋、姜春宇、馬健瑞、韓曉璐、肖赟、龍建成、程陽(yáng)雪、王軍、呂軍、申凱、黃思達(dá)、彭道月、徐學(xué)林、王洪安、王華、詹興斌、王濤、王君誠(chéng)、丁升、朱訓(xùn)璘、楊小明、衛(wèi)巧巧、夏姚敏、孫逸文、蘇波、章青、宗勝、王浩然、王琪、邢雨桐、李梁、姜暉、張蒙、李金艷、關(guān)文靜、尹寧、高偉、崔烜。目

錄一、

電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)情況總述...............................

1(一)

交通行業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用相關(guān)政策................................................1(二)

運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)對(duì)于交通行業(yè)的價(jià)值........................................1(三)

運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資源概述............................................................2(四)

運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的價(jià)值釋放要點(diǎn)............................3二、

適用于交通行業(yè)的電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資源...............................

5(一)

信令類(lèi)數(shù)據(jù)............................................................................

5(二)

測(cè)量報(bào)告數(shù)據(jù)........................................................................

7(三)

流量類(lèi)數(shù)據(jù)............................................................................

8(四)

畫(huà)像類(lèi)數(shù)據(jù)............................................................................

9(五)

融合類(lèi)數(shù)據(jù)..........................................................................

10三、

電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的關(guān)鍵技術(shù).........................

11(一)

數(shù)據(jù)采集..............................................................................

11(二)

數(shù)據(jù)融合..............................................................................

13(三)

多源數(shù)據(jù)分析......................................................................

15(四)

結(jié)果展示..............................................................................

16(五)

數(shù)據(jù)安全..............................................................................

17四、

電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的賦能場(chǎng)景.............................

19(一)

車(chē)路協(xié)同..............................................................................

19(二)

規(guī)劃建設(shè)..............................................................................

19(三)

設(shè)施運(yùn)營(yíng)..............................................................................

20(四)

流量調(diào)控..............................................................................

21五、

總結(jié)與未來(lái)展望......................................................................23附錄：電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)應(yīng)用的案例選集...................

25圖

目

錄圖

1

運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)實(shí)踐體系視圖.............................

4圖

2

軌跡拉鏈表和對(duì)應(yīng)的軌跡拉鏈?zhǔn)纠?....................................

7圖

3

基于

MR

數(shù)據(jù)的時(shí)空數(shù)據(jù)分析示例.....................................

8圖

4

運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的可視化案例...........................

17圖

5

基于公共交通客流承載量分析的客群觸達(dá).......................

26圖

6

基于人口密度分析的充電樁規(guī)劃.......................................

27圖

7

礦區(qū)違法盜采監(jiān)測(cè)案例........................................................30表

目

錄表

1

適用于交通行業(yè)的運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資源類(lèi)型..............................

5表

2

信令類(lèi)數(shù)據(jù)的主要類(lèi)別...........................................................6表

3

流量類(lèi)數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用示例...................................................9表

4

畫(huà)像類(lèi)數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用示例................................................

10表

5

融合類(lèi)數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用示例................................................

10表

6

實(shí)時(shí)采集的應(yīng)用示例.............................................................12表

7

固定周期采集的應(yīng)用示例.....................................................12表

8

時(shí)間驅(qū)動(dòng)采集的應(yīng)用示例.....................................................13電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）一、

電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)情況總述隨著交通行業(yè)數(shù)據(jù)智能化變革的深入發(fā)展，數(shù)據(jù)作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素的價(jià)值日益凸顯，交通行業(yè)的規(guī)劃方、建設(shè)方、運(yùn)營(yíng)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(jià)值釋放。電信運(yùn)營(yíng)商（后文簡(jiǎn)稱(chēng)“運(yùn)營(yíng)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(diǎn)場(chǎng)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)效應(yīng)，具備廣闊的發(fā)展空間。本章將簡(jiǎn)述交通行業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用相關(guān)政策，初步明確運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)對(duì)交通行業(yè)的必要性，并闡述運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)價(jià)值釋放的要點(diǎn)。(一)交通行業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用相關(guān)政策我國(guó)高度重視交通行業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用。中華人民共和國(guó)交通運(yùn)輸部在

2023

年九月發(fā)布的《大力發(fā)展智慧交通

加快建設(shè)交通強(qiáng)國(guó)

為當(dāng)好中國(guó)式現(xiàn)代化的開(kāi)路先鋒注入新動(dòng)能》一文中闡述了人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)與交通運(yùn)輸深度融合發(fā)展的趨勢(shì)，明確了交通行業(yè)的智能化發(fā)展方向。國(guó)家數(shù)據(jù)局在

2023

年十二月發(fā)布的《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動(dòng)計(jì)劃（2024—2026

年）》中強(qiáng)調(diào)了要促進(jìn)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(yīng)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(duì)交通行業(yè)的現(xiàn)代化發(fā)展尤為重要。(二)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)對(duì)于交通行業(yè)的價(jià)值運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資源在交通行業(yè)的重要性不可忽視，已成為交通行業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用過(guò)程中所涉及的主要外部數(shù)據(jù)資源。運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)的分析和1電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）應(yīng)用可以幫助實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的交通流量監(jiān)測(cè)、擁堵分析、交通規(guī)劃、應(yīng)急響應(yīng)等，從而提高整體交通運(yùn)輸效率，使得交通運(yùn)輸系統(tǒng)更加高效、安全、便捷。社會(huì)價(jià)值：運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)為公共交通服務(wù)的優(yōu)化提供了支持，也可使公眾的出行更安全。通過(guò)分析人群在不同時(shí)間和地點(diǎn)的出行需求，交通管理部門(mén)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(wù)質(zhì)量，推動(dòng)城市綠色出行的發(fā)展。運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和精準(zhǔn)性也為交通安全提供了有力的支持。通過(guò)群體位置數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)交通事故的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，交通管理部門(mén)可以借助這些數(shù)據(jù)采取及時(shí)的交通管制措施，預(yù)防交通事故的發(fā)生，提高交通安全水平，并對(duì)事故進(jìn)行高效響應(yīng)。經(jīng)濟(jì)價(jià)值：運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)可為交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)劃提供參考，提高基礎(chǔ)設(shè)施的投資回報(bào)率，并催生新業(yè)態(tài)、新模式的發(fā)展；通過(guò)運(yùn)營(yíng)商用戶(hù)群體的數(shù)據(jù)分析，可獲得城市人口流動(dòng)、出行模式等信息，城市規(guī)劃者可以更科學(xué)地規(guī)劃交通網(wǎng)絡(luò)、設(shè)計(jì)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(bào)率；運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資源也可為共享交通、智能停車(chē)等新業(yè)務(wù)模式提供數(shù)據(jù)支持，促進(jìn)新業(yè)態(tài)、新模式的發(fā)展。(三)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資源概述運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資源與服務(wù)涉及到業(yè)務(wù)、運(yùn)營(yíng)、管理三域，以及外部數(shù)據(jù)資源服務(wù)等。業(yè)務(wù)（Business）域：主要涉及電信業(yè)務(wù)的收入、用戶(hù)信息、2電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）訂購(gòu)關(guān)系、賬單等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)有助于電信運(yùn)營(yíng)商更好地了解其業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)狀況，提供更好的客戶(hù)服務(wù)，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和定價(jià)策略等。運(yùn)營(yíng)（Operation）域：涵蓋網(wǎng)絡(luò)配置、網(wǎng)絡(luò)性能、故障監(jiān)控、資源管理等方面的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)有助于電信運(yùn)營(yíng)商優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)，提高網(wǎng)絡(luò)性能，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決故障。管理（Management）域：涉及財(cái)務(wù)管理、人力資源管理、企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）、客戶(hù)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(yùn)營(yíng)商進(jìn)行企業(yè)資源整合和優(yōu)化，提高管理效率和決策水平。外部數(shù)據(jù)資源：運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)資源的融合可以帶來(lái)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(lèi)：一是氣象數(shù)據(jù)，結(jié)合運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)天氣對(duì)交通的影響，提前采取交通管理措施。二是地理信息系統(tǒng)（GIS）數(shù)據(jù)，運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)與

GIS

數(shù)據(jù)結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的地理空間分析，支持交通規(guī)劃和城市管理的地理信息決策。(四)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的價(jià)值釋放要點(diǎn)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的價(jià)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(yīng)用這三個(gè)要點(diǎn)。下面本節(jié)將簡(jiǎn)要概括這幾個(gè)要點(diǎn)的內(nèi)容，具體的內(nèi)容則會(huì)在后續(xù)的章節(jié)進(jìn)行詳細(xì)闡述。3電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）圖

1

運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的實(shí)踐體系視圖數(shù)據(jù)資源：運(yùn)營(yíng)商可用于交通行業(yè)的數(shù)據(jù)可分為信令類(lèi)數(shù)據(jù)、M測(cè)量報(bào)告數(shù)據(jù)、流量類(lèi)數(shù)據(jù)、畫(huà)像類(lèi)數(shù)據(jù)、融合類(lèi)數(shù)據(jù)五類(lèi)。關(guān)鍵技術(shù)：運(yùn)營(yíng)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(yīng)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)果展示、數(shù)據(jù)安全五大類(lèi)別。行業(yè)應(yīng)用：運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的具體落地場(chǎng)景可分為車(chē)路協(xié)同、規(guī)劃建設(shè)、設(shè)施運(yùn)營(yíng)、流量調(diào)控四大方向。4電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）二、

適用于交通行業(yè)的電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資源數(shù)據(jù)資源是開(kāi)展數(shù)據(jù)分析應(yīng)用工作的核心要素，運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資源具備優(yōu)質(zhì)、多樣、全面、實(shí)時(shí)的特點(diǎn)，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(yùn)營(yíng)商同交通行業(yè)的跨域聯(lián)合創(chuàng)新打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。同交通行業(yè)適配度較高的運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)以運(yùn)營(yíng)域數(shù)據(jù)為主，可具體再細(xì)分為信令類(lèi)數(shù)據(jù)、測(cè)量報(bào)告數(shù)據(jù)、流量類(lèi)數(shù)據(jù)、畫(huà)像類(lèi)數(shù)據(jù)、融合類(lèi)數(shù)據(jù)五大類(lèi)。本章將詳細(xì)梳理適用于交通行業(yè)的電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資源，并簡(jiǎn)述這些數(shù)據(jù)資源在交通行業(yè)的潛在應(yīng)用模式和落地場(chǎng)景。表

1

適用于交通行業(yè)的運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資源類(lèi)型數(shù)據(jù)資源類(lèi)型信令類(lèi)數(shù)據(jù)潛在應(yīng)用場(chǎng)景用于實(shí)時(shí)分析人群軌跡，從而進(jìn)行交通流量分析、擁堵預(yù)警、車(chē)輛管理、智慧出行等可對(duì)人群軌跡進(jìn)行精確識(shí)別，精度縮小到

50

米，但無(wú)法支撐實(shí)時(shí)場(chǎng)景測(cè)量報(bào)告數(shù)據(jù)流量類(lèi)數(shù)據(jù)可以通過(guò)移動(dòng)端流量信息，獲取人群的未來(lái)流動(dòng)和聚集傾向，有助于提前做好交通規(guī)劃可以通過(guò)人群畫(huà)像，比如年齡、職業(yè)、是否有車(chē)畫(huà)像類(lèi)數(shù)據(jù)融合類(lèi)數(shù)據(jù)等，分析人群的出行偏好天氣影響分析、路網(wǎng)分析等綜合分析場(chǎng)景(一)信令類(lèi)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)商信令是移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中用于實(shí)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(lèi)別有呼叫建立和去除信息、管理控制類(lèi)信息、移動(dòng)終端的位置信息、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息等。5電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）表

2

信令類(lèi)數(shù)據(jù)的主要類(lèi)別信令數(shù)據(jù)類(lèi)別描述呼叫建立和去除信息網(wǎng)絡(luò)單元之間通過(guò)信令數(shù)據(jù)交互實(shí)現(xiàn)呼叫的建立和去除管理控制類(lèi)信息用于實(shí)現(xiàn)對(duì)語(yǔ)音、短信等數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的管理控制移動(dòng)終端的位

人群移動(dòng)狀態(tài)、位置變化等信息,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源管理和業(yè)置信息務(wù)控制用于對(duì)業(yè)務(wù)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控，相關(guān)信令數(shù)據(jù)記錄了連接過(guò)程中的質(zhì)量相關(guān)參數(shù)業(yè)務(wù)狀態(tài)信息對(duì)于交通行業(yè)來(lái)說(shuō)，信令數(shù)據(jù)的主要作用是可對(duì)人群進(jìn)行時(shí)空相關(guān)的數(shù)據(jù)分析，運(yùn)營(yíng)商信令所包含的位置，時(shí)間可被用于繪制出行軌跡（軌跡拉鏈），通常可分為以下幾個(gè)步驟：位置洞察：根據(jù)運(yùn)營(yíng)商信令數(shù)據(jù)中的基站位置信息，時(shí)間戳和信令事件類(lèi)型，確定終端的位置和時(shí)間信息，得到一系列的定位點(diǎn)。將定位點(diǎn)匹配到實(shí)際的路網(wǎng)上，得到人群的行動(dòng)路徑。軌跡分割：根據(jù)人群的行動(dòng)路徑，根據(jù)速度、方向、停留時(shí)間等規(guī)則，將其分割成一系列的軌跡段。軌跡拉鏈：將軌跡段按照時(shí)間順序連接起來(lái)，形成人群的軌跡拉鏈表，每個(gè)軌跡段記錄了終端的位置以及與前后軌跡段的連接關(guān)系。6電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）圖

2

軌跡拉鏈表和對(duì)應(yīng)的軌跡拉鏈?zhǔn)纠?二)測(cè)量報(bào)告數(shù)據(jù)測(cè)量報(bào)告數(shù)據(jù)也稱(chēng)

MR（Measurement

Report）數(shù)據(jù)，記錄了移動(dòng)設(shè)備在業(yè)務(wù)過(guò)程中的服務(wù)基站

ID、鄰區(qū)

ID、信號(hào)強(qiáng)度、時(shí)間提前量、方位角等一系列無(wú)線信息。對(duì)于交通行業(yè)來(lái)說(shuō)，運(yùn)營(yíng)商的測(cè)量報(bào)告數(shù)據(jù)可用來(lái)提升位置數(shù)據(jù)的精確度，且不易受環(huán)境的影響，對(duì)基于信令數(shù)據(jù)的位置識(shí)別是很好的補(bǔ)充。運(yùn)營(yíng)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(biāo)準(zhǔn)大小的柵格。MR

參數(shù)指標(biāo)收集：收集每個(gè)柵格中的

MR

參數(shù)指標(biāo)，包含信號(hào)強(qiáng)度、方向角等數(shù)據(jù)。指紋庫(kù)構(gòu)建：根據(jù)收集的

MR

參數(shù)，構(gòu)建每個(gè)柵格的

MR

數(shù)據(jù)特7電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）征。精確定位：根據(jù)終端設(shè)備上報(bào)的

MR

數(shù)據(jù)，在指紋庫(kù)中查找最匹配的柵格，該柵格即為終端的位置。圖

3

基于

MR

數(shù)據(jù)的時(shí)空數(shù)據(jù)分析示例(三)流量類(lèi)數(shù)據(jù)流量數(shù)據(jù)是運(yùn)營(yíng)商記錄的移動(dòng)端流量上網(wǎng)的行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括用戶(hù)群體訪問(wèn)的網(wǎng)站、APP

使用情況、消耗的流量等，可以反映用戶(hù)群體的行為習(xí)慣和需求。通過(guò)對(duì)流量包的深度檢測(cè)采集（DPI探針技術(shù)）可對(duì)終端的上網(wǎng)訪問(wèn)行為進(jìn)行深度分析，主要的方式如下：流量識(shí)別：根據(jù)特定協(xié)議特征或業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)深入

IP

包負(fù)荷內(nèi)容識(shí)別流量類(lèi)型。比如

Skype

語(yǔ)音、P2P

文件分享等。流量分類(lèi)：將復(fù)雜流量區(qū)分為不同業(yè)務(wù)類(lèi)型,進(jìn)行差異化處理。典型的有

P2P

下載、視頻點(diǎn)播、網(wǎng)頁(yè)瀏覽等分類(lèi)。8電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）應(yīng)用識(shí)別：通過(guò)特征庫(kù)比對(duì)

Payload

內(nèi)容,精確識(shí)別具體使用的應(yīng)用,比如

QQ、微信等。在交通行業(yè)，流量數(shù)據(jù)目前被大量應(yīng)用于人群流動(dòng)和聚集傾向的分析,有助于幫助決策者提前做好交通規(guī)劃。表

3

流量類(lèi)數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用示例流量類(lèi)數(shù)據(jù)的描述應(yīng)用示例人群時(shí)空分布

通過(guò)比較不同時(shí)段和區(qū)域單位面積的流量密度,確認(rèn)人群分析空間分布的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化通過(guò)采集熱搜詞列表,當(dāng)出現(xiàn)大型活動(dòng)或事件名稱(chēng)搜索量突增,則判定該區(qū)域人群聚集可能性上升熱點(diǎn)區(qū)域分析分析人群出行相關(guān)

APP

使用日志,比如查詢(xún)地圖、打車(chē)、人群流動(dòng)分析

外賣(mài)等

APP

的打開(kāi)使用頻次和時(shí)長(zhǎng),判斷可能發(fā)生的人群流動(dòng)傾向(四)畫(huà)像類(lèi)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)商的用戶(hù)畫(huà)像能力是指運(yùn)營(yíng)商利用自身收集的用戶(hù)群體數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和分析的方法，提取用戶(hù)群體的特征和需求，形成用戶(hù)群體的標(biāo)簽化描述。運(yùn)營(yíng)商的用戶(hù)畫(huà)像能力可以幫助運(yùn)營(yíng)商挖掘并預(yù)測(cè)用戶(hù)需求，指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和完善，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)且個(gè)性化的推薦服務(wù)。運(yùn)營(yíng)商的用戶(hù)畫(huà)像能力涉及多個(gè)方面，如用戶(hù)自然屬性、用戶(hù)行為屬性、用戶(hù)心理特征等，需要根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景和目標(biāo)進(jìn)行構(gòu)建和應(yīng)用。應(yīng)用于交通行業(yè)的標(biāo)簽則有如：“是否有車(chē)”、“出行方式偏好”、“活躍地”、“活動(dòng)時(shí)段”等。這些標(biāo)簽可幫助城市管理者掌握區(qū)域內(nèi)的人群出行模式，從而更有針對(duì)性地進(jìn)行交通設(shè)施的規(guī)劃和運(yùn)營(yíng)。9電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）表

4

畫(huà)像類(lèi)數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用示例畫(huà)像類(lèi)數(shù)據(jù)的應(yīng)用示例描述分析區(qū)域內(nèi)群體的日常工作日和周末的活躍地與活動(dòng)時(shí)交通壓力評(píng)估出行需求挖掘間分布情況,評(píng)估區(qū)域交通服務(wù)壓力分析區(qū)域內(nèi)群體的出行偏好、交通工具情況，對(duì)出行需求進(jìn)行挖掘，提升出行的便利度出行方式推薦

利用AI算法和用戶(hù)畫(huà)像實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)性出行方式的智能推薦(五)融合類(lèi)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)商通常會(huì)對(duì)外采購(gòu)氣象、地理信息等數(shù)據(jù)以提升運(yùn)營(yíng)商基于數(shù)據(jù)的決策水平。運(yùn)營(yíng)商自身產(chǎn)生的數(shù)據(jù)同外部多模態(tài)數(shù)據(jù)融合后往往能夠發(fā)揮更高的價(jià)值，被廣泛地用于交通行業(yè)的各個(gè)場(chǎng)景。表

5

融合類(lèi)數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用示例融合類(lèi)數(shù)據(jù)的描述應(yīng)用示例與地圖數(shù)據(jù)的融合地圖數(shù)據(jù)提供道路交通基礎(chǔ)設(shè)施和路網(wǎng)信息,與人群流動(dòng)軌跡進(jìn)行映射匹配,可以評(píng)估道路負(fù)載狀態(tài)與視頻圖像數(shù)

監(jiān)控?cái)z像頭的數(shù)據(jù),識(shí)別車(chē)輛、人流量等指標(biāo),驗(yàn)證和補(bǔ)據(jù)的組合

充基于運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)的交通態(tài)勢(shì)感知與環(huán)境、氣象數(shù)

氣溫、風(fēng)力、能見(jiàn)度等環(huán)境數(shù)據(jù),分析其與交通狀況的相據(jù)的關(guān)聯(lián)

關(guān)性,建立環(huán)境驅(qū)動(dòng)的交通預(yù)測(cè)模型車(chē)聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生海量車(chē)輛實(shí)時(shí)狀態(tài)與位置動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),與基站交互數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,提高道路交通精細(xì)監(jiān)測(cè)與控制能力與車(chē)聯(lián)網(wǎng)及數(shù)據(jù)協(xié)同與政府部門(mén)公

公交

IC

卡刷卡、過(guò)路費(fèi)支付等數(shù)據(jù),提供更多交通網(wǎng)絡(luò)共數(shù)據(jù)的組合

運(yùn)行和管理信息,進(jìn)行全面的態(tài)勢(shì)監(jiān)控10電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）三、

電信運(yùn)營(yíng)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(diǎn)是實(shí)現(xiàn)對(duì)交通業(yè)務(wù)的智能感知與決策，運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)能為其提供多方面的支持，為運(yùn)營(yíng)商同交通行業(yè)的聯(lián)合創(chuàng)新提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在運(yùn)營(yíng)商同交通行業(yè)聯(lián)合創(chuàng)新的過(guò)程中，需要一些關(guān)鍵的技術(shù)對(duì)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資源進(jìn)行安全、高效的處理、分析和挖掘，助力數(shù)據(jù)資源的價(jià)值釋放。本章將按照數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)融合、多源數(shù)據(jù)分析、結(jié)果展示、數(shù)據(jù)安全五個(gè)板塊展開(kāi)，探討運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)所涉及的關(guān)鍵技術(shù)。(一)數(shù)據(jù)采集適用于交通場(chǎng)景的運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)采集可分為實(shí)時(shí)采集、固定周期采集、時(shí)間驅(qū)動(dòng)采集三種方式，需匹配應(yīng)用場(chǎng)景需求與數(shù)據(jù)特性進(jìn)行設(shè)計(jì)。其中實(shí)時(shí)采集適用于對(duì)交通流量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；固定周期采集適用于對(duì)交通設(shè)施的運(yùn)營(yíng)及規(guī)劃；時(shí)間驅(qū)動(dòng)采集可用于特定時(shí)間點(diǎn)的交通態(tài)勢(shì)分析。這些采集模式各具優(yōu)勢(shì)，融合運(yùn)用可強(qiáng)化交通監(jiān)測(cè)、運(yùn)營(yíng)與規(guī)劃的全面性、精細(xì)化與高效性。實(shí)時(shí)采集：實(shí)時(shí)采集的關(guān)鍵特征是低時(shí)延，滿(mǎn)足交通流量實(shí)時(shí)監(jiān)管、突發(fā)事件即時(shí)響應(yīng)等應(yīng)用需求。主要的數(shù)據(jù)源包括信令、流量數(shù)據(jù)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、路側(cè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等。采用

Kafka

等中間件進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采流，配合

Spark

Streaming、Storm

等流式處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)交通數(shù)據(jù)的秒級(jí)處理。11電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）表

6

實(shí)時(shí)采集的應(yīng)用示例實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)類(lèi)型描述通過(guò)實(shí)時(shí)采集信令數(shù)據(jù)中的位置信息，監(jiān)測(cè)擁堵路段隊(duì)信令數(shù)據(jù)車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流量數(shù)據(jù)長(zhǎng)與延誤等通過(guò)對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集實(shí)現(xiàn)對(duì)路況的秒級(jí)感知，使交通運(yùn)營(yíng)方能夠動(dòng)態(tài)調(diào)度車(chē)流分布通過(guò)對(duì)流量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，分析流量數(shù)據(jù)中的異常波動(dòng)，快速定位突發(fā)交通事故實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬、服務(wù)器處理能力、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)吞吐等方面有著較高的要求。5G

無(wú)線傳輸?shù)母呖煽俊⒌蜁r(shí)延特性將為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集提供新動(dòng)能，使其適用場(chǎng)景得到極大的拓展。固定周期采集：固定周期采集是指按照預(yù)設(shè)的時(shí)間間隔周期性地對(duì)交通相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集匯總。適用的數(shù)據(jù)源主要包括流量數(shù)據(jù)、MR

定位數(shù)據(jù)、密度熱力圖等統(tǒng)計(jì)類(lèi)數(shù)據(jù)等。固定周期采集通常用于交通流模型搭建、趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析等交通運(yùn)營(yíng)、規(guī)劃類(lèi)場(chǎng)景。表

7

固定周期采集的應(yīng)用示例固定周期采集描述的數(shù)據(jù)類(lèi)型通過(guò)周期性采集城市區(qū)域間流量分布情況，繪制人口流流量數(shù)據(jù)動(dòng)圖譜，為交通資源調(diào)度、交通設(shè)施規(guī)劃提供參考通過(guò)采集公共交通工具的定位與軌跡數(shù)據(jù)，分析其運(yùn)營(yíng)MR

定位數(shù)據(jù)情況，合理規(guī)劃公交線路技術(shù)方面，通?？刹捎?/p>

Azkaban、Airflow

等工作流程調(diào)度工具,實(shí)現(xiàn)交通數(shù)據(jù)周期自動(dòng)化采集。隨著車(chē)聯(lián)網(wǎng)等新數(shù)據(jù)源產(chǎn)生,固定周期采集的運(yùn)營(yíng)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(zhǎng)期決策中發(fā)揮更重要的作用。時(shí)間驅(qū)動(dòng)采集：時(shí)間驅(qū)動(dòng)采集是根據(jù)時(shí)間特征、事件等外部條12電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）件觸發(fā)進(jìn)行的數(shù)據(jù)采集。例如連續(xù)假期前后、重要活動(dòng)舉辦期間,交通流量和模式都存在較大不同，通常會(huì)在這些時(shí)間段前后有針對(duì)性地進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，以更好地應(yīng)對(duì)交通壓力。主要的數(shù)據(jù)源包括熱點(diǎn)基站業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、重要區(qū)域流量矩陣等，這類(lèi)數(shù)據(jù)可較好的反映交通流變化的時(shí)間因素驅(qū)動(dòng)。表

8

時(shí)間驅(qū)動(dòng)采集的應(yīng)用示例時(shí)間驅(qū)動(dòng)采集描述的數(shù)據(jù)類(lèi)型春運(yùn)期間，通過(guò)采集主要干線路基站數(shù)據(jù)，分析人口遷基站數(shù)據(jù)徙高峰，以便提前規(guī)劃，更好地進(jìn)行流量疏導(dǎo)節(jié)假日期間，通過(guò)全市流量矩陣對(duì)比，評(píng)估客流分布，流量數(shù)據(jù)從而更好地進(jìn)行交通資源的調(diào)度基于時(shí)間驅(qū)動(dòng)采集,我們可以分析周期性變化對(duì)交通流的影響,進(jìn)行資源需求評(píng)估,制定彈性策略。(二)數(shù)據(jù)融合當(dāng)代城市交通系統(tǒng)日益復(fù)雜,涉及人、車(chē)、路、環(huán)境等要素的交互協(xié)同，依靠單一數(shù)據(jù)源已難以應(yīng)對(duì)交通管理新形勢(shì)對(duì)感知和決策能力的要求。這迫切需要不同來(lái)源的多模態(tài)數(shù)據(jù)相互補(bǔ)充、驗(yàn)證和融合，形成對(duì)交通系統(tǒng)的立體化認(rèn)知。運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)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(shí)時(shí)，可為多源數(shù)據(jù)融合提供基礎(chǔ)框架。通過(guò)打通數(shù)據(jù)孤島，構(gòu)筑開(kāi)放式的交通數(shù)據(jù)體系，匯聚各方優(yōu)勢(shì)，才能提高對(duì)交通態(tài)勢(shì)的感知、洞察、預(yù)測(cè)和決策的能力，助力交通行業(yè)數(shù)智化發(fā)展。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13電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）復(fù)記錄等噪聲。這會(huì)影響后續(xù)分析判斷工作，降低智能算法訓(xùn)練效果，因此數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)融合的首要步驟。主要的清洗手段包括:去除空值、無(wú)效值的數(shù)據(jù)記錄；重復(fù)數(shù)據(jù)的檢測(cè)去重；檢測(cè)并刪除明顯錯(cuò)誤的地理坐標(biāo)、時(shí)間戳等；平滑濾波去噪處理連續(xù)的軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)等。此外還會(huì)采用

associated

rule

等規(guī)則挖掘技術(shù)，檢測(cè)數(shù)據(jù)中的業(yè)務(wù)邏輯錯(cuò)誤，進(jìn)行修正。清洗后的高質(zhì)量數(shù)據(jù)有利于算法模型訓(xùn)練，使其對(duì)交通態(tài)勢(shì)的監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)更加符合實(shí)際。清洗規(guī)則的設(shè)定也需要不斷優(yōu)化迭代，以適應(yīng)新業(yè)務(wù)新模式帶來(lái)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)。數(shù)據(jù)映射：數(shù)據(jù)映射的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)將不同來(lái)源和格式的原始交通數(shù)據(jù)，均轉(zhuǎn)換到預(yù)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(wù)實(shí)體及其關(guān)系。典型如

ODI

模型中定義的公交線路、車(chē)站、班次等概念。數(shù)據(jù)映射的主要技術(shù)手段包括正則表達(dá)式解析、語(yǔ)義解析等，還可輔助使用

CRF

條件隨機(jī)場(chǎng)模型，學(xué)習(xí)提取轉(zhuǎn)換規(guī)則。映射后需對(duì)數(shù)據(jù)集之間的一致性進(jìn)行檢查，驗(yàn)證轉(zhuǎn)換過(guò)程是否準(zhǔn)確完整。隨著新數(shù)據(jù)源融入，需擴(kuò)展通用模型并重新映射，同時(shí)關(guān)注映射過(guò)程的性能,保證整體的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備效率。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(gè)數(shù)據(jù)集的記錄或事件相互匹配和連接的過(guò)程。典型的關(guān)聯(lián)策略是基于時(shí)間和空間等維度的匹配，例如找出時(shí)間戳在誤差范圍內(nèi)、且坐標(biāo)距離小于閾值的多源記錄。關(guān)聯(lián)過(guò)程中還需要處理一對(duì)多、多對(duì)多的復(fù)雜映射關(guān)系，譬如一條公交線路涉及多個(gè)車(chē)站,一個(gè)站點(diǎn)又屬于14電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）不同公交線。一些重要公共實(shí)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(chē)軌跡和訂單關(guān)聯(lián)起來(lái)。通過(guò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)可將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)加工成豐富、互補(bǔ)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(kuò)大后續(xù)數(shù)據(jù)分析的維度。(三)多源數(shù)據(jù)分析交通行業(yè)中用到的運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)具有多源性、異構(gòu)性等特點(diǎn)，不同類(lèi)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)挖掘，是實(shí)踐智慧交通的重要支撐，它將分散、碎片的視角融會(huì)貫通，洞察復(fù)雜交通系統(tǒng)的運(yùn)作全貌。通過(guò)構(gòu)建智能分析模型，可實(shí)現(xiàn)對(duì)交通流量、事件、熱點(diǎn)的精確預(yù)測(cè)，使交通服務(wù)調(diào)度更加主動(dòng)精細(xì)化。數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，即不同類(lèi)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(yùn)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(dòng)多源數(shù)據(jù)分析能力的迭代升華，拓展應(yīng)用邊界。多源數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析可以發(fā)揮以下作用：提高數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性：通過(guò)分析不同類(lèi)型數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以提高數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性。例如，在交通流量分析場(chǎng)景中，可以通過(guò)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，更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)交通流量變化趨勢(shì)。發(fā)現(xiàn)新知識(shí)：通過(guò)分析不同類(lèi)型數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)新知識(shí)。例如，在交通出行分析場(chǎng)景中，可以通過(guò)分析人群出行軌跡、出行目的地、出行時(shí)間等數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)人群出15電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）行規(guī)律，提升交通服務(wù)水平。提升分析效率：通過(guò)分析不同類(lèi)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(chǎng)景中，可以通過(guò)分析事故發(fā)生時(shí)間、事故發(fā)生地點(diǎn)、事故原因等數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，預(yù)防交通事故發(fā)生，提升交通安全水平。在交通行業(yè)場(chǎng)景所涉及的運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析主要可分為交通流量分析、交通出行分析、交通事故分析三大部分。交通流量分析：可以通過(guò)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(yù)測(cè)交通流量變化趨勢(shì)，進(jìn)行交通管控。交通軌跡分析：可以通過(guò)分析人群出行軌跡、出行目的地、出行時(shí)間等數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，了解群眾出行習(xí)慣，提升交通服務(wù)水平。交通事故分析：可以通過(guò)分析事故發(fā)生時(shí)間、事故發(fā)生地點(diǎn)、事故原因等數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，預(yù)防交通事故發(fā)生。(四)結(jié)果展示結(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(guò)程，通過(guò)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(jìn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的應(yīng)用。在交通行業(yè)場(chǎng)景涉及的運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)分析中，結(jié)果可視化應(yīng)遵循以下原則：準(zhǔn)確性，即結(jié)果可視化應(yīng)準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)分析結(jié)果；清晰性，即結(jié)果可視化應(yīng)清晰明了，易于理解；簡(jiǎn)潔性，即結(jié)果可16電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）視化應(yīng)簡(jiǎn)潔明了，避免過(guò)于復(fù)雜；相關(guān)性，即結(jié)果可視化應(yīng)與數(shù)據(jù)分析目標(biāo)相關(guān)，突出數(shù)據(jù)分析重點(diǎn)。在選擇結(jié)果可視化方法時(shí)，應(yīng)根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)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(dòng)態(tài)圖等。圖

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運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的可視化案例（A：圖表；B：熱力圖；C：交互式地圖；D：動(dòng)態(tài)圖）(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(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的應(yīng)用也需從源頭落實(shí)責(zé)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(wèn)等安全風(fēng)險(xiǎn)。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(jī)制。通常采取的數(shù)據(jù)安全措施如下：17電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）訪問(wèn)控制：通過(guò)數(shù)字證書(shū)、單點(diǎn)登錄認(rèn)證用戶(hù)，基于角色和業(yè)務(wù)屬性實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限控制，遵循最小授權(quán)原則。數(shù)據(jù)加密：在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸路徑上全鏈路部署加密傳輸技術(shù),存儲(chǔ)層面也可進(jìn)行字段加密，同時(shí)使用密鑰管理系統(tǒng)確保密鑰安全。數(shù)據(jù)隔離：將業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)按分類(lèi)存儲(chǔ)隔離,例如在網(wǎng)絡(luò)層使用VLAN、ACL

進(jìn)行邏輯隔離,避免非法跨域進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問(wèn)。數(shù)據(jù)脫敏：對(duì)于涉及關(guān)鍵個(gè)人信息的字段，如車(chē)牌、車(chē)輛

VIN等,使用不可逆哈希算法代替明文，避免泄密后被惡意關(guān)聯(lián)分析。系統(tǒng)審計(jì)：記錄用戶(hù)訪問(wèn)交通數(shù)據(jù)的操作日志，進(jìn)行安全審計(jì)跟蹤。使用威脅情報(bào)等，輔助監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常訪問(wèn)。18電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）四、

電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的賦能場(chǎng)景前文闡述了運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)賦能涉及的數(shù)據(jù)資源類(lèi)型和數(shù)據(jù)處理、分析、應(yīng)用技術(shù)。在落地層面，運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的賦能需堅(jiān)持以“場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新”為導(dǎo)向，從場(chǎng)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(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值的最大化。本章將歸納運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的具體落地場(chǎng)景，將從車(chē)路協(xié)同、規(guī)劃建設(shè)、設(shè)施運(yùn)營(yíng)、流量調(diào)控等方面詳細(xì)展開(kāi)。(一)車(chē)路協(xié)同輔助駕駛應(yīng)用：5G

網(wǎng)絡(luò)的超低時(shí)延(1ms

以?xún)?nèi))，可以滿(mǎn)足輔助駕駛對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互的極高要求，如確保交通燈狀態(tài)，前車(chē)距離等信息的即時(shí)傳輸，輔助進(jìn)行危險(xiǎn)判斷和避障。高帶寬可支持車(chē)載高清攝像頭實(shí)時(shí)傳輸高清視頻流，如識(shí)別更多交通標(biāo)志、路況細(xì)節(jié)，提升環(huán)境感知能力。根據(jù)服務(wù)類(lèi)型設(shè)置不同的網(wǎng)絡(luò)切片，為駕駛輔助服務(wù)提供保障，優(yōu)先調(diào)度駕駛輔助業(yè)務(wù)，提高信息傳輸質(zhì)量。(二)規(guī)劃建設(shè)道路規(guī)劃：在城市道路規(guī)劃中，運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)的運(yùn)用是至關(guān)重要的。通過(guò)分析運(yùn)營(yíng)商提供的大量車(chē)輛實(shí)時(shí)位置、移動(dòng)速度等數(shù)據(jù)，城市規(guī)劃者可以獲得寶貴的交通流動(dòng)信息。這些數(shù)據(jù)可用于識(shí)別高峰時(shí)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(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車(chē)輛流動(dòng)，規(guī)劃者可以更準(zhǔn)確地評(píng)估交叉口和道路的繁忙程度，以便調(diào)整信號(hào)燈控制策略，提高交通效率。此外，運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)還可用于分析停車(chē)需求和停車(chē)模式，幫助規(guī)劃更合理的停車(chē)19電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）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、靈活地滿(mǎn)足城市交通的需求，改善出行體驗(yàn)。擁堵識(shí)別路段改進(jìn)：運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)可以用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)城市中可能出現(xiàn)的擁堵區(qū)域。通過(guò)分析車(chē)輛速度的變化和停滯情況，規(guī)劃者可以迅速識(shí)別擁堵點(diǎn)，為改進(jìn)道路布局和交叉口設(shè)計(jì)提供數(shù)據(jù)支持。停車(chē)設(shè)施規(guī)劃：分析運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)有助于了解停車(chē)需求和停車(chē)模式。規(guī)劃者可以根據(jù)車(chē)輛停留的時(shí)間、地點(diǎn)等信息，規(guī)劃合理的停車(chē)設(shè)施分布，提高城市停車(chē)資源的利用率。充電樁規(guī)劃：在充電樁規(guī)劃中，運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過(guò)分析實(shí)時(shí)車(chē)輛位置和充電需求信息，可以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)充電熱點(diǎn)區(qū)域，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(wù)。綜合利用這些數(shù)據(jù)，充電樁規(guī)劃得以智能化、個(gè)性化，為電動(dòng)車(chē)充電提供更便捷、高效的解決方案。城市發(fā)展策略制定：通過(guò)長(zhǎng)期收集和分析運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)，可以形成城市發(fā)展的長(zhǎng)期交通趨勢(shì)。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(yīng)未來(lái)的交通需求。通過(guò)充分利用運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)，城市道路規(guī)劃可以更加智能、響應(yīng)迅速，提高城市交通系統(tǒng)的效率，改善市民出行體驗(yàn)。(三)設(shè)施運(yùn)營(yíng)道路維護(hù)：車(chē)輛通行降速、路段車(chē)速降低可能由多種因素造成，例如道路損壞、交通擁堵等。如果路段車(chē)速降低的幅度較大，并且持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，則可能表明該路段存在道路損壞的問(wèn)題。車(chē)輛過(guò)度20電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）集中，可能導(dǎo)致道路交通擁堵，從而增加道路損壞的風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)合道路年齡，如果路段車(chē)輛流量過(guò)大，并且存在車(chē)輛擁堵的情況，則可能表明該路段存在道路損壞的問(wèn)題。充電樁運(yùn)營(yíng)優(yōu)化：利用運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)和充電樁實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，可建立充電樁實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，優(yōu)化充電樁的運(yùn)營(yíng)狀況。例如，可通過(guò)車(chē)輛行為數(shù)據(jù)，結(jié)合車(chē)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(guò)收集車(chē)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(wù)策略。運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)還可用于分析用戶(hù)群體的充電行為，從而個(gè)性化推薦最適合的充電樁，提高用戶(hù)體驗(yàn)。公共交通運(yùn)營(yíng)決策支持：通過(guò)分析運(yùn)營(yíng)商提供的公交車(chē)輛實(shí)時(shí)位置和速度數(shù)據(jù)，可以獲取詳細(xì)的公交車(chē)運(yùn)行信息。這些數(shù)據(jù)可用于識(shí)別不同時(shí)間段和區(qū)域的交通流模式，包括高峰和低谷時(shí)段，幫助決策者了解車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)。通過(guò)這些分析可以建立城市交通模型，模擬不同交通場(chǎng)景下的道路使用情況。這可以為公共交通運(yùn)營(yíng)人員提供決策支持，幫助他們更好地預(yù)測(cè)未來(lái)的交通需求，優(yōu)化線路規(guī)劃。(四)流量調(diào)控智能導(dǎo)航避堵：結(jié)合運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的路況導(dǎo)航服務(wù)。車(chē)輛實(shí)時(shí)位置和速度信息可用于更新導(dǎo)航系統(tǒng)，為駕駛者提供最優(yōu)路線，避開(kāi)擁堵區(qū)域，提高出行效率。交通信號(hào)優(yōu)化：交通信號(hào)優(yōu)化是通過(guò)有效地協(xié)調(diào)和調(diào)整交叉口的21電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）信號(hào)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(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以為交通信號(hào)優(yōu)化提供實(shí)時(shí)的交通流信息，從而使優(yōu)化策略更加智能和精準(zhǔn)。22電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）五、

總結(jié)與未來(lái)展望電信運(yùn)營(yíng)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(chǎng)景涵蓋了車(chē)輛運(yùn)行、乘客流動(dòng)、道路狀況等多個(gè)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(lái)源、結(jié)構(gòu)多樣，數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、管理門(mén)檻高，數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景復(fù)雜、落地方法論較少等挑戰(zhàn)。本白皮書(shū)主要探討了在交通行業(yè)進(jìn)行的運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)的應(yīng)用實(shí)踐，梳理了運(yùn)營(yíng)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(chǎng)景以及實(shí)踐案例等，并初步提出電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的實(shí)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(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)對(duì)交通行業(yè)的價(jià)值，并為相關(guān)領(lǐng)域電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)的應(yīng)用提供可行的解決方案，以促進(jìn)數(shù)據(jù)要素的社會(huì)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值高效釋放。本白皮書(shū)充分說(shuō)明了數(shù)據(jù)應(yīng)用的跨界融合所能帶來(lái)的社會(huì)價(jià)值與經(jīng)濟(jì)價(jià)值，為其它領(lǐng)域的數(shù)據(jù)應(yīng)用融合創(chuàng)新提供了參考范式。運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)對(duì)交通行業(yè)賦能的發(fā)展趨勢(shì)在政策、產(chǎn)業(yè)和技術(shù)等多個(gè)方面呈現(xiàn)出引人注目的特點(diǎn)，充分說(shuō)明了數(shù)據(jù)要素時(shí)代跨域融合創(chuàng)新的重要性，其在不斷挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值的同時(shí)也催生出百花齊放的創(chuàng)新應(yīng)用。以下是對(duì)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)闡述：政策層面，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)勢(shì)在必行：隨著對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值認(rèn)識(shí)的提高，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)問(wèn)題變得尤為關(guān)鍵。運(yùn)營(yíng)商在應(yīng)用數(shù)據(jù)的過(guò)程中，需要加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)的安全管理，確保用戶(hù)隱私不被濫用，同時(shí)遵循相關(guān)法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)，建立合規(guī)的數(shù)據(jù)使用機(jī)制。23電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）產(chǎn)業(yè)層面，智慧交通和物流協(xié)同發(fā)展成為趨勢(shì)：隨著物流行業(yè)的快速發(fā)展，交通和物流間的數(shù)據(jù)融合打通、開(kāi)放分享成為趨勢(shì)，運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在交通流量監(jiān)控、路徑優(yōu)化、車(chē)輛調(diào)度等方面均可發(fā)揮重要的價(jià)值，對(duì)交通和物流的融合發(fā)展起到促進(jìn)作用。通過(guò)實(shí)時(shí)獲取車(chē)輛位置、速度等信息，可以?xún)?yōu)化交通信號(hào)控制，減緩擁堵，提高物流運(yùn)輸效率。技術(shù)層面，人工智能在運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用前景廣闊：人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）在運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)的分析和決策中扮演著重要角色。通過(guò)建立預(yù)測(cè)模型、推薦系統(tǒng)、自動(dòng)化決策系統(tǒng)等，可以更好地理解用戶(hù)行為、優(yōu)化資源配置、提高服務(wù)質(zhì)量。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用可以使系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，不斷優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略，提高數(shù)據(jù)利用效率。24電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）附錄：電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)應(yīng)用的案例選集案例一：公共交通線路規(guī)劃1.

案例背景自

2020

年以來(lái)，受客觀情況影響，居民出行結(jié)構(gòu)發(fā)生了巨大改變，城市公交客運(yùn)量逐年下滑，城市公共交通戰(zhàn)略正面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。如何利用信息化手段，降低公共交通工具的空駛率，完善高品質(zhì)服務(wù)體系，推進(jìn)城市公交轉(zhuǎn)型成為各方關(guān)注的重點(diǎn)。此項(xiàng)目通過(guò)采取全時(shí)段、全區(qū)域、多層次、多維度的群體數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建人群出行大數(shù)據(jù)模型，獲取人群出行特征，并與合肥市軌道交通和城市公交線網(wǎng)進(jìn)行適配分析，優(yōu)化調(diào)整公交線路設(shè)置。針對(duì)符合集約化出行條件的人群，開(kāi)發(fā)高品質(zhì)定制直達(dá)公交線路，同時(shí)針對(duì)用戶(hù)進(jìn)行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)服務(wù)。2.

方案實(shí)施此項(xiàng)目構(gòu)建了出行需求預(yù)測(cè)模型和公交網(wǎng)絡(luò)評(píng)估模型：出行需求模型通過(guò)分析人群碎片化行程數(shù)據(jù)，識(shí)別區(qū)域之間的高頻出行模式和需求預(yù)測(cè)；評(píng)估模型考量各維度指標(biāo)，如負(fù)荷率、OD

覆蓋度等，對(duì)現(xiàn)網(wǎng)運(yùn)行情況進(jìn)行定量分析。公共交通運(yùn)營(yíng)方可綜合模型結(jié)果，找出當(dāng)前公交網(wǎng)絡(luò)與人群需求不匹配的癥結(jié)所在，并以此為依據(jù),使用網(wǎng)絡(luò)最短路徑算法規(guī)劃出多條高匹配度的定制公交路線。這些路線可直接連接居民的出行熱點(diǎn),同時(shí)兼顧軌道交通的銜接。該方案實(shí)現(xiàn)了對(duì)公交網(wǎng)絡(luò)的科學(xué)規(guī)劃，是公共交通數(shù)據(jù)智能化發(fā)展的重要升級(jí)。25電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）圖

5

基于公共交通客流承載量分析的客群觸達(dá)3.

價(jià)值效益數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的公交網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方式極大提升了公共資源配置效率，在減少車(chē)輛空駛的同時(shí)大幅改善了公共服務(wù)質(zhì)量和用戶(hù)體驗(yàn)。合理的公交布局也帶來(lái)環(huán)境效益，有助于交通擁堵的改善。該案例提供了可復(fù)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(guó)其它城市的公共交通規(guī)劃提供借鑒。案例二：新能源車(chē)充電樁布放規(guī)劃1.案例背景國(guó)家發(fā)展改革委、能源局編發(fā)了《關(guān)于進(jìn)一步構(gòu)建高質(zhì)量充電基礎(chǔ)設(shè)施體系的指導(dǎo)意見(jiàn)》，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(diǎn)狀布局的充電網(wǎng)絡(luò)，加快重點(diǎn)區(qū)域建設(shè)，提升運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平。地方層面，安徽省人民政府辦公廳于

2016

年印發(fā)了《關(guān)于加快電動(dòng)汽車(chē)充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的實(shí)施意見(jiàn)》，提出了加快充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的總體要求、發(fā)展目標(biāo)、主要任務(wù)和保障措施，旨在推動(dòng)安徽省打造成為競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)、布局合理、網(wǎng)絡(luò)健全、應(yīng)用領(lǐng)先的電動(dòng)汽車(chē)充電基礎(chǔ)設(shè)施快速發(fā)展地區(qū)。在此背景下，該項(xiàng)目通過(guò)運(yùn)營(yíng)商用戶(hù)行為數(shù)據(jù)、軌26電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）跡