□ 文/王 锴

车联网应用：大数据与智能交通

□ 文/王 锴

根据高德发布的《2016年度中国主要城市交通分析报告》显示，全国有1/3的城市高峰通勤受到拥堵的威胁，报告调研的60个主要城市中有32个城市高峰拥堵延时指数超过1.8，即，正常情况通勤30分钟在这些城市会增加24分钟，达到54分钟。交通拥堵的状况已经从北上广深等一线城市向中小城市蔓延。

智能交通系统便是为了缓解交通拥堵，提升管理效率而生，这是车联网技术的基础应用。过去的智能交通建设侧重于交通设施建设，比如：通过建设电子警察来减少交通违法，建设信号控制系统来管控车流，树立交通诱导屏来引导出行，设置标志标线来规范驾驶行为等等，这些手段对于改善交通状况起到了很大的作用，而且很大程度上缓解了交通管理部门人力上的不足，但是随着汽车保有量的持续增加，通过这些“点”的方式已经很难解决复杂的交通问题，必须将移动中的所有交通工具作为一个大网络，从车联网的角度来考虑解决问题的方式。交通信息化建设已经积累了大量的交通数据，能否通过这些躺在硬盘里的“死”数据，帮助交通决策者制定精准、有效、合理的应对策略？大数据分析技术的日趋成熟为解决这些问题提供了可能。

各城市建设智慧交通的过程中，已经产生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，每天产生的数据量可以达到PB级别，并且呈现指数型增长，目前这些数据仅仅是存储在硬盘里面，如何创造条件让这些数据“说话”是优先要解决的问题。……