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以下为精彩视频内容整理: ? 城市数据大脑框架下的交通治理 大数据对于交通行业的改造治理的案例在我们身边非常多。大家了解到的滴滴、摩拜和ofo等企业，已经在很多方面深入的影响到我们日常出行的各个方面。其实交通是一个非常复杂的系统，如果想要在大数据的背景下改造好这个行业生态，首先要理清交通的痛点和特点。交通是非常复杂的一个系统，其复杂性是基于交通资源的分散和多场景、多层次交叉出行链的整合，交通系统管理的分散和人们日益增长的出行需求等原因。 1/17页 
交通治理的核心问题就是出行时空资源的优化配置。目前市场出现了像滴滴、ofo等产品，就是解决了交通供给和交通需求之间的时空的精确匹配问题。所以我们城市数据大脑应用在交通治理上，就是从现状感知、交通机理分析、预测模拟和公共服务等角度，来构建交通综合治理的总体框架。 首先，项目的出发点在于交通现状感知。我们希望通过各种数据的交通人物下的分析，能够对现在的交通运行进行全时空的精确刻画。基于此，建立起一套对于城市交通运行全面的监测体系和预警体系。 其次是交通治理机理的分析。交通运行的深层次影响机制是非常复杂的。大数据技术的应用，给我们传统规划师提供了大量的不同于以往的手段，可以去深层次 2/17页 挖掘和分析交通产生的原因和机理。在这样的理论基础上，构建一些新的预测模型。这些模型可以对城市交通的下一步运行态势，做到精确的预测、预判和模拟。 最后是公众服务。通过这些技术手段，为市民的出行多元、多层次的需求下，提供不同的解决策略。 经过这段时间的运营情况，我们将城市交通治理层面，归结为“六个一”关键因素。后面的所有交通治理组成设计，也都是基于此理论作为切入点。“六个一”主要包括: 1、一个综合交通数据库。创建交通数据关联型仓库，进行多元数据汇集，建立数据共享机制、数据安全机制和数据生态机制。 2、一套顶层设计方案。主要包括创建总体功能方案的设计、项目分多阶段推进、自下而上的功能模块的串联，和自上而下的由大场景细化分解为小模块的过程。 3、一支综合的技术团队。这支团队包括互联网+专家架构师，功能需求和系统实现专家架构师，维护机制和服务团队，还有大家一起配合着整体项目做一个滚动迭代的反思和优化。 4、一套核心算法和技术。交通治理不仅需要有经典模型和常规技术的支撑，更要有大数据挖掘下人工智能等新技术手段的补充和穿插，关键在于车路协同下关键技术体系的设计与控制，最后总结出标准化的工具集和算法仓库。 5、一套革新的治理体系。城市数据大脑主要是以数据的思维来进行数据融合下的资源整合和数据支撑下的治理体系改革，从而达到数据驱动下对交通治理进行精细化管控的目的。 6、一个开放式的生态系统。我们希望通过部门与部门之间协作，还有与开发企业协作，形成一个城市数据大脑的生态链，包括孵化新兴的产业。 ?交通大数据分析应用案例 3/17页
利用大数据去刻画苏州交通的一天。我们利用大数据分析了苏州市区一天的出行 总人次，大概是980万人次，包括公共交通、个体交通还有其他一些交通方式， 还包括人群在一天中整体时空分布的态势。 4/17页 
交通产生最根本的源头，就是市民人口分布和岗位分布不同。我们利用手机技术去搜集数据，去进一步刻画城市的一天中人口和岗位的分布态势，分别是左边和右边两张图。我们通过这些数据再去进一步挖局这种分布和城市交通出行的深度关联关系。中间的图是人口和岗位值住比在空间分布的基本情况，表明城市中一天人口活力的中心，包括和交通出行之间更深层次的关联关系。 5/17页 |
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