消費互聯(lián)網(wǎng)作為開啟數(shù)字化大時代的策源地，為全社會帶來了“精準(zhǔn)洞察、動態(tài)連接、高效協(xié)同、個性化服務(wù)”的轉(zhuǎn)變，而交通世界運行的復(fù)雜程度遠(yuǎn)高于消費行為，照搬照抄互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的模式是不可行的。城市交通領(lǐng)域可從中獲得借鑒，找到合適的數(shù)字化發(fā)展路徑，用場景化、業(yè)務(wù)化的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)，解決城市擁堵、交通安全方面的難題。

標(biāo)識性多維度數(shù)據(jù)賦能交通業(yè)務(wù)場景

數(shù)字化發(fā)展可以從消費互聯(lián)網(wǎng)這一開啟數(shù)字化大時代的策源地中汲取相關(guān)經(jīng)驗。自帶標(biāo)識的、多維度的、時空連續(xù)的消費互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)相互融合拼接，能夠清晰呈現(xiàn)消費者畫像、產(chǎn)品畫像及各環(huán)節(jié)關(guān)系，為產(chǎn)品營銷、企業(yè)運營、風(fēng)險控制提供智能化工具。

然而，交通領(lǐng)域運行的復(fù)雜程度遠(yuǎn)高于消費行為，且交通行業(yè)的數(shù)據(jù)與消費互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)相比呈現(xiàn)出較多差異。例如，多數(shù)交通行業(yè)數(shù)據(jù)融合在了業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，系統(tǒng)與數(shù)據(jù)解耦較少，此外，成立不久的數(shù)據(jù)部門與各個業(yè)務(wù)部門之間的協(xié)作效率還不高。因此，交通領(lǐng)域需要加快找到合適的數(shù)字化發(fā)展路徑，而非照搬照抄互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)模式。

緩堵和安全始終是城市交通發(fā)展的兩大核心主題，我們更關(guān)注在交通資源緊張、交通沖突多發(fā)、公眾出行迫切的早晚高峰通勤常堵路段、醫(yī)院和學(xué)校周邊，如何緩解交通擁堵、如何為道路交通事故“減量控大”提供有效抓手。城市交通行業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，首先就是要借鑒對于全過程數(shù)據(jù)的收集、存儲、治理、應(yīng)用、交易（即“收—存—治—用—易”）的方法，用數(shù)據(jù)說話，解決行業(yè)自身問題。

圍繞“收—存—治—用—易”滿足數(shù)據(jù)服務(wù)新需求

交通大數(shù)據(jù)落地應(yīng)用的關(guān)鍵就是把互聯(lián)網(wǎng)的方法與交通數(shù)據(jù)的實際情況相結(jié)合，找到適合交通數(shù)據(jù)深度應(yīng)用的發(fā)展道路。

首先是先易后難，場景化落地，要聚焦、打透、見實效。這就要將已有一定聚集度的數(shù)據(jù)打通，形成一定規(guī)模、維度的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，然后聚焦具體場景，以標(biāo)簽化呈現(xiàn)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)價值，為業(yè)務(wù)部門解決實際問題。

其次是急用先行，按需治理加工。要重視數(shù)據(jù)治理，未經(jīng)治理、缺乏質(zhì)量和安全保障的數(shù)據(jù)歸集只是在增加成本。對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的治理，要圍繞高效支撐管控、服務(wù)和運營展開，而不止步于數(shù)據(jù)共享交換；對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，尤其是視頻、照片等，由于其蘊(yùn)含豐富的現(xiàn)實交通世界的運行特征，需要投入可靈活調(diào)度的AI解析平臺，按需對數(shù)據(jù)治理加工。

自2016年以來，易華錄瞄準(zhǔn)“數(shù)據(jù)服務(wù)”方向，在智能交通領(lǐng)域，將自身對交通業(yè)務(wù)的深刻理解與政企數(shù)據(jù)的“收—存—治—用—易”能力相結(jié)合，努力發(fā)展成為社會可信的數(shù)據(jù)服務(wù)商。易華錄依托超存云、數(shù)據(jù)治理工具和服務(wù)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺，為各城市交管部門、交通運輸管理部門等提供數(shù)據(jù)服務(wù)。

在各地的應(yīng)用實踐中可以看出，數(shù)據(jù)中臺的內(nèi)涵和數(shù)據(jù)服務(wù)輸出發(fā)生了顯著變化。數(shù)據(jù)中臺下沉了，交通數(shù)字化發(fā)展更加重視數(shù)據(jù)治理及業(yè)務(wù)標(biāo)簽構(gòu)建的基本功。在數(shù)據(jù)服務(wù)輸出方面，用戶更喜歡自己上手，隨時用自助建模工具構(gòu)建模型，解決實際問題，并希望用數(shù)據(jù)說話，面向自己的轄區(qū)業(yè)務(wù)作出全面的交通分析報告。

對此，易華錄在項目實踐中，形成了一套相對完備的組織方法、管理制度、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和治理工具。通過完善的交通數(shù)據(jù)治理服務(wù)能力體系，提升規(guī)?；煌〝?shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)據(jù)安全，在數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、數(shù)據(jù)治理方法與成果、實戰(zhàn)業(yè)務(wù)模型的構(gòu)建、用戶畫像的突出應(yīng)用、視頻AI應(yīng)用等方面發(fā)力，支撐交通領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

其中，在數(shù)據(jù)治理方法上，采用的是自上向下場景驅(qū)動，以及自下向上數(shù)據(jù)探查的方式。比如，我們?yōu)楸本┑慕煌ü芾砉ぷ鲗崿F(xiàn)了數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的解耦，從而為更多應(yīng)用場景提供大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)。在用戶畫像的突出應(yīng)用上，我們利用標(biāo)識化時空數(shù)據(jù)為持續(xù)行為追蹤和規(guī)律探查提供手段，構(gòu)建重點車畫像、重點企業(yè)畫像、常堵路段畫像、隱患路段畫像、警員畫像等，讓問題、規(guī)律、需求與措施之間的匹配度不斷清晰，讓評判有依據(jù)、改進(jìn)有方向。

此外，在視頻AI應(yīng)用方面，易華錄在項目實踐中形成了較豐富的城市道路和高速公路交通對象識別、交通事件識別和交通參數(shù)檢測算法，并通過視圖庫與結(jié)構(gòu)化交通數(shù)據(jù)平臺有效融合，構(gòu)成完整的交通數(shù)據(jù)資源。目前，已經(jīng)成功落地80余種人、機(jī)動車、非機(jī)動車對象識別以及交通違法、交通參數(shù)檢測等算法。

面向新發(fā)展階段，數(shù)字化的應(yīng)用將助力更好地實現(xiàn)交通供需的動態(tài)匹配，完善和創(chuàng)新交通服務(wù)出行、交通服務(wù)產(chǎn)業(yè)模式，從而提升交通安全和運行效率，助推實現(xiàn)加快建設(shè)交通強(qiáng)國的目標(biāo)。