方案概述
随着城市化程序加快，交通運輸得到快速發展，《交通強國建設綱要》（中共中央國務院印發 2019-09-19）明确要求提高城市群内軌道交通通勤化水準，推廣城際道路客運公交化運作模式，打造旅客聯程運輸系統。加強城市交通擁堵綜合治理，優先發展城市公共交通，鼓勵引導綠色公交出行，合理引導個體機動化出行。推進城鄉客運服務一體化，提升公共服務均等化水準，保障城鄉居民行有所乘。交通運輸部，2019年12月9日，推進綜合交通運輸大資料發展行動綱要裡又明确提出要求，綜合交通運輸大資料标準體系更加完善，大資料在綜合交通運輸各業務領域應用更加廣泛。鼓勵各類市場主體培育“出行即服務（MaaS）”新模式，以資料銜接出行需求與服務源。基于以背景，建構交通運輸行業資料底盤，統一行業資料标準，提升城市交通公共交通服務水準，明确評估城市出行需求和公共交通線網現狀，給出決策資料支援，建構交通運輸行業供需比對評價體系。
1 交通運輸資料資源中心
交通運輸資料資源中心，彙聚融合交通運輸行業全網資料，包括交通局各二級機關資料、客運運輸資料、貨運物流運輸資料、其他局委（交警、公安、工商等）交通運輸相關資料、營運商手機信令資料、網際網路出行資料、氣象資料、視訊資料等，對多源資料進行融合治理後，形成統一路網表達。基于交通運輸行業特點，建構交通運輸行業資料模型和名額體系，形成城市的交通運輸資料資産，提供統一的資料服務支撐上層智能應用。
2 交通運輸态勢全局監測
在交通運輸資料資源中心基礎上，通過統一的路網地圖表達，實作交通運輸的全局綜合監測，進而把握交通運輸運作态勢、發展情況，并建構協調關聯機制。輔助管理者準确掌握全市交通運作情況，并對異常情況及時進行分析研判告警，提升交通運輸精細化管理水準。包括一體化視訊監控管理系統、一體化客運狀态監測系統、一體化貨運狀态監測系統、一體化路網運作狀況監測系統、交通運輸綜合監測大屏系統等，形成城市交通運輸全局态勢感覺和多元監測體系。
3 交通運輸決策分析
在對交通運輸行業大資料挖掘分析的基礎上，形成公交、出租、軌道、長途客運、交通樞紐等領域的運作決策分析，為交通局進行交通運輸市場監管提供資料支撐；為城市交通基礎設施建設、行業發展規劃、行業政策制定、投資計劃、多種交通運輸方式協同優化等提供決策依據。包括行業運作分析、客流出行特征分析、公交線網優化分析、軌交公交接駁優化分析、交通狀況分析、交通運輸綜合分析等内容。
4 交通應急協同處置
實作各類應急預案和應急資源全面管理，及時擷取并釋出應急資訊，進行應急響應。實作資訊和指令上傳下達，支撐節假日、公路、水路、城市交通的綜合指揮協調，全面加強雨雪冰凍天氣及公路大流量條件下運輸保障和安全監管工作，并形成及時且全面處理突發事件的能力。對曆史應急事件可進行歸檔、評估和查詢。
5 交通運輸重點車輛管控
從“兩客一危”、重型貨車等重點車輛入手，通過将重點車輛、重點企業、重點駕駛人員在市場監督管理局、公安交警支隊、環保局、應急管理局等部門分散的相關業務審批資料、動态監管資料統一打通，借助大資料挖掘和視訊圖像識别能力，針對全市重點車輛實作全時全域的動态監管，實時産出車輛疑似本地注冊異地非法營運、車輛失管、車輛離線上路、車輛逾期未檢等預警資訊，交通局側重點針對接收到的預警實作部門内部閉環管理，并對預警事件的高效處置提供資訊化賦能，進而達到重點車管控的情指一體、情勤關聯，實施精準管控。并基于人、車、企的曆史違法違章資料，建立信用評分體系，實作對重點車輛相關人、車、企情況的主動預前監測、幹預和管控。
6 綜合執法處置
綜合執法處置平台充分利用前沿技術和手段，融合大資料融合分析、視訊識别事件資料，快速準确的發現并定位各類交通違法、區域隐患事件，提高交通運輸違法事件的發現率、處置率，提升事件響應效率，并實作預警事件推送、處置、分析的一體化閉環處理流程。包含四部分内容：事件感覺及指揮排程子系統、智能勤務子系統、資料研判子系統、單兵關聯子系統。
7 公衆出行資訊服務
公衆出行資料服務平台是建立在對交通運輸靜動态資訊進行融合彙總、分析的基礎上，向公衆提供全局、多點、實時可靠的綜合出行資訊服務，包括交通出行資訊、交通基礎設施狀況、交通服務機構評價、交通資訊等，提高百姓出行的快捷性、安全性和經濟性。
方案價值及優勢
1 全網交通運輸資料彙聚融合、實作全局監測和預警
交通運輸行業資料全網接入，結合相關局委資料、運作商手機信令資料、網際網路出行資料，實作對城市交通運輸态勢的全局精準刻畫，并進而建構交通運輸行業資料模型和名額體系。實作全域交通監測與管理，通過人工智能等技術識别行業監管風險，通過大資料進行多視角監測、多元度分析快速發現交通運輸過程中的異常情況，提前做出預判和告警，進行自動化、智能化管理，實作交通運作狀态全掌握。
2 基于交通運輸大資料及AI 技術的智能決策支援
在城市交通大資料分析方面積累了一系列的運籌優化和機器學習算法模型。包括路況分析預測、公共交通綜合評
價體系、客流分析、公交線網優化、排班排程算法等。達摩院的視覺AI能力，可提供精準的事件分析、客流檢測、以圖搜圖、軌迹還原等。強大的運籌優化、機器學習和視覺AI能力，是支撐交通運輸智能應用的“最強大腦”。基于交通運輸大資料及AI技術，可支撐交通運輸管理部門在城市交通基礎設施建設、行業發展規劃、行業政策制定、投資計劃、多種交通運輸方式協同優化等領域的智能決策，提高公共交通分擔率、提升公衆出行體驗。
3 重點車輛精準管控
打通各委辦局關于重點車輛相關資料，實作從事前準入審批、事中運作監控、事後執法處置的精準閉環管控。并結合人、車、企信用體系建構，對重點車輛進行主動預前管控。規範重點車輛的運作，提升安全管理水準。
4 執法處置及時高效
利用大資料分析和人工智能技術，快速準确的發現并定位各類交通運輸違法事件，提高事件的發現率、處置率，提升事件響應效率，實作事件推送、處置、分析的一體化閉環處理流程。以科技換人，變被動執法為主動布控，突破有限執法力量瓶頸，提高交通運輸執法效率。
最佳實踐
杭州重點車輛管理系統
重點車輛管理系統面向“兩客一危”、普貨、重貨、自卸車、渣土車和水泥攪拌車等重點車輛及相關的重點運輸企業入手，整合相關公安交警、交通運輸、城市管理、安全監管等部門的資料，搭建部門共治開放體，開發營運車輛交通安全服務平台，實施靶向管理，推進管理閉環，形成智能動态監管。
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