摘要:數據量的攀升已經正在推動一個全新時代的到來，大數據時代的到來其實是隨著數據量的增長所帶來的必然結果。我們都知道，互聯網時代以及電子商務等領域的崛起已經把人類的數據通信帶入到了PB級，因此在很多場景當中，大數據通常就已經變成用來形容大量非結構化的半結構化數據的一種方式和一個代名詞。

     【CPS中安網 cps.com.cn】數據量的攀升已經正在推動一個全新時代的到來，大數據時代的到來其實是隨著數據量的增長所帶來的必然結果。我們都知道，互聯網時代以及電子商務等領域的崛起已經把人類的數據通信帶入到了PB級，因此在很多場景當中，大數據通常就已經變成用來形容大量非結構化的半結構化數據的一種方式和一個代名詞。

云計算是繼1980年代大型計算機到客戶端-服務器的大轉變之后的又一巨變，而近些年隨著智慧城市概念的興起，在整個智慧城當中的重要環節，智能交通系統正在逐漸成為未來交通系統的主要發展方向。

先來普及一下，我們所謂的智能交通系統就是通過將信息技術、數據通訊傳輸技術、電子傳感技術、控制技術及計算機技術等有效地集成運用于交通管理之中，從而建立一種在大范圍內、全方位發揮作用的，實時、準確、高效的綜合交通運輸管理系統。在整個系統當中融合了交通設施、減少交通負荷和環境污染、保證交通安全以及提高運輸效率等一系列過程。

　  大數據帶給智能交通什么

　  根據我們國內權威的調查機構研究結果表明，在1950年的時候，全球只有約31%的人口居住在城市當中，而到了2008年，城市人口在世界總人口當中的比例已經達到了50%，而按照這一趨勢進行預測，到了2050年，全世界將有70%的人口在城市中定居。換句話來說，無論是喜歡還是厭惡，我們中的大多數人注定要與城市相伴相生。

　 拿我們國內的具體交通現狀來舉例，2013年京藏高速55公里的大堵車再次震驚了世界;2014年首都北京多了“首堵”新外號，上榜多國的世界擁堵城市排行榜前幾名。中國的交通擁堵問題又被空前關注起來。

     而對于大數據在交通行業當中的具體應用時，政府部門主要開始采取了幾類措施，公共交通部門發行的一卡通大量使用，因此積累了乘客出行的海量數據，這也是大數據的一種，由此，公交部門會計算出分時段、分路段、分人群的交通出行參數，甚至可以創建公共交通模型，有針對性的采取措施提前制定各種情況下的應對預案，科學的分配運力。

　 交通管理部門在道路上預埋或預設物聯網傳感器，實時收集車流量、客流量信息，結合各種道路監控設施及交警指揮控制系統數據，由此形成智慧交通管理系統。

　 通過衛星地圖數據對城市道路的交通情況進行分析，得到道路交通的實時數據，這些數據可以供交通管理部門使用，也可以發布在各種數字終端供出行人員參考，來決定自己的行車路線和道路規劃。

　 智能手機已經很普及，多數智能手機都會使用地圖應用，于是始終打開GPS或北斗定位系統，地圖提供商將收集到的這些數據進行大數據分析，由此就可以分析出實時的道路交通擁堵狀況、出行流動趨勢或特定區域的人員聚集程度，這些數據公布之后會給出行提供參考。

　 從上述這幾項針對交通擁堵等重點交通行業問題的解決辦法我們不難發現，現在不管是企業還是政府部門都已經開始在利用大數據和云計算等技術來對城市當中，尤其是交通行業的很多問題進行重點改善和提升了。

大數據在交通行業應用現狀

     有很多業界的專家學者表示，雖然我們國內現在的云計算和大數據技術已經變得比較成熟和先進了，但是同樣也顯現出了不少發展的問題，在智慧城市以及智慧交通發展過程當中，各個城市的發展狀況參差不齊，使得智能交通在智慧城市應用當中的潛在價值還沒有得到有效挖掘。

     同時，對交通信息的感知和收集有限，對存在于各個管理系統中的海量的數據無法共享運用、有效分析，對交通態勢的研判預測乏力，對公眾的交通信息服務很難滿足需求。

盡管現在已經基本實現了數字化，但是數字化和數據化還根本不是一回事，只是局部的提高了采集、存儲和應用的效率，本質上并沒有太大的改變。而大數據時代的到來必然帶來破解難題的重大機遇。大數據必然要求我們改變小數據條件下一味的精確計算，而是更好的面對混雜。

                                                                                                                                                                                                                        摘自中安網