繼國家對新能源汽車產業大力支持和推動后，智能網聯汽車的發展又進入國家戰略，新能源汽車隨即邁入數字化時代。由此帶來的交通分析技術和應用場景有哪些呢？在6月8日召開的第二屆膠東經濟一體化發展工作推進會上，晶眾股份副總裁、教授級高工董志國董總與嘉賓分享了主題演講：《基于新能源汽車大數據的交通分析關鍵技術及應用》。

今天為大家介紹的“新能源汽車大數據分析技術”建立在“晶眾智慧交通數字底座技術架構”之上，我們先概要介紹一下晶眾智慧交通數字底座。

數字底座是共性技術支撐能力的集成，在面向多類業務時具有共通性、復用性、拓展性。而交通的數字化分析技術，可以認為是智慧交通數字底座的基本組成單元。

這種技術不是近幾年才有，而是歷經了長期發展演化。早在上世紀80年代改革開放之初，我國就從國外引進了比較經典的3C技術流程：調查——建模——預測——方案；2010年前后，隨著以手機信令、浮動車GPS等為代表的大數據出現，我們開始嘗試利用大數據技術補充和改進經典技術存在的不足之處；隨著數字中國戰略實施，數字產業和科技蓬勃發展，交通領域也需要結合數字化科技對現有的經典技術體系進行創新和升級，而在這方面國外沒有多少現成東西可供學習和借鑒，需要我們專業技術人員積極探索。

晶眾自2010年成立以來，一直致力于交通數字化智能化技術實踐和創新。從交通調查、數據庫到交通模型、大數據，再到高精地圖、智慧交通，形成了“數據采集——分析——應用”較為完整的技術閉環。目前公司業務已覆蓋全國近300座城市。結合這些城市共性需求，晶眾提出了智慧交通數字底座設計方案，由地圖基座、數據中臺和仿真中臺構成，能夠為交通各行業提供定制化應用解決方案。

晶眾可以為不同層面應用需求提供不同精度的地圖制作，包括主要面向規劃的路段級宏觀路網，面向建設和管理的二三維微觀路網，以及面向智能網聯的高精地圖。

在地圖基座之上，需要進一步構建數據中臺，集合調查數據、大數據、設施數據、統計數據等多源數據，并按照相關技術標準和使用要求進行統一的標準化入庫處理和清洗。晶眾具有多種數據采集手段，包括調查APP和小程序、便攜式交通視頻采集和圖像識別設備、地圖采集車和采集背包等，滿足不同類型數據采集要求。

仿真中臺是智慧交通數字底座的“芯片”，因為數字底座不僅僅是數據的存儲和現實世界模擬，更重要的是能夠為決策和管理提供未來變化預判、預測和方案評價能力，起到技術參謀或軍師作用。智能仿真技術包括大數據技術和交通模型技術。大數據技術主要用于現狀交通分析研判，交通模型技術主要用于交通未來趨勢預測和多方案比選，宏中微一體化交通模型可以實現對全域交通整體，到路段、交叉口、地塊等微觀節點的一體化分析，為交通規劃、建設和管理各個層面提供技術支撐。

在“地圖基座+數據中臺+仿真中臺”的數字底座構建完成之后，即可以面向交通各行業提供定制化應用平臺服務。這是智慧交通規劃平臺案例，集規劃數據中心、交通研判、方案論證和信息發布等功能于一體，能夠對控規、建設項目、道路工程等方案進行現場人機交互編輯，比如調整容積率、用地性質、范圍、道路車道數、等級和通行能力等，并調用后臺交通模型進行自動化方案推演分析，輔助項目決策和相關研究。

這是智慧道路設施管理平臺案例，將道路標牌、標線、信號燈、護欄、監控設備、過街設施、公交站臺等設施進行矢量化、標準化入庫，實現交通設施統一管理、查詢、研判、維護等。

接下來介紹一下我們最近在進行的新能源汽車大數據研究課題。該課題是晶眾智慧交通數字底座的一個具體應用案例：在上海市經信委的大力支持下，上海市新能源汽車公共數據采集與監測研究中心聯合晶眾共同開發了“上海市新能源汽車大數據交通狀態發布系統”。

上海新能源汽車大數據中心是全國首個城市級新能源汽車監管平臺，目前已接入超過50萬輛新能源汽車，包括100多個品牌和800多個車型，含社會客車、公交車等。占全市客車保有量比重已超過10%，且比重持續上升。目前接入的數據類型達61項，今年內將達到70項，上報頻率社會車輛為10秒，公交車為30秒。

無論是樣本量、覆蓋車型，還是數據類型和采集頻率，新能源汽車大數據都具有自身獨特優勢，并且這種優勢隨著我國新能源汽車產業快速發展將不斷增強，具有十分廣闊的應用前景。目前，新能源汽車數據已經在安全、政策、交通、規劃、能源和環境等領域得到了初步應用。下面著重介紹一下在交通領域的應用。

隨著新能源汽車的車輛數占比快速增加，車型覆蓋范圍更廣，包括社會車輛、公交車等，數據采集頻率較高，因此新能源汽車對交通運行真實狀況具有較高還原度，無論是路段微觀層面，還是道路、區域等宏中觀層面，都具有較高精度。

交通需求溯源：除了對交通表象進行高精度還原，還可以利用車輛停放時間、頻率和周期及POI等其他數據，深入分析交通擁堵內在成因，溯源交通出行需求內在特征，比如車輛在夜間、白天的常發性停駐點，并可分析車輛出行OD，識別出通勤、通學等規律性較強的出行目的。并且在車輛出行OD基礎上，還可進一步識別不太區域之間、地塊之間的主要出行路徑，以及出行距離、時間、費用（電耗）等出行成本，并建立城市出行路徑集，可用于交通政策、交通管控和擁堵治理等多方面研究。比如，當某一條道路由于施工或限行等原因導致該出行路徑關閉或通行能力大幅下降時，可提前預測途徑該道路車輛會轉移到哪些其他路徑，對其他路徑的承載能力進行研判，對可能產生的新的擁堵點進行防范。

停車需求：基于停駐點數據，可分析城市不同區域、不同地塊的車輛停車需求特征，比如停車需求規模、空間分布、以及停放頻率、時段、時長等，并結合停車供給數據研判停車缺口情況，為停車設施建設和管理提供相關信息。

充電需求研判：基于車輛停駐點、停車需求和充電等數據，可分析車輛充電需求規模和空間分布、以及充電頻率、時段、時長等，并結合充電設施供給情況分析充電樁缺口，為充電設施建設和管理提供相關信息。

典型區域交通分析：由于新能源汽車大數據精度較高，因此在分析中微觀層面也能達到較高質量，比如對幾平方公里區域的交通特征分析，對該區域的交通運行狀況、擁堵水平，以及進出該區域和區域內部的車輛出行規模、OD和出行路徑等，區域內停車需求、充電需求等進行分析，用于區域交通治理、改善和配套設施建設等。

原文標題：基于新能源汽車大數據的交通分析關鍵技術及應用

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責任編輯：haq