云計算智能交通行業論壇：李德毅院士談智能車 多家知名企業分享應用實踐

CSDN.NET  日前，在第六屆中國云計算大會智能交通行業應用論壇上，中國工程院院士李德毅、中國智能交通協會常務理事關積珍、北京市交通運行監測調度中心副主任張可、高德LBS開放平臺與大數據融合部總經理田密、北京友友天宇系統公司總經理姚宏宇、上海北斗衛星導航公司副總經理/總工程師朱峰、中航信研發中心資深分析師李洋從不同角度分享了演講，并與現場參會者進行了互動問答。

中國工程院院士李德毅

主題論壇現場座無虛席

李德毅院士的演講主題是《智能車大碰撞》――智能駕駛面面觀。他首先從三個角度：（1）從汽車行業發展問智能駕駛；（2）從自動化科學發展問智能駕駛；（3）從認知計算實踐問智能駕駛，每個主題分別提出10個問題并分享了自己的觀點。例如，從自動化學科發展問智能駕駛上，他提出的10個問題包括：

（1）人工駕駛過程中，地面施加給輪胎的力會通過連桿和方向盤傳遞到駕駛員的手上形成反饋控制，這類反饋在油門和制動上也有。采用電控轉向，控制器將控制角的電信號傳送到控制輪胎角度的馬達，但沒有反饋，輪胎實際發生的轉向如何感知呢？油門和制動同樣存在此類問題；（2）要多少種類多少數量的傳感器才算是完備的？車輛感知周邊環境可不可以有盲區？能不能以不用64線激光雷達和精確慣導為目的，研發老百姓買得起的智能車.....

李德毅院士表示，在智能交通領域，國際上比較前沿的是車路協同，車路協同在美國已經做了很多前期工作，并已經通過法律明確了是在汽車里面作為安全保障措施，以前是安全帶，后來是氣囊，將來就是主動安全的預警裝置，車路協同裝置將成為汽車的必備軟件。此外，在設計智能車的時候，一定需要有跨界思維和創新。他希望智能車和機器人將成為中國下一個戰略性新興產業。

中國智能交通協會常務理事、副秘書長關積珍擔任本場主持人

北京市交通運行監測調度中心副主任張可

張可的演講主題是《北京市綜合交通運行監測服務體系建設與應用實踐》 。他首先分享了一系列北京市交通運行數據，截至2014年3月，北京市常住人口已達到2114.8萬人，機動車保有量已突破551萬輛，駕駛人達841.1萬人，公共交通工作日客運量已突破2600萬人次，軌道交通2013年日均客運量達877.56萬人次，工作日達948.64萬人次，同比增幅高達30.48%和29.63%。2013年最大高峰小時區間滿載率高達141%，日客運量峰值已達1155.95萬人次（2014年4月30日）。

北京市交通運行監測調度中心(TOCC) 建成于 2010年底，2011年5月機構設立，是北京市綜合交通運輸協調體系的重要組成部分。TOCC將打造交通數據、監測預警、運行協調、信息發布四個中心，面向政府決策、行業監管、企業運營、百姓出行，在五個方面發揮重要作用：動態監測、協調聯動、應急調度、運行分析、綜合服務。

到目前，TOCC已整合接入行業內外27個應用系統、6000多項靜動態數據、6萬多路視頻，目前靜動態數據存儲達到20T，每天數據增量達30G左右。基本具備對綜合交通運行監測的條件和能力，為構建人車路和環境協調運行的新一代綜合交通運輸運行協調體系提供了有力的支撐。

高德LBS開放平臺與大數據融合部總經理田密

田密的演講主題是《LBS大數據：從理論到實踐》。他認為，LBS服務已經成為整個移動互聯網的標配，最基礎是三項服務，分別是定位、搜索和導航，它解決人們最樸素三個需求，一個是我在哪，想去哪和怎么去。LBS服務背后肯定是大數據和云計算。

在LBS中大數據有這樣的特點，首先是海量數據規模，LBS是把整個物理世界映射到現實世界。第二個是用戶貢獻數據，在用LBS服務的時候自動或者被動回傳數據，優化服務質量。第三大數據挖掘。第四是個性化數據存儲和服務需求。

關于定位，田密重點講解了用戶如何貢獻回來（數據）。用戶使用高德地圖定位服務的三種場景：（1）使用高德地圖高德導航；（2）嵌入了高德定位SDK的其他APP；（3）嵌入了高德定位NLP的手機。而通過用戶發起定位的時候，會盡可能傳回GPS信息、基站、Wifi數據。通過回傳的GPS信息，可以對基站、Wifi數據做校驗。

另外，基于LBS的搜索和推薦服務都會用到POI數據。高德擁有億級別的原始POI數據，千萬級別的聚合后的可用POI數據，以及頻繁增刪改豐富的POI生活詳情數據，實時刷新。而通過用戶每日千萬級搜索和點擊反饋的數據分析和挖掘，則可以提供更精準的服務。

此外，為幫助開發者更快速開發LBS應用，高德推出了高德云圖，它是一款開發者自有位置數據云存儲產品，為開發者提供位置數據上傳、存儲、查詢、空間檢索和地圖渲染等云服務。借助云圖，開發者可以快捷存儲并管理海量開發者自有的位置數據，并可以對開發者自有數據進行周邊搜索、區域內搜索等空間搜索，還可以將開發者數據渲染后疊加在高德地圖上進行個性化展示。

北京友友天宇系統公司總經理姚宏宇

姚宏宇的演講主題是《云計算技術在智能交通領域的應用與實踐》，姚宏宇認為智能交通應用面臨眾多挑戰，主要包括：（1）人、車、路的矛盾日益突出，人海戰術、人力作業等傳統模式已無法解決當前交通管理問題；（2）交通數據分散，部門之間缺乏開放互通，造成了交通數據資源的條塊化分割和信息碎片化等現象；（3）信息采集終端多，每天產生海量數據，但信息模式復雜，數據種類繁多。

而交通行業大數據具有明顯的特點，例如數據類型多，有文本數據、RFID數據、GIS數據、圖片數據、視頻數據；時效性強，需要對違法車輛實時不空、實時交通交流統計；數據量大，中等城市每天機動車行駛文本記錄接近500萬條，采集的視頻數據上百T；挖掘難度大，省級數百億條記錄內進行套牌車對比分析，還需要在連續24小時視頻監控數據中發現有用的視頻片段。

姚宏宇以某省智能交通管控系統舉例，對后臺海量數據存儲系統可能會有以下需求：（1）可線性延展的圖片與相應元數據存儲能力；（2）支持Multi-PB級存儲容量；（3）大于10Gbps的數據采集寫入能力；（4）針對數百億條紀錄秒級時延的數據查詢能力；（5）報警測速等實時數據分析支持 。而智能交通從技術解決方案來看有兩個核心點，一個是多中心架構。另外一個是大數據處理架構。舉例來說，流計算平臺，數據進來以后除了存儲以外，很多單位組織起來根據數據量不同來進行實時處理。

上海北斗衛星導航公司副總經理/總工程師朱峰

朱峰的主題演講題目是《北斗高精度定位云服務推動智能交通升級》，他首先介紹了北斗導航的發展歷程，2000年北斗一代，北斗實驗室采用雙星雙向的有源定位，基本上覆蓋中國區域。2012年國務院新聞辦公室發布了北斗二代系統，正式建成能夠覆蓋亞太區域，提供公開無源定位服務，北斗二代定位精度從目前的官方數據來看精度是10米，測速精度是每秒0.2米。目前北斗二代星總共14顆星，加上北斗一代的一共16顆星，目標是2020年實現全球無源導航定位覆蓋，提供全球的定位服務。

北斗產業發展迅猛，這部分主要指民用產業，2012年實現產值或者相關產值達到40.5億，2013年達到100億左右，增速超過50%。預測2015年產值是1500億，其中對整個衛星導航產業滲透率達到15%，最終目標是在2020年實現全球覆蓋，這時候產值要達到4000億，其中對產業的滲透率達到60%，對重要行業、政府、軍隊，重大的國計民生行業滲透率達到80%。

據朱峰介紹，北斗導航在智能交通與高精度定位方面可以做的幾件事情包括：（1）交通信息服務系統(ATIS)；（2）基于車道的車載導航系統；（3）車輛控制系統(AVCS)；（4）智能公交；（5）ETC；（6）交通設施維護；（7）駕校培訓與考試；（8）交通規劃...... 

中航信研發中心資深分析師李洋

李洋的演講主題是《新一代民航旅客服務系統中大數據與云計算的應用實踐》，他介紹，民航IT系統在大型主機時代就具有云計算的特征―共享系統，按需付費。技術升級催生了新一代旅客服務系統。新一代系統技術包括支持海量訪問、大數據平臺&商業智能以及支持移動和社交網絡。

中航信的大數據產品架構包括兩大塊，分為內部和外部。內部的大數據應用包括產品預研、算法優化、可視化提升、新業務場景，平臺類日志、業務類日志、客戶分群、產品KPI報告。外部大數據應用包括航信報告、黃金周指數、航信指數，產品驗證、EDM推薦、B2C推薦、渠道推薦，產品KPI、渠道分析、ROI評估等。

中航信采用低成本的數據平臺，基于Greenplum構建，支撐靈活多變的業務。在具體大數據應用上，李洋舉例基于統計的復雜Shopping，通過哦優化算法，提高計算能力，分析旅客現有行程，提升聯程結果的豐富度和可用度，統計歷史價格，有針對性的重點搜索，低價命中率提升7個百分點。此外，航空公司還通過大數據應用改善傳統的收益管理流程，建立基于熱點、歷史和實時數據優化的收益管理。

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