11月3日~6日，2024中国智能交通大会在杭州隆重召开。11月5日，在车路协同创新发展论坛上，安徽交欣科技股份有限公司副总工程师罗晶晶就《大数据赋能城市公共交通精细化治理》做主题分享，本文系现场演讲整理而来，未经本人审核，如有错漏，敬请谅解。
罗晶晶：现在全国各地都在探索车路云一体化示范项目建设，但如何进行商业化场景落地，实现项目的可持续自我造血，是目前业内面临的挑战，结合自身的业务特点，我们认为智慧公交可以作为规模化示范应用的典型案例去实践。
据《2023年交通运输行业发展统计公报》数据，2023年年末全国公共汽电车运营线路7.98万条，比上年末增加0.18万条，运营线路总长度173.39万公里、增加6.94万公里，其中公交专用车道2.03万公里、增加405.3公里，2023年全年完成城市客运量1010.00亿人次，比上年增长27.7%。由此可见，尽管很多城市公共交通的承载力在下降，但是公共交通仍然是城市客运量的主力军。
政策上来看，近年来，各部委发布了比如《城市公共交通条例》《关于推进城市公共交通健康可持续发展的若干意见》等文件，其中的主题思想就是要大力发展城市公共交通，保障城市公共交通高质量发展，同时也希望城市公共交通能够创新运营模式，自己闯出一条路。此外，在《开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》中也明确提出，在规范化应用场景中智慧公交将作为重点方向大力推进。
从运营、管理、安全生产三方面来看公共交通行业面临的痛点和需求。运营方面，客流下降的同时运营成本高，从现有模式来看竞争力不足；管理方面，存在数据孤岛，资源利用率低、精细化程度低；安全生产方面，监管效率低，事后应急多于事前预警。
针对行业痛点提出行业需求，一是要实现降本增效，提升服务水平，创新服务模式，二是要进行数据整合、业务互通，实现精细化管理，三是要提升感知能力，优化风险管控体系。
在国家大力推广车路云一体化示范应用的背景下，传统公交如何进行转型升级，实现可持续发展？我们认为主要有四个方向，一是实现全息感知，二是将公交业务和数据全面上云，三是结合大数据、大模型、AI等技术，落地更多切实可行的能够为公交企业带来效益的应用场景和服务，四是在车路云的体系框架下实现网联汽车和传统公交的融合升级。
全息感知，前端感知能力全面提升
驾驶员方面，围绕岗前、岗中、岗后进行全面保障，岗前，进行岗前监测，实现酒精监测、血压监测、微表情识别，并与调度排班系统互联，确保上岗状态安全；岗中，通过监控和雷达等监测方式，实现司机行驶过程中身心健康监测；岗后，建立人员健康模型，形成岗前、岗中、岗后的统一健康档案，一旦发生风险能够提前预警。
“聪明的车”方面，提出能力更强的车辆监控一体机，实现定位、通信、数据分析，并结合车载调度屏、主动安全设备、客流监测设备、360全景及盲区设备等，实现司机驾驶安全行为分析及预警，提升客流分析水平，确保车辆安全驾驶。
路侧建设方面，建设智慧站亭、智慧站牌，并结合路侧感知单元，与智能网联汽车进行融合，提升智能化水平，同时引入共享理念，提升城市形象，增加企业营收。
场站建设方面，整合已有视频监控、门禁、道闸、充电桩、高点监控、环控及相关设备，提升场站管理水平。
公交上云，建立数据中台
集成公交全业务信息，规范数据标准，实现交换与共享，将数据转化为资产，支持多维融合应用。安徽交欣提出公交SAAS平台服务模式，在全国范围内进行了推广，目前中小型公交基本实现了公交业务和数据上云服务，交欣云平台打造全程自主式、可配置的便捷化服务及应用，平台数据可读、流程可配，能够按需提供各个功能模块，实现实时响应。
大数据+AI，提升服务能力
将公交基础信息、GPS到离站数据、刷卡数据等进行深度融合处理后，以业务场景为导向，从公交实际运用角度出发，结合多个维度对公交运营进行监测、分析和可视化展示，为公交企业进行科学决策提供有效数据支撑。
云上调度。从调度前、调度中、调度后进行分析，并结合不同公交公司的体量和车辆数量，匹配不同的营运调度模式，确保调度的科学和高效。调度前，支持计划模式、先进先出、大站快车等多种调度模式和多种排班逻辑，依托客流自动生成行车时刻表，自动排班，极大提高工作效率和准确性；调度中，支持“微调度”管理，包括车辆拥挤度监测、司机手机通话监测、异常车距提醒、自动切换线路、一键报警自动录像等多种手段，监管公交营运全过程；调度后，多维度展现营运数据，自动生成营运报表，并进行精准化数据分析，为公共交通运营决策提供更加科学的依据。
实时运行状况监测。结合大数据模型，实现交欣集团公交车辆综合态势的统一监控，也就是统一监测公交营运当日的里程、班次、客流、速度、准点率、间隔等关键指标，掌握公交运行态势。
客流监测。对客流数据进行实时监测和回传，能够知道哪里是客流堵点、哪里的客流量没有达到完美输送、客流走向如何、客流走廊和客流断面如何等关键问题，为后期线网优化和调度排班调整提供了数据支撑。
运力运量匹配。同等条件下，通过系统大模型分析，得出千公里人次和客流量因素对比，直观显示问题线路，并对问题线路进行有效分析，找出对应堵点，优化调整低效线路，提高整体营运水平。
线网优化。通过分析乘客出行、上下车停靠站点等数据，了解不同时间段内的乘客流量变化，识别高需求区域和线路，优化与调整线路设计，并结合调度系统调整车辆发车间隔、排班次数、发车数量等，优化排班策略，为乘客提供更加方便的出行体验。
微循环线路建议。比如公交加轨道的模式，这也是目前公交企业大力发展的一个方向，我们在很多城区建设了1~2公里内的微循环公交体验线，这类微循环公交承担了短途公交摆渡和短途公交客流运送的任务，不仅是传统公交的新兴运营模式，同时也能提升城市交通的运行效率。
闭环管理。基于大数据的AI服务，实现公交企业内部人员、车辆、物资和机务等的流程化、规范化、可追溯化闭环管理，全面消除公交企业内部信息系统数据孤岛，从而实现企业精细化管理。
智慧车间管理。形成维保、仓储、铺货、辅助决策智能一体化流程，目前很多单车核算的数据不全，数据无法闭环，流程无法统一管理，单车核算只能停留在纸上，而通过智慧车间管理系统能让单车核算落地。
充电智能调度。很多公交车已经更新为新能源电车，充电调度的智能化显得尤为重要，可以结合公交车辆剩余电量以及当天的调度任务，核算还有多少里程需要行驶，给驾驶员推送最合理的充电计划，为公交公司节约更多成本。
车路云融合发展
项目资源是有限的，无法实现网联汽车的全面铺开，所以第一个方向是围绕现有公共车辆进行改造，包括信息预警服务、协同控制服务、屏幕服务（司机交互屏、乘客交互屏、车尾屏）等；第二个方向是将智能网联汽车和传统公交的调度业务进行融合及升级，通过统一调度排班、统一运营监测、统一资源管理在软件层面实现融合发展；第三个方向是在路侧和现有智慧站亭、智慧屏等进行深度融合，提升路侧的感知水平。
往期回顾
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