你只是刷了一下公交卡搭地铁，警察蜀黍就能抓到小偷了！
项目来啦
每次收到app推送，可能是你感兴趣的内容。每次点开淘宝忍不住剁手，都是因为一打开淘宝就看到你心仪很久的东西。这一切背后都有“大数据”。马云说物联网和云计算大数据合在一起才是真正的未来，马化腾说腾讯将大力投入AI、云端、大数据。还有人说，未来不掌握大数据的企业，会死。今天这期“项目来啦”要给你介绍的，是“交通大数据”，它能做什么呢？
第一次看到这张全国实时在线车辆分布图的时候，记者想起了《三体》中的宇宙闪烁，一个个接连闪烁的点布成一张网，仿佛在传递着未被破解的信息。在万物互联的时代，我们正是这一个个点，一人携带一个数据，是独立的个体，却又与已知、未知相连，呈现某种规律。
大数据时代，算法比你还要懂你，我们留下的数据能带给我们很多便利。近日，读创记者采访了中国科学院深圳先进技术院孵化的北斗应用技术研究院（以下简称“北斗院”），了解到他们以交通大数据为基础开拓的一系列应用，“刷一刷深圳通”这一动作不仅可能为你下一次等车节约时间，还可以帮助警察蜀黍抓坏人。
未来我不等车，让车等我
在车站等公交，我们总感觉别人坐的车都来了，偏偏我等的车还不来，转念一想要么打车吧，经常是一走了，车就来了。
基于这样的应用场景，这两年有许多查询公交到站时间的APP出现。但包括交通在手、酷米客公交、车来了等APP，背后的数据分析大脑其实是北斗院所推出的“公交电子站牌服务”。
△公交电子站牌服务
北斗院副院长闫茜介绍：“人们等车，用手机出行软件看车还有多久来，看得到的是车在哪个站，但我们看到的是站与站之间这段路是否拥堵，根据路况、公交车发车和历史到站信息推算出车什么时候能到下一站。”
这一切是对车流、车辆行为、客流、用户行为产生的基本数据进行监控、分析、规划、调度、再监控的结果。
对于市民来说，能查询到公交到站信息可以按需规划出行，而对政府和公交公司来说，可以通过后台数据辅助道路规划、调整发车时间和班次、对公交车辆运营考核评估。
以布吉到南头的369公交车为例，通过369每次行车的交通数据叠加发现，高峰期369在布吉发车后的十几个站里，上车人数都很多，车内拥挤，从而建议公交车公司可在该路段开设区间线，方便更多上班族出行。
△369公交线运行图
目前该项服务在深圳市日均为2000万次，电子站牌预站准确率达到90%。
除了公交电子站牌服务外，去年开始运营的优点巴士是北斗院和深圳巴士集团合作的出行解决方案。市民通过下载优点巴士APP，实时查询线路运营信息，提出自己的出行需求，优点巴士通过分析后台收集到乘客上下车地点的大数据为相同相近出行地点、出行时间和目的地的人群，提供快捷直达的定制服务。
闫茜认为，与“互联网+”巴士不同，“优点巴士调用的是集团已有的巴士资源，盘活车辆来满足通行需求量大的路线。”
未来大概是一个我不等车，车来等我的服务时代。
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交通大数据还能帮警察抓小偷
除了对地面交通数据进行采集、分析，北斗院也对地铁的客流量进行分析。你“刷一刷深圳通卡”这一动作除了能让大数据平台统计出地铁站点实时的人数，还能让警察蜀黍掌握站点客流、做好防控。
闫茜举最普通的情况为例，通过人们的刷卡行为，可知道进出站及滞留在站内的人数，若站点容量规定为2000人，超过2000人，系统则会有一个客流预警，公安若注意到这个情况，对站点能采取及时的安保措施。
△深圳地铁TOS系统后台控制系统
除了直观数字的预警，根据各站点人数、出行规律预测某站点即将迎来客流高峰，也是公安安保提前做好警力部署，调配人手的一个重要依据。
“这个站点能容纳2000人，目前客流只有1200~1500人，站点本身的客流没有增加太多，但大家可能都往一个方向在走，我通过对每个站点数据的分析，判断出来大家都往一个地方去，比如万圣节大家都去世界之窗玩。各站点增加的客流没有到达各站点规定的预值，但客流都是往同一方向的时候，这个地方就变成需要预警的地方了。”
△大数据平台可以看到地铁站点某一时段进站、出站及滞留站点人数
△这是面向城市轨道交通管理及运营部门，基于大数据平台，提供地铁客流统计分析智能化系统的界面
此外，若真有危机情况发生，通过数据信息，公安可以结合地铁客流情况、地面交通情况去调动能用的交通资源疏散人群。目前，对地铁客流量分析及预测的功能只布点了两个站，今年会逐步布满所有站点。
除了以上应用场景，警员还能通过深圳通卡出行记录圈出可疑人员。一天刷很多次卡的，出行行为异常的很可能是不法分子。警员通过深圳通数据库和对以往犯案人员的行为建模做分析，确立哪些人会成为重点关注对象，一旦犯案，则可通过数据库追踪到人。
除了在公共交通方面的应用，交通大数据还能同时服务商业，如商铺选址、零售广告宣传布局、物流配送最优成本方案等。
华为南方制造工厂的物流配送是其中一个成功案例。南方工厂的仓库设在东莞、深圳、惠州等地，共有送货、取货点1000余个，每个点既需求其他点的货物，同时也为其他点提供货物。取货、收货时间分为2种：一种是固定时间段送货，前后误差不大于30分钟；一种是全天规定的4个时间段内任意时间取货。根据这些要求，大数据平台通过算法设计了一套配送方案，使用人、用时成本大大降低。
△华为南方制造工厂经过数据算法设计配送方案后成本大大降低
读到这里，你是不是也被交通大数据的多场景应用惊艳了一把？当小记看到做出这些成果的团队里几乎都是年轻面孔的时候，感觉更惊讶了。
△北斗院团队合照
北斗院的团队原来自中科院深圳先进院先进计算与数字工程研究所，2014年孵化成立。现团队有78人，其中六成取得了硕士以上学历。
如果用一句话概括北斗院目前的工作，那就是研究车流、车辆行为、客流、用户行为从而为市民出行、政府规划交通路线、物流节约成本、公安安全防范、零售广告宣传提供服务。
闫茜形容北斗院的工作为“研究人、货、车的时空行为。”虽然听上去很“高大上”，实则很接地气，与我们每个人都息息相关。我们就像一盏盏信号灯，在闪烁中传递信息，点亮城市，传递出去的数据，回馈我们更好的服务。
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