建立数据开放共享的生态

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编者按：7月25日，在交通运输“数据大脑”技术研讨会上，中国公路工程咨询集团有限公司智能交通事业部副总经理潘勇发表了题为《基于图库一体的交通数据大脑建设及应用》的演讲。

潘勇表示，交通数据中心的建设需求已经发生了变化，带来了不同的挑战。在新的背景下，要建立数据开放共享的生态，利用高分交通一张图平台和数字孪生平台建设基于图库一体化的交通数据大脑。

同时，潘勇指出了在建设交通大数据中心过程中应当避免的八个误区，避免落入盲目冒进、重建轻运、过度自信等陷阱。

1、背景需求

对于交通数据的建设，我们有许多需求，包括平台的建设需求、对外共享的需求等。

从十三五开始，我国就开始建设交通数据中心，到十四五阶段，建设需求发生了一些变化，这也给数据中心的建设带来了不同的需求和挑战。

首先是交通数据采集方式多样化。最早有人工填报和半自动的采集方式，现在则更加趋向于全自动和数据交易的采集方式。

其次，随着信息技术的发展和指挥交通建设的开展，自动获取数据的手段不断多样化，有定点检测、浮动检测、对地监测三大主流数据体系。其中，对地检测就是卫星数据的应用。实际上，85%以上的交通运输行业的数据都和地理信息及位置有关。

第三点是数据管理对象的多样化，有以人、车、设施数据为对象的，也有以路、公共交通系统为对象的。这些多样化的数据也造成了庞大的数据量。以厦门为例，其交通运输行业平均每天静态、动态、空间三大类数据合计有15G左右，如果包括视频，则有1T以上，这大约是10年前数据量的近100倍以上。这对相关部门数据管理能力的要求发生了质的变化。

第四点是应用场景的多样化，有了数据，就要创造更多应用场景，将数据与交通深度融合应用，综合性、多样化地进行应用分析。此外，随着数据开放共享不断深入人心，我们要建立数据开放共享生态，这是大势所趋。

数据安全的保障也不容忽视，除了备份网络的安全性，软硬件的自主可控也非常重要。这就对数据中心的建设提出了五方面的核心要求。

数据采集方面，要有效改善公路数据孤岛的现状，达到集中存储数据的目标；

数据管理方面，要改善目前应用体系，例如，针对数据质量参差不齐的问题，要提高数据质量；

共享交换服务方面，改善目前数据对接及对外共享问题，提高数据共享性能及数据利用；

分析应用方面，建设数据分析和服务指标体系，完善业务协同、多维度分析、实现所管即图上所见；

安全保障方面，保证网络、系统、数据安全，系统可靠运行，平台自主可控。

2、技术构建

交通数据中心和图相关的技术有很多，包括高精度地图、二三维一体化、遥感影像、视频影像等，这些都以用导航数据为数字底座，并采用倾斜摄影等技术。《数字交通“十四五”发展规划》明确提出要深化高分辨率对地观测系统的应用，也就是深化我国自主高分遥感的应用。

我国在2010年启动了高分工程专项，国防科工局在各行业建立了高分专线，交通运输行业也是高分专项应用部署的行业之一。

2012年12月，交通运输部授权由中国公路工程咨询集团有限公司承担高分专项交通运输行业高分数据专线建设任务。2017年，高分交通数据中心完全建成，交通运输部向全行业发布通知，中咨集团作为交通运输行业唯一一家高分数据中心正式向行业提供数据服务。

现在，高分遥感数据由高分1~7号卫星组成。

其中，用户卫星是高分二号卫星，其分辨率是0.8米，回归周期是69天，在很多交通场合能够得到很好的应用。

高分三号卫星是微波遥感微信，不受地形环境的限制，随时可以拍摄，能够测得沉降，监测安全。

高分四号卫星的分辨率为50米，是凝视相机，由于分辨率有限，四号卫星主要监测大范围内的交通事件。

高分七号卫星属于立体测绘卫星，平面精度能够达到0.65米，高程精度达到1米，能够快速生成1：10000的地形图，对交通的勘察设计等方面都能起到较好的支撑。

目前，我国的高空卫星已经覆盖了全国100%的领土。不同分辨率的高分遥感给人的主观感受是不同的，在0.8m分辨率下，大车小车都十分清晰。以此为基础，有两个基础性平台，分别是高分交通一张图平台和孪生平台。

2.1 高分交通一张图

高分交通一张图平台是中咨集团自主投入建设的，“高分”指高分数据源，“交通”是平台的应用领域，“一张图”则是数据治理的技术手段。高分交通一张图主要是以高分辨率遥感影像为基础，汇聚交通基础数据、专题数据、DEM、BIM等数据，融合大数据、物联网、人工智能等前沿技术，依托统一标准、统一接口及开放架构，构建的综合交通时空大数据管理平台及行业治理与分析决策平台。

高分交通一张图的作用包括汇聚共享、高效管理以及分析应用三点。汇聚共享指将空间信息数据、交通行业数据以及一些其他领域的数据汇聚在一张图上；高效管理指利用交通数据，能够实现高效管理，如专题数据和空间数据的查询与统计、数据资源的管理等；分析应用则是通过高分影像分析，实现路网提取、灾害监测等分析应用。

高分交通一张图的三大核心特征分别是综合交通大数据治理、行业管理与分析计算引擎、多领域的交通应用。它能够支撑行业条块，在一张图上叠加不同的图层，比如公路局一张图、高速管理一张图、运管局一张图等，只要涉及到不同的业务，都可以搭载在高分交通一张图上。

此外，高分交通一张图就不同层级进行管理，有城市一级、全省一级、全国一级，未来中咨集团在全球都有相应业务，因此也正在搭建全球交通一张图。高分交通一张图的数据包括全国的路网数据、行政区划数据、项目管理数据、企业设计数据等。

高分交通一张图主要采用以下四项核心技术：一是多元异构数据融合。基于高分遥感影像数据，利用二、三维一体化技术、GIS+BIM技术，实现行政区划数据、DLG（数字线划地图）数据、DEM（数字高程模型）数据、倾斜摄影数据、BIM（建筑信息化模型）数据等的高度融合。

二是海量时空数据管理。管理技术包括海量影像数据虚拟无损管理技术、遥感数据事件基态模型时序管理技术、海量遥感数据的高可靠并行处理技术以及多源异构数据的存储与管理技术。

三是空间要素智能提取。通过深度学习，人工智能提取遥感影像进行智能分析，自动提取率能够达到80%以上。

四是深度交通专题分析。在一张图的基础上，进行深度的问题分析，应用领域包括道路勘察设计辅助决策、基础设施建设进度监测、基础设施沉降监测、重大事件交通保障、辅助交通专业规划、交通资产普查和管理等。这些都可以通过在高分交通一张图上叠加数据、专题图、路线等实现。

2.2 数字孪生平台

数字孪生平台是通过数字孪生技术构建的虚拟平台，形成了“实体交通”和“数字孪生交通”两个体系，实现交通管理的数字化升级。数字孪生平台通过中台来缩短数据源，通过引擎提升应用效果，将BIM模型和高分交通一张图应用在数字孪生平台上，在平台基础上打造交通特色。

数字孪生平台有如下四方面亮点，一是更便捷的精准管控，管控和服务信息的发布操作直接在孪生平台对应发布设备上执行，操作更便捷，针对性管控更容易；

二是更聚焦的重点监控：孪生平台可以实现对选定重点监控车辆全程追踪，实时获取车辆真实运行姿态，实现车辆精准护航；

三是更直观的路况巡游：实时的路况查看，配合两侧统计数据，信息掌握更加实时准确，管控效果更直观；

四是更丰富的状态展现：配合第三方数据，真实模拟包括天气状态在内的交通状态，提供辅助信息建议。

2.3 基于图库一体化的交通数据大脑

交通数据大脑可以被拆解为三个部分进行理解，“交通”是数据应用的管理服务领域，“数据”指要做到数据全要素的采集和接入，“大脑”则是不同数据的汇聚共享和基于数据的应用决策。

建设基于图库一体化的交通数据大脑，首要目标是全面汇聚、综合展示、综合管理、综合服务、综合支撑，其定位就是支撑综合交通运输管理与服务的“数据资源图库一体化整合及综合性分析挖掘”系统平台，实现“所管即图上所见”。

实际上，十三五期间建设了许多数据中心或者数据库，也建设了地理信息系统，但这两者是割裂的，很难打通。因此，在建设数据大脑的同时，也要将图纳入考虑，实现同步一体化。

由此，能够得到具体的建设目标，也就是一库、一图、一平台。“一库”指全覆盖的交通数据仓库，“一图”指交通时空大数据一张图，“一平台”指一个交通大平台及若干综合应用，还要加强相关的课题研究和标准规范，以及软硬件的部署。通过同步一体化的架构体系，实现不同交通因素的充分融合，从而进行全盘管控。

3、应用案例

3.1 案例一：福建省建设的综合交通基础设施图库建设与管理工程

福建省建设的综合交通基础设施图库建设与管理工程是省级的图库一体交通数据大脑案例，包括了综合交通基础设施一张图平台和公路交通图一体化系统。综合交通基础设施一张图平台提供了各类基础数据和地图通用功能，公路交通图库一体化系统将开发公路领域的规划计划、运行监测、建设、掩护、应急、农路、公路资产都整合到一征途张，最后建成综合管理系统和报告生成系统。

公路资产一张图，从资产管理的角度，支持对公路资产的查询、展示、跟踪与分析，在全国公路的“大建设”到“重管养”的转变过程中，帮助公路部门理清资产、管好资产。

运行监测一张图，以统一的基础路网图层为基础，全量接入视频、交调、管养、车辆、异常信息、突发事件等动态数据，对全省路网运行状态进行监测，联合路网中心及互联网公司，掌握实时路网运行信息，支撑相关分析决策。

养护管理一张图，在融合全省公路养护数据的基础上，对养护业务重点关注的养护资源、养护工程、路况评定进行全面、直观的展示。同时，基于路网技术评定情况，支撑科学制定养护计划，辅助开展养护决策。

应急管理一张图，面向公路应急管理工作，对应急中心、应急设备、应急人员等进行统一管理；搜集冰灾点、易起雾、水毁等灾害易发数据，辅助识别灾害隐患点，在对灾害点的监测过程中做好应急预警及应急方案相关工作。基于数据融合，开发应急力量指挥调度功能，面对中断事件，及时调度应急资源，规划绕行方案。

规划计划一张图，对全省公路规划计划相关数据进行统一图上建设，辅助解决规划计划不直观、不全面、不科学的行业问题。规划实施的程度、规划的延期及其相应的影响都能够在这张图上直观、全面、科学地看出来。

建设管理一张图，实现对全省建设项目的投资、进度、安全等方面进行监督，全面支撑“智慧工地”建设。同时提供项目建设情况统计、进度监测功能应用。

农路管理一张图，主要面向农村公路管理工作，对全省农村公路通达性、农路项目建设情况、农路养护状况进行不同维度的展示及统计分析，涵盖农村公路的建管养运全生命周期。

福建省公路交通一张图app除了能够展示和查询公路网概况及统计分析结果，还可以随时采集，随时上报。

配套建设的报告生成与管理子系统能够基于汇集的公路行业数据，实现建设管理、运行监测等业务月度报告的自动生成。

3.2 案例二：厦门市大交通信息共享服务平台

厦门市大交通信息共享服务平台是市级的图库一体交通数据大脑。厦门市的建成区面积不到深圳的1/3，但其交通强度已接近甚至超过了深圳。其交通数据的获取非常困难，具有海量、异构、多源、同步获取难、时空关联等特点。建成的厦门大交通信息共享服务平台接入了489张数据表、6000多路视频，基于一张图叠加近200个图层，是一个非常庞大的系统，对厦门市的交通管控产生了积极效果。

3.3 案例三：四川省交科院综合规划云平台

四川省交科院综合规划云平台是企业层级的图库一体交通数据大脑案例，包括基于规划的数据管理统一分析，最终形成了四川省全省的公路网规划。

3.4 案例四：广连高速数字孪生平台

广连高速数字孪生平台是中交广连高速开展面向数字化运营管理服务的试点建设工作。通过连线全产业链数据中台，实现了运营阶段数据与设计、施工阶段双向连线赋能，推动了基于BIM技术应用的全生命周期数据互通；通过数字化资产管理，保障了整体系统及数据资产安全稳定；通过系列数据连线和数据协同建设指南，推动各阶段数据连线工作标准化。实现“虚拟数字公路”和“实体公路”双体系数字化建设。

试点建设按照“1+1+1+2”系统框架进行产业数字化建设，即1套全息泛在物联感知体系、1套高效融合通讯网络、1个具有强大数据处理能力和场景处理能力的数据平台，2个智慧化数字化应用平台系统，通过数据交换平台实现各应用平台之间的数据联通和共享。

广连高速数字孪生平台中的综合管控平台，运用了交通运行态势评估、大数据可视化、智能交通控制、事件联动控制等技术，实现了全状态感知、全设施可控、全智能诱导和全路径最优。

4、思考建议

建设交通大数据中心的过程中往往有如下八个思维误区。

误区一是盲目冒进，跟风建设。建设大数据中心需要有顶层思维。大数据中心是一个系统工程，在建设前要充分研究“为什么建，给谁建，怎么建，怎么用”的问题，再结合交通运输部和各地对数据中心投建的要求和规范，因地制宜地进行规划布局。

误区二是重建轻运，不顾实际情况就建设。实际上，大数据中心的重点是构建一个可持续的数据驱动管理与服务的运营环境，需要有技术、有能力且有运营经验的团队进行管理，考虑数据源头质量治理、数据安全管理、数据共享管理架构和数据应用模式等问题，形成大数据中心可持续性发展环境。

误区三是大而无用，盲目追求海量数据。大数据中心不能盲目追求数据量的庞大，要汇聚融合不同渠道的数据，进而开展新模式运作和推广，实现数据深层次的应用，挖掘数据背后的关系和价值，使数据之间的相互关系更丰富更完善。

误区四是失去未来，为了政绩而建设。建设大数据中心不是为了政绩，而是要面向未来。高密化、模块化、智能化、绿色化、弹性化等每一个维度的技术都需要大量的创新。建设大数据中心应该评估过去，分析现在，展望未来，将其真正应用到实际中。

误区五是认为交通大数据中心可以解决一切交通问题。大数据中心仅仅是一个基础，并不能解决交通的根本问题。

误区六是认为大数据中心花不了多少钱。实际上，大数据中心意味着大预算，除建设费用，还有运维费用、培训费用、人员费用、安全费用等等，聘用熟练的大数据专业人员、数据工程师，尤其既懂交通专业又懂大数据和计算机的综合人才是非常昂贵的，没有相关人才和团队支撑，每次升级、改造或者运维费用也将更加巨大。

误区七是认为大数据上到公有云就安全了。实际上，环境安全、设备安全、技术安全、管理安全等都需要被纳入考虑。

最后一个误区是认为可以不公开数据，利用数据盈利。但是，大数据除非真的涉密，都应取之于民、用之于民，进行数据开放共享，才能发挥数据最大效益，数据公开是大势所趋。

而交通运输行业的特点决定了数据变现的盈利模式的可行性非常小。要让数据流通起来，提升行业管理、企业运营和社会服务的效率和能力，这才是交通运输行业数据广义上“盈利”的最科学、合理的形态。