在数字时代，服务即仿真。

12月27日，在赛文研究院主办的2023智能交通行业年度盛典“交通仿真技术在道路交通领域的实践应用分享会”上，星路智联（北京）科技有限公司创始人谢建家发表题为《基于轨迹大数据的交通仿真》的演讲。作为中国智慧交通、智能网联汽车、地图与位置服务行业资深专家，谢建家曾在腾讯、百度等公司负责地图、位置服务、车联网、智慧交通等业务。“在数字时代，服务即仿真。”谢建家表示，各种汽车交通出行服务正跨越仿真的边界，提供某种仿真服务，独立的仿真数据和仿真软件在发生变化，这势必对行业掀起一场革命。

星路智联创始人谢建家在赛文研究院主办的2023智能交通行业年度盛典上发表题为《基于轨迹大数据的交通仿真》的演讲

红绿灯倒计时“圈粉”的背后

“大数据和算法在微观交通领域的应用，对行业的影响是深远的！”谢建家从当下广受欢迎的红绿灯倒计时说起，“今年各导航软件纷纷推出红绿灯倒计时功能，这是一个非常受欢迎的功能，它是基于轨迹大数据挖掘实现的。过去轨迹大数据主要集中在宏观和中观层面，在微观路口的应用，今年是第一次。它在没有和正向交通工程有任何关联的情况下，用大数据和算法破解了交通信号灯的运行结果。三秒内误差算准确的标准，准备率能达到95%。”

红绿灯倒计时之所以能实现，是因为基于轨迹大数据还原的交通流底座。“如今，轨迹还原交通流仿真的应用场景很广泛，比如利用交通需求仿真开展OD分析，利用道路交通拥堵状况仿真展现实时路况，通过交通事件仿真与主动管控预估达到时间，以及进行信号控制与调优等。”谢建家介绍，目前，基于轨迹大数据的需求仿真，模拟真实的交通需求，通勤类的准确率能达到95%以上，通常可用于各时间切片下的交通子区自动生成，定量计算相关路口的交通车流转移比率；实时路况功能已深入人心，以实时性见长，拥堵准确率和召回率已达95%以上，但目前的精度能做到路段级还做不到车道级；预估达到时间功能已做到实时仿真，该功能的准确率也能做到95%以上，在物流派送、网约车、拼车、实时公交等行业级应用上非常广泛。

“相较于路况/ETA，交通事件仿真与主动管控的准确率要小一些，这也是目前行业的主要痛点所在，通过轨迹+UGC（用户参与反馈）是目前的主流做法，定性而非定量。要做到定量包括事件影响的精准起止时间，事件的精准车道影响，这还要路侧感知数据的参与，才能精确还原，这也是未来趋势。在智能驾驶时代，该需求的刚性会越来越强。”谢建家说。

轨迹大数据还原交通流的关键环节

在谢建家看来，轨迹大数据还原交通流构建的关键点在轨迹数据质量、轨迹数据规模与多样性、道路与断面卡口数据、轨迹算法等方面。“轨迹数据质量千差万别，不同来源的数据差异很大，这里有个好的现象趋势是，坐标精度越来越好，好精度的占比越来越高。现在还只能实现路段级，未来能实现车道级匹配。此外，轨迹还原交通流绝不是只有轨迹数据，动态数据要与静态数据相结合，道路与断面卡口数据等也很重要。”

“值得特别关注的是轨迹算法，这一侧的技术非常深，又比较小众，全国精通这个领域的专家很少。有没有多年的沉淀积累，做出来的东西差异巨大。”谢建家表示，就拿轨迹清洗这一点来说，把异常数据标记出来，把它匹配到路网上去，前面的道路画像就派上用场，什么道路匹配怎么的轨迹，比如在平行路、高架路等车道属性，这里一般的路网匹配能做到91%—95%准确率，如果没有多年的行业专家把关，这里的差异会非常大。

据悉，作为一家致力于交通大数据的科技公司，星路智联公司正构建行业最丰富的轨迹数据源之一。谢建家带领的团队由专业的数据挖掘算法专家和交通领域的专家组成，平均行业经验十年以上，拥有丰富的实时数据源，确保准确的交通信息。“轨迹还原交通流是公司核心能力之一，目前星路智联轨迹云平台的架构图，应该是交管领域最领先最专业的轨迹系统架构。我们的使命是利用最新技术和数据分析，改善城市的出行体验，减少交通拥堵，提高交通安全，以及支持交通管理和城市规划。如果需要实时交通数据或交通管理解决方案，星路智联可以提供专业的支持。”谢建家介绍。

“服务即仿真，仿真即服务”

“运营服务是轨迹交通流闭环和保持活性的一个关键。因为只有‘运营’才能创造价值，‘运营’才能拉大规模，应该通过运营来驱动建设。对于仿真来说，运营服务将成为一种必然趋势。”谢建家说，道路基础设施的变化和更新，对轨迹必须保持同步，它既受制约，也影响反馈数字基础数据的运营和更新。交通信息的数据资产应该盘活进入交易市场，TOG、TOB、TOC都有它的应用市场，大有可为。应该给数据生产者以数据交易的市场价回报，这样才会有数字交通的未来，数据使用者理应为数据买单、为数据付费。数据链路是双向打通的，车侧同样需要交通侧的信息和服务，星路智联的核心业务是做数据运营，帮业主做市场化的数据运营，给客户进行创收。

“服务即仿真，仿真即服务，这是交通行业未来的发展趋势，将对行业掀起一场革命。”谢建家表示，行业的各种服务正在冲击着仿真的市场，比如过去做交通需求仿真的方法，实际上这已经完全可以被大数据OD分析替代了。地图数据是一种非常重要的仿真数据，从传统图商到互联网图商，如今再到车厂图商，这是一个发展新态势。因为服务的过程会产生数据，智能驾驶时代，车自己在产生数据，而且这个数据规模数万倍于采集，所以车厂自己会成为图商。

“前段时间的自动驾驶‘无图技术路线之争’，实际上并非无图，而是无图商。在智能驾驶时代，互联网公司做高精地图的生意会很难。因为没有智驾车的服务，单纯的数据业务是不成立的。”谢建家说。