楔子
近日業(yè)余做了一件事情,具體不去闡述,大概如下:某一個路口(編號為A)近期安裝了檢測器,具有良好的流量采集水平,故在京遠(yuǎn)程分析處理了下然后給了個配時(shí)的建議,選擇早晚高峰進(jìn)行了測試,從視頻看、從路況看,相應(yīng)時(shí)段還是有一定的優(yōu)化效果,但是在某部門給的日常監(jiān)測中,幾無向好趨勢,納悶之余對比了一下其他路口,突然發(fā)現(xiàn)另有 B 路口,無論是實(shí)際感受、還是視頻監(jiān)控等,顯示都比 A 要更堵,但是在監(jiān)測中卻是比 A 好的明顯,再對比一下不同來源數(shù)據(jù),由此禁不住懷疑,“腦”們的數(shù)據(jù)都是對的嗎?
數(shù)據(jù)的準(zhǔn)與不準(zhǔn)
近年來,基于大數(shù)據(jù)的“大腦”等已經(jīng)流行,基于“大數(shù)據(jù)+AI”的其他各種“超腦”、“云腦”等也雨后春筍般的不斷涌現(xiàn),功能紛繁復(fù)雜、令人眼花繚亂。
然而另一方面,在實(shí)際的工作中,各類“腦”等尚未發(fā)揮充分的作用,在大家關(guān)注的各類交通問題中,如緩解擁堵、提高安全、改善出行等方面似乎作用有限、場景不足。
總體來看,無論什么“腦”,其核心基礎(chǔ)之一就是數(shù)據(jù),是海量的交通相關(guān)數(shù)據(jù),而近年來在大數(shù)據(jù)概念的驅(qū)動下,似乎在有了量的積累之后,對數(shù)據(jù)的質(zhì)的關(guān)心卻有些不足,再加上從不同視角給出的一些觀點(diǎn)(類似舍恩伯格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中指出的大數(shù)據(jù)時(shí)代的三個轉(zhuǎn)變之一為“更雜:不是精確性,而是混雜性”,認(rèn)為“允許不精確的出現(xiàn)已經(jīng)成為一個新的亮點(diǎn),而非缺點(diǎn)”、“大數(shù)據(jù)不僅讓我們不再期待精確性,也讓我們無法實(shí)現(xiàn)精確性”等觀點(diǎn)),可能使得部分大數(shù)據(jù)從業(yè)人員開始忽略數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性。
當(dāng)然,舍恩伯格的書中也指出了“錯誤并不是大數(shù)據(jù)固有的特性,而是一個亟需我們?nèi)ヌ幚淼默F(xiàn)實(shí)問題,并且有可能長期存在”,只是,是不是有時(shí)被忽略掉了呢? 從宏觀的交通政策的出臺到微觀的交通渠化及信號配時(shí)優(yōu)化,無不需要準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)的支撐,而現(xiàn)實(shí)卻是,隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展,似乎當(dāng)數(shù)據(jù)大了后對精準(zhǔn)度的關(guān)注不再重要。
例如看到過眾多城市的大數(shù)據(jù)儀表盤上都有所謂“在途量”等統(tǒng)計(jì)參數(shù),很多都是靠卡口識別的,然后以此作為依據(jù),那么這個數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性幾何?卡口覆蓋的范圍是否能夠不遺漏車輛?卡口的識別準(zhǔn)確性又如何?誠然,有了這個數(shù)據(jù)總比沒有好,但是有了數(shù)據(jù)后也要去精益求精。
另一方面,各種檢測器返回的數(shù)據(jù),量越來越大,但是質(zhì)是否都有所保證?眾多安裝了大量檢測器的路口,卻連感應(yīng)控制遲遲用不起來,是信號機(jī)的問題?還是控制邏輯的問題?還是也有數(shù)據(jù)精度的問題呢?我們的每個檢測設(shè)備是否都有精細(xì)的標(biāo)定?是否都有持續(xù)的精細(xì)的標(biāo)定和質(zhì)量的監(jiān)督呢?
數(shù)據(jù)的多與少
一方面,現(xiàn)在都在喊“大數(shù)據(jù)”,交通領(lǐng)域相關(guān)數(shù)據(jù)一經(jīng)羅列,貌似有好多可以用的數(shù)據(jù),似乎數(shù)據(jù)已經(jīng)很多很多,眾多的單位也都在推廣自己的大數(shù)據(jù)價(jià)值。 但是另一方面,很多從事各類具體工作的人員卻仍感到數(shù)據(jù)不足(當(dāng)然有與其接觸到的數(shù)據(jù)類型、總量有限有關(guān),但也要注意到是否真的現(xiàn)階段的“大數(shù)據(jù)”對于很多事情就是足夠了的呢?)。
從微觀上而言,做個信號優(yōu)化,現(xiàn)在有很多用大數(shù)據(jù)做優(yōu)化的,但是真正在實(shí)施的時(shí)候,除了大數(shù)據(jù)能夠在特定場景提供支撐外,眾多情況下似乎還是要詳細(xì)的分轉(zhuǎn)向、分時(shí)段的流量數(shù)據(jù),在缺乏常規(guī)檢測器的路口很多時(shí)候還是束手無策。
從宏觀上而言,居民出行調(diào)查曾經(jīng)是交通規(guī)劃的必要基礎(chǔ),大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)也讓部分人員開始樂觀地認(rèn)為不再需要繁瑣的居民出行調(diào)查,但是現(xiàn)實(shí)來看,似乎到目前為止難有有效地取代方式。
雖然已經(jīng)身處大數(shù)據(jù)時(shí)代,但是經(jīng)常也會被人問到,“我想做什么什么,但是缺乏需要的數(shù)據(jù),該怎么辦”,目前看現(xiàn)狀確實(shí)是表面看起來數(shù)據(jù)多多,實(shí)際用起來卻捉襟見肘,因此,如何客觀地評價(jià)已有數(shù)據(jù)的量、質(zhì)及能效,客觀定位已有數(shù)據(jù)的價(jià)值,是當(dāng)前需要理性對待的事情,以便能夠更為理性的繼續(xù)搭建堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
數(shù)據(jù)的用與效
當(dāng)有了相對充分的數(shù)據(jù)或多源數(shù)據(jù)后,如何用好數(shù)據(jù)、充分挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值也是非常重要的方面,當(dāng)然,各個數(shù)據(jù)擁有者在這方面做的工作都非常多,一種數(shù)據(jù)從無數(shù)的維度進(jìn)行分析展現(xiàn),但在與交通工程專業(yè)的結(jié)合上還有待進(jìn)一步加強(qiáng)。
當(dāng)前看各類指揮中心的數(shù)據(jù)平臺、各個 TOCC 的數(shù)據(jù)平臺,數(shù)據(jù)種類、數(shù)據(jù)量都是非常豐富,但是在效用的發(fā)揮上又如何呢? 現(xiàn)實(shí)中,受制于眾多因素限制,在數(shù)據(jù)平臺開發(fā)的時(shí)候,有時(shí)缺乏交通專業(yè)領(lǐng)域人員參與,致使精巧展現(xiàn)有余,實(shí)用價(jià)值不足;在數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用過程中,建設(shè)處(科)室(指揮中心、TOCC、科技處(科)等)組織搭建,卻缺乏更多業(yè)務(wù)部門對系統(tǒng)的使用反饋,使得數(shù)據(jù)平臺的價(jià)值尚未得以充分的發(fā)揮。
另外,在當(dāng)前的數(shù)據(jù)使用上,受制于數(shù)據(jù)保密、部門割據(jù)等問題,實(shí)際上的數(shù)據(jù)共享、開放還是非常不足的,眾多的數(shù)據(jù)躺在了海量的數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)湖中,而被使用的可能只是一部分,其中又產(chǎn)生真正價(jià)值的可能更只是鳳毛麟角。
大數(shù)據(jù)有一個特性就是數(shù)據(jù)價(jià)值密度較低,要真正發(fā)揮大數(shù)據(jù)的作用,需要在浩瀚如海的數(shù)據(jù)中遨游,從中擷取有價(jià)值的知識乃至智慧,一如沙里淘金,而目前淘的機(jī)會有限,有能力淘的隊(duì)伍有限,則價(jià)值發(fā)揮亦有限。
通常將數(shù)據(jù)——信息——知識——智慧作為遞進(jìn)的關(guān)系,目前情況則是數(shù)據(jù)已日漸充足,所能夠提取出來的信息也鱗次櫛比,但形成的有價(jià)值的新知識則鳳毛麟角,而智慧更似滄海一粟,難以尋覓。
尾聲
前文雖論調(diào)頗為消極,但必須承認(rèn),過去數(shù)年,交通大數(shù)據(jù)的利用取得了長足的進(jìn)步,只是與理想的情況尚有差距。
未來,首先需要做到的是展示的大屏上的各類數(shù)據(jù)結(jié)果能夠是符合邏輯的、是經(jīng)得住推敲的、是精準(zhǔn)的,即無論數(shù)據(jù)的多少,務(wù)必要保證準(zhǔn)確、說得通
(目前困境之一:一流的界面展示、二流的功能設(shè)計(jì)、三流的數(shù)據(jù)支撐);
其次,要充分融合實(shí)際的業(yè)務(wù)工作需求,數(shù)據(jù)科學(xué)家與交通工程師、管理人員等要充分交流溝通,共同提升數(shù)據(jù)平臺的應(yīng)用價(jià)值及水平;
最后,要通過數(shù)據(jù)的融合、技術(shù)的融合、專業(yè)的融合等真正從當(dāng)前和未來的數(shù)據(jù)中挖掘出交通系統(tǒng)中的智慧來。
本文來源于交通人,原文標(biāo)題:李瑞敏:交通大數(shù)據(jù)背后的真相,
原文鏈接:http://www.hijtr.com/20210110-big-data-in-transportation/
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