公交数据大脑是基于新型互联网架构，采用云计算、大数据、AI技术和数据安全等先进技术，结合公交运营业务和管理规范，对公交数据进行治理，融合多源数据，挖潜数据价值，应用到公交运营、服务和管理的平台型服务系统。主要包括基础数据层平台、数据中台和业务端、服务端等应用功能。自2017年起，杭州公交集团依托公交云、数知梦构建和使用杭州公交数据大脑，采用边开发边使用边完善的办法，通过四年的努力，完成了公交数据大脑基本功能的开发，并全部交付杭州公交集团使用。作为跨时代的公交信息化系统和公交数字化改革的排头兵，公交数据大脑的使用效果也逐步得到了验证，尤其是赋能杭州公交集团精准服务、精确运营、精细管理等，实现数字化转型升级，促进稳客流、优服务、提效率。现将杭州公交数据大脑使用情况介绍如下：
一、 杭州公交数据大脑的主要功能
1、基础数据平台。主要是对采集的人、车、站、线、场等静态数据，以及支付交易数据、车辆位置数据、CAN数据、排班数据、调度数据、运营数据等多源数据进行清洗、融合和标准化治理，确保数据质量。作为公交基础数据平台和线路档案，可检测静态数据偏差，并具备对站点、线路、人员、车辆、场站等数据方便维护的功能。
2、客流分析平台。在对公交交易数据的基础上，融合了车辆定位数据、运营数据、出行服务数据、天气数据、互联网数据等，采用多种先进的算法、稽核和建模，对公交客流进行精准的统计。一是客流统计功能，准确统计线路、车辆、站点的客运量，并可对不同日期、不同方向、不同断面、不同天气的客运量进行统计，方便研究客流变化规律；二是实时客流统计，能实时统计每条线路、每辆车、每个站点的客流量；三是公交出行OD分析，引入出行链算法、聚类算法等多种算法，分析站点、线路、区域公交出行OD；四是利用互联网数据、运营商数据等，对全域出行OD进行分析。同时，对线路百公里运量、首末班车客流量、客流与班次匹配度及车辆平均满载率进行统计和排序，并对存在的问题提供解决方案。
3、线网分析平台。通过对线网、交通分区、站点和线路进行分析，对比公交线网、公交出行OD、全域出行OD，清晰了解公交线网、公交客流特征和城市居民公共出行的吻合度，从而梳理公交线网布置的薄弱点，评价线网布置、线路走向的合理性。同时，结合互联网数据，分析公交站点覆盖率和步行时间，分析公交线网不能覆盖的住宅、学校、商场等出行需求发生地， 分析线网综合指标，为线网优化和线路新辟、调整提供依据。
4、云调度平台。根据公交公共数据平台的单程行驶时间和线网客流统计，结合运营车辆和劳动力的安排，按照公交的业务规程和作业流程，实现自动计划、智能排班、动态调度的功能，达到数字化、智慧化、精细化调度。自动计划，是基于历史的线路客流OD、单程行驶时间等数据及变化规律，自动生成行车作业计划，解决了公交凭个人经验编制行车作业计划和行车作业计划调整变化难的问题。智能排班，根据行车作业计划和运营车辆和劳动力资源条件，设置科学实用的翻班轮班规则，安排运营车辆和人员的工作。动态调度，根据行车作业计划和运营车辆、人员的排班，结合运营车辆、人员和道路通行的动态变化情况，实时调度车辆运营，均衡班次间隔，处理线路车辆运营过程中出行的如车辆故障、大间隔等各种异常事件。
5、运营分析平台。经对线路、车辆、人员等运营数据和指标完成情况，来分析车辆管理情况、人员管理情况、调度管理情况、计划管理情况、安全管理情况等，对异常事件、异常指标进行警示。同时，通过指标对比和综合评分，分析车队、公司运营综合管理能力。
6、公交司机服务平台。根据公交车司机的工作性质和业务需求，专门开发的公交司机服务平台，可实现车载机和手机互动使用的方式，主要功能包括信息交互、运营指标查询、驾驶提醒、路线导航等功能。通过信息交互功能收集、反馈公交司机的工作需求和工作任务，掌握司机的工作动态，如要求休息、第二天报到时间和班别等；运营指标查询功能是帮助司机统计查询工作任务的完成情况，如工作时间、里程、运送人次等；驾驶提醒功能是通过语音提醒司机安全驾驶和规范操作，如车速控制、斑马线礼让等；路线导航是对按线行驶、按站停靠以及包车、定制公交等的运营导航，减轻司机工作负担，规范服务。
7、AI定制公交平台。基于公交数据大脑的AI定制公交，与传统的定制公交最大的区别在于：一是通过数据和算法来规划定制公交线路；二是结合如居住区、园区、校区、景区、综合体、交通枢纽等特定场景来设定服务线路、服务方式等，达到贴近居民出行需求，实现门对门服务。同时，还可以引入优惠乘车券、电子客票等方式实现优惠乘车，从而吸引更多的交通出行者选择AI定制公交。
8、数据共享平台。经大数据技术治理的公交数据质量有了较大的提高，通过数据共享平台开放给APP、公众号、小程序和电子站牌等信息服务平台；开放给交通行业管理部门为行业管理平台提供数据支持；开放给政府为各部门管理决策提供数据共享；开放给规划部门为城市规划提供数据依据；开放给社区为未来社区建设提供信息查询和公交服务。
9、公交数字驾驶舱。按照一个中台布置、一张地图解决、一块屏总览的设计思路，杭州公交集团开发了公交数字驾驶舱。按照1+8+X的应用功能布置，设计了三级架构，一级全局驾驶舱；二级包括客流、线网分析等8个数字舱，以及可增加的数字舱；三级操作舱，实现对公交业务的展示、异常事件的预警和运营活动的指挥功能。
二、 公交数据大脑的特点
1、采用新型互联网架构。公交数据大脑采用了最先进、功能最强大的阿里云平台，融入了数梦工场多年积累的云和大数据基础设施。在数据中台建立基础数据仓库、主题数据仓库和专题数据仓库等，通过建立数据模型、数据关联模型和AI算法等数据引擎，实现数据应用、数据决策和数据共享等。
2、实现数据治理。数据是公交数据大脑的核心。推进公交数据大脑的应用，首先要做好数据的汇集、数据清洗和数据融合等标准化治理工作，才能保障数据质量的可用性。数据汇集主要是对公交自由的线路数据、站点数据、车辆数据、人员数据、场站数据、GPS数据、支付数据、CAN数据、排班数据、调度数据、运营数据等，以及高德地图、支付宝和运营商提供的互联网数据等多源数据进行汇集。数据清洗是对汇集的数据进行评估、稽核，剔除无效数据、重复数据等。数据融合是根据业务需求，对清洗后的数据进行业务关联、算法、建模等手段，对数据进行补充和融合。
3、数据驱动业务。公交数据大脑与原有智能公交的最大区别是根据公交客流分析、线网分析、运营调度等业务需求，通过对多源数据的分析，建立数据算法模型，由数据来控制业务流程，由数据来平衡运力运能，由数据来指导运营管理和决策，最终实现公交精准服务、精确运营、精细管理，有效提高管理能力，提高运营效率。
4、注重角色应用。公交数据大脑的开发始终坚持贴近需求、以用为大的原则，在应用产品设置时，充分考虑公交运营生产业务的不同工种、不同角色。如驾驶员使用的司机服务平台；调度员使用的包括自动计划、智能排班、实时调度等的云调度平台；运营管理人员使用的运营分析平台；公交线路规划人员使用的客流分析平台、线网分析平台等。同时，随着应用的深入和使用单位的增加，不断总结经验，不断迭代产品的功能。
5、实现标准化交付。公交数据大脑在不断梳理和公交业务需求和业务流程的基础上，开发公交运营生产业务应用产品，真正做到采用云上布设、标准化产品、流程化交付，尽可能做到快速交付。目前，公交数据大脑可做到一个月内完成数据对接，实现数据标准化治理，点亮公交数据大脑；三个月完成客流分析，实现公交线网分析功能；六个月完成云调度、司机端、运营分析功能上线，实现自动计划、智能排班、实时调度功能。
三、 杭州公交数据大脑使用推进经验
1、成立工作专班，确保推进速度。为确保杭州公交数据大脑应用的有序推进，杭州公交集团会同公交云成立了由总经理亲自挂帅的领导小组，并根据推进的具体情况，特成立了系统开发专班、上线率推进专班、主数据库专班、云调度系统专班、应用专班、车载设备专班、功能验收专班共7个工作专班，明确工作任务、明确完成时间、明确责任人。领导小组每月召开一次专题会议，工作专班每周召开一次会议，落实各项工作保质、按时推进。
2、重视数据接入，确保数据质量。为进一步提高数据质量，杭州公交集团主数据专班系统部署，有序推进：一是根据数据清单，协调原有的移动支付平台提供商、调度系统服务商和线路数据维护单位等，做好各类数据的接入；二是评价各类设备完好情况、在线情况和数据延时情况等，分析数据质量，共同解决影响数据质量的环节和问题；三是建立数据维护机制，确保责任明确，专人负责；四是做好数据的清洗、融合、完善等处理，对数据质量进行评价。通过上线率专班和主数据库专班的共同努力，目前杭州公交车载机、POS机完好率分别达到99.22%、99.99%，车载机在线率达到99.02%。
3、注重需求对接，确保以用为大。考虑到公交运营业务专业性强、流程复杂、细节繁多、实时性要求高等特点，各专班综合应用实际和系统开发能力，邀请专家团队指导，细分业务流程，厘清运营管理层级，梳理数据流汇聚要求，明确各层级、各角色、各环节业务需求。区分普遍性需求和个性化需求，区分常规事件和异常事件处置办法，区分不同层级不同角色数据和业务衔接要求，形成需求文档，搞好产品设计，开发产品原型试验，并通过周例会的形式不断反馈问题、不断调整、不断迭代、不断完善，确保系统平台应用功能贴近实际应用需求。
4、云上交付系统，确保快速上线。为满足公交数据大脑应用需要的数据治理、数据互联、数据应用等计算能力和快速响应能力保障，减轻公交企业经济负担，提高应用体验，公交数据大脑依托阿里云平台布局，确保系统前瞻性、安全性和可扩展性，实现只要对接好数据和保障数据质量的基础上，除云调度外所有的应用功能可快速上线，方便各业务部门使用。
5、加强人员培训，确保熟练使用。公交数据大脑作为大数据技术在公交业务中应用的工具和管理平台，对公交数据大脑使用的培训必须确保做到使用人员快速了解系统的功能，并可以做到熟练操作。对此，在人员培训方面共同做好以下工作：一是根据不同的工种对应不同的应用平台进行培训，如调度员对应云调度平台，线路规划管理人员对应主数据平台、客流分析平台、线网分析平台进行培训；二是应用操作培训和公交的业务培训相结合，一方面起到温故知新、提升业务能力，同时也更好地剖析一些设计思路、流程优化和创新应用所在，方便有关人员操作；三是明确培训目标，重视培训的效果。通过集体培训、与业务专家和管理人员交流培训、业务专家和管理人员现场指导培训等多方式培训，确保各工种操作人员快速掌握应用平台的功能和操作方法。同时，明确了考核的制度，有关人员必须三次内通过培训考试，未通过者将调离工作岗位。
四、 杭州公交数据大脑使用效果
1、公交基础数据更准确，数据维护更方便。通过建设公交数据大脑的主数据平台，实现公交核心数据要素汇聚、计算、治理，实现“人、车、线、网、站、场”的数据存储、数据维护、数据统计、数据筛查等功能。数据在进入主数据平台时会自动进行数据标准化优化，确保数据的准确性、唯一性，方便数据维护。同时，主数据平台具有数据质量巡检功能，即运营期间通过多重计算，层层过滤、多维度检测数据质量，确保基础数据的准确。目前，杭州公交线路、站点等静态数据的偏差检出率达到100%，数据准确率达到94.58%，并将主数据平台作为唯一的公交基础数据应用平台和维护平台。
2、数据支撑出行服务，信息服务更精准。通过数字化业务场景的应用和大数据治理所沉淀的高质量数据，来支持公交APP、小程序和电子站牌等公交服务平台，确保线路查询、站点查询、来车信息查询等信息服务更加实时、准确。同时，杭州公交还创新推出扫码查公交（扫站牌上二维码）和班次时刻化（在站台公布线路班次到站时间）等服务举措，变被动服务为主动服务，进一步方便市民群众查询公交服务信息。目前,杭州公交车辆到站预报准确率二站三分钟为98%，三站三分钟为97.3%，五站三分钟为95.54%。
3、客流分析更直观，数据应用更有效。基于公共交通场景海量的线路数据、车辆位置数据、运营调度数据、乘客支付数据等，融合了互联网数据等多源数据，公交数据大脑客流分析平台通过数据统计原理和算法模型，从时间、方向、断面、天气等多维角度，全面精准计算和分析客流分布规律和客流动态，全局呈现客流流量、流向、流时，输出城市交通分区发生量、到达量和全域OD等；公交站点客流集散量、线路和班次客运量、实时客流量等；公交站点客流OD、线路客流OD、区域客流OD、公交客流走廊等，并以实景地图结合热力图、飞线图、三维图等多种数据可视化方式呈现客流特征，方便公交管理人员使用。同时，对客流量过低、客流与班次不同步等异常事件提出合理化建议。目前，杭州公交站点、线路客流量统计准确率达到96.27%，单线客流OD(上下车客流)准确率达到85.5%，单线实时客流统计准确率达到88.65%。
4、创新线网分析数字化，方便线路管理人员使用。基于公交线路走向、客流特征、服务范围等数据和指标，融合互联网数据、GIS数据、路况数据以及车载GPS/北斗等多源数据，线网分析平台通过数字、可视化、专业化快速呈现公交线网布局、线路走向和站点设置状况；通过分析公交客流OD和全域OD能方便梳理公交客运走廊；通过对比全域OD、公交客流OD和公交线网布局，可以直观分析线网布局和区域公交配套的合理性和公交薄弱点；通过线路客流分析可以判断线路设置的合理性。目前，杭州公交依据线网分析平台，完成新线设计、线路优化和地铁线路开通线路的配套，推出如线路长改短、车辆大改小、座位少改多系列线路优化方案等。
5、实现数字化云调度，有效提高运营效率。杭州公交云调度平台主要包括自动计划、智能排班、动态调度等功能，其特点归纳为软硬分离、数据赋能、流程再造、提升效率。软硬分离是Android操作系统的车载设备，采用软硬分离战略，开发嵌入式APP，构建通讯开放的公交调度系统。数据赋能是指应用大数据技术分析积累的客流数据、运营数据和变化规律，梳理每条线路客流变化的特征和各时段道路的通行时间，来指导行车计划的编制和实行实时调度。流程再造是在分析市场上普遍使用的调度系统的基础上，采用人工智能和算法技术，减少70%以上的人工操作，提高自动调度的水平，实现动态调度。提高效率一方面是指提高了人力资源的效率，如行车作业计划编制由原来的几小时或几天压缩到10分钟，线路调度由原来的两人调度一个车队调整为一人调度一个车队；另一方面是指提高了线路运营效率。如线路班次执行率由93.47%提高到95.08%，车班里程由原先的124.61公里提高到127.42公里，千公里人次由原来的2334人次提高到2589人次。
课题人员（作者）：
吴存钱 杭州数知梦科技有限公司副总经理、杭州市公共交通云科技有限公司总经理
陈利强 杭州市公共交通集团有限公司副总经理
俞峥嵘 杭州市公共交通集团有限公司信息中心主任
内容来源： 公共交通资讯
END
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