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本文援引于报告《2020年大数据在中国城市交通行业的应用概览》，首发于头豹科技创新网（www.leadleo.com）。

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政策持续加码，大数据已成为中国交通信息化发展核心内容

近5年来，中国在大数据及包括交通行业在内的各类行业应用领域持续推出支持性政策。2015年，中国共产党的十八届五中全会首次明确提出实施国家大数据战略；同年8月，中国国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》； 2018年4月，在全国网络安全和信息化工作会上，习近平总书记又强调“要推动产业数字化，利用互联网、大数据等新技术对传统行业进行全方位、全角度、全链条的改造”。

到了2019年，中国国务院在9月正式发布《交通强国建设纲要》，提出推进数据资源赋能交通发展，构建综合交通大数据中心体系，标志着大数据成为实现中国综合交通运输体系互联互通的重要载体，也反映大数据在提升中国交通运输行业治理能力、服务水平方面的重要地位。同年12月，中国交通运输部发布《推进综合交通运输大数据发展行动纲要（2020—2025年）》（以下简称“《交通大数据行动纲要》”），提出完善交通信息管理标准、强化数据采集、深入推进交通大数据共享开放等主要任务。《交通大数据行动纲要》的发布明确了将推进综合交通运输大数据发展，作为新时代交通运输信息化发展核心内容的共识。随着国家政策的持续加码，未来5年中国国家级大数据战略部署将得到进一步贯彻落实，推进大数据应用在包括城市交通在内的综合交通运输体系中稳步落地。

大数据在城市交通管理领域有多种应用场景

基于对（1）交通管理数据（如道路交通、公共交通、GPS数据）、（2）相关行业数据（如气象、人口、城市规划、电信通讯数据）、（3）公众用户数据（如APP定位数据、社交媒体上与交通情况相关的文字、图像、多媒体数据）等大数据的采集、储存及计算分析，大数据可应用于城市交通管理中的交通流分析及预测、线路推荐及交通诱导、交通异常分析及安全监控、城市交通评价及规划等领域。

大数据应用以分布式数据处理框架为基础

分布式数据处理技术是大数据在城市交通管理领域实现应用所基于的核心技术，即将数据放在由若干互相联网的计算机组成的计算机网络上进行处理的技术。分布式数据处理技术在分布式数据处理框架的基础上实现，这类框架通常由文件管理、数据计算、资源调度三大类核心模块组成。

上游成本占比五成，下游为G端市场

中国大数据城市交通应用产业链分为三个环节：（1）产业链上游参与者包括大数据处理框架、大数据处理资源及应用数据资源提供商；（2）产业链中游参与者为大数据应用提供商；（3）产业链下游参与者为交通运输、公共安全（交警）等城市管理部门。

根据在智慧交通领域有5年以上从业经验的专家表示，大数据在中国城市交通行业的应用提供成本包括（1）大数据处理框架、（2）大数据处理资源、（3）应用数据资源、以及（4）应用实现成本等项目，占比分别为10%、15%、25%、50%。其中，应用实现成本指大数据应用提供商针对交通行业客户不同类型的具体需求，对大数据资源进行计算分析、可视化展示等开发，转化为一种客户可直接使用的服务所产生的成本，主要包括应用开发人员的人工成本。

大数据在中国城市交通行业应用产业链下游环节的主要参与者为交通运输、公共安全（交警）等城市管理部门，在交通供给与交通需求两方面存在着不同的应用分析需求。

大数据产业蓬勃发展，城市交通领域落地深化

在全球经济数字化发展背景下，受到政策支持持续加码、大数据标准化体系逐步完善、大数据相关技术进步升级等利好因素的促进，中国大数据产业整体规模在过去5年中持续扩大，由2,231.6亿元上升至5,386.2亿元。

基于丰富的城市交通管理数据资源，城市交通行业成为大数据应用率先落地的行业之一。2015至2019年，大数据在中国城市交通行业的应用市场投资额由45.0亿元增长至75.0亿元。与城际交通等领域不同，经过近年来的快速发展，城市交通已成为中国大数据交通应用市场中发展相对成熟的子市场，未来5年的规模增长预计将有所放缓。

大数据在MaaS中发挥重要作用，发展潜力可观

MaaS（Mobility as a Service，出行即服务）是一种将不同方式的交通服务进行整合，进而满足各种出行需求的服务提供模式。2019年12月发布的《推进综合交通运输大数据发展行动纲要（2020—2025年）》提出了“促进出行服务创新应用。鼓励各类市场主体培育“出行即服务（MaaS）”新模式，以数据衔接出行需求与服务资源”的大数据应用创新任务。2019年11月，北京市交通委与高德地图合作推出了交通绿色出行一体化服务平台（MaaS），基于政企合作模式共享融合交通大数据，为北京市民提供整合多种交通方式的全过程智慧出行服务。北京MaaS平台是中国首个落地实施的一体化出行平台应用试点，目前已成为超千万级用户的一体化出行服务平台，该项目的成功有望促进中国更多城市未来推广建设MaaS。

深度见解：大数据助力道路交通控制由传统信号控制向车路协同转变

传统的道路交通信号控制系统是封闭性系统，除了道路交叉口检测器数据外不能接入其他来源的交通数据，且对现场民警管控、控制中心民警等人工指挥调度的依赖度较高。随着交通基础设施的老化，当前城市交通呈现出日益严重的拥挤、阻塞问题。在此背景下，传统的交通信息系统在处理海量信息、提供实时交通服务方面，面临着日益增加的压力。

车路协同系统是对交通控制与交通诱导的深度融合，具有车路信息交互和共享，车辆与基础设施之间智能协同与配合等优势，有利于交通运输效率及安全性的提高，是未来中国道路交通控制系统的重要发展方向之一。对交通及非交通类数据的采集与处理是车路协同系统运行的关键环节之一，主流的车路协同系统应用的大数据涵盖车辆状态数据、交通设施状态数据、天气数据、定位数据、实时道路交通数据等多个种类，大数据将助力中国道路交通控制由传统信号控制向车路协同转变。