大數據成為人工智能時代新生產要素，面向各行各業，成為一種治理手段。交通大數據的概念從2012年前後開始升溫，陸陸續續出現了很多交通大數據產品公司。幾年過後，交通大數據公司的生存情況還好嗎？
實際上，智慧交通發生的兩個顯著變化是：
一是交管部門以及相關企業越來越依賴大數據和智能化應用做決策；
二是交通大數據的宣傳聲勢沒有兩年前浩大。
而深圳北斗應用技術研究院（簡稱“北斗院”）負責人張帆認為，聲勢慢慢平靜是好事，說明新技術正在從概念走向應用落地，交通大數據的應用成效正在逐漸彰顯。
北斗院是由中國科學院深圳先進技術研究院孵化出來的子公司，2014年成立，專注大交通領域產業智能化升級，自主研發大交通行業智能決策引擎，提供智能化整體解決方案及產品研發，業務覆蓋機場樞紐、地鐵安防、城市應急和物流運配四大場景應用。
C端出行創業機會日漸聚合，抓緊B端智慧升級契機
為了提高社會效率和效能，近年來，不少企業瞄準了交通出行行業。但風向有從C端向B端轉變的趨勢。
主要原因有兩個:
一個是C端出行的機會窗口逐漸聚合，滴滴、摩拜等公司搶佔流量先機，競爭格局已定，後來者很難顛覆性逾越。
第二個原因是隨著產業互聯網的興起，政府和運營企業對於智能化升級的關注度正在提高，他們需要新的服務者來幫助解決城市交通治理和企業經營的困惑。
經過長期市場調查和分析，北斗院發現，安全和效率是交通管理部門和運營企業核心痛點，而日漸積累的交通大數據是解決這兩大核心痛點的基石。“他們像一個硬幣的兩個面，一個重視安全，一個重視效率。側重點不同，但需要用到的數據還是那些數據，只是決策模型不同而已。”北斗院負責人張帆說。
以地鐵站為例，交通管理部門和地鐵運營集團同樣關心地鐵站內的客流畫像，客流特徵，短時客流預測以及突發大客流預警。交通管理部門更多是出於城市治理的考量，保證市民出行安全是第一要務，而對於商業效益巨大的地鐵物業開發、商業資源經營業務來說，這些乘客是誰，他們有怎樣的購物偏好，如何預測他們的來向和去向，是他們核心關心的事情。
以上的訴求在信息化智能化的時代，有了大數據的支持，會顯得容易的多。
北斗院負責人張帆告訴億歐智慧城市，北斗院早年也做過公交電子站牌等面向C端消費者的應用，但後期迅速調整方向，為B端和G端提供數據平臺支撐和決策支持。“
一方面，我們團隊本身是科研人員出身，基因不在C端，營銷和地推不是我們的強項；
更重要的是，想要根本解決安全和效率的問題，必須從運營企業入手。”找到了產業互聯網機會的北斗院“調轉船頭”，終於得以將自身在計算機與通信領域的專長髮揮出來。在深圳廣州兩地落地的“公共交通立體安全防控平臺”取得了良好的效果，警務從原先的被動防禦、定點盤查到主動感知、秒級響應；地鐵抓逃效率提升6倍，實戰應用成果獲公安部批示，目前在無錫、杭州、太原等地做試點與應用。
公共交通智慧安全立體防控平臺
“技術+業務”雙輪驅動，賦能行業應用
北斗院拿到的數據的來源是多樣的，包括視頻監控、手機信令、充電樁、出租車、網約車、地磁、POI（驗證地圖單點信息）、交通卡以及地圖數據等。海量的數據，經過篩選、整理和分析後，會變成極具價值的大數據。
北斗院希望基於以上以及未來會出現的數據源，打造“大交通領域的智能決策引擎”，通過決策引擎連接數據，模型與業務，形成交通組織感知-認知-決策-反饋的自適應管理閉環。
但交通大數據行業目前存在兩條明顯的短板：
第一條短板是各交通子系統感知體系不夠完善，數據決策的準確性無法得到很好保障。
“當前各個交通子系統的運營模式並非完全支持智能化的流程和流轉，一些偏遠地區，連基礎信息化都缺失，何論智能化。當B端的能力沒有達到一定程度的時候，C端出行市場也會遇到瓶頸。 所以我們的商業模式是B2B2C。如果運營能力，效率和安全能力提升了，也能反饋到城市居民身上。”張帆解釋。
第二條短板是：智能化驅動的業務組織模式需要經歷時間打磨。
在智能化手段沒有出現之前，已經有完備的業務流程處置方法。但要將新技術引入傳統手段，簡單嫁接會出現“水土不服”狀況，效果不拔群。必須由交通大數據企業幫助交管部門和企業梳理業務流程，不斷地打磨，協調，最終讓人用起來，數據跑起來。
“傳統的交管部門和運營企業都有他們自己的紙質和電子版的業務手冊，他們對任何意外情況都有了很完備的處置方法。以管制標準最嚴格的機場來說，過往的業務手冊壘起來，能有1米多高。”
張帆認為，智能化改造業務流程，是一個新技術和傳統業務深入磨合的過程，這當中會形成一些獨特的 “Know-How”。
“首先技術上要過硬，第二要懂業務，第三要讓一線人員真正用起來，數據不斷反饋回來優化模型，形成一個完整閉環。”最後一步，往往是成功的關鍵，但也是最容易被忽略的一步。
張帆透露，系統前幾年剛上線的時候，效果沒有現在好。原因就是一線工作人員在使用的過程中，會提出很多建設性意見。而這是技術人員想不到的的，或者早期想的比較簡單：比如工作人員的責任劃分，業務分工和業績指標，都需要和這個系統兼容。業務重造，也需要和業務專家商量著一起完成。也許有些流程可以簡化，有些流程不能簡化 ，唯有實踐出真知。
“現在總說‘顛覆’，我覺得這個詞不對，因為光技術就顛覆不了什麼。需要掌握技術和掌握業務的人結合起來，設計一套工作流程和工作方式，才能提升整體效果。”
在張帆看來，北斗院的核心競爭力有兩個：一方面是北斗院在交通大數據的平臺架構及算法模型上具有很強的技術能力，特別是在多源多模數據的融合處理，時空數據深度分析，客流分析引擎，實時調度及優化策略等方面；另一方面是基於大數據的輔助決策經驗積累。北斗院決策引擎在這幾年中慢慢積累了很多經驗，調度應該如何做，系統應該如何設置，已經有了初步成果。
智慧機場
最多的資源和最好的人才在產業
交通大數據產業正在吸引越來越多科研體系內的團隊，帶著學術的積累走向產業。
本碩博畢業於華中科技大學，科研出身的張帆尤其有深刻體會。他是中國科學院深圳先進技術研究院研究員，博士生導師。曾作為主要人員參與並主持國家973、國家自然科學基金、國家工程實驗室、粵港創新基金、廣東省產學研、深圳市科創委等重點科研項目，是深圳市孔雀人才，中國科學院青年創新促進會會員，曾獲得中國智能交通協會科學技術獎一等獎。
“早期的核心技術人才在高校。我們讀書的時候，那個時候的生產力還是由貿易拉動的，中國急缺技術人才，技術人才一畢業就被企業搶空。但是現在最厲害的應用技術已不在學校和研究所，而在於產業。這是一個轉變，為完成這個轉變，中國花了20年。”
“我們之所以願意從原來的體系中出來，就是因為我們是做大數據的，但數據必須要落地才有意義。”
9月，中共中央、國務院印發了《交通強國建設綱要》。提出到2035年，基本建成交通強國。基本形成“全國123出行交通圈”和“全球123快貨物流圈”。出行交通圈的建設目標是MaaS（Mobility as a Service），即出行即服務，C端的出行鏈整合及出行效率要求提升帶來的是B端組織效率的高速變革，這和北斗院的戰略方向不謀而合，基於大數據的決策智能將推動我國從“交通大國”逐步向“交通強國”邁進。
《綱要》還提到交通大數據的重要性：推進數據資源賦能交通發展，加速交通基礎設施網、運輸服務網、能源網與信息網絡融合發展，構建泛在先進的交通信息基礎設施。
張帆認為，交通大數據行業已經從1.0階段走向2.0階段。在此過程中，討論聲音小了，泡沫淡了，落地多了，但這是好現象。“當何時不提大數據、人工智能了，交通大數據及更多人工智能應用就真的落地了。”
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