導語：如何才能寫好一篇智能交通行業發展報告，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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問題日益突出，如何依靠科技創新解決交通問題，構建更加便捷、高效、節能、暢通、安全的交通，并通過高技術交通解決方案推動經濟增長，是擺在我們面前的一個嚴峻而又緊迫的問題。

智能交通系統（intelligent　transport　systems，ITS）是將先進的信息技術、數據通訊傳輸

技術、電子控制技術、計算機技術及智能車輛技術等綜合運用于交通運輸管理體系，通過對交通信息的實時采集、傳輸和處理，借助各種科技手段和設備，對各種交通情況進行協調和處理，建立起一種實時、準確、高效的綜合運輸管理體系，從而使交通設施得以充分利用，提高交通效率和安全，最終使交通運輸服務和管理智能化，實現交通運輸的集約式發展［1］。

ITS通過提升傳統交通系統的信息化、智能

化、集成化和網絡化程度，保障人、車、路與環境之間的相互交流，進而提高交通系統的效率、機動性、安全性、可達性、經濟性，從而達到保護環境，降低能耗的作用。經過10多年的應用和實踐，智能交通系統已經成為國際公認解決現有交通問題的重要途徑，越來越受到國內外政府、專家、學者等的重視和廣泛應用。

1　中國智能交通協會的成立

智能交通系統是一項系統工程，需要各有關

政府部門、產業界以及科研機構的推動和協調配合。按照美洲地區、歐洲和非洲地區、亞太地區劃分，分別由美國智能交通協會（ITS　America）、歐洲智能交通協會（ERTICO－ITS　Europe）和日本智能交通協會（ITS　Japan）負責世界智能交通大會的協調組織工作［2］，同時引領著智能交通行業的發展，這也是國際上最早成立智能交通協會的三大國際組織。為促進智能交通技術及產業的發展，世界發達國家相繼成立了智能交通協會，各國智能交通協會也是智能交通世界大會理事會的成員，代表本國出席各種國際技術交流活動。我國的臺灣省和香港特別行政區也分別成立了各自的地區智能交通協會，并積極參加各種國際活動［2］。

我國智能交通的發展主要由多個政府部門聯

合推動，為更好地協調全國智能交通工作，根據各部門的意見和建議，2000年由科技部牽頭，會同原國家計委、原經貿委、公安部、原交通部、鐵道部等10多個部委，聯合成立了全國智能交通系統協調指導小組，2005年隨著政府機構的改革，協調指導小組進行了調整，增加了財政部、原建設部、原民航總局和總后勤部4個新成員單位。“十五”

期間，協調指導小組成員單位在推動我國智能交通系統規劃和建設中發揮了重要的作用。

鑒于協調指導小組是由政府部門組成的臨時

機構，開展工作缺乏系統性和連續性，特別是在國際會議和交流合作方面有諸多不便，為更好地協調全國智能交通工作，我國交通主管部門多次建議希望由科技部牽頭，在“全國智能交通系統協調指導小組”的基礎上，成立中國智能交通協會，適應智能交通發展趨勢，推動相關技術標準的研究和制定，加強國際交流與合作。為此，成立了由科技部、公安部、原建設部、原交通部、鐵道部、原民航總局等交通行業主管部門有關負責人組成的中國智能交通學會籌備工作組。

2007年3月，科技部向民政部正式提出申請成立“中國智能交通協會”。2007年11月，民政部批復同意科技部正式開展協會籌備工作。2008年5月14日，由科技部、公安部、住房和城鄉建設部、交通運輸部等共同發起，經民政部批準，中國智能交通協會在北京正式成立。

中國智能交通協會的成立不僅是中國智能交

通發展的里程碑，更是中國智能交通事業在依靠創新機制更好更快發展的新起點。近年來，中國智能交通協會組織了多次國內外重要交流活動，不斷擴大影響，得到國內外同行的認可。

2　歷屆會議議題

中國智能交通年會自2005年舉辦以來，已經在北京、上海、南京等地成功舉辦了7屆，議題始終聚焦ITS的主要領域，緊密跟隨國家政策引導方向，圍繞當前智能交通所面臨的問題和技術發展趨勢開展研討，為國內外專家學者提供了良好的交流平臺。

（1）2005年12月9日，第一屆中國智能交通年會在上海召開，會議由高層論壇和學術研討2部分組成，第一屆會議共錄用國內外論文165篇，參會人員300多人。會議議題涉及ITS現狀和發展規劃、ITS解決方案設計、交通信息采集、交通信息服務、交通行為誘導、交通智能控制、電子不停車收費、公交一卡通等內容。

（2）2006年12月20日，第二屆年會在北京召開，主題為：“ITS的現狀與未來”。重點圍繞ITS戰略與政策、智能交通技術、ITS建設成果與產業發展、ITS新理論與新技術等進行了交流和研討。此屆會議規模空前，共有500余專家、學者及各界人士共聚一堂，并首次邀請了來自日本、韓國和歐洲交通協會的代表參加并做大會報告，加深了同國際智能交通協會組織的溝通和交流，擴大了年會的影響力［3－4］。

（3）2007年12月14日，第三屆年會在南京召開，主題為：“智能交通讓城市更暢通”。重點探討了我國在城市智能交通領域的成果和經驗，以及國外先進理念對我國智能交通發展的啟示。重點圍繞ITS戰略與政策、城市公交智能化技術，基于ITS的道路交通管理、控制與安全技術，智能交通技術、ITS成果與產業等專題開展研討和交流。

（4）2008年9月26日，第四屆年會在青島召開，主題為“交通安全”。主要針對智能交通發展、交通安全、交通控制、交通節能減排、智能車輛、交通出行服務等進行了廣泛而深入的研討。會議

共舉辦學術交流會6場，征集論文245篇，錄用140篇。

（5）2009年12月11日，第五屆年會在深圳召開，主題為“智能交通、新能源汽車———創造出行新方式”。代表們就智能交通、新能源汽車國家政策及發展規劃、技術發展方向及趨勢等進行了廣泛研討。同時，本次年會以促進智能交通、新能源汽車領域技術進步和協同發展為目標，并首次與第六屆國際節能與新能源汽車創新發展論壇一并舉辦，為全面展示我國智能交通與新能源汽車的最新技術成果，積極推動我國智能交通和汽車先進技術的融合和協同發展提供了新的平臺［5］。

（6）2011年9月6日，第六屆年會在北京舉辦，年會首次引入了新能源的主題：“智能交通、新能源汽車———低碳綠色出行”［6］。與第五屆年會一樣，也同期舉辦了中國國際智能交通展覽會和第七屆國際節能與新能源汽車創新發展論壇。此屆會議還表彰了對智能交通事業做出突出貢獻的會員單位，旨在呼吁更多人為年會的發展獻言獻策，為我國智能交通事業發展貢獻更多力量。同時還舉行了《中國智能交通發展年鑒》（2010）儀式，這是我國正式出版的第一部智能交通年鑒。

（7）2012年9月26日，在北京舉辦的第七屆年會，以“智能交通———感知新生活”為主題，并同期舉辦了中國國際智能交通展覽會。大會上同時還舉行了中國智能交通協會科學技術獎勵基金捐贈儀式暨首屆智能交通科技獎頒獎儀式，該獎項旨在推動我國智能交通行業的科技進步和創新工作，促進科技人才成長，激勵利用科技力量促進行業發展。

3          　中國智能交通年會的意義

智能交通年會的如期舉辦，為國內外專家、學

者提供了一個良好的交流平臺，為政府、企業提供了一個需求和展示的平臺，為解決我國城市交通面臨的各種問題，推廣我國智能交通的成果和應用起到了積極的促進作用，見證了中國智能交通十幾年來所取得的成就，同時也開啟了一扇讓世界進一步了解中國的智能交通，使中國智能交通走向世界的大門。

定期舉辦年會是行業內政府、企業、科研院校

的共同心聲，也是我國智能交通發展進程中的大勢所趨，對于推動我國智能交通建設、理論知識研究以及產業良性發展有著重要的意義。同時也為我國在智能交通關鍵技術領域取得具有應用價值的重大成果，為智能交通系統建設和產業化發展提供技術支持，以及為促進低碳高效交通裝備的戰略轉型，提升綜合交通安全和運輸效率做出了積極貢獻［7］。

4　結語

我國自20世紀末開始推進和發展智能交通

系統技術以來，國家一直重視和支持智能交通的發展。從“十五”期間科技部智能交通科技攻關計劃項目的實施，到“十一五”期間科技部863計劃、科技支撐計劃等一系列項目的部署，我國智能交通領域科技水平取得了長足的進步，科技為智能交通發展起到了良好的引領和支撐作用，奠定了我國智能交通領域的研究基礎，培育形成了智能交通產業。

未來5年，將是我國智能交通系統發展的重

要提升階段。這更需要智能交通人在年會提供的廣闊平臺下加強技術交流，在重點技術領域有所突破，在關鍵技術領域內取得具有應用價值的重大成果，為智能交通系統建設和智能交通產業化發展提供技術支持。在國家“全面建設小康社會”

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關鍵詞：智能電網；交通運輸；大數據處理技術

中圖分類號：C35 文獻標識碼： A

一、大數據的概念與特點

顧名思義，大數據即一個體量特別大的數據集，大到無法使用傳統的數據處理工具、技術對其進行分析、加工、操作。而大數據技術，就是對大數據的處理技術的集合?？梢哉f，大數據興起并非科技的突變，而是隨著人類社會結構化、半結構化、非結構化數據的急速增長應對而生的技術進步。大數據的特色之一是體量成級數增長。由于互聯網技術逐漸滲透人類生活的方方面面、以“物聯網”為方向的信息采集技術的逐漸普及以及包括“4G”在內的網絡傳輸技術的迅猛發展，在全社會，包括交通運輸行業，人類所擁有的數據量及其增速已經遠遠超過傳統信息技術預設的處理極限。限于科技發展的規律與速度，或者是人類智能體量的局限，信息技術專家們提出以“云計算”概念為核心的的一系列數據分布式處理技術作為階段性替代方案，以適應現階段的信息爆炸。

大數據技術與傳統信息處理技術有如下不同：使用分布式技術實現海量數據的處理?，F代社會，“人類存儲信息量的增長速度比世界經濟的增長速度快4倍”，“大約每三年就能增長一倍”。為了解決這一問題，分布式技術成為信息處理的必然選擇。早期的信息處理技術通過固定的數據存儲設備、運算服務器實現信息化；隨著數據量以及運算需求的增加，發展出部署集中的集群的信息存儲與處理方式，一定程度上擴展了使用范圍；當數據量進一步增長，受益于網絡通信技術的升級換代和互聯網的飛速發展，“云計算”技術相應而生，通過將分散于各地的存儲、處理設備，實現可與巨型計算機媲美的海量數據處理能力。

大數據技術善于由結果推斷模型。不同于傳統的智能化技術，需要完善地建立數據模型，通過條件，推導結果。大數據技術著眼結果于海量數據，通過大量的事實總結規律，形成知識。傳統的建模實現智能化技術，一旦結果出現異常，就需要反溯，修訂模型，重新進行實踐。而大數據技術，則只通過對相關性的結果進行比較，便能總結歸納相關原理。大數據技術著眼于動態，而不是靜態。傳統信息處理技術著眼于當前數據的使用，業務辦理、行業監控，數據一旦使用，則降低或失去其實用價值，歷史數據需要人工的比對、判斷。大數據技術著眼于一段時間或全部時間上的動態發展數據，著眼于動態數據之間的聯系與發展規律，大數據技術長于整體的運算效率，而非個體的精確追蹤。由于數據處理能力的有限性，傳統的信息化技術對于有限的樣本進行分析與統計，更關注于奇異數值并加以分析，著力于對個體樣本的精確追蹤。而當大數據處理成為可能，數據的總體成為一個獨立樣本，一些奇異值由于發生概率太小，完全可以忽略，數據整體的運算效率成為重要指標。

如同哲學上的量變引起質變，大數據技術正是隨著信息化數據的不斷增長而產生并從根本上改變人對于數據存儲、應用的理解與認識。同時隨著數年的演進，大數據技術也正在逐步走向成熟。

2012年7月，美國知名IT咨詢顧問公司Gartner《2012年大數據技術成熟度曲線》，對大數據涉及的46種技術進行逐一分析。根據當時報告內容，對比當前發展現狀，我們可以看到大數據技術的成熟度已經達到一定的高度。2012年報告中提到的，將在2年內實現主流應用的列式存儲數據庫、預測分析、社交媒體監測等技術，已經成為近些年IT行業普遍實用的技術；報告中預測的2～5年內成為主流的云計算、內存數據庫、社交分析、文本分析等技術，當前在google、百度、facebook、阿里巴巴、新浪微博等處于IT技術前沿的互聯網公司，已經分別得到廣泛應用；而報高中認為5～10年才會得到普及的內容分析、混合云計算、社交網絡分析、地理信息系統等技術，以及認為10年以上才會普遍應用的物聯網技術也已經在不同程度上得到應用和推廣。

二、交通行業大數據發展現狀

交通行業是天然的大數據應用行業。傳統的靜態數據并非大數據，如路網的基礎信息，戶、車、人基本信息，這些數據隨著產業增長而逐步增長，一直在傳統信息處理技術預設的限度之內。但隨著互聯網與產業結合的不斷升級、物聯網―――車聯網的快速興起，3G、4G無線網絡的普及，行業數據量已經開始成級數增長。目前交通運輸行業大數據來源主要在3個方面：

基于互聯網的公眾出行服務數據，如大運輸聯網、網上售票、城市公交刷卡、公眾在線交通路線查詢、網購物流數據等。

如某公交一卡通截至2013年已經發卡超過3200萬張，日刷卡量超過1000萬人次；百度地圖手機應用日訪問量1億次，PC上的搜索量50億次中20%訪問和出行相關，每天約有1000萬人使用百度，其中70%和公交相關。

基于行業運營企業生產監管數據，如貨運源頭稱重數據，貨運、危險品運輸電子運單數據，客運進出站報班及例檢數據，營運車輛維修檢測數據，郵政包裹數據等。

如國家郵政局的數據顯示，2013年中國快遞業務量完成92億件，居世界第二，僅次于美國。業務量同比增長60%，最高日處理量已突破6500萬件。

基于物聯網、車聯網的終端設備傳感器采集數據，包括車輛相關動態數據：GPS位置信息、車輛能耗、車輛技術狀況信息，路網監控信息：卡口視頻監測、基于傳感器的路況監測、路上動態稱重設備、橋梁監測GPS等。

車輛位置信息采集僅舉一市為例，2013年10月，杭州市符合交通運輸部“兩客一危”定義且經營范圍、營運狀態、營運證有效期等狀態正常的車輛上線數為6329輛。車輛位置信息假設每5s傳輸一次，則每日位置信息接近1.1億條。北京市6.67萬輛的出租車GPS數據實時接入，日均數據量可以達到6G。

車流量監控數據，筆者曾參與河南省新鄉市動態稱重系統建設項目，僅一個信息采集點，2013年11月平均每天采集14000輛車左右，包括結構化數據與照片信息，每天產生的數據量是1791MB。

三、大數據實時處理技術

隨著大數據時代的來臨，各種應對大數據處理的解決方案應時代而生，7 年前，雅虎創建了一個用于管理、存儲和分析大量數據的分布式計算平臺 Hadoop，它作為一個批處理系統具有吞吐量大、自動容錯等優點，目前在海量數據處理方面已得到了廣泛應用。但是，Hadoop 本身存在的缺點是不能有效適應實時數據處理需求，為了克服該局限，一些實時處理平臺如 S4， Storm 等隨之產生了，他們在處理不間斷的流式數據方面有較大的優勢，下面將介紹和分析目前比較流行的大數據處理平臺。

1、Hadoop

Hadoop 是一個由 Apache 基金會開發的分布式系統基礎架構 [10] ，允許用戶在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式應用程序。Hadoop 主要由分布式文件系統（Hadoop Distributed File System，HDFS）和 MapReduce 計算框架兩部分組成。

HDFS 結構如圖 1 所示，三類節點 Namenode，Datanode，Client 之間的通信都是建立在 TCP/IP 的基礎之上的。Client 執行讀或寫操作時首先在本機臨時文件夾中緩存數據，當緩沖數據塊達到設定的Block 值（默認 64M） ，Client 通知 Namenode，Namenode 響應 Client 的 RPC 請求，將新文件名插入到分布式文件系統結構層次中，并在 Datanode 中找到存放該數據的 Block，同時將該 Datanode 及對應的數據塊信息告訴 Client，Client 便將數據塊寫入指定的數據節點。HDFS 有著高容錯性的特點，可以部署在低廉的（low-cost）硬件上，并且能提供高傳輸率（high throughput）來訪問應用程序的數據。

圖 1 HDFS 結構圖

MapReduce 是一種并行處理模型，主要有兩個處理步驟：map 和 reduce 。

Map 端處理流程如下：計算框架先將要處理的數據進行分片，方便 map 任務處理。分片完畢后，多臺機器就可以同時進行 map 工作。map 對每條記錄的處理結果以的形式輸出中間結果，map 輸出的結果會暫且放在一個環形內存緩沖區中，當該緩沖區快要溢出時，會在本地文件系統中創建一個溢出文件，將該緩沖區中的數據寫入這個文件。寫入磁盤之前，線程根據 reduce 任務個數生成相同數量的分區。當 map 任務輸出記錄時，會產生溢出文件，這時需將這些文件合并。文件不斷排序歸并后，最后生成一個已分區且有序的數據文件。最后將相應分區中的數據拷貝給相應的 reduce 任務。

Reduce 端處理流程如下：Reduce 會接收到不同 map 任務傳來的數據，如果 reduce 端接受的數據量相當小，則直接存儲在內存中，如果數據量超過了該緩沖區大小的一定比例，則對數據合并后溢寫到磁盤中。隨著溢寫文件的增多，后臺線程會將它們合并成一個更大的有序的文件，然后交給 reduce 函數處理，reduce 函數安裝用戶定義的業務邏輯對數據進行處理并輸出結果。

Hadoop 在本質上是一個批處理系統。數據被引入 Hadoop 文件系統 （HDFS） 并分發到各個節點進行處理。最后將處理結果匯總，生成的結果文件存放在 HDFS 上。

2、Storm

Storm 是 Twitter 開源的分布式實時計算系統 [8] ，Storm 具有高容錯性，水平擴展性好，快速，可靠處理消息的優點。Storm 的核心概念是“流（stream）”，流是一個無限的元組序列。Strom 為流轉換提供兩個基本組件：“Spouts”和“Bolts”。Spout 是一個輸入流組件，Spout 將數據傳遞給另一個組件（Bolt） 。Bolt 執行任務并創建新的流作為下一個 Bolt 的輸入流。 整個過程就是一個 “topology”。

Strom 集群有主要有兩類節點：主節點和工作節點。主節點上運行一個叫做“Nimbus”的守護進程，它負責在集群分發代碼、 分配任務和故障監測。 而每個工作節點運行一個叫做“Supervisor”的守護進程。Supervisor 監聽分配給它任務的機器，根據 Nimbus 的委派在必要時啟動和關閉工作進程，每個工作進程執行 topology 的一個子集，一個 topology 由很多運行在機器上的工作進程組成。

Nimbus 和 Supervisors 之間所有的協調工作是通過一個 Zookeeper 集群，Nimbus 的守護進程和Supervisors 守護進程的狀態維持在 Zookeeper 中或保存在本地磁盤上。這意味著 Nimbus 或 Supervisors進程殺掉，而不需要做備份，這種設計結構使得 Storm 集群具有很高的穩定性。

3、S4

S4（Simple Scalable Streaming System）是 Yahoo 的一個開源流計算平臺，它是一個通用的、分布式的、可擴展性良好、具有分區容錯能力、支持插件的分布式流計算平臺。S4 將流的處理分為多個流事件 Process Element（PE） ，每個 PE 唯一處理一種流事件。S4 將用戶定制的 PE 放在名為 Processing Element Container（PEC）的容器中。PEC 加上通信處理模塊就形成了邏輯主機 Processing Node（PN） 。PN 負責監聽事件，PEC 接收源 event，event 經一系列 PE 處理后，在通信層 Communication Layer的協助下分發事件或輸出事件處理結果。在分發事件的過程中，S4 會通過 hash 函數，將事件路由到目標 PN 上，這個 hash 函數作用于事件的所有已知屬性值上。通信層有“集群管理”，“故障恢復到備用節點”，“邏輯節點到物理節點映射”的作用。同時通信層還使用一個插件式的架構來選擇網絡協議，使用 zookeeper 在 S4 集群節點之間做一致性協作。

四、大數據在交通行業拓展的困境

1、行業信息化整體水平較低、數據的采集與整合困難

目前交通運輸行業信息化、智能化發展非常不均衡，廣大西部地區缺少信息化基礎，信息系統應用效果差，數據采集困難。信息化建設較早的省份，由于信息化建設缺乏統一規劃與頂層設計，系統建設、使用單位均不相同，交通運輸主管機構與各二級單位、信息化主管部門與業務部門分頭建設業務系統，系統技術架構差距大，基層單位上級機構多頭管理，造成數據來源不統一，信息孤島現象嚴重。各省信息化建設與應用水平的差距同樣造成部級數據整合困難，無法發揮實際的應用價值。

2、缺乏工作規范與要求，數據應用機制困難

交通運輸管理機構人員信息化水平差距較大，系統用戶缺乏應有的信息化思想，傳統的辦公方式與習慣難以改變。政府管理機構沒有針對信息化應用與數據的采集應用形成上下聯動，獎懲結合的管理機制。信息化應用游離于業務辦理之外，信息管理部門與業務部門各管一攤，無法真正將實際業務實現在線辦理，真正提高辦公效率創造信息價值。行業主管部門缺乏對行業企業生產監管數據進行采集的法律法規，也沒有面向企業提供數據服務，既沒有通過信息化手段對行業生產狀況進行全面掌握，也無法通過信息服務促進產業升級和變革。

3、行業從業人員信息化意識不強，大數據應用思路缺乏

交通運輸行業主管部門領導對數據指標價值與數據應用方式缺乏認識，一些信息化規劃、項目規劃不接地氣，系統重建設輕實用，實際應用價值不高，數據采集需求無法得到貫徹。如交通運輸部部省聯網項目，采集了全國絕大多數省份的戶車人基礎數據，但是既沒有制定政策法規，保證數據的更新與同步，也沒有進行數據指標的價值分析，實現真正有價值的應用，造成后期維護困難，數據逐漸陳舊，實用價值迅速流失。此外，全國各省、各地交通運輸行業信息化發展不均衡，部分地區信息化基礎設施較為落后，整體信息化水平有待加強。

五、大數據在交通行業發展的淺見

1、積極立法，確立數據采集與應用的重要性

通過研究并制定政策法規，面向部、省、市、縣各級交通主管部門及相關企業，將數據采集、整合的責任與義務進行明確規定，明確哪些信息化工作該哪級機構做，該哪些部門做，同時明確科技信息化主管部門在信息化建設中的地位并給予相應的監察、評定的權利，對行業企業明確信息化建設與數據采集方面的社會責任。另外，對交通運輸行業數據進行全面的梳理，數據保密性與應用價值進行分級，對數據的采集與應用進行立法，明確不同級別的管理機構可以對哪些數據自行進行分析和利用，那些數據可以開放給社會或企業使用，真正實現大數據的應用價值。

2、加快體制改革，設立數據采集與信息化和單位考評相結合的制度

結合國家行政體制改革，進一步改變交通運輸行業信息化項目建設傳統的上級規劃、立項、投資、監管、評審一體化管理模式，實現規劃與立項、資金使用與審計、項目監管與后評審的權責分離，讓信息化項目建設實際落地，上級單位更注重資金使用的控制與系統應用效果的后評審。盡快制定政策，將指定數據指標的采集和上報納入行業管理規定；通過體制改革，設立數據上報與信息化應用水平考核制度并實現常態化，同時實現數據上報制度與行業統計工作的全面結合，改變傳統的統計人工上報模式，用信息化數據支撐行業統計?？己酥贫劝?個層面：管理機構對企業考核；單位領導、信息化主管部門對業務部門的考核；上級主管部門對下級單位的考核。

3、加快信息化發展步伐，通過示范指導，引導大數據技術的引入與發展

在交通運輸行業信息化規劃與設計中，廣泛引入云計算等大數據處理技術，選擇試點單位，建設應用示范項目，總結大數據在交通運輸行業的應用方式方法與使用價值，對具有適用性的項目進行全國推廣，引導大數據技術的不斷發展。

結束語

大數據時代隨著全國交通運輸行業各機構、各部門、各企業數據量的迅速增長，以及IT企業交通運輸相關數據的迅速增長，逐漸在我們面前顯現，發展大數據技術，積極應對、抓住下一次信息化變革、產業浪潮的機遇，是實現交通運輸行業產業變革、結構優化、服務社會與公眾能力進一步提升的關鍵。

參考文獻

[1]周為鋼，楊良懷，潘建，鄭申俊，沈貝倫，沈俊青.智能交通大數據處理平臺之構建[J].中國公共安全，2014，17：136-141.

[2]李楊.智能電網大數據處理技術應用現狀及困境探討[J].硅谷，2014，14：91+95.

[3]馬英杰.交通大數據的發展現狀與思路[J].道路交通與安全，2014，04：55-59.

篇3

關鍵詞：內蒙古 交通物流 信息化

中圖分類號：F253.9 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2013）08-0054-02

是我國向北開放的門戶，是環渤海經濟圈的腹地和兩大歐亞大陸橋的“橋頭堡”。近年來，立足于自身豐富的資源，充分發揮接壤俄蒙、跨“三北”（東北、華北、西北）、臨“八省”（甘肅、寧夏、陜西、山西、河北、遼寧、吉林、黑龍江）的區位優勢，積極加強與周邊地區的聯系，使其物流業得到了長足發展，成為西部地區物流業發展較為迅速的區域之一。

隨著交通物流產業的不斷擴大發展，物流產業形態正逐步從傳統的“規模發展型”向現代的“效益發展型”延伸轉型，現代物流體系正逐步滲透到交通物流發展過程中。特別是在體現現代物流發展特點的信息技術方面，從行業管理部門、物流園區及基地到物流企業幾個層面，都有著不同程度的應用和推廣，信息技術已成為推動交通物流繼續向前發展的重要抓手和必然趨勢。

1 交通物流信息化現狀

近年來，隨著交通物流產業中的信息技術應用水平能力不斷提高，并形成了一定的規模和基礎。交通綜合信息網已覆蓋自治區、所有盟市、旗縣；道路運政管理信息系統、重點車輛GPS監控指揮平臺正在全區廣泛推廣；公眾出行信息服務系統、公路交通地理信息平臺等相關信息化系統即將推廣運行；內蒙信息港、內蒙分類信息網等信息平臺可以進行簡單的網上交易；GPS車輛監控系統、運輸管理系統、車輛管理系統等相關信息系統在巴運集團、赤峰中昊集團等一批實力較強的物理企業中得到初步應用，有力的提升了物流企業的生產效率和安全管理水平。

交通物流信息化雖然取得了一定的進展，但仍然存在一定的問題，主要體現在：物流企業信息化水平普遍較低，企業管理水平和能力較弱，企業運作效率低下；缺乏面向全區交通物流行業的信息服務手段，跨地域、跨行業的物流信息共享程度較低；區域內缺乏統一交通物流信息化標準規范體系，信息化發展處于缺乏指導、分散建設的境況；行業管理部門掌握的政務數據信息豐富，但對物流行業的信息服務能力偏弱。

因此，以增強物流服務能力，提高物流的社會化、專業化水平與物流整體運行效率，降低全社會物流總費用為出發點，應該也必須要搭建面向全區的交通物流公共信息平臺，實現行業管理部門、物流企業、工商企業之間實時、可靠地信息交互，并把分散在不同區域、實力較弱的單一運輸與物流企業緊密聯系在一起，從而實現加速推進現代物流體系的形成和健康發展。

2 平臺總體建設方案

內蒙古自交通物流信息化平臺總體框架如圖1所示：

2.1 基礎網絡層

基礎網絡層包括基礎通信網絡、網絡設備、主機及存儲系統等。通信網絡是承載數據傳輸、交換的基礎，包括交通行業信息專網、無線通訊網絡、VPN和因特網。

2.2 應用支撐層

應用支撐層主要包括操作系統、數據庫管理系統、數據交換與整合系統、數據挖掘與分析系統、各種中間件軟件以及其他專業輔支撐軟件。

2.3 數據資源層

數據資源層即數據資源管理平臺，主要包括基礎數據庫、業務數據庫、主題數據庫三大部分。基礎數據庫包括公路基礎屬性數據庫、公路空間基礎屬性數據庫、經營業戶數據庫、營運車輛數據庫、從業人員數據庫等。業務數據庫主要是支撐各種應用系統的業務應用數據庫，主要包括：資質認證信息服務數據庫、信用服務數據庫、物流采購與招投標數據庫、貨運交易信息服務數據庫、車輛定位與貨物追蹤數據庫、車輛救援與維修服務數據庫、危險貨物運輸監控數據庫等。主題數據庫是在對業務數據庫分析、挖掘的基礎上，面向領導決策與咨詢服務的專題數據庫。

2.4 數據接口層

實現與交通行業、其他行業、增值服務、其他數據信息平臺的對接，豐富平臺信息資源，保證數據、業務聯通共享。具體說來包括交通運輸管理部門、工商行政管理部門、海關商業管理部門、各大型企業ERP系統、外省物流信息平臺等。

2.5 業務層

應用系統層主要是集中實現平臺的各種應用功能，包括物流公共信息與服務系統、營運車輛及從業人員資質認證信息服務系統、物流企業信用管理系統、物流采購與招投標服務系統、貨運交易信息服務系統、物流設施設備供求服務系統、車輛定位與貨物跟蹤系統、車輛救援與維修服務系統、物流業務應用托管系統、危險貨物運輸監控系統、城市貨運信息服務系統、城際快遞信息服務系統、口岸物流信息服務系統、物流業務應用托管系統等，同時應用層還包括GPS整合平臺、統一用戶管理平臺、系統接口平臺、交通地理信息平臺等。

2.6 前端展現層

前端展現層是平臺與用戶在信息服務、信息管理的對話過程中的直接界面。前端展現層包括門戶網站、移動終端、呼叫中心、指揮中心等。

2.7 用戶層

物流公共信息平臺的主要用戶對象是物流相關企業，同時也包括行業管理部門、物流相關參與方及個人（車主、貨主等）。

3 創新與亮點

3.1 資質與誠信服務查驗

目前的物流信息服務大多以提供以車貨交易、在線撮合等為特點的商務服務為主，相關行業管理部門掌握的大量的基礎政務信息，還沒有深入應用到物流行業具體應用之中，以現有的運政管理信息系統中的車、人、戶等基礎數據信息為基礎，面向行業主管部門，以及物流園區中的車主、貨主、貨代企業等物流運輸參與方等兩類用戶對象，提供對待驗證的業戶、車輛及人員的資質與信用進行查驗，并出具相應的驗證報告的功能，為物流交易過程提供一個資質與信用的信息化驗證手段，改變了目前一般情況下憑借經驗判斷紙質證件真偽的驗證方式。

3.2 外部交換共享接口

在本平臺的建設過程中，充分考慮到物流行業跨地域、跨行業的特點，分別與外省物流信息平臺、電信企業、部級道路運輸信息資源等進行了接口，與浙江、河南等省的物流信息平臺接口，主要是從車源、貨源等交易信息入手，擴大平臺的交易信息涵蓋范圍，為本區物流企業及外地來蒙車輛、人員提供更好的信息配載服務，使平臺具有更強更廣的生命力；與電信企業的接口主要體現在移動設備上的物流信息服務方面；與部級道路運輸信息接口主要是基于目前部省聯網數據平臺數據接口的查驗功能，提供對異地車輛、人員資質的查驗功能。

3.3 物流企業通用軟件

本平臺建設主要目的之一即是促進中小物流企業的快速成長和信息化進程，目前中小物流企業自行建設信息化系統對其來說成本高、見效慢，這會大大影響其信息化水平能力提升的積極性，因此行業管理部門必須要以“扶上馬、送一程”的理念，引入小件快運、普貨運輸、貨代、倉儲、物流基地等物流企業通用軟件，以“免費提供使用，收取少量運營資金”的形式，提高物流企業信息化積極性，大大提升全區物流企業的信息化程度。

4 結語

本文結合交通物流行業發展和信息化現狀，找準交通物流信息化過程中的問題所在，詳述了交通物流公共信息平臺的建設方案概要，并著重論述了多項在西部地區乃至全國都屬創新的思路和理念。內蒙古交通物流信息化以物流公共信息平臺為載體，以服務于全區交通物流行業為切入點，其建設對于區域電子商務和智能交通發展，促進物流綜合信用體系建設具有重要意義。

參考文獻

[1]《國務院關于印發物流業調整和振興規劃的通知》.

[2]《國務院關于促進物流業發展的若干意見》.

[3]《2007-2010年現代物流業發展規劃》.