大數據VS大擁堵：大數據治理交通

Intetix Foundation（英明泰思基金會）由從事數據科學、非營利組織和公共政策研究的中國學者發起成立，致力於通過數據科學改善人類社會和自然環境。通過聯絡、動員中美最頂尖的數據科學家和社會科學家，以及分布在全球的志願者，我們創造性地踐行著我們的使命：為美好生活洞見數據價值。

原文：www.mckinsey.com/industries/infrastructure/our-insights/big-data-versus-big-congestion-using-information-to-improve-transport

原作者：Carl-Stefan Neumann

如今交通擁堵隨處可見，在公路、空中、鐵路交通等發生的一系列擁堵不僅會造成時間的浪費、空氣的污染，還會使社會發展付出昂貴的代價。在倫敦、布魯塞爾，上班族每年至少要浪費50個小時在交通擁堵上，這幾乎等同於一周的工作時間。在歐洲，交通擁堵所帶來的代價是耗費掉近百分之一的GDP。在美國，僅航班延誤這一項就能耗費近60億美元的經濟成本。

而現在對於這種損耗已經有了相應的解決方案。麥肯錫全球研究院在2013年宣布，通過大數據對現有的基礎設施的進一步強化管理和維護，每年就節省將近4000億美元的支出。通過對交通數據的收集和分析挖掘，來對現有交通設施性能進行改善，提高其利用效率。下文列舉了三個成功案例。

·以色列在特拉維夫和本古里安機場之間的13號公路上鋪設了一條1英里的快車道，這條車道的收費系統是基於車輛的道路通過時間來收費的。它的工作原理是這樣的：採用非常高階的實時識別模式系統，通過統計在此快車道上的車輛數目或者通過計算兩車之間的平均距離來評估道路的擁堵程度，從而可以智能選擇在該道路系統能夠承受的前提下是否該增加「吞吐量」，而其收費方式也相應會智能化，當道路車流密度越高，收費就越高，車流密度越低，則收費越低。這種智能收費系統通過這種方式，在一定程度上降低了道路的擁堵程度。

·巴西航空交通在過去十年里迅速發展，預計在2030年年客運量將至少增加一倍，旅客人次將達到3.1億以上。而為了解決空中交通擁堵的問題，巴西引進了一種系統，即利用GPS收集的數據來優化對現有的航空路線的利用效率，來縮短飛機航線。它的工作原理是：改變了飛機在空中排隊等候降落地面降落的一般性方法，同時為每一架飛機都設計了唯一的路線。聽起來似乎很簡單，但是系統工作需要收集大量的數據，並對數據進行快速有效的分析，包括對飛機之間的距離，行駛時間，飛機行駛性能等進行綜合性評估，以此來保證飛機能夠以最短的路線行駛。最早部署這一系統的巴西利亞國際機場的飛機，每一次降落都將節省7.5分鐘和77加侖的燃料，相當於減少22海里的飛行距離。巴西計劃將該系統部署到該國最繁忙的十個機場，初步估計這一部署在北美機場的舉措將會為巴西帶來16%到59%的客流量的增長，當然，還需要考慮機場硬體設施等各類條件。

·歐洲鐵路基礎設施供應商通常要求運營商為他們提供詳細的火車行駛路線，然後供應商開發一個儘力滿足每一條路線的時間表系統。而這種系統通常難以保證列車性能和客流量的最佳配置。在德國，絕大多數的貨運列車不會如期出發，這一情況不可避免地會導致軌道併發症。最近，一些鐵路公司開始利用大數據這一更為「工業化」的方法來對鐵路交通進行優化。基於對過去鐵路客流量以及列車性能的需求分析將鐵路軌道分裂成適應不同速度的插槽，能夠滿足不同性能的列車行駛速度和不同客流量的需要。而實現這些優化則需要有先進的規劃技術。例如針對列車的延遲出發可以考慮為其變換適應速度較高的鐵路軌道插槽，從而彌補列車出發的一個時間差。通過這種創新，不僅提高了鐵路行駛的準確性和可靠性，還帶來了交通客流量10%的提升。

儘管出現了一些令人鼓舞的將交通基礎設施和大數據信息整合的例子，總體看來，這一方向進展還是緩慢。在機場行業相關的聚會上，經常會有很多人熱情討論亟待使用大數據對跟蹤乘客的移動設備而收集的信息來做出相應決策，例如在乘客登機時，通過對排隊乘客的步行速度分析，在減少安全隊列的基礎上通過文本消息的提醒方式對乘客定製一些購物建議。儘管如此，能夠將想法付諸行動的機場依然寥寥無幾。

為什麼基礎設施供應商在利用大數據這一領域進展如此緩慢？為了加快這一速度，我們可以做些什麼？至於經濟可行性這一點，無需考慮，因為投資這一技術所能帶來的回報將遠遠大於投資具有類似提升能力的設備。

在與行業從業者的對話過程中，我們確定了利用大數據來提升對基礎設施利用效率的三點障礙。

第一，數據缺乏透明度。交通基礎設施的參與者網路非常複雜。例如，一個機場的參與者，涵蓋了多個航空公司、地面處理公司、零售商、空中交通管制、海關以及機場運營公司本身。每個企業參與者都能夠收集各自領域的數據，但是卻不願意共享。從企業角度來看，這個有時確實是有道理的，就好比沒有零售商想放棄商店。但是對乘客數據的分析可能會受益於這裡面的每一個企業參與者。例如，分析客流量的變化趨勢有助於機場各類資源的優化分配。這不僅可以為機場帶來更大的客流量，而且還能提高商店的零售收入。然而，前提是數據能夠共享。

第二，信息共享的成本和收益的矛盾。例如，航空公司為了縮短旅程航行時間，自然希望乘客進站時間越短越好，而零售商可能更喜歡乘客逗留，以增加商店的收入。機場更傾向於提高資產利用效率，但也有可能為了在突發事件發生後能夠快速恢復的靈活性能的提高而降低資產利用效率。因此，需要共同尋找一個合理的解決方案使得每一個企業參與者都能夠獲得收益，這個並不容易，需要大家一定程度上的實實在在的相互信任。

第三，監管約束不足。基礎設施在很多情況下都是屬於壟斷行業。因此政府這一角色至關重要，不僅要確保政策公平且划算，還要創造一個允許收集和使用數據並且保證數據的機密性和隱私的監管環境。前提是，競爭方和保護數據方以及政府必須相信數字化是有益於後續的事業發展，這一點至關重要。另外，我們還面臨一個相當大的挑戰，即確保在闡述如何收集數據、如何使用數據、如何通過對數據的分析來使消費者受益的前提下，解決用戶的隱私問題。

上述三點障礙相互依存，必須同時解決。沒有透明度，就沒有辦法建立信任，實現公平共享。沒有公平共享和明確的公共利益，監管機構不會參與。沒有負責的監管機構參與，企業則不願共享他們的數據。

讓所有參與者在基礎設施網路中合作並不容易，首先需要有一個合格的領導者。一般來說，政府在基礎設施的參與利益很明顯，因此一個辦法是由國家或者多國政府出面。另外特權持有者也具有一定的優勢，例如機場運營商或者鐵路公司。也可以是二者的組合，由政府出面設定目標，建立一個數據使用共享的平台，特權持有者設定機構，來進行數據工作的分析。

nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn利用大數據提升基礎設施的利用效率這一工作目前才剛剛開始，並且在逐步推進。要想形成這種趨勢，一個比較可行的策略是推行一個試點計劃，例如在機場或者火車站對採用大數據分析策略結果進行測試，並且記錄下最終收益。但也許最重要的是要能夠認識到這些信息是提升基礎設施的利用效率的潛在助力。

參與人員：編譯 – 周明鋒；編輯 - 裴懿萱；策劃-徐睿藝、樊茜茜；

推廣 - 李燕雲、申洪浩、李華芳

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