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（2）公共交通——車聯網的大數據應用

車聯網的大數據應用在公共交通方面，可以提供運營排班管理指導、行車作業計劃的優化、線路調整優化、自動排班、電子路單生成等幫助。

根據各個時間段，各站點的客流量大小，線路配備的運營車輛數、線路配備駕駛人員、線路長度、車輛運行速度等參數確定一條線路各個時間段的配車數及發車間隔，從而解決運力配備最少、車輛運行距離最短、駕駛員作業時間最少三大問題。

在運營計劃的制定上，可以根據客流量、節假日、氣候、節氣、自然災害、道路、車況事故、歷史同期數據、售票方式、居民小區建設等條件建立計劃模型，從而用最快的速度對這些影響運營計劃的因素做出反映。比如增加線路，增加車輛，增加司機。

如今，隨著汽車大數據時代的到來，汽車產品本身將不再是車企的主要盈利點，汽車產品上所搭載的定制化服務和用戶在使用服務時所產生的行為信息才是未來汽車生態鏈中的最大盈利因素。

大數據與智能交通

交通擁堵、交通污染日益嚴重，交通事故頻繁發生，這些都是各大城市亟待解決的問題。智能交通成為改善城市交通的關鍵所在。為此，及時、準確獲取交通數據并構建交通數據處理模型是建設智能交通的前提，而這一難題可以通過大數據技術得到解決。

（1）智能交通需求與大數據契合

智能交通整體框架主要包括物理感知層、軟件應用平臺及分析預測及優化管理的應用。其中物理感知層主要是對交通狀況和交通數據的感知采集;軟件應用平臺是將各感知終端的信息進行整合、轉換處理，以支撐分析預警與優化管理的應用系統建設;分析預測及優化管理應用主要包括交通規劃、交通監控、智能誘導、智能停車等應用系統。

系統利用先進的視頻監控、智能識別和信息技術手段，增加可管理空間、時間和范圍，不斷提升管理廣度、深度和精細度。整個系統由信息綜合應用平臺、信號控制系統、視頻監控系統、智能卡口系統、電子警察系統、信息采集系統、信息發布系統等組成。以達到四方面的目標：提高通行能力、減少交通事故、打擊違章事件、出行信息服務。

在各城市建設智慧交通的過程中，將產生越來越多的視頻監控、卡口電警、路況信息、管控信息、營運信息、GPS定位信息、RFID識別信息等數據，每天產生的數據量可以達到PB級別，并且呈現指數級增長。