聆聽交通大數據論壇有感

6月29日上周五下午，聽了一場交通大數據論壇，很有收穫，學習筆記里記錄幾點感想，也有問題和困惑，有待後續深入學習了解。

一真知識來自於實幹派

現在關於大數據的研究和應用大行其道，到處都在講，很多機構都在講，各種聲音五花八門，也魚龍混雜。到底應該聽誰的？哪裡才有真知灼見？這個問題很關鍵，搞不好，很容易被不同的聲音、不同的研究方向搞亂了。

這次的「交通大數據論壇」號稱工信部、市政府主辦，千方科技公司承辦，實際上官方就掛個名，真正的主辦方就是千方科技。以前聽過一場清華大學數據研究院主辦的「司法大數據論壇」。兩者相較，明顯這次的「交通大數據論壇」質量更高、乾貨更多、更勝一籌。我想其中很大的原因在於主辦方不同。企業，作為在市場中求生存的主體，對真正的問題、真實的需求更敏銳、更務實，相比之下，院校的研究機構畢竟和現實有距離，差點兒意思。

這次論壇的主角，主要是一些身在一線面對問題解決問題的部門和企業，比如交通運輸部路網中心、公安部無錫所、千方科技、騰訊、中交興路等，分享的都是乾貨。同時也有個別不接地氣兒的，比如荷蘭國家應用科學研究院，講自動駕駛，感覺就像「真空試驗」，沒有考慮任何現實實施的問題；還有城市規劃設計研究院，各種理念和空想，涉及城市各個領域，就兩個字——混亂，如同北京城市面貌的真實寫照。

總之，更能加深一種認知和感受：真知灼見一定來源於一線，來源於具體的場景和實際的應用。大數據應用的好方法，也一定來源於那些距離數據最近、佔有數據最多，並且渴望運用數據解決自己實際問題的部門和機構。

二數據為王

聽各個部門和企業的經驗介紹，很突出的一個感受，就是他們很大的投入和努力在於獲取數據，想盡一切辦法希望能夠獲得更多的數據。現在技術已經不再是障礙，核心的問題是，誰能拿到數據。

交通大數據是多源數據，分布於各方各面、各行各業，總的來說還是比較分散的，目前的狀況是，「八仙過海各顯神通」，誰能拿到的數據多，誰就先人一步。當然數據集中起來效能會更高，但實際上不太可能，這裡面有體制機制的壁壘，有法律政策滯後的問題，更深層次的是利益之爭。比如民航就明確提出來，他們手裡有大量有價值的數據，但這些數據怎麼用，他們很困惑，自己用，無法發揮其最大價值，給企業，則面臨法律和安全的問題，同時創造的價值和利益如何分配，等等，很多現實問題，他們渴望有一種兼顧多方的數據使用機制和技術。這恐怕是很多交通行業共同面臨的困惑。

未來交通大數據事業的發展和格局，很大程度上取決於數據共享的程度和數據使用的規則，此為這一領域最大的發展潛力所在，也是最大不確定性的所在。

三產業鏈上的不同角色

論壇邀請交通大數據相關的一些部門、企業、機構，當然是考慮到了各方面的代表性，大家輪流登場講自己的事兒，各有各的角度和切入點，能看到他們在交通大數據產業鏈上所扮演的不同角色，這個挺有意思的。

1交通運輸、公安、民航這些政府管理部門，作為公共交通服務的主責部門，距離問題和數據最近，實際工作中積累大量數據，要履行好管理職責就必須運用好這些數據，但僅憑自己做不到，只能購買社會資源，所以是交通大數據產業中最大的金主。

2有的公司輔助管理部門研究實際問題，梳理信息化需求，提出系統性的解決方案。說他們有什麼核心技術和產品也未必，角色更像是中介，把技術和現實需求對接起來，乾的是「對縫兒」的活兒，把這個作為服務賣給政府，稱之為系統集成或運營服務。

3有的公司可能不是盯著財政的錢，更看重管理部門的數據，只要數據給我，我免費提供信息化服務，幫助提升管理。同時依託到手的數據另外琢磨商業模式，實現獲利。比如中交興路，這個公司就是獲得了交通運輸部大貨車數據，搭建了一個「車—貨」撮合平台，同時還能幫助保險公司做貨車事故的調查理賠，這些業務都能來錢。但我總想著這樣的公司會不會有很大的政策風險，因為它業務核心就是管理部門數據，一旦某天政策變了，數據不讓你用了，咋辦呢？

4還有的公司或機構技術含量高些，在軟體層面研究智能演算法。比如清華大學可持續交通聯合研究中心，他們試圖把多源的交通大數據進行系統分析分類，研究加工這些大數據的演算法，叫作「數據分析能力平台化」。他們思路是，我不提供定製化服務，我也不要你的數據，我弄個計算平台，你只要把數據放進來，我就能給你一些規律和洞見。我老感覺這樣的思路是不是太理想化了，現實的需求五花八門，真的能標準化模式化嗎？聽著是挺高級的，但現實中最真實最迫切的需求真的是這些么？

5最牛叉的還是騰訊，介紹了他們位置大數據的一些應用，人家反覆強調，公司的服務定位主要還是C端，不是給部門提供管理服務，但是隨便說幾個案例，比那些專門提供管理服務的都牛。而且人家的數據不是從管理部門討來的，完全是從自己的商業生態中獲取的，中國千千萬萬老百姓每時每刻提供的，這個核心競爭力誰也替代不了。現在BAT包括華為這些科技巨頭，都開始積極布局公共管理服務領域，他們不靠公共關係，不靠取巧的商業模式，真的是有自己的核心技術和優勢，數據會向著效能最大化的方向聚集流動，強者恆強，贏者通吃，也許他們才是未來交通大數據應用中最可觀的力量。

上述純粹是一個外行聆聽交通大數據論壇後的一些感想和瞎噴，對很多內容的理解肯定是膚淺甚至是完全錯誤的，只是記錄在這裡，用於後續學習中去比對、去證偽、去螺旋式的提高自己的認知。

最後記錄一個具體的問題：公安部無錫所介紹了基於六合一系統的大數據應用，路面影像智能分析，車輛的二次識別，多方面數據比對，這些都實現了，而且實際應用中已經取得很大成果。目前我局正在建設的大數據中心，要實現的也就是這些功能，那是否意味著，我們只要把雲計算大數據的硬體基礎搭建起來，然後直接用部局的軟體層就可以，不必搭建我局自己的PaaS層了呢？如果各地大數據中心都要重複部局的建設，而應用功能都差不多，那豈不是極大的重複建設和資源浪費嗎？這一點不明白，回頭請教一下相關專家。

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