佛山市三水同安交通设施有限公司
摘要：随着经济的不断发展，技术的不断创新，大数据产业与智能交通领域不断结合，为大数据时代新技术在智能交通中的应用带来许多的机遇，同时也遇到了一些问题。对目前交通存在的问题进行思考，把握大数据时代新技术的应用，是实现智能交通转型、结构升级、为全社会服务的关键举措。
关键词：大数据时代；智能交通；新技术
大数据其实就是一个容量相当大的数据集合，无法利用原来的数据工具进行处理。换句话说，大数据的蓬勃发展不仅是依靠科技的进步，同样也是依赖人类对大数据的需要。由于在我们生活上各方面都需要应用到互联网，使互联网技术发展迅速，不只在社会，就连交通行业也得到了充分的应用，人类能处理的数据量已经超过已有的数控处理上限，相关领域专家们提出以“大数据”为核心概念的技术方案，以适应目前社会的多信息处理。大数据以广大数据为出发点，通过对数据的总结，构建知识结构。
一、目前大数据下交通行业的发展现况
交通行业对大数据的应用目前还处于起步阶段，同时我们也要清楚的意识到，传统的数据并不是意义上的大数据，如关于对道路网、人员、车辆的基础信息，这些数据不是一成不变的，而是在随时都在变化的，但随着大数据与相关产业的逐渐融合、WIFI的普及，大数据呈现几何倍增长。
二、智能交通面临的挑战
（一）智能交通，数据大多在基层沉淀，大数据的建设很少能得到地方支持，不发达地区大多依赖上级的财政支持，依靠上级的资金资助，缺少独到的见解与方法，一味的按照上级制定的发展路线，这就导致各地区大数据建设趋同问题严重，不能与地方特色相结合。同时不同省份数据化发展不平衡，采集数据范围不一致，将数据整合起来缺少统一的准则。此外，由于大数据立项审批，缺少相应的监督管理，缺乏良好的评价机制，数据监管部门作用弱化，没有和业务进行有效沟通，往往被看作是无用部门。
（二）数据处理的方法落后，交通运输信息经过这几十余年的不断发展，已经初具规模，但由于数据系统建造的时间太早，没预想到如今的数据发展如此迅速，系统缺少对海量数据处理的能力，导致传统系统对数据的处理率低，甚至给业务系统带来处理数据时系统无效。尤其是有关部门仍没有认识到大数据对于智能交通的重要性，缺少对大数据技术发展的前瞻性，只是追求高效能、容量大的存储服务器，不注重数据本身的价值。
（三）不考虑数据处理的成本，数据量呈现几何倍数增长，必然需要处理器的升级，对系统的维护成本也很高，相关数据技术的进步，导致维护数据的任务变得困难。同时，基层的交通管理部门也不必要将传统机房向大数据中心转变，这是对人力物力的浪费。已有的人工智能需要相关技术人员完善模型，只要按照既定要求对数据进行处理。此外，人们对参数缺少预见性，人工智能现有的处理不能跨系统运行，部分员工缺乏积极的工作态度，缺少相应的职业规范。
三、智能交通未来的发展
对于数据的处理是未来智能的新发展，也是智能交通未来技术的核心。原有的智能的实现，是需要技术人员研究对大数据模型建立，确定计算准则，通过结果进行对数据的处理，此外，由于人们无法对参数作出预先判断，导致人工智能的模型不能实现系统间的传递。数据处理是产业优化结构的核心，智能交通应以发展为结构导向。但目前数据处理与统计工作量大且人员参与程度较低，存在着数据处理成本高、数据收集不全面的问题。而对于相关业务数字化改革的层面上来说，数据处理技术更倾向于长期的解析预见性。
四、智能交通行业面临的困境
（一）目前整体行业的数据处理水平都不高，对大数据的采集与整理有一定的困难，且智能交通行业发展分配不均，部分西地区没有基础的信息处理功能，对于数据的采集和系统的应用都有不小的难度。而数据化建设较早的地区，由于数据处理缺少一定标准，导致数据系统的建设和应用部门存在差异，交通部门与管理部门各自为政，而且对于数据建设的系统多，技术差异大，导致大数据的来源五花八门，数据独立化问题严重。各个地区的数据化建设与使用的水平差距巨大，同样给数据的整合造成了不小的困难，无法最大限度的发挥大数据的自身价值。
（二）相关部门人员数据化处理能力不强，缺少相应的大数据使用创新思路，智能交通部管理者对于数据本身的价值与数据处理方式缺少全面的理解，一些对数据的信息化处理、交通规划科学、不合理，系统重在建设而忽视了实际应用的效果，对于数据的采集得不到至始至终的贯彻与落实。如智能交通相关部门，虽然收集了全国很多数地区的人员与车辆的基本数据，但是缺少相关的法律法规政策，不能有效保证数据的时时更新，并且缺少对数据有效价值的充分分析，造成对于系统的维护出现困难，数据不能与时俱进，其本身的价值流失。除此之外，全国各地区的交通部门不能做到信息化的统一性，很多地区的信息化建设落后，整体的信息化建设水平需要加强。
五、对于以上问题提出的相关对策
（一）通过积极有效的立法，将数据收集与使用的必要性进行明确，通过完善制定相关的法律法规，面向全国各省、市、自治区的交通部门，明确各自的数据收集与整合责任，明确数据的归属问题，明确哪些数据处理工作归哪级部门管理做，同时也应该对相关管理部门在数据处理中的监督管理任务进行准确定位。与此同时，对相关交通部门的行业数据通过全面的分类与处理，将数据的严密性与其本身的价值进行明确分级，明确各个级别的开放程度，不同级别数据的不同对待，明确哪种级别的数据可以对社会及公众进行开，最大限度的实现数据本身的价值。
（二）完善相关体制结构重组，设立专门的数据收集与数据处理单位，将评价制度与行业内体制相结合，进一步加强转变智能交通行业数据化项目的建设，改变原有的的上级部门进行计划、拨款、监督管理、评价为一体化的模式，将进行权和责进行分离，让数据化项目的建设落地。尽早制定相关政策的落实，将数据的收集和对上级的交付纳入到行业管理行为规范中来。通过对整个行业进行的体制改革，设立数据对上级交付与数据化使用能力考核机制，将这种机制进行常态化处理，同时将数据对上级的交付与行业数据统计工作进行有机的结合，改变以往的模式，用数据化作为支撑智能交通行业统计的基石。完事相应的制度建设包含三方面的措施，其一是管理部门对相关企业的考核制度，其二是部门管理人员领导、数据化管理部门对相关业绩部门的考核制度，其三是上级领导部门对下层有关部门或者人员的考核制度。
（三）加快全面数据化的发展速度，通过模范部门的示范，给其他地区部门起到借鉴的作用，进而引领数据技术时代的可持续发展，在智能交通行业数据化计划中，大力引进先进的数据处理方法，选择合适的部门作为尝试，建设一批具有应用作用的项目，总结数据处理在智能交通行业的前景和自身的价值应用，对具有可持续性发展的方案进行全国范围内的推广，从而引领数据时代在智能交通技术方面的全面发展。
结束语
大数据时代的到来不再是我们无法预知的局面，也不再令我们感到担忧，而是伴随着全国各省、各市、各地区的交通行业，各个有关国有、私营企业数据量的不断增长与更新，以及互联网行业的不断壮大，逐步将全貌展示在我们面前，我们将继续发展大数据时代新技术在智能交通中的应用，积极探索下一次数据化改革，时刻准备面对机遇与挑战，为实现智能交通行业的变革，为服务广大社会百姓，奉献出更坚实的力量。
参考文献：
[1]交通运输部办公厅关于推进交通运输信息化智能化发展的指导意见，2017.257号.
[2]大数据时代维克托•迈尔•舍恩伯格，2017.12.
[3]大数据：智慧城市的发展引擎．韩耀强，2017.
[4]智能交通管理，一次颠覆传统的技术变革.杨万三，20l7（03）：27-30.