近年來，國家陸續出臺一系列政策為穩步推進大數據在交通領域創新應用提供了指引與保障。中共中央、國務院印發《交通強國建設綱要》，明確提出推進數據資源賦能交通發展，大力推動大數據、互聯網、人工智能、區塊鏈等新技術與交通行業深度融合?！锻七M綜合交通運輸大數據發展行動綱要(2020―2025年)》深入推進大數據在智能交通的創新應用，有效構建綜合交通大數據中心體系，進一步提升我國交通運輸行業治理能力和服務水平。
江蘇省緊緊圍繞交通運輸部、省委省政府決策部署，堅定實施創新驅動發展戰略，著力加強交通運輸大數據基礎支撐能力，在頂層設計、基礎能力、數據匯聚、資源管理、信息安全等方面取得了顯著成績，不斷強化全省交通運輸信息化整體發展合力，全面提升信息化管理服務能力和水平，為推動交通運輸行業大數據應用和推廣奠定了良好的基礎。
一是編制出臺大數據應用指導性文件。貫徹落實交通運輸部《推進綜合交通運輸大數據發展行動綱要(2020―2025年)》，結合我省正在推進實施的交通強國試點和現代綜合交通運輸體系建設實際，為更好地推進我省交通運輸治理體系和治理能力現代化，提升綜合交通運輸服務水平，編制出臺了《江蘇省交通運輸大數據發展三年行動計劃(2020―2022年)》，明確了總體思路、主要目標，提出了4個方面14項主要工作任務，指導推進行業大數據分析應用。
二是加強行業整體基礎能力建設。開展省級交通運輸數據資源管理系統(行業數據中心)建設工作，該系統主要從IT基礎設施和數據資源兩個層面開展整合，主要建設內容包括數據資源管理及大數據示范應用、信息基礎設施云平臺(含
服務器、存儲，以及相配套的數據庫、網絡、容災備份、信息安全等基礎設施)、數據治理和交換共享相關的標準規范等。目前，已完成IT基礎設施平臺的升級改造，現已按照此辦法為廳機關和廳屬單位提供信息化基礎設施服務，并完成原廳運管局機房信息系統遷移至廳數據中心的工作。
三是強化交通運輸數據匯聚共享。編制了兼容部、省、廳三級要求的數據資源目錄，實現從目錄到數據的實時檢索、共享、應用。按照“原表原字段”的數據匯聚原則從業務系統接入數據資源，截止目前已完成公路中心和港航中心全部數據資源，省廳90%與綜合執法局60%數據資源的接入，共計2216張重點數據表，累計112.6億條數據。今年上半年向交通運輸部報送信用數據110.32萬條，雙公示約13.9萬條；向省信用辦報送信用數據35.66萬條，雙公示約16萬條。
四是加強信息資源管理。結合行業數據中心建設，編制了《江蘇省交通運輸廳“江蘇交通云”數據中心云計算資源管理辦法》，規范數據的申請、使用和服務管理，一是明確了列入江蘇省交通運輸信息資源目錄(以下簡稱信息資源目錄)和主數據目錄的數據資源，通過省廳統一的信息資源服務平臺實施管理。二是明確了廳內單位與外部單位開展數據交換工作，原則上由信息中心通過服務平臺統一實施；三是信息中心應將獲取的外部數據納入信息資源目錄統一管理。目前已上線數據共享服務接口286個，支撐了15家單位25個業務系統的數據使用需求，累計共享數據資源289.6億條。其中，按照江蘇省政府數據資源共享責任清單要求，向江蘇省大數據管理中心提供數據資源共享服務接口35個，響應了30項政務數據資源共享需求。
五是加強政務數據中心管控。根據省政務辦和大數據管理中心要求，通過相關制度文件明確，交通運輸政務信息化建設項目應向省大數據管理中心及廳數據中心申請資源，基于省政務云部署應用，原則上不得新增非涉密的網絡、機房、服務器等基礎設施；確需采購的網絡安全設備、核心網絡設備、基礎軟件、系統軟件和業務應用軟件等關鍵產品和服務應根據省有關要求優先選擇國產產品。
六是開展交通運輸大數據專題應用。為落實部省有關文件要求，結合我省交通強國試點和現代綜合交通運輸體系建設，江蘇交通在大數據應用方面制定了4個方面12項綜合交通運輸大數據發展專項行動，引導推進大數據在交通運輸領域的融合應用。通過不斷探索實踐，形成了一批大數據在交通行業應用的典型案例，在推動科學決策、智慧出行、精準治理等方面取得了良好的成效，在“強富美高”新江蘇建設中發揮先行官作用，在支撐江蘇踐行“爭當表率、爭做示范、走在前列”使命中發揮先行指引作用。
(一)探索大數據在交通規劃中的應用，量化支撐精細化、智能化綜合交通規劃。借助大數據分析技術實現交通公路、鐵路、水路、航空全方式全要素的數據融合應用，從不同角度細粒度還原交通現狀、精準預測交通態勢，形成一系列易理解、有結論、實用性和權威性較強的大數據分析成果，有效支撐綜合交通運輸決策管理與服務。
(二)開展交通出行大數據分析，促進出行服務創新應用。利用手令數據、客運聯網售票數據、高速公路聯網收費數據以及鐵路、民航售票數據，針對五一、端午節等節假日開展預測分析，為游客小長假出行提供出行指引；以數據銜接出行需求與服務資源，以數字化、網絡化、智能化為主線，依托移動互聯網、車聯網、云計算、AI等新技術，大力發展定制客運，滿足了不同乘客個性化出行的需求；搭建城市級智慧停車大數據綜合管理信息平臺，統一有效地合理分配城市現有的停車資源，實現停車智慧化、管理可視化和運營高效化。
(三)加快行業自動化運行監測，提升交通運輸精準治理能力。研究數據聚類分析、知識圖譜等人工智能技術在重點運營車輛的應用路徑，以技術代替生產力，自動化分析和挖掘兩客一危車輛、超限車輛、在營運小客車、非法營運車輛等重點運營車輛出行時空特征，實時監測、預警全路網全時空車輛行為，為治超精準執法提供依據，提升道路監測預警能力與執法處置效率，利用大數據深化“平安交通”建設；構建高速公路交通運行分析系統，分析交通特征、交通事件作用機理，研判公路交通網絡運行態勢、發展演變規律，形成公路交通預警與管控的成套技術和產品，解決高速公路擁堵難題。
(四)推進基礎設施數字化、智慧化建設，實現智慧基礎設施的網絡化運營管理。開展大數據在橋梁健康監測、智慧城軌運維安全、基礎設施質量管理的應用，提高橋梁、城軌等基礎設施運行狀態自感知、設備故障自診斷、智能養護水平，實現交通基礎設施健康狀態實時跟蹤、智能監測與科學評估。
ITS114選取了部分交通運輸行業典型應用案例，供行業參考。
大數據在交通運輸規劃中創新應用
通過交通行業數據、手機信令數據、互聯網數據等多源數據的分析挖掘，形成了對人的行為精細化洞察能力，為交通規劃精準施策提供了利器。
應用成效
1、利用多源數據測算全社會區域出行總量。
利用手機信令數據細分城鎮人口、農村人口兩類出行人群，然后利用兩年的數據，測算全年的區域出行頻次，再利用人口普查、行業數據等多源數據進行校核，測算全年出行頻次。得出結論2018年，全省人均區域出行次數約為31次/年，城鎮人口人均區域出行次數接近37次/年，農村人口人均區域出行次數約為9次/年，約為城鎮人口的四分之一，面向2035年重在解決城市群城鎮化密集地區高強度出行?；谑謾C信令數據細分不同城市功能區分析交通生成占比，江蘇兩大都市圈(蘇錫常、南京都市圈)出行量，占全江蘇省出行量的59.5%，南京都市圈23.1%，蘇錫常都市圈36.3%，區域交通發展，重點是圍繞“1小時都市圈”建設，落實區域協調和一體化發展。
2、利用大數據技術進行航空客運出行分析。
利用手機信令和航空票務數據，針對性的提取航空出行客流，得到江蘇航空客運出行總體格局：江蘇省航空出行約54.4%客流利用本省機場，其中祿口機場分擔27.2%，只能做到半自給自足；而上海兩大機場承擔了江蘇航空客運市場32%的份額，馬太效應明顯；在上海兩場面臨運力飽和的情況下，迫切需要江蘇提升航空出行保障能力。從各機場客流來源地、各城市航空出行機場選擇來看。首先是祿口機場，在南京有交通規劃決策913%的客流選擇蕭山機場，而杭州只有4%的人會選擇南京機場，祿口機場區域輻射能力已拓展到安徽、浙江等省，但對比杭州蕭山機場，競爭力仍有不足。
大數據在定制客運中的應用
在江蘇省交通運輸廳等行業主管部門的鼓勵支持下，由江蘇大運和全省客運企業主導，與同程旅游共同組建車巴達(蘇州)網絡科技有限公司，專注于打造跨城道路客運一站式出行平臺――巴士管家。明確全省定制客運試點企業統一接入巴士管家平臺。2015年底，巴士管家將云計算、大數據等新興技術與客運模式相結合，上線定制客運1.0版本，逐步研發并應用了一套系統的定制客運解決方案。
應用成效
1、通過乘客出行線路、頻次等出行軌跡在平臺形成大數據沉淀，拆分出多種出行場景并提供場景化出行方案，如場景用車、聚合用車、多點接駁等多樣化服務。
2、除運力側提供車輛
監控、需求熱力圖以及庫存監控等功能模塊，保管車輛調度的及時高效。
3、服務體驗決定了實載率和復購率。提供基于5級評價體系及24h客訴監控，為提高客戶滿意度提供了寶貴的數據支撐和考核輔助，通過服務規范約束與數據監控做到服務滿意度持續提升。
大數據在兩客一危精準監管中的應用
通過技術升級，創新融合現有重點營運車輛監控技術設備，新增高級輔助駕駛設備(ADAS)、駕駛員行為監控設備(DSM)和整車安全監管應用設備，共采集46項報警數據，通過相關管理需求分析，確定14項報警數據關聯分析，將數據篩選、統計以實現駕駛員行為多維度智能采集與分析，實現高效、可靠、安全的車聯網大數據存儲、分析平臺，將原來技術對車的監控升級為對駕駛員和環境的監控，繼而打造車輛安全駕駛行為監測大數據管理平臺，構建車人協同安全監測的云應用服務平臺。
應用成效
1、道路運輸車輛主動安全智能防控系統實現“兩客一?！备采w分別為2019年4.2萬、2020年14萬，目標2021年完成30萬數據接入，企業覆蓋數分別為2019年1500家、2020年6000家，目標2021年覆蓋4萬家。運輸車輛及運輸企業逐年攀升，通過平臺上的駕駛員行為、車載數據、定位數據、貨運數據、環境數據等能不斷豐富安全管理數據維度，為推進交通運輸安全大數據發展建立了豐富的數據基礎。
2、通過嚴重報警與處置數據對比顯示，企業報警處理率提升，嚴重報警數下降，運輸企業動態監控主體責任得到夯實；通過“雙降”數據對比，2010年“兩客一?！钡缆愤\輸事故及死亡人數相較2019年下降了80%，死亡人數下降了77%。
3、行業技術標準已向全國16省推廣應用，江蘇、河北、廣西、河南、海南、山西直接使用江蘇標準；四川、重慶、浙江、上海、廣東等省引用江蘇標準。江蘇省《道路運輸車輛主動安全智能防控系統技術規范》為全國道路交通管理提供了“江蘇標準”。
