数据驱动、交通变革与智慧治理

谢治菊,许文朔

[ 广州大学,广州 510006]

一、问题的提出:背景及缘起

数字城市、智慧城市都是美国的舶来品，其概念随着现代信息技术、通信技术和计算机技术的发展接踵而来。数字城市的概念来自于美国前副总统戈尔的演说，该演说的名字是“数字地球——新世纪人类星球之认识”；(1)Gore A.，“The digital earth: Understanding our planet in the 21st century”， Photogrammetric Engineering andRemote Sensing,no.5,1999,p.528.智慧城市的概念来自主题报告“智慧地球：下一代领导人议程”，该主题报告2018年由时任IBM的董事长彭明盛发布。(2)Palmisano S.，“A smarter planet: The next leadership agenda”，New York: IBM, 2008.随后，英国正式提出了“数字英国”的计划，韩国提出了“U-City”和“U-Korea”综合战略计划，我国提出了“智慧城市试点计划”。(3)陆化普、孙智源、屈闻聪：《大数据及其在城市智能交通系统中的应用综述》，《交通运输系统工程与信息》2015年第5期，第45-52页。随着数字城市、智慧城市的深入推进，移动互联网技术、物联网水平、云计算方法大大提升，这直接推动了大数据时代的来临。所谓大数据，就是指需要摒弃传统的常规软件而采取新的处理模式才能捕捉到的海量数据集合和多样化的信息资产。

随着科学技术的进步和信息产业的发展，作为一种思维、技术和资源，大数据产业的发展进程不断加快，从2008年Nature子刊提出“大数据”这一概念到今天大多数国家将其作为一种发展战略并广泛应用到政府治理、社会生活、市场运行等多个领域，不过十余年左右。在这十余年间，大数据引发的治理变革比比皆是。例如，在政府治理方面，大数据推动了政府治理模式重塑、治理流程再造与治理决策优化，促进了政府的治理结构从封闭性走向开放性、治理主体从一元走向多元、治理过程从静态走向动态；(4)黄其松、刘强强：《大数据与政府治理革命》，《行政论坛》2019年第1期。在教育提升方面，大数据可以对教师的教学成效进行跟踪分析，通过对教学方式与学生反响的相关性探索、关联性挖掘，帮助教师寻找最有效的教学方式，从而提高教师的教学质量；(5)杨现民、唐斯斯、李冀红：《发展教育大数据:内涵、价值和挑战》，《现代远程教育研究》2016年第1期。在公共卫生方面，通过大数据技术对医疗卫生的海量数据进行挖掘，发现有价值的信息，对疾病管理和疾病控制有重要的作用；(6)张良等：《公共卫生大数据平台探索与实践》，《中国卫生信息管理杂志》2018年第5期。在社区治理方面，通过大数据采集技术对社区居民的行为数据进行采集，能够对社区成员的情绪波动进行数据挖掘与数据预测；(7)吴青熹：《社会化媒体与大数据视野下的城市社区治理》，《华东师范大学》(哲学社会科学版)2017 年第6期。在生活模式方面，人们的日常行为活动与情绪变动都会通过社交网络表露，云算法在对个人网络行径与情感表露的基础上可以得出人们的感情变化与行为诉求，无区域限制的线上交流与实时性的传输方式使得信息快速传播，急剧碰撞，进而影响到现实生活。(8)孟天广、张小劲：《大数据驱动与政府治理能力提升——理论框架与模式创新》，《北京航空航天大学学报》(社会科学版)2018年第1期。可以说，人们的生产方式、网络信息活动、学习方式甚至思维方式都在互联网背景中留下了数据信息，这些信息对推动人类生活方式与生产方式变革有重要的意义，也对城市治理与交通变革有一定的借鉴。根据中国互联网络信息中心的数据显示，截至2018年6月，我国网民规模达8.02亿，互联网普及率为57.7%，这为大数据的产生奠定了坚实的基础。(9)“网民规模达8.02亿普及率57.7% 2018中国互联网发展数据出炉”，网址为：http://www.lbzuo.com/shuju/show-18664.html，2018年。在大数据时代，如何更高效地进行社会服务与社会治理，利用互联网数据与计算分析技术解决问题，是政务部门革新的方向与目标，这在城市交通治理中显得尤为明显。因为，现阶段，本地车流量的剧增使得城市交通刚性静态失衡，固有车辆造成了拥堵问题；外埠车辆的涌入使得城市交通压力增大，交通需求在时间与空间方面的不确定而造成的交通弹性动态失衡问题也急需解决。事实上，车流量骤增为城市道路交通带来了压力，这就需要精确度高、反馈及时、灵活有效的交通监管模式，这一模式可以通过大数据得到解决。(10)陈美：《大数据在公共交通中的应用》，《图书与情报》2012年第6期。与传统治理手段相比较，大数据能够系统且连续地观察交通对象，这为城市交通变革带来契机。

事实上，国内外的研究表明，在城市交通方面，大数据不仅可以对城市内的人口变动进行系统化监测，为城市规划与道路建设提供数据支撑，为交通安全事故处理提供有效证据，还能减少交通违规违法行为、缓解城市交通拥堵、维护城市交通安全。例如，自2011年以来，Zhang J.等研究者通过数据挖掘、数据分析和数据计算，发现了城市交通系统的运行模式；(11)Zhang J.,Wang F.Y., Wang K., et al：“Data-Driven Intelligent Transportation Systems: A Survey”，IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, no.4,2011,pp.1624-1639.Lathia N.通过地铁系统中的流动刷卡数据，计算出地铁中不同人群在不同站点的通行时间，指导乘客错峰出行，改进了城市交通公共服务；(12)Lathia N., Capra L.，“Mining mobility data to minimise travellers’ spending on public transport”， Acm Sigkdd International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining，2011.Castro则通过出租车的GPS轨迹数据库，预测城市交通的拥堵状况；(13)Castro P.S., Zhang D., Li S.,“Urban Traffic Modelling and Prediction Using Large Scale Taxi GPS Traces”，International Conference on Pervasive Computing. Springer-Verlag, 2012.陈美则以英国、美国以及我国的深圳为例，指出大数据解决公共交通问题的优势和面临的挑战；(14)陈美：《大数据在公共交通中的应用》，《图书与情报》2012年第6期。王少华等从智能交通所需的技术路径、数据轨迹、计算方法、网络演化等角度出发，对智能交通的技术支撑进行了研究；(15)王少华、卢浩、黄骞、曹嘉：《智慧交通系统关键技术研究》，《测绘与空间地理信息》2013年第S1期。马景艳则就大数据在智慧城市中的应用前景和面临的挑战进行了分析，并指出大数据是解决智慧城市交通拥堵的关键；(16)马景艳：《大数据背景下智慧城市破解交通拥堵的策略研究》，《电脑知识与技术》2014年第18期。赵鹏军、李铠依据交通流网络平衡原理，对大数据公共交通运行与服务水平等方面进行实时监控的应用分析，并提出交通监测与需求管理一体化系统理论框架，为缓解城市交通拥堵问题提供理论依据。(17)赵鹏军、李铠：《大数据方法对于缓解城市交通拥堵的作用的理论分析》，《现代城市研究》2014年第10期。这些研究说明，大数据在配置交通信息资源、提升交通预测水平、提高交通运行效率、提供交通过程监控等方面确有无可比拟的优势，这些优势在北京、上海、广州、深圳等城市的交通运行中已表现出来。基于此，本文拟在厘清大数据驱动交通变革逻辑的基础上，以北京、上海、广州、深圳四个城市大数据驱动的交通变革为案例，系统剖析大数据是如何促进传统交通向智能交通变革、进而促进智慧城市建设的。

二、大数据时代的城市交通变革：理论及逻辑

交通是人类活动不可或缺的生存条件，据估计，城市中40%以上的人口每日通勤时间至少超过一小时，这说明保障城市居民的安全出行、维护城市交通的有序运转是城市治理的重要工作。(18)余辰、张丽娟、金海：《大数据驱动的智能交通系统研究进展与趋势》，《物联网学报》2018年第1期。根据维克托·迈尔-舍恩伯格的观点，大数据不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。(19)[英]维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶：《大数据时代: 生活、工作与思维的大变革》，盛杨燕、周涛 译，杭州：浙江人民出版社，2013年，第27-28页。故此，由于交通流具有时效性强、变化迅速和运行留痕的特点，交通领域的大数据在传统4V特征——体量巨大(Volume)、模块多样(Variety)、真假共存(Veracity)、价值丰富(Value)——的基础上，还应有处理快速(Velocity)和可视化的特征(Visualization)，这些特征将引发城市交通的深度变革，驱动城市交通由传统治理走向智慧治理。(20)陆化普、孙智源、屈闻聪：《大数据及其在城市智能交通系统中的应用综述》，《交通运输系统工程与信息》2015年第5期。也即，传统的交通治理模式已不适应当前交通信息量飞速增长与急剧变化的状况，大数据与互联网的运用能够改变传统的数据收集方式，为交通治理模式革新提供途径。那么，大数据为何能促进交通治理模式的革新呢？

(一)大数据能够优化城市交通资源配置

大数据可从两个层面优化城市交通资源的配置，一是宏观的配置决策层，二是微观的交通出行层。在配置决策层方面，城市交通资源是城市的公共资源，有较强的公共属性，应主要靠政府而非市场来配置，这就需要相关职能部门做好顶层设计、统筹规划、科学决策，兼顾公平与效率，避免资源重复与浪费。但是，受主客观条件的影响，传统的城市交通资源配置决策，往往是经验决策与小数据决策，其结果是缺乏对动态信息的准确把握和真实数据的有效支撑，造成一定的决策偏差。例如，据不完全统计，截至2018年12月底，我国机动车保有量已达3.25亿辆，如此大规模的数据资源依靠原有的小数据处理模式是不现实的。虽有一些学者采取传统抽样的方式进行了实证调查，但抽样的代表性、真实性与典型性往往受调查者个人背景、人脉资源、主观判断等因素的影响，调查结果对城市交通资源配置决策的支撑作用有限。大数据则不一样，它在关注城市交通出行宏观大数据和城市综合路网大数据的同时，还能聚焦峰值数据、行驶数据、个体数据等特殊的微观数据，这些数据能让城市交通资源的配置决策从经验归纳迈向演绎判断、从普遍化处理迈向个性化分析。(21)谢治菊：《大数据驱动下的教育精准扶贫——以长顺县智慧教育扶贫项目为例》，《湖南师范大学教育科学学报》2019年第1期。在交通出行方面，大数据背景下的数据采集不再受时间与空间的限制，与传统的信息处理方式相比，大数据的交通信息处理具有高效性、便利性、准确性、共享性等特征，可通过数据算法对无章无序的海量数据进行规律化处理与趋势化分析，从而准确了解城市的交通状况，为科学化交通出行提供依据。并且，当下的智慧交通建设所依托的大数据技术在提高交通空间利用率的同时，还可通过多种传感器对交通信息进行勘测与采集，进而大规模、高速地进行数据统计，为可视化交通出行提供参考。有了可视化的实时交通路况，出行者就可以通过手机终端对所需路径进行路况查看，明确交通路况趋势，酌情选择出行方案，减少出行的不确定性，缓解出行交通拥堵压力，实现交通出行资源的优化配置。也即，大数据改变了传统的依靠基础设施投入或依赖外在的土地资源来提高公共交通服务能力的弊端，主要通过提高信息资本的利用率来均衡公共交通资源，从而实现优化配置。

(二)大数据能够提高城市交通运转效益

简言之，效益指效果与利益。与效率不同，效益还含有投入、消耗与收益之间的对比。故此，大数据对城市交通运转的影响，应该是效益而非简单的效率，因为，一方面，大数据会降低城市交通运转的成本，另一方面，大数据还会提高城市交通运转的效率。关于前者，常常的解释是，大数据完全超越了动辄就要耗费百万资金进行公路基础设施改造如扩建道路、修建停车场的传统做法，仅仅用信息技术和数据资源就能够缓解交通拥堵问题、降低管理成本、提升城市交通运行的规范化。当然，大数据支撑的智能交通也会耗费一定的成本，如需要一次性支付超级计算机的购买及维护费，但就长远而言，覆盖面广，信息准确，给人们减少的时间成本也是巨大的。关于后者，如果不是通过大数据技术而是基础设施的改善来提高城市交通的运转效率，不仅耗时耗力，还会产生严重的交通拥堵，降低交通运行的效率。大数据就不一样，有研究显示，交通大数据的摄入与消耗的工作量呈反比，摄入越多，消耗的工作量越少，也即，公共交通车辆的配置会随着大数据的聚合而减小，进而提高交通运行效率。(22)陈美：《大数据在公共交通中的应用》，《图书与情报》2012年第6期。难怪对美国洛杉矶的研究表明，一旦增加车辆运营的效率，最少用原来16%、最多用原来54%的车辆运输就可以提供相同或更好的运输服务。例如，交通拥堵时，伦敦市交通部门会利用传感器中的大数据来告知驾驶员最佳的解决方案，这一方案也许是改变线路绕道而行，也许是找到就近的停车位免费停车。(23)Yu H.J., Wang Z.G., Liu X.Y., et al：“A Big Data Application in Intelligent Transport Systems”,Applied Mechanics & Materials,no.9,2015,pp.365-368.可见，以数据平台为基础构建城市交通网络，通过时间序列的交通拥堵状况制定合理的交通疏导方案、预测交通状况、改善道路规划，对提高城市交通运转效益有重要的帮助。

(三)大数据能够创新城市交通监管方式

大数据在城市交通监管上的应用，既是对传统监管方式的创新，也是前沿科技在传统领域的实践。在中国这样一个人口众多且分布不均的情况下，许多大城市的交通拥堵问题日益明显，如何在数据采集、数据分析、数据处理后采取相应的措施达到惠民、便民的效果，是当前城市治理人员思考并努力的方向，这就需要利用大数据的特征，对城市交通进行全程、实时、多元和动态监管。事实上，大数据及其对城市交通治理变革的影响已经让城市交通治理生态得到了重塑，驱动了交通监管方式的创新。因此，有关“大数据与交通监管”的讨论正在成为新的学术增长点，相关研究为这一增长点提供了参考与借鉴。例如，大数据在食品安全、环境保护、市场价格、产品质量等领域的监管实践表明，信息孤岛、数据共享是制约其发挥作用的重要因素。尽管如此，受信息流动方式、权力运行向度、治理需求实践的影响，大数据在提高监管的覆盖面、提升监管的精准性、消除监管的不对称性、降低监管的运行成本等方面，确实发挥了重要的作用。(24)汪玉凯：《智慧社会与国家治理现代化》，《中共天津市委党校学报》 2018年第2期。将这一思路映射到城市交通监管领域中，一方面，我国交通领域的大数据信息为城市交通的监管提供了保障。例如，从驾照的考取、驾照信息录入系统、行驶证的办理到车辆上路、摄像头实时拍摄监测违章等，都可以通过身份证信息在相关部门查询，这说明与交通相关的所有信息已汇入交通大数据系统；另一方面，相对于传统的碎片化、单一性、静态性监控，大数据可让数据“做主”，保持对监控对象的不间断记录，为城市交通的运行提供整体化的监控方案和鲜活性的监控数据，让监控者能够占据主动地位，及时把握事态进展，从容应对交通风险。按此逻辑，从静态到动态、从独立到协同、从粗放到精细、从被动到主动、从随机到实时、从经验到数据、从无序到规范，将是大数据时代城市交通监管方式创新的必然趋势。

(四)大数据能够促进城市交通信息跨域共享

根据管理的层级与幅度，我国大陆地区被划分31个省、自治州和直辖市，每个地区又被划分为若干市、县或区，再进而划分为若干乡镇和社区，这种划分给各地管理带来便利的同时，也导致各级政府追求自己属地利益的最大化，进而出现各级政府之间边界交通发展的盲区。再加上，交通基础设施网络本身是四通八达且连贯的，而城市间的交通治理却有一定的隔阂，城市边缘地区界域责任不明的问题由此产生。交通大数据的虚拟性，让跨域的交通数据收集成为可能。例如，城市边缘的交通路况可由数据采集设备监控，由有关部门监督，由此建立跨域的交通数据网络，此网络能贯通流动性较大的车流信息，有利于跨区域交通问题的解决。跨域的交通数据收集后，可通过数据平台将不同区域采集到的数据共享，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题，形成无缝式交通监控链接，建设全区域式智慧交通网络。

三、城市交通变革中的大数据应用：案例及反思

当下，我国城市化建设的深入推进让城市交通的供需矛盾愈加明显，一方面是因为城市尤其是大城市的“职住分离”给人们带来越来越长的通勤时间，另一方面是因为汽车数量的急剧增加和城市交通设施的老化，让城市的拥堵现象越来越明显。为解决城市交通拥堵问题，基础设施建设和改造固然重要，运用信息化技术开展智慧交通、最大程度提升城市的交通能力却是首选。所谓智慧交通，是指将先进技术手段，如云计算、物联网、人工智能、大数据等，集成于城市地面交通系统而建立的准确、高效、实时的城市交通综合服务系统。(25)王雅琼、杨云鹏、樊重俊：《智慧交通中的大数据应用研究》，《物流工程与管理》 2015年第5期。智慧交通能有效解决城市车辆、道路、使用者之间的矛盾，具有感知、分析和预测等功能，能够有效提高城市交通网络运行效率、提升城市交通服务水平、保障市民出行畅通。智慧交通的前提是有“智慧的大脑”，也即“城市交通大数据平台”。该平台能够打破城市交通领域的信息孤岛，综合交通监管指挥系统、交通运输信息系统、交通综合信息系统等核心数据库，由云计算平台、信息资源库、数据集成汇聚平台、人工智能以及辅助决策系统构成，是智慧交通的决策中心。(26)彭武雄、代义军、白帆：《城市交通大数据中心建设与展望》，《交通与运输(学术版)》2015年第1期。正是由于大数据平台在城市交通从传统治理迈向智慧治理的过程中如此重要，而数据化城市交通建设又关涉到车、人、道路以及管理控制系统等多种因素，虽然根据排队论与概率论，道路设计与交通设施规划的合理化可以减少不必要的交通等待时间，但近年来机动车持续增长给城市交通带来的沉重负担已靠交通设施的合理化建设不能解决，势必启动以大数据为支撑的智慧城市建设。下面，拟以北京、上海、广州、深圳的智慧交通建设为例，系统阐释并反思城市智慧交通变革中的大数据支持。

北京市在2012年提出了为期五年的交通信息化发展目标，旨在以大数据驱动智慧化城市交通建设，为城市交通治理开拓新形势，为日常市民出行提供最大便利。为此，十二五期间，北京市运用大数据技术构建区域式的交通信息网络，构建了较为全面的智慧交通运行平台，目前已建成了“交通专用的地理信息系统、公共交通工具的GPS数据信息采集系统、出行一卡通记录采集系统、运营性车辆状况采集系统与道路网数据采集系统”，大数据交通运行平台将这些系统的数据进行整合与分析，为居民构建了更为智能与合理的出行环境，取得了显著成效，如交通智能感知和交通大数据处理能力大幅提升，交通综合检测能力与智能决策水平处于国际先进水平，交通行业信息化管理水平大幅度提升，交通出行信息服务深度与广度在不断拓展。(27)李倩：访谈回顾:市交通委解读《北京市“十三五”时期智慧交通发展规划》，网址：http://www.mot.gov.cn/difangxinwen/xxlb_fabu/fbpd_beijing/201707/t20170713_2354903.html.

上海市智能化交通运输管理在大数据技术驱动下发展迅猛。早在2010年世博会期间，上海市就通过手机实时定位系统对区域内客流量信息进行采集，对道路拥堵情况进行科学研判，通过大范围与高精确度的数据信息反馈对区域内的交通情况进行实时监测与调控，以创造更高效的交通环境，此举为政府与交通部门制定良好的交通管理措施提供了有效依据。(28)叶亮：《“大数据”背景下我国交通数据管理应用的转型与发展》,《交通与运输(学术版)》 2013年第2期。此后，上海的智能交通建设更是如火如荼，交通信息网络已实现多渠道数据共享平台，道路交通信息采集、发布和监控管理已经覆盖全市干线公路、快速路、地面道路三张路网，智能交通技术在多个交通行业广泛应用，形成了面向政府管理决策、公众出行的多层次交通信息大数据。同时，这些大数据又驱动了移动互联网技术在城市交通治理中的应用，2018年上海发布了综合交通APP，在功能上集成了实时公交、地铁、实时路况、轮渡、机场大巴等相关数据，基本实现了包括步行、公交、驾车出行、路径规划等为市民提供一站式交通服务的资讯平台，极大地提高了城市交通的便利性。在某种程度上可以说，在大数据的支撑下，上海的交通变革实现了从分散式建设向整体性建设、从区域性建设向全域性建设、由封闭性建设向共享式建设、由政府独立推进到全员积极参与的转变，正在迈向全面互联网、智能交通化新时代。(29)冯健理：《上海智慧交通发展》网址： http://www.mot.gov.cn/zxft2018/zhihuijt/index.html.

作为粤港澳大湾区的几何中心，广州大数据城市交通建设在全国遥遥领先。广州市有人口1800多万，城市道路里程13887.7公里，机动车保有量252万辆，交通早晚高峰拥堵明显。根据高德地图发布的2017年中国主要城市交通分析报告，广州市城市拥堵问题在一线城市中仅次于北京，城市道路负荷在节假日等交通密集时段更是趋于饱和，如何用大数据来缓解交通压力？广州市的做法有四：

一是建立数据共享平台，实现跨行业跨部门的交通数据共享，现阶段已实现17个行业365类数据的平台交换共享，其数据资源广泛运用于城市交通客流监测分析、运输保障、交通治理、高快速路保畅通等工作。二是强化交通大数据分析应用。节假日期间，广州市交通平台集成20余类数据，接入10多类专题信息，围绕80多个重点区域，对城市交通多维度、全方位实时监测、仿真评估，日均处理数据1.7亿条，有效地支撑了节假日以及客运量集中阶段的交通疏流与畅通。三是打造智慧公共交通系统，提升市民公交地铁出行便利程度。广州地铁全线共安装800多台二维码闸机，覆盖全线网所有车站，日均服务91.7万人次；不仅如此，羊城通二维码已实现了广州14000多台公交车全覆盖，日均服务约80万人次。四是坚持创新，利用大数据打造移动交通平台，为市民交通打造最便利的交通信息平台。(30)吴炫 ：《广州用好城市交通大数据推动城市交通精细化管理》，网址：http://www.gdcd.gov.cn/jtxw/110340_1.jhtml，2018年。这说明，大数据已让广州的城市交通从传统治理迈向了智慧治理。

深圳市作为我国经济特区，经济迅速发展的改革开放先行地，城市人口剧增，交通压力持续上升，如今，深圳市线路网密度排名为我国第一。据深圳市交通警察局统计，2018年10月份深圳市机动车保有量约336.89万辆，较上年10月份增长约3.87%，驾驶人保有量约431.21万人，较上年10月份增长约11.78%，且呈持续增长趋势。作为高新技术产业密集地，深圳于2017年将大数据算法运用在智能交通探索中，利用互联网大数据覆盖广、轨迹信息连续等特征，建立指标测算及评估体系，实现灯控路口基于GIS(地理信息系统)的控制效益及性能指标实时在线展示，初步完成了互联网导航数据在灯控路口延误、速度等指标的测算，实现路口信号参数与交通流不匹配自检、路段信号协调效果量化评估等功能。运用大数据之后，深圳交通拥堵问题的识别效率提升到90%以上，降低了60%左右的人工路面巡查量，增进了城市资源配置率，提高了城市交通智能化水平。不仅如此，大数据算法调优后，全市568个路段约452公里道路平均车速提升25%以上，237个路口行人过街等待时间平均降低10%，全市道路交通拥堵指数由去年同期1.55下降到1.4，下降率9.7%。(31)“深圳:大数据+算法”，《广州日报》，网址为:http://www.afzhan.com/news/Detail/61522.html ,2017年11月6日。可以预见，深圳市交通大数据的应用经验将会为交通网络建设提供新的模式。

从上述北、上、广、深四个城市交通大数据的应用案例可知，大数据思维与技术为城市交通治理开拓了新的路径，北上广深四座城市交通压力大，城市人口流动性强，运用以大数据为“头脑”的智慧交通对城市交通进行综合治理是解决交通问题的有效方式，该四座城市的共同点是人口多且流动性强、人们通勤时间长、职住分离明显、交通拥堵，其采取的共同解决办法都是运用大数据来发展智慧交通，且成效明显，由此得到的启示是：大数据对促进城市交通的智能化变革有重要的意义。大数据对城市公共交通智能化变革的影响，主要有三个方面：一是一旦某个区域发生交通问题，静态闲置的大数据会立刻被激活与利用起来，相关部门就能从数据库中调出有用的信息进行及时处理，确保交通畅通和交通秩序；二是大数据技术能将大量的数据信息转换成可视化图形与可视化界面，给使用者自动规划最合理的交通路线；三是大数据能对城市交通拥堵情况进行科学预测，最大程度降低错报、漏报和误报的概率，进而对城市交通系统进行动态监控。(32)陈美：《大数据在公共交通中的应用》，《图书与情报》2012年第6期，第22-28页。例如，出发前，智能手机会根据城市的交通拥堵情况、天气状况等影响出行的情境因素，判断最优的出行路线并告知驾驶者。(33)Li Z., Fei R.Y., Wang Y., et al:“A Big Data Analytics in Intelligent Transportation Systems: A Survey”,IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,no.99,2018,pp.1-16.

当然，上述四个案例也表明，大数据驱动的智能化交通也面临一些问题，这些问题包括：一是交通大数据采集的准确率问题。城市交通信息采集的数据量是巨大的，智慧交通体系的建设与大数据城市治理模式的开展对智能化信息采集的依赖性越来越强，信息数据的搜集对于交通问题的判断与城市其他问题的政策制定有着较大影响，但交通大数据采集的准确率仍不够高，以致在决策中仍然有一些偏差；二是城市交通大数据平台的聚合力问题。大数据平台能够将城市交通分散的碎片化信息整合为全局性的连贯性信息，这就需要对采集到的信息进行跨领域、多维度的清洗与挖掘，从而发现隐藏在城市交通背后的规律、趋势与特征。然而，受交通大数据异质性、复杂性、多变性与动态性的影响，这些数据的清洗仍面临一些困难，包括数据不完整、数据不一致、数据值不匹配、数据重复等，这会大大影响数据的聚合能力；(34)明仲、王强：《大数据助力智慧城市科学治理》，《深圳大学学报》(人文社会科学版)2013 年第4期。三是交通大数据的安全性问题。在信息时代，一方面网络技术的发展促进了信息的广泛传播，另一方面信息的过度泛滥催生出个人隐私的忧虑，信息安全问题随之产生。例如，在交通大数据中，个人的行为习惯、出行路线和所在位置一旦暴露，势必带来一些安全隐患；四是交通大数据的存取方式问题。交通大数据是由物联化的智能手机、传感器和机载车辆等硬件上的小数据汇聚而成的，这种静态化的存储格式主要符合“人对物”的互联网，不契合“物对物”的物联网，无法进行有效检索。

四、大数据驱动的城市智慧治理：路径与愿景

如前所述，北、上、广、深四大城市的智慧交通为全国智能化交通建设提供了借鉴，其核心经验在于大数据交通的集成及应用。大数据交通治理是实现城市区域化经济协同发展的要求，是智慧城市建设的主要路径，是驱动智慧城市建设的主要力量。所谓智慧城市，是继数字城市、智能城市之后出现的城市信息化发展的高级形态，是在统一开放的信息平台中链接多领域数据信息兼容互享的智能运作系统。(35)张小娟、贾海薇、张振刚：《智慧城市背景下城市治理创新发展模式研究》，《中国科技论坛》2017年第10期。智慧城市概念的提出，推动了大数据思想与城市治理的结合度，连贯了多领域多角度的产业结构。事实上，将大数据这一思维、技术和资源与智慧城市结合起来，必将产生智慧治理。智慧治理是以人为中心的城市智能设施建设与社会多元治理方式相融合的治理模式，是运用信息技术形成多元、开放、包容和快速回应的治理体系。智慧治理包含的内容比较广泛，既有公共服务、社会生活和基础设施建设，又有大数据技术、通信技术、可持续生态等内容，包括智慧型政府、参与型社会、创新型人才与企业、智能基础设施与ICT技术、大数据资源等五个核心要素。(36)李云新、韩伊静：《国外智慧治理研究述评》，《电子政务》 2017年第7期。

大数据以下述三种明显的方式驱动着城市的智慧治理。首先，多元治理主体协同参与。传统的治理模式是以政府为中心的集权模式，机构臃肿、部门林立，越位、错位、缺位时有发生。大数据时代的到来，信息传播方式和渠道发生了变化，倒逼着政府进行从封闭到开放的改革，权力分散化趋势明显，这就为社会上多元主体的参与提供了更多的机会；同时，大数据时代的到来，需要政府形成以人为本、开放有序、民主参与的治理理念。为此，应充分利用舆论大数据，增加政府信息的透明度；应完善公民参与机制与信息公开机制，激发公民参与公共事务的热情和积极性；应探索多元治理主体协同参与的共享模式，强化政府与民众之间的沟通与交流，构建政府与民众间新型的合作关系。其次，多样治理技术齐头并进。大数据是一个包含互联网、云计算、物联网等多重因素在内的数据分析和处理模式。(37)崔伟：《智慧治理:大数据时代政府社会治理之创新》，《知与行》2016年第4期。当下，政府应当加强对物联网、云技术的研发与投入，通过云计算和超级计算机把城市监测对象连接起来，增强包括数据处理技术、数据安全技术等多个领域在内的技术实力，建设集智能处理能力、海量存储能力和快速计算能力于一体的城市信息处理平台，为城市的智慧治理提供技术支撑与信息服务。最后，多种治理机制流程再造。智慧治理是借助大数据、物联网等新兴技术对政府治理实践的超越，而大数据在数据收集、清洗、整理、挖掘、分析和使用的过程中，让城市交通治理的精细化、可视化、专业化得到凸显，让城市交通治理的决策机制、监控机制、参与机制和应急机制的形成流程得以再造。故此，城市交通智慧治理的过程，就是力求实现治理知识数据化、治理数据结构化、治理结构智能化的过程。

作为交通信息化的高级形态，智慧交通将智能技术运用于交通系统的各个组成部分中。应当看到，一方面，信息量井喷式增长的大数据时代驱动着智慧交通的形成，另一方面，持续的行为记录为城市交通治理变革提供了有力的支撑。因此，运用大数据思维和技术对城市交通变革进行治理，让人们对城市交通的感知、认知与行动都以数据化的方式呈现，建立智慧社会与智慧城市，实现城市交通智能化发展，提高城市交通运行效率，是现阶段大数据应用于城市智慧治理的愿景。简言之，城市正在智慧化，生活正在数据化，大数据、物联网、云计算正在联结着社会的各个主体，编织着城市的方方面面。然而，毕竟大数据只是一个工具，我们在挖掘其价值的时候，还应更多地关注人性关怀、数字鸿沟和隐私安全，尤其是要防止“数据崇拜”和“数据至上”，只有这样，才能在使用大数据优化城市交通变革的时候，给予城市更多的温度与厚度。