眼下,新冠肺炎卻仍然處于攻堅(jiān)期。全國各地開始陸續(xù)迎來復(fù)工。相信每個人出門前都會擔(dān)憂一個問題:疫情期間,乘坐出租車、公交車、地鐵等交通工具安全嗎?
近月以來,多名出租車、公交車司機(jī)被確診為新型肺炎,朋友圈滿是各地急尋同乘人員的訊息和文章,再次將安全出行問題推向風(fēng)口浪尖。
2月4日,呼和浩特市一名出租車司機(jī)被確診為新型冠狀病毒感染肺炎病例。除1月27日、1月29日在家休息,1月18日到1月31日,她駕駛蒙AY1754出租車共載客154次。
同日,金華東陽市一名公交車司機(jī)回河南老家后被確診患新冠肺炎,東陽已找到該司機(jī)駕駛的公交車乘坐人員103人,并采取隔離留觀措施。
2月7日,深圳衛(wèi)健委發(fā)布通報(bào):377路公交司機(jī)姚某檢出新冠病毒“陽性”,隨后,5條同場站線路(822、M281、 M428 、377、B741)約100輛公交已暫停運(yùn)營,并對全部車輛進(jìn)行了消殺。
在疫情特殊時期的公共交通調(diào)度、安全出行引導(dǎo)等難題面前,智能交通的安全、可控和高效性,可以更好地服務(wù)城市。
特殊時期,百度Apollo自動駕駛平臺聯(lián)合其生態(tài)合作伙伴新石器時代、智行技術(shù)等已赴武漢,北京、上海、青島等地投資數(shù)十種可用于清潔、消毒、送餐等服務(wù)的無人駕駛汽車,并利用生態(tài)的力量幫助預(yù)防和控制工作。
為了擴(kuò)大疫區(qū)無人駕駛服務(wù)的規(guī)模,百度Apollo于2月10日宣布將免費(fèi)開放低速自動駕駛微型車套件和自動駕駛云服務(wù)矩陣等,為企業(yè)提供有力的支持。未來,更多的自動駕駛汽車將成為戰(zhàn)爭流行前線的高效可控公共資源,并在社會服務(wù)方面做得很好。
除了百度之外,智能交通領(lǐng)域的多家企業(yè)也紛紛發(fā)力。海康獻(xiàn)出了臨時卡點(diǎn)防疫檢查站車輛預(yù)警解決方案,千方有重點(diǎn)場所疫情防控云平臺解決方案,中控信息有疫情監(jiān)測解決方案,平安智慧交通有防疫重點(diǎn)車輛核查系統(tǒng)和疫情防控交通一體化系統(tǒng)等。
此番疫情的發(fā)生,對于交通行業(yè)提出了莫大的挑戰(zhàn),但同時,疫情過后,智能交通也會迎來發(fā)展的機(jī)遇。可見,疫情中人流和車流的管控可說是重中之重。此次疫情正值春節(jié),大量的人員回鄉(xiāng)、旅游,交通出行非常集中,跨省、跨城市、甚至跨國的流動都非常大。
出行方式主要包括鐵路、飛機(jī)、長途客運(yùn)和私家車等幾種方式,因此考慮新市場需求,新產(chǎn)品管控和服務(wù)的對象主要是個體人和車輛。
談及車流管控,我們需要掌握車輛在重點(diǎn)疫區(qū)及周邊城市的跨地區(qū)活動情況、出現(xiàn)位置,并進(jìn)行實(shí)時、動態(tài)的統(tǒng)計(jì)分析及實(shí)時過車預(yù)警,加強(qiáng)針對經(jīng)過疫區(qū)車輛信息的感知防控能力。在人流的管控上,需要掌握人的出行軌跡和信息,車輛的出行軌跡和信息,人員乘坐不同交通工具出行的信息。
簡單來說,在這次疫情的防控工作中,對通行的人和車輛,我們需要弄清楚對方從哪個省份,哪座城市來,經(jīng)過哪些城市,駐足過哪些地方,乘坐了哪些交通工具,所乘坐交通工具的車次/航班次等非常詳細(xì)的信息。
一輛車一輛車的詢問,一方面容易造成交通擁堵,另一方面也會增加病毒傳播的風(fēng)險(xiǎn),那么該如何解決呢?
首先可以依靠車輛軌跡追蹤,基于道路視頻監(jiān)控、卡口等視頻數(shù)據(jù),通過車牌書本,以掌握重點(diǎn)車輛的重點(diǎn)疫區(qū)旅居史、停留史、活動軌跡,分析目標(biāo)車輛的密切接觸對象等信息,以及有關(guān)車輛和人員管控的外延信息,數(shù)據(jù)整合。
在這次疫情防控過程中,就有不少企業(yè)將大數(shù)據(jù)疫情防控系統(tǒng)多個省份的公安機(jī)關(guān)疫情防控工作應(yīng)用,但這些系統(tǒng)主要應(yīng)用在省內(nèi),城市等一定區(qū)域內(nèi)的軌跡追蹤。
除此之外,車輛數(shù)據(jù)的追溯效果還受前端數(shù)據(jù)采集質(zhì)量,以及跨省數(shù)據(jù)共享等問題影響。所以未來還有相當(dāng)大的提升空間,提升的關(guān)鍵點(diǎn)就在于重視交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集,重視交通采集前端設(shè)備的運(yùn)維。
第二個可以考慮應(yīng)用的場景是建立“遷徙大數(shù)據(jù)”,此前有地圖商曾經(jīng)對外發(fā)布了遷徙大數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)顯示了春節(jié)期間不同城市人口的遷入量和遷出量,遷徙關(guān)系。
但這一地圖數(shù)據(jù)主要是基于機(jī)動車數(shù)據(jù)生成,人的出行方式卻不止機(jī)動車一種,因此整合大交通方式的人口遷徙特征則是需求提升的目標(biāo)之一。此外,這次疫情防控工作中,一個高頻出現(xiàn)的場景是同架次/車次的個體出行者尋找,這對于出行追蹤提出了新的需求。
例如我們開頭提到的東陽公交車司機(jī)被感染后,由于強(qiáng)傳染性,當(dāng)?shù)刈匪萘?03位同乘人員進(jìn)行檢查與隔離。
在追溯過程中,我們看到一開始是媒體發(fā)布公告的形式召集,后期面向公眾上線了疫情跟蹤、同車查詢系統(tǒng),尋找過程還是較為被動。
目前,城市出租車出行有很多打車軟件,都綁定有個人的移動聯(lián)絡(luò)方式,應(yīng)急狀況下主動的個體出行信息服務(wù)實(shí)際上也可以延續(xù)到城市出行末端。未來若是能夠打通一體化出行鏈后,這些信息要素就可以完全掌握,讓追溯更加主動高效。
總而言之,未來智慧交通領(lǐng)域的發(fā)展,無論是其產(chǎn)品和解決方案的基礎(chǔ)都是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,不過每一次危機(jī)和困境都會伴隨新的機(jī)會出現(xiàn),疫情過后,我們都希望它能為智能交通沉淀些什么。
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