T.Russell ShieIds：大数据在美国交通行业的应用

　　2015年4月27日，第十四届亚太智能交通论坛在南京隆重开幕。来自国内外40多个国家和地区的700余名智能交通相关政府代表、专家学者、企业界人士汇聚一堂，共同探讨智能交通发展的问题和趋势。美国YGOMI公司董事长T.Russel Shields在大会上发表了演讲，以下为演讲实录，未经本人审定：

　　T.Russell ShieIds：我非常高兴今天来到这里，对于这些相应的会议还有展会相应的工作卓越的成绩，印象非常深刻。这是我在南京做的第四次演讲了，在我开始之前，让我来说几句话，是关于刚才何教授的演讲，英语确实是一个很糟糕的语言。从大数据应用的角度来看，在美国它并不是总是大数据，那么在大的冲突和大数据之间是有差别，有时候他们是一样的，但是您的演讲里面谈到的是分析手段的结合，也就是获取数据，获取数据，大量的数据，这是您谈到的大数据，但是的话很多时候确实是这样的，但是有时候不一定是这样的，因为有时候我们获得的数据它不一定是大数据。我在自动驾驶的行业做的经验来看，我们的工作是涉及到海量的数据，但是它并不是大数据，因为我们很多的工作和大数据是没有关系的，只不过是海量的数据而已。

　　从它的应用的角度来看，很多的事情，现在是可以实现的，比如说我们现在有更多的数据，更快的处理器等等。当然它显然可以对交通行业造成相应的影响，并且像其他的工业领域的一些组织机构也可以来使用这些方法，我们也是希望找到一些方法来优化我们交通的网络，并且呢能够对它的容量进行相应的优化，我们也试图搜集相应的一些信息，来自于不同来源的信息，并且来进行相应的使用，这样的话能够更好的了解我们交通的资源，我们当然对安全也是非常感兴趣的。比如说系统它本身的安全，以及整体交通系统的安全，交通网络的安全，合规当然也是非常重要的。我们通常有些相应的问题，比如说有时候我们安全的措施不够，我们分析一些相应的数据之后，我们发现有些合规的问题，我们会发现一些薄弱环节，对于这些薄弱环节来讲，我们必须要关闭一些相应的漏洞，来改善我们的安全。否则的话，如果这些安全措施不好的话可能会有相应的问题，还有就是维护，我们怎么样维护我们的资产。ITS的目标就是能够提供技术的支持，这样我们能够对交通系统更好的进行相应的维护。在这个地方大家可以看到是一些保险方面的内容，这是一个例子，也就是我们把很多数据进行相应的结合，进行多重的应用。最后它可能会成为非常重要的应用，从自动驾驶角度来看，这个里面涉及到不同数据的结合，这里面是涉及到不同来源的，我们可以从权威机构获得相应的数据，或者说我们汽车和汽车之间通讯也可以帮助我们来提供相应的数据，这个呢可以衍生出来大数据额外的应用，从特定角度的领域来看，我也会来谈一谈它的具体的含义。它事实上来讲是涉及到多层面的，比如说物流，还有汽车租赁等等，还有交通管理等等，这个方面也有很多相应的努力，比如说还有公路、铁路、水路等等交通都是牵扯其中。当然汽车制造厂呢，他们也是可以很好的使用大数据。

　　这是一个快速的样本，物流方面的内容，是主要的领域，也是我们在美国应用的领域，这个地方UPS是一个快运公司，他们使用了这个数据，并且把它和很多的输入的信息结合起来，长途卡车运输的公司，他们也使用数据来优化和铁路之间的接口，特别是在某些情况之下，这些比较小的道路的信息，相应的信息整合到一个卡车里面去，然后的话，这样就能够把驾驶或者说卡车运输相关的费用进行进一步的节省。还有铁路，这个铁路是一个主要商用的铁路，也使用了很多大数据分析的结构，帮助他们改善工作的效率，改善运输的及时性，如果说有任何问题的话，他们可以来采取预先的措施来防止事故的发生，并且能够把它的结构进行进一步的优化。从交通机构角度来看，还有公共交通的公司，比如说公共汽车、地铁还有上下班的交通工具等等。像这些他们都有很大的改善，主要是服务的改善，在这个地方是芝加哥的例子，它是一个很大的城市，那么圣地亚哥它是一个中等的城市，还有其他的小城市，他们都有不同的系统，可以把不同的因素整合到一起，在纽约从搜集的信息角度来看，也做了很大的投入，比如说路径、交通，每天不同的时间，还有每年不同的季节，冬天、夏天，还有节假日等等，这些信息我们都得到有效的分析。从公路管理的角度来看，这个地方是另外一个纽约的例子。事实上在很多的城市都是一样的，那么他们的交通也是跟他们有些相应的合作，这样能够更好的管理他们的一些交通网络的支撑。

　　比如说应该怎么样更多的处理，怎么样更多的更新，比如说他们应该在建筑方面到底应该做什么，它会产生什么样的影响，对于周边的事务做一些改变。总部在纽约，你可以看到有很多的问题，这里面有很多的例子，我在这里也不想讲太多，大家可以看我演讲的PPT来获取更多的信息，大家可以看一下我们的管理以及基础设施方面，这个方面我们也是在把这个新西兰，在我们新泽西州我们也开展了很多这方面的工作，包括我们说几信号，怎么样能够获得更好的数据。如果确实是有一个问题，一些大的高速公路上做一些试验的话，突然手机不好用了，这就是显示说当时当地发生了问题，这个时候呢也可以去在1分钟内去做一些处理，那么这个时候往往你会非常迅速的进行一些应对，在波士顿我们也有类似的情况，我们看到了北方美国的问题，因为这些道路都已经很老了，没有资金去进行维护道路，不像中国这样。所以在波士顿你可以看到冬天的时候，我们就看到，包括底特律、芝加哥这些周边的城市都会有同样类似的问题，就是道路上有很多的洞，所以说我们希望能够找到这些地方，让这些有洞的路被修补，修补好。我们还在城市里面有很多这样的地方，我们必须要和他们合作，去使用他们的信息，来做工作，来知道实时发生了一些情况。

　　我们联邦航空局，事实上我们也是在考虑到同样的问题，我相信在中国，你去旅行的话就会知道，在上海到北京之间的行程是非常不可靠的，如果你期待你的客户准时到的话，有时候你会失望，纽约到华盛顿之间的行程也是非常不确定，我们想建立新一代的系统。我希望能够增加我们空中的能力，我们希望在几个因素方面进行改进，这样一来我们航班的飞行次数可以增长，增加，而且在大部分的一些纽约、华盛顿、洛杉矶、旧金山、芝加哥这些地方，容易拥堵的这些城市去安排更多的飞行次数。我们也做了10年的，你可以看到目前项目的话，在进行，也就是一些不准时飞行的次数，降低了15%，从40%非准时率降低到了20%到15%的非准时率，是在朝着好的方向在迈进的。有的时候由于飞机必须要在另外一个城市迫降，这样的情况在减少，我们希望能够把飞机离开了停泊地，到最终起飞的这一段时间，也希望去缩短，还有就是我们分享的问题。汽车分享，拼车，你可以看到我们通过现在很多互联网的提供商的服务，中国拼车服务变得越来越随处可及，我们也可以提升汽车，也可以把效率进行提升，当然情况也是非常复杂的，有的时候不仅仅是一天的情况，有的时候是节假日，有的时候是不同天气，有的时候是特殊的情况，这些情况也要考虑进来，如果把这些综合考虑进来的话，系统的复杂性是非常高的，那么在整个汽车的行业里我们也有几个例子，当他们已经探测到了任何问题的时候，他们就可以看到对于整个的影响，而且这个问题可以追溯到生产的时候的每个环节，每一个零部件，或者每一个零部件供应商那边的问题。所以说他们会积极寻找这个问题，来不断提升汽车的质量。还有一点，他们会更好的理解说司机怎么样使用自己的系统，他们会在汽车里面会用到自己触摸的系统，那么他可能可以和手机相连，我们可以学习到更多的司机，他们怎么样和界面进行互动，我们可以通过这样的一个信息，通信系统来更好的了解司机是怎么样去使用这个汽车的，这样一来呢，整车厂可以更好的去改变汽车的构架的系统，非常感谢大家的聆听！