薛博：公交数字化转型痛点与解决思路

一、公交数字化转型历程及核心痛点

（一）公交企业数字化转型历程

在过去10年期间，全国公交行业数字化转型基本分为两个阶段。

第一个阶段称为1.0时代，该阶段以海信等企业在成都公交推行智能调度开始，该阶段也称为信息化阶段，即在以通信技术支撑的基础上，以智能调度车载终端为突破，主要解决生产执行力问题，包括工作指令下达和现场过程管控。但这一阶段没有解决科学决策问题。

第二阶段称为2.0时代，主要是通过对人、车、站、线、网等海量数据的信息融合，应用信息化和数字化技术，实现公交科学决策和智慧运营。

（二）数字化转型的核心痛点

1、数据绑架

公交行业的信息化系统零散、分头建设的历史，导致数据散落在各家供应商手中，公交企业并没有真正掌握数据，项目业主看似拥有海量数据，实则无权限、无能力进行管理和利用，形成了纵向上的系统数据割裂和横向上的数据孤岛。

2、数据不准确

同一实体在多个系统中进行了刻画，又因为数据孤岛，无法被交叉检验，数据准确性存在问题。数据不在业务中被真实使用，则永远无法知道其是否准确、可用。大数据的核心并不只是数据的抽样率和数据的体量规模，更在于是否有不同品类数据进行交叉比对，可以看到单类数据所不能看到的事物全貌。

因此，公交企业在数据化转型过程中重要的一点是要进行数据治理，而数据治理的关键在于数据保障体系的建立和落地，包括数据对接的一系列技术规范、质量管理规范和管理制度以及共享规范等。

3、当前稀缺的并非数据，而是基于数据的方案生成能力

面对公交客户的多样需求，包括本质需求、价值需求、环境需求、问题导向、结果导向和能力依赖，未来公交数字化转型的重点应该转向：公交资源投入的有效性。

实际上如今公交行业无法获得足额补贴并不完全是因为财政资金问题，对于有资金能力的城市而言，公交空载、低荷量现象，使得投入的资金与收益不成正比，让政府部门觉得对于财政资金使用是一种浪费。因此，提高公交资源投入的有效性非常重要。

很多系统硬件、信息化项目，能让企业获取了很多数据和分析指标，但这绝不是企业的目的，企业更关注的是指引经营、生产的方案。

比如：为企业生成全市公交出行OD，但OD本身而言并没有直接的利用价值，最重要的是将其转化为企业的生产方案，从数据到方案之间是企业自身不能跨越的能力鸿沟，而这本身就是国家级难题。

在未来很多城市财政补贴下行、资源受限的情况下，企业需要以更加经济的方式来获得数字化转型服务，像过去动辄几千万投资建一个系统，只有北上深广等个别城市能做到，对于绝大多数城市而言都不具备这种条件。因此，应以更经济的方式来获得服务。

4、与组织结构优化和组织激励不相闭环

数字化转型包括转意识、转组织、转文化、转方法和转模式，其中最关键的是转文化，主动构筑利益差。

例如：华为公司之所以发展得好，如任正非所说，不是因为华为聚集大批人才，而是华为在企业内部主动构筑了利益差，即“做好做坏不一样、做多做少不一样”，留在成熟市场和去艰苦地方开拓市场不一样，从而凝聚了大家共同奋斗。

对于组织结构优化和组织激励，如果没有构筑利益差，企业的数字化转型将无法实现。因为原有的岗位可能会被替换或者可能不需要存在，而有些岗位的工作责任甚至比之前更复杂。

例如：以前不需要操心班次科学性、有效性的问题，而现在需要精细管理，增加了一线员工的责任，企业受益但该岗位反而变得更麻烦。因此，如果不构筑利益差，重新构建组织的获益方式，数字化转型仅靠技术团队将难以获得成功。

二、数字化解决思路和方案

面对上述公交行业诸多普遍性、个性化的问题，深圳市都市交通规划设计研究院致力于提供系统性的数字化转型解决思路和方案。针对重点关注的公交线网智慧生成和大数据运营排班优化问题，进行了深入探索与实践。

（一）公交线网智慧生成

1、公交企业的四大需求痛点

一是无法建立起基于全方式的出行态势感知能力和建立起面向微观的具体问题的锁定能力。

二是无法建立起面向出行方式竞争和出行人群争取的线网空间规划指引能力。

三是无法围绕用户体验度量公交服务相对其他方式的体验落差，支撑成因剖析和源头治理。

四是无法支撑智慧生成线网方案，科研机构过去即便获得公交的出行OD或者全方式的出行OD，只是将OD通过可视化方式展示给大家，之后便没有了用处，OD分析与方案生成之间是一种断裂状态，因为没有能力将OD转化为方案。

现在即使有部分分析利用，也只是基于大客流OD对生成单线，然后进行线路叠加。目前在很多城市主要通道上的公交重复系数非常高，就是因为线路相互之间并无网络协同关系，无法基于线路和线路之间的组合关系和网络关系生成高效网络。

2、线网智慧生成功能架构

基于规划逻辑和应用场景，系统总体功能架构分为出行动态监测、线网有效联系监测，服务体验监测与评估、线路综合评估、任务清单推荐、智能规划辅助、智慧站台信息服务和智慧站台监测八个板块。

利用构建的公交运营模型，分析交通走廊公交线路整体频率，可以看到走廊上集聚大量低频线路，总体运力投入大，却未能集聚形成有效合力。

因此，在进行线网优化时，首先应该跟客户、业主和交通局讨论，明确线网优化目标，是以继续做大服务规模、提高覆盖率为优化导向，还是以提高运力投入效率为优化导向；是以“直达性线路+复杂网络和低频服务”进行组网，还是以“基于换乘的高频骨干线+接驳网络”进行组网。

因此，我院创新提出了公交精简线网运筹优化算法，通过公交模型算法和AI技术辅助，将线网建设带入到精益规划时代，形成公交运营模型和线网生成系统。这一过程验证了数据重要，但是方案能力才让数据显得更有意义。

（二）公交大脑智慧排班优化

1、应用需求背景

公交企业的运营成本主要与车辆投入、人员投入、工作量投入3个方面相关，运行计划的制定决定了上述3个方面的成本规模。通过合理制定公交运营计划，牵涉信息和约束维度众多，属于典型的复杂决策问题。

以往的企业主要依靠人力来处理计划排班，受制于能力局限，运行计划数月不变甚至一年一变，计划制定的合理性不足。目前主流的智能运调系统，仍建立在给定计划表的基础上，主要是解决在计划表执行过程中的感知和指挥问题，但不能解决科学决策问题。

2、公交大脑智慧排班功能架构

公交大脑智能排班是通过算法编制提供远超人脑的信息处置能力，基于客流OD和车辆周转时间2大基础数据，针对计划制定的3个重要环节，提供6种可选的优选目标以及6大参数体系，包括各种不同收班模式、补能参数、班型设置、各种约束条件以及资源配置条件。

通过运筹优化进行优中选优、集约化组织，可完成数万次运算，轻松适应外部变化，从而打破过去人工编制的成本约束和能力约束，实现排班优化方案的智慧输出。

区别于行业常见的ERP管理系统或各类硬件装备支撑系统，公交大脑应用服务聚焦解决企业运营组织优化与增值业态拓展问题，可以和过去的智能调度结合使用。在当前行业财政补贴退坡，即有市场萎缩、企业经营日益艰难的背景下，公交大脑应用提供不牺牲服务的运营成本节省能力和不增加级入的客流、收益增值能力，以“真金白银”的变现效果助力企业共克时艰。

3、公交大脑SAAS化服务计划

公交企业数字化转型，建设一个综合性系统动辄几百万甚至几千万，企业负担大。将公交大脑SARS化，能够有效降低获得智慧服务的成本。SAAS化就是在适当的费用之下，能够满足通用的需求，并且进行快速部署，通过注册即可真实获得体验效果，其核心功能包括降本增效、轻量化服务和定制业态拓展。通过注册，根据实际需要，可自行选配功能模块进行按需购买。

本文为深圳市都市交通规划设计研究院薛博院长在“黄河流域公共交通数字化转型论坛”上所作《凛冬之下的公交行业数字化转型发展思考》报告整理而来。