2.5 大数据交通的货运出行

相比于旅客出行，货运物流的运输和周转也是大数据交通和智能交通的重要组成部分，并且随着车联网、物联网的完善，货运数据也越发具有价值。

从货运方式上来看，目前比较重要的货运方式有铁路货运、公路货运、水路货运、民航货运。这些货运方式产生的数据各有不同，但关键信息都是具备共同价值的。

据2017年4月交通运输部发布的《2016年交通运输行业发展统计公报》来看，2016年，全社会完成货运量431.34亿吨。其中，全国铁路完成货运总发送量33.32亿吨，全国公路完成货运量334.13亿吨，全国水路完成货运量63.82亿吨（不含港口数据），民航完成货邮运输量666.9万吨（含国际航运数据）。

综合比较，在货运出行中，公路货运因为灵活方便、网店密布，是货运出行的重点。在城市的智能交通建设和运营过程中，公路货运更是重点。货运过程中，视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID（射频识别）识别信息等每天产生的数据量可以达到PB级别，并且呈指数级的增长。这些数据如何合理使用，是大数据交通货运出行的核心。

◎ 货运出行如何提前预判

对货运司机来说，每一趟出行都满载而归才是最划算的。但很多时候为了运输货物，总有单趟出行是空载行驶，这样不仅造成了资源浪费，还降低了货运司机的利润，拉高了货运成本。如果将所有需求信息和货运数据相匹配，做到提前预判，货运司机就能合理安排自己的货运路线，保证不空驶。

此外，货运过程中还存在着信息不对等的情况，如货主无法找到合适的车辆运输，而货运车辆又找不到货源。在大数据的整合和调度下，这样的情况就能彻底避免。

比如市场上的“管车宝”平台，就致力于通过大数据解决这样的问题，通过大数据整合，可以调度全国百万辆货运车辆，实现车辆资源的聚集优化。在运输过程中，车辆定位可全程查询，司机的证件也可核查验真，使货运更有保障。

◎ 货运规划，错峰运输

货运在时间上有一个明显的特征，就是有周期性和集中性。据一些数据研究所言，货运量一般是从周一开始增长，在周三达到峰值，然后下降，直到该周结束。时间扩大到整个月份，也具备这样的特征。而如果遇到重大节日或重大事件，货运需求就十分集中。根据货运过程中的数据沉淀，大数据技术可以很轻松地制订出货运出行的方案，将这些信息提供给货主和司机后，可以引导货运参与者提前规划，错峰运输，降低全国的交通压力。

◎ 货运数据可更好地服务货运参与者

据统计，一般来说，一个小时之内一辆大货车最多行驶50 公里（包括装货和卸货），而大多数货运司机每天早上7点开始工作，每天上午11点是交付货物的时刻；而受限于城市的交通管理条例，深夜2点是货运车辆通行高峰期[10]。通过对这些数据的研究与整合，就可以清晰描绘出货运的各个环节与细节，政府管理部门和相关企业在提供服务的时候就更具有针对性，进而提升服务质量，改善交通运输效率。

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[1] 内容引自新华网《中国共享出行报告：共享单车成短途出行最优选》。

[2] 内容引自微信公众号 “南宁轨道交通”（NanningRT）的文章《【告别排队】南宁地铁开启“手机蓝牙” 过闸时代》，内容有删改。

[3] 内容引自中国网《2018年春运大数据报告：民众春运出行更趋理性，智慧交通服务潜在需求巨大》。

[4] 内容引自人民铁道网，滕芸，苏姣，陈燕.《中国百姓总结高铁三大特点 便利、高效与安全》。

[5] 夏换.以数据为中心的智慧城市行业解决方案集锦M.武汉：中国地质大学出版社，2016.

[6] 内容引自中国网《2018年春运大数据报告：民众春运出行更趋理性，智慧交通服务潜在需求巨大》。

[7] 内容引自民航资源网《中国第二繁忙机场如何打造全流程自助出行》。

[8] 内容引自民航资源网《中国第二繁忙机场如何打造全流程自助出行》。

[9] 内容引自中国民航大学计算机科学与技术学院副院长丁建立所著《大数据：民航业 “待挖掘的金矿”》一书，有删改。

[10] 内容引自张帆，黄俊，苏子博，田臣，须成宗所著《大数据时代的智能交通（长途货运篇）》，内容有删改。