6月16日下午，在首次亮相2016 WGDC的空间大数据专场上，北京世纪高通科技公司总监客户中心总监李建军作了题为《大数据技术在出行信息服务中的应用》的演讲。以下是李建军的演讲实录(尚未经本人核实)。
李建军：非常感谢大家下午来听我讲一讲，我今天的主题是大数据技术在出行信息服务中的应用。相信大家或多或少在开车中会用到导航，在座大部分可能也接触过或者用过我们公司的产品。下面还是先介绍一下世纪高通公司。
世纪高通公司是四维图新集团旗下的一家专业的动态交通信息服务提供商，中国测绘是我们第一大股东，腾讯是我们第二大股东。我们在这一块专门做交通信息服务的。
如图，世纪高通有很多的合作伙伴。我们通过跟合作伙伴进行合作，把很多的空间实时数据拿到我们平台上进行实时数据获取，数据的处理、融合和优化，以及提供相应的运营保障和客户服务。比如宝马、丰田之、长安汽车等国内品牌大多搭载了信息服务。
大家如果用手机导航，要么就是高德地图，要么百度地图，现在有搜狗地图等等，基本上也都能接触我们的信息产品。
如图，是我们高通发展历程，从整个时间轴来看，我们公司是从2005年成立，当时致力于凸显信息服务业务范畴，通过对车载、移动互联网群方位信息的覆盖。
下面中国地图这一块，是我们交通信息服务这一块服务历程。大家应该在北京交通委的网站上看到，现在有人工促进网(音译)的应用，这是第一代网。在网络方面我们维持了大概十年的应用。
另外大的事件，2009年百度地图采用我们的信息服务，2005年Google也采用了，但是过了几年Google走了。当时对世纪高通在车载、物联网方面的服务还是认可的。
现在我们的市场份额占了车载搭载的100款车型，手机主流地图服务选择世纪高的大概有58%。现在，我们的实时交通信息服务覆盖超过300个城市，车载交通信息服务用户人数超过300万，互联网交通信息服务用户过5亿，支撑政府以及行业用户超过100家。
这些数据已经在导航方面有一个呈现，大家可以看到左边第一个图，大家如果开车对于室外都不陌生，我们把这些应用直接进到车里面，最早在2015年移动物联网应用。这个场景应用如果开车，如果有一个分析点，分析点上我们会自动弹出自动剪图。剪图会显示路的状况。
我们在服务体系里面，我们综合应用空间大数据的综合技术，包括提供技术、云的规划，这个规划不像终端网做，他们没有通讯功能，所以只能做本地化。这个完全是可以做的，利用我们大数据，合理规划云路径规划。第二个是多模环城信息路径，这个是需要大量的信息技术支撑。另外，针对车辆提供充电庄的信息服务，还有刚才提到电力交通，这个怎么解决?现在开发了一个功能，根据现在汽车的位置，根据多方面的探测，找出离你最近的充电站，能保持你的下一个充电的时刻。(如图)这个是在APP的方面的产品，左边是路况ios/安卓的，这是管理方面的应用。
下面介绍一下大数据技术在支撑技术服务方面的应用。我认为我们世纪高通，其实大数据的概念、技术也好，真正的兴起是在2008年、2009年、2010年兴起的。从我们来讲，高通这个业务从一开始就是采用了大数据相关的技术进行相关构建。大数据技术带来的影响是非常非常深远的，包括智慧的商业、半互联网化、行业资源整合等等方面的发展。当然这个发展是离不开我们相关的硬件设施，通讯设施以及这边的发展，因为只有这样才能实时的数据传到这个平台，基于大数据的积累。
我们认为，实际上数据是可再生的资源，本质上是一种生产资料。在数据方面的，大数据方面我们有十年行业专业积累。据统计2013年数据增长量比过去增长了10倍，每天进出平台的数据大概将近1TB的数量在增长。我们数据有多源数据，多源异构数据，今天主要是空间大数据，实际上用GPS数据。GPS数据主要是实时的结算，另外来自交管部门文本信息来进行相关的应用。
这是我们基于通讯数据大业务的场景描述，这套服务其实贯穿了整个西方能够提供服务全方位的一个阐述。比如我们在出行前根据我们的分析，可以自动规划处行的路线，并且同步到相应的手机上。在到达的时候系统会收到一些高峰路拥堵等信息，等你到目的地可以进入停车场，所以这些东西都可以为我们出行大数据的云平台。
我们大数据发展主要是两类项目，一类是面向公众业务，一类是面向企业部管控。现在大家坐交通有参观过每年类似大服务的全貌。这个主要覆盖监控业务，还有交通流量的分析，这边可以支撑，对于我们的规划体系，关于智慧城市，这里面也涉及到智慧交通。
对于我们来讲，我们会提一些建议，有一些路段拥堵，拥堵之后如何来解决，大家日常生活中都会碰到的例子。比如北京有五棵松篮球比赛，一到这个时间点大家都到那边走集体堵车的情况。一方面实时交通信息可以告诉你，这个地方正在进行体育比赛可以规避拥堵，另一方面对于政府来说，他们会把经验路径也好，历史数据专业化来引导规划，乃至控制周边相关的交通事态，不要出现重大的拥堵。
另外决策分析，后面会介绍一下。面向公众这一块刚才也介绍了云端导航。另外对于公众服务要基于大数据，并提供一个数据，因为结合不同的样本习惯，并不是最合适的，现在有滴滴打车方面的数据，我们通过数据挖掘技术可以有相应的经验。对于你来说新手司机对于这一块事情可以提供你相应的合理路径。
第二个服务基于出行大数据的交通预测。现在有短期、中期和长期的服务。短期是指在30分钟左右预测，中期是指30分钟到一天的预测，长期就是进行大于一天的预测。这些预测都是基于海量的预测数据来做的。
另外影响交通信息方面，比如刮擦、碰撞等等，一旦发生事情很难形成数据B环。比如这些报了两车相撞，基本报完之后，这里虽然两车相撞，但是还要告诉你什么时候这个事情处理掉了。这时候，我们下面的公司开发出了基于语音大数据的集成数据，能大量处理交通数据。
另外，基于数据技术实现的车道级的精细路况，可以提供交通信息状态。支撑政府决策实时交通运行检测系统，当时是主要全国主要城市和区域实时交通指数发布，全国主要城市和区域历史交通指数的分析等等。这些方面的数据，大数据我们理解，至少我个人理解，至少是一个封闭的数据，如果这个数据是开放的，它产生的价值只能适用于你所在的领域内，如果在规划、决策以及院校的沟通来讲，交通大数据的如果跟环保数据、经济数据方面产生的影响是非常大的，在我们系统中提供这种相应的链接，大家可以通过相应的接口来调动相关的数据，包括交通流量、交通密度等等。(如图)这一块在江苏南通、浙江金华、浙江绍兴等产生了非常好的效果。
另外在交通方面，还有基于大数据的交通拥堵，通过拥堵区分析语音，得到路网产生的原因，为交通规划、交通设施改造问题，包括设施的准备、路段筛选，拥堵路段的参数分析，以及拥堵路段的调研报告等等一些寄出的问题，(如图)是具体量化的一些东西。具体分析出来一个展示这个长时间拥堵的分析。交通跟节能环保这一块的关系，我们使用交通大数据的平台评估分析，包括构建数据模型等等。具体案例，我们这个项目在2014年左右，我们跟北京信息中心联合北京速通高速联合的经验，根据不同的收费，对不同的收费进行调整做了对应的能耗效应验证分析，实际上交通大学分析之后，实际优化方案一天总油耗能降低7000升的量。
后面说一下大数据方面的要素。我们觉得数据有几个方面大家比较关注，其实对于我们来讲，我们实际在做实时大数据的运营公司。这个实时大数据跟大家在淘宝进行电商方面的大数据还不太一样，他们只是一个进行简单交易。而对于我们来讲，这个大数据分析来讲会涉及到GDP地图匹配，道路路径等一些的匹配数据，相对来说是非常严格的。现在来讲统计分析的结果，现在高通数据质量上面能覆盖到70%左右，准确率能达到90%。
(如图)这个东西普及应该是全球应该是领先的一个值。
另外如何保证实时数据的稳定性是非常重要的要素，我们也投入了大量的硬件设备和软件检测平台进行相应的保证。目前来讲，已经能够稳定可用形式上达到98%，每增加1个百分点，几乎付出的成本是数倍的投资成本。我们为了保证这个商业运营成本做了很多的投入。除了在硬件方面，我们在软件平台方面，包括数据节点的监控，数据全流程的监控都做了比较多的工作。
对于数据来讲，数据开放性做了很多方面的创新，包括监测、规划等等方面做了很多的工作，对相关行业能做相关的数据沟通交流和共享的工作。
(如图)2015年四维图新集团跟滴滴成立了一个战略合作协议，我们能拿到第一平台的数据，现在这个平台数据每分钟1000万个点，另外来自位置服务，包括APP。还有包括私家车的数据，还有来自中国移动的G量的数据，以及政府发布的一些数据。
整个过程来讲，我们在我们平台积累历史平台积累大概3个PB量的数据，专业数据方面应该说积累了第一流的数据。这是数据监控方面的一个示意图。这个是出行大数据的技术架构。从整个大数据有三条线：第一条是Real Time 第二条线Near Line，第三条线是Off Line。
现在随着移动互联网的发展，我们自己在世纪互联有达四五百亿的规划，另外我们在腾讯做了很大的空间，应对互联网平台的响应。大家对于这方面的需求和探讨，大家可以进行交流。
谢谢大家。
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