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用大數據對抗大擁堵
2015-10-11
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用大數據對抗大擁堵


公路、鐵路和航線上的交通堵塞，浪費時間、增加污染，造成極高的社會成本。來往于布魯塞爾與倫敦之間的通勤一族每年在交通堵塞中浪費的時間超過50個小時，這都近乎超過一個上班族一整周的工作時間了。從整個歐洲來看，基礎設施的交通堵塞給國內生產總值帶來近1%的耗損。在美國，單單航班延誤一項，每年就會造成大概約60億美金的損失。

其實嘛，也不一定非要這樣。2013年，麥肯錫全球研究所公布的一項研究報告表明，通過改良的需求管理和維護以增強對現有基礎設施的利用，全球每年可節省4000億美元。在此，以大數據形式的數字化能大展身手。信息收集及戰略運用能夠改善預測，幫助推進一些行為，從而幫助提高交通基礎設施的可靠性，增加其效率和利用率。事實上，有些改良已經開始了。


快車道 | 以色列

以色列已經在特拉維夫市和本古里安國際機場之間的1號高速公路上修建了一條13英里長的快車道。該快車道采用了基于行車時段車流量計費的收費系統。其工作原理是，計算道路上的往來車輛，也能通過估算車與車之間的距離來衡量堵塞狀況，這是一個實時且井然有序的判斷方法。上述信息隨后被用來提高「產能」，即道路可承載的車流量。車流密度高，則通行費用就高；如果路上車輛少，收費就便宜。這種計費方法不僅使得過路費收入源源不斷，而且通過「調節」需求減少了道路擁堵。

航空 | 巴西

在巴西，航空流量在過去的10年中增長迅速，預計到2030年每年乘客數量將翻番，達到3.1億多人次。航空擁堵問題日益受到關注也就是順理成章的事情了。為了應對該問題，巴西開始引進一套利用GPS數據優化可用空域使用率的系統，減少飛機之間的距離以及縮短航線。

常規的方法是準備降落的飛機在空中排成一隊。使用新系統后，每架飛機將擁有自己的航道。這聽起來可能簡單，但是卻需要大量的數據作為支撐，以及對這些數據快速而復雜的測評。每架飛機的距離、速度和載荷能力數據被加以處理使得航線最短。飛機可以在距離機場近得多的地方「曲線」著陸，而不是在即將著陸的時候在空中排隊。

巴西利亞國際機場首次采用了這套系統，每次著陸節省了7分半鐘和77加侖燃油，同時每架飛機平均少飛了22海里。巴西計劃在全國的10家最繁忙的機場部署這套系統。據初步估計在北美機場部署這套系統可以使機場的運力提升16%到59%，具體視機場實際條件將有所不同。

鐵路 | 歐洲

歐洲的鐵路管理部門會通常要求鐵路運營公司提供他們希望發出的火車的詳細日程表，管理部門會生成一個時刻表盡量滿足所有需求。這一機制初衷很好，但是很死板，沒有達到最佳運力和實現運行穩定性。在德國，絕大部分貨運火車不按照時刻表駛離車站，這不可避免的會帶鐵道的混亂。

最近，有些鐵路公司開始采取一種利用大數據的、更為「工業化」的方式。他們通過分析過去的需求，將全網的鐵路線路通過能力分為一個個不同限速的「空檔」，然后當運力需求出現的時候將火車分配到可用的空檔中去。利用這些機會需要高級的計劃技術，比如能讓火車在行程中交換空檔彌補因操作延誤帶來的時間延遲。這樣的革新可以提高準點和可靠性，同時使運力提升10%。

三大阻礙
盡管有這樣那樣振奮人心的將信息和基礎設施加以整合的范例，但總體進展卻一直緩慢。在機場行業會議上，人們對利用追蹤乘客的移動設備獲取的大數據來提供定制信息和管理的熱情不減。創意包括，綜合考慮乘客步行速度，以短信通知乘客何時登機；基于更好的短期需求預測以及定制化購物建議縮短安檢隊伍。即便如此，當前貫徹實施這些想法的機場屈指可數。

緣何基礎設施提供商在整合大數據方面進度遲緩？通過哪些努力可以推進這事呢？經濟可行性不是障礙。投資此類技術的資本利得通常遠高于投資在提升產能上具有類似功能的設備。

通過與行業從業者的探討，我們歸納出關于有效利用信息以改善交通基礎設施使用狀況的三個重大阻礙：

1. 首先，缺乏透明度。交通基礎設施涵蓋了復雜的網絡和眾多的參與者。拿機場舉例，不同的航空公司、地勤公司和零售商，再加上航空管制海關和機場自身。每一方都在收集各自的數據，且未必愿意拿出來共享。這有時候是有必要的，沒有零售商愿意丟掉店鋪。但是提升追蹤乘客的能力可以讓每個人都受益。舉例來說，如果知道了客流量的分布情況和移動情況，就可以優化登機口排布和資產配置。這不止可以提高機場的運力，還可以提高零售收入。而實現的前提條件，就是所有的數據要整合到一起。

2. 另一個問題是如何分攤信息共享的成本和收益，不同的玩家未必有著相同的目標。航空公司需要的是更短的中轉時間以最小化乘客的在途時間，但是零售商則希望旅客多逗留一會來提高店鋪銷售。機場可能比較傾向于資產的高利用率，但是他們也可能愿意犧牲一些利用率以換取靈活性，以便有什么突發事件后能夠快速恢復原狀。綜合這些想找到一個解決辦法，使得所有利益相關者都成為贏家，并不是一個簡單的任務，這需要一定程度的相互信任，這不一定能實現。

3. 最后，監管限制。很多時候基礎設施是天然的壟斷行業。因此政府承擔著重要的職責，確保運作的公平與有效，同時創造出一種監管環境，允許數據收集和使用的同時保護機密和隱私。但是在此之前，必須讓競爭監管機構和數據保護機構確信數字化的益處。一個巨大挑戰是，通過清楚地說明什么樣的數據會被采集，數據將如何使用，從數據洞察中得出的解決方案將會最終給消費者帶來什么好處，來打消對用戶隱私的擔憂。

上述三類阻礙之間相互關聯，因此需要同時解決。假若透明度無法保證，建立信任與實現利益共享便是無本之木。假若沒有利益共享（及明確的公眾利益），監管者也不會支持。假若沒有盡職盡責的監管，參與者也不會愿意提供數據。

協調基礎設施網絡中的各方以通力合作絕非易事。必須得有一個領導者。顯然政府有意充分利用現有基礎設施，因此，某國或多國政府是領導者的備選之一。但它也可以是主要的特許權持有人，諸如機場運營商及鐵路公司。又或者，它是個結合體，政府設定目標及確立數據運用及共享的條件，特許權持有人設置結構將數據投入使用。

在基礎設施中利用大數據是一項進展中的工作，在一些重要方面，它才剛剛起步。為了造勢，發起一項試點工程是個行之有效的策略，可能是在一個機場或火車站，測試數據策略，論證收益性。然而，也許最重要的事情可能只是認識到信息在改善基礎設施方面的潛力。


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