- 随着我国智能交通发展日渐红火，越来越多的国外IT企业开始涉足这个领域。记者特地采访了IBM、Taradata和Bentley三家涉足交通信息化的国外IT企业的相关负责人，介绍了其在智慧城市、物流信息化和信息建模技术等领域的做法和思路。
随着我国智能交通发展日渐红火，越来越多的国外IT企业开始涉足这个领域。国外企业对智能交通是如何理解的，什么才是信息化，他们的思路与我国传统的交通信息化理念有何不同？为此，记者特地采访了IBM、Taradata和Bentley三家涉足交通信息化的国外IT企业的相关负责人，介绍了其在智慧城市、物流信息化和信息建模技术等领域的做法和思路。都说外来的和尚会念经，希望这些做法和思路能对行业和读者有所借鉴。
IBM:让交通成为智慧城市“有机体”
“一个大型的运动会，附近突然发生火灾，同时地铁也出现了问题，这时，消防车需要及时赶到现场去灭火，急救车要第一时间救治伤员，同时管理部门还要迅速疏散观众，这些都需要交通来支持，同时也会影响交通。‘智慧城市’的核心理念是协调分析包括交通、医疗、消防等在内的各种信息资源，提出最优的解决方案。”日前，在IBM的“慧典先锋计划”启动仪式上，IBM软件集团大中华区智慧城市行业产品总经理孙崇腾，向记者介绍了智慧城市中的智能交通的定位、特点和发展趋势。
孙崇腾认为，IBM“智慧城市”中的智能交通和传统的智能交通有所不同，“智慧城市”中，交通是城市的有机组成部分，交通问题放到整个智慧城市的平台中去解决。他举例说，假如气象部门预报说城市马上迎来一场暴雨，“智慧城市”中的智能井盖发现井下还有一些堵塞来不及处理，会造成路面涌水，同时通过分析发现下暴雨期间的交通量可能会比较大。这时“智慧城市”会根据收集到的各方面信息，通过分析计算，规划出预案，预案中哪些路段涌水需要安装警示牌，哪些路段需要疏导分流都会一清二楚，这样遇到极端天气，城市道路也不会大面积拥堵。
据了解，澳大利亚第三大城市布里斯班，通过实施IBM的“智慧城市”战略，交通流量、拥堵情况、道路施工及封闭以及交通事故实现了可视化，事故处理实现了跨部门的协作和管理，同时为驾驶员推荐最快的线路以避免拥堵，增加道路通行量，减少拥堵和污染物排放。
孙崇腾告诉记者，“智慧城市”下的智能交通的一个突出能力就是交通预测，大规模、多方面的数据整合使得交通精准预测成为可能，新加坡陆路交通管理局通过应用IBM的“交通预测工具”，在预先设定的时段内（10分钟、15分钟、30分钟、45分钟和60分钟）对交通流量进行了预测。总体预测结果远远高于85%的目标准确率。采用这些预测结果，交通控制人员将能够更好地通过预判管理交通流，有效防止交通堵塞。
在采访最后，孙崇腾说，IBM“智慧城市”强调是整合性和可持续性，是一个开放标准的平台，即使某个城市只是建设其中的智能交通，今后还可以在这个平台上添加其他“智能水管理”、“应急管理”等其他版块，使其能互相支撑，体现“智慧城市”整体魅力。
Bentley:设计、施工、运营 三个阶段一个平台
到站、发车按时按点，日常运营安全有序，突发事件时人员及时疏散……地铁的运营要做到上述几点，通常要经过实际演练和磨合。但现在，新的信息技术可以让地铁在设计阶段就可以全盘考虑运营中的问题，其中的演练和磨合在电脑中就可以做到。
美国的Bentley公司致力于帮助用户在综合项目中使用信息建模技术来建造高性能的智能基础设施。近日，在Bentley2012年用户大会上，该公司首席运营官Malcolm Walter向记者介绍了信息建模技术的最新应用，随着中国地铁建设高峰期的到来，他表示这项技术可以让地铁的设计、施工和运营成为一个连贯的整体，地铁在设计阶段，就能让管理者清楚了解其运营时的各种细节。
据Malcolm Walter介绍，设计技术在过去三十年里发生了巨大变革，从纸上到电脑，从二维到三维，从三维再到信息建模。三维和信息建模的区别在于，一支铅笔，在三维的状况下是一个圆柱体，在信息建模的情况下，他就是一支实实在在的数字铅笔。在地铁设计中，如果对所需要建设项目都有一个类似这样的信息模型，那么就可以在建造之前，对地铁进行全面的性能分析，就能够知道它是否能够满足我们的运营需求。最终的目的是，当地铁真正建成之后，能够按照所预期的性能发挥，而且是尽量长的时间。
据了解，伦敦的地铁项目Crossrail 途经37个车站，全程约118 公里，全面应用了bentley的信息建模技术和平台。新的地铁车站不仅要穿越老车站，还要面对伦敦极其复杂的地下管线，信息建模技术仅仅在碰撞检查这一项中，就节省了大量的建设成本。另外信息建模技术模拟了将来实际投入运营时候的交通的运行状况，如安全运营、安全疏散等，为其运营带来了很大便利。
“信息移动可以让信息建模技术发挥更大作用，信息建模的数据能够在整个生命周期维持，并且自由的流通。”Malcolm Walter介绍说，信息建模技术和信息数据的自由流通可以解决很多实际问题，他举了桥梁结构监测的例子。桥梁建成后需要持续不断的监测来保证运营安全，有了信息建模技术和信息移动，桥梁设计阶段的数据直接应用到运营阶段，而且除了桥梁，这样的过程、流程，可以被利用在监测任何一个交通基础设施上面，来实现交通运输行业的可持续发展。
Teradata：挖掘物流报表的数据“真相”
“大部分物流公司本身内部有不同的信息化系统，我们现在做的就是从这些不同的系统中导出数据，统一导入到数据仓库中，然后再从数据仓库做数据的报表、分析工作，从而达到解决问题、分析问题的目的。”日前，在中国物流企业数据仓库和商业智能专项研讨会上，记者采访了Teradata天睿公司全球运输物流业总监Shaun Connolly。
Teradata天睿公司是全球领先的大数据和数据仓库厂商解决方案厂商，针对物流行业提供数据仓库、动态数据仓库私有云平台及商业智能解决方案。据了解，全球最大的10家物流运输企业的80%都在选用Teradata产品和解决方案。
在采访中，Shaun Connolly认为，物流业信息化并不在于建了多少个信息化系统，安装了多少个传感器，而是在于这些信息化系统和传感器所带来的大量数据是否得到了有效的分析运用。而Teradata天睿公司的长项就是对数据的采集和分析。
在数据融合和挖掘方面，Shaun Connolly举例说，Teradata天睿公司曾经有一个客户专做公路运输，它想获得卡车本身和卡车上运输货物在运输过程中所受冲力的数据。但是获得这些单纯冲力的数据，有什么意义呢？于是Teradata天睿公司在给出解决方案中指出，应该把这个冲力数据同驾驶员和卡车位置结合，分析驾驶员和车辆的位置特征。其次，出现了一定冲力的时候，相关货物损坏率以及严重性的数据是多少；出现这个冲力的时候，通常卡车哪个部位或者零部件最容易受损；还有，这辆卡车本身燃油效率如何。只有将这些数据和冲力数据结合到一起，才能够获得更加智能的分析。在使用Teradata动态数据仓库后，就能够全面发掘出这些数据背后的价值。
在国内，中国邮政从2006年就开始使用Teradata系统做新一代中国邮政EMS速递跟踪系统。除了跟踪功能之外，对货物流向信息进行挖掘，再将这些信息和路网信息进行融合，EMS实现了投递路径的科学规划，制定了包裹在不同时间的中转路线，还可根据不同时段对流量流向进行调整。
在采访最后，Shaun Connolly告诉记者，如果没有真正的大数据，没有数据发掘的技术，就不能够发掘数据的真相。事实上，虽然物流行业在信息技术利用方面起步稍晚些，反而会具有后发优势，就像在通信行业，可以跳过原来的有线电话阶段，直接使用手机。在商业智能方面也是一样，中国的物流企业可以直接使用非常完备的商业智能工具。现在，一些商业智能工具和技术在十年前尚未出现，对于新部署信息化系统的企业来说，可以实现技术上的蛙跳。
从国内物流企业数据分析系统的运营情况看，存在着各种系统分散、不联网的状况，无法真正发现和应用数据的价值。针对这种情况和物流企业的新需求，Teradata大中华区首席执行官辛儿伦进一步指出：“数据与数据分析正成为物流企业的主要竞争力，通过Teradata动态数据仓库私有云解决方案，完备的运输和物流逻辑数据模型，及成熟的实施方法论，能够帮助物流企业从既有的海量数据中发现价值，创造二次及多次的商业机会，以事实为依据，制定精确有效的业务行动纲领，协助企业在瞬息万变的环境中做出最佳的商业决策，以激发企业的终极潜能。”
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