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云计算智能交通行业论坛:李德毅院士谈智能车 多家知名企业分享应用实践

发表于2014-05-26 09:50| 次阅读| 来源CSDN| 0 条评论| 作者付江

摘要:中国工程院院士李德毅、北京交通运行监测调度中心副主任张可、高德LBS开放平台与大数据融合部总经理田密、北京友友总经理姚宏宇、上海北斗卫星导航副总朱峰、中航信研发中心资深分析师李洋从不同角度分享了演讲。

CSDN.NET  日前,在第六届中国云计算大会智能交通行业应用论坛上,中国工程院院士李德毅、中国智能交通协会常务理事关积珍、北京市交通运行监测调度中心副主任张可、高德LBS开放平台与大数据融合部总经理田密、北京友友天宇系统公司总经理姚宏宇、上海北斗卫星导航公司副总经理/总工程师朱峰、中航信研发中心资深分析师李洋从不同角度分享了演讲,并与现场参会者进行了互动问答。

中国工程院院士李德毅

主题论坛现场座无虚席

李德毅院士的演讲主题是《智能车大碰撞》——智能驾驶面面观。他首先从三个角度:(1)从汽车行业发展问智能驾驶;(2)从自动化科学发展问智能驾驶;(3)从认知计算实践问智能驾驶,每个主题分别提出10个问题并分享了自己的观点。例如,从自动化学科发展问智能驾驶上,他提出的10个问题包括:

(1)人工驾驶过程中,地面施加给轮胎的力会通过连杆和方向盘传递到驾驶员的手上形成反馈控制,这类反馈在油门和制动上也有。采用电控转向,控制器将控制角的电信号传送到控制轮胎角度的马达,但没有反馈,轮胎实际发生的转向如何感知呢?油门和制动同样存在此类问题;(2)要多少种类多少数量的传感器才算是完备的?车辆感知周边环境可不可以有盲区?能不能以不用64线激光雷达和精确惯导为目的,研发老百姓买得起的智能车.....

李德毅院士表示,在智能交通领域,国际上比较前沿的是车路协同,车路协同在美国已经做了很多前期工作,并已经通过法律明确了是在汽车里面作为安全保障措施,以前是安全带,后来是气囊,将来就是主动安全的预警装置,车路协同装置将成为汽车的必备软件。此外,在设计智能车的时候,一定需要有跨界思维和创新。他希望智能车和机器人将成为中国下一个战略性新兴产业。

中国智能交通协会常务理事、副秘书长关积珍担任本场主持人

北京市交通运行监测调度中心副主任张可

张可的演讲主题是《北京市综合交通运行监测服务体系建设与应用实践》 。他首先分享了一系列北京市交通运行数据,截至2014年3月,北京市常住人口已达到2114.8万人,机动车保有量已突破551万辆,驾驶人达841.1万人,公共交通工作日客运量已突破2600万人次,轨道交通2013年日均客运量达877.56万人次,工作日达948.64万人次,同比增幅高达30.48%和29.63%。2013年最大高峰小时区间满载率高达141%,日客运量峰值已达1155.95万人次(2014年4月30日)。

北京市交通运行监测调度中心(TOCC) 建成于 2010年底,2011年5月机构设立,是北京市综合交通运输协调体系的重要组成部分。TOCC将打造交通数据、监测预警、运行协调、信息发布四个中心,面向政府决策、行业监管、企业运营、百姓出行,在五个方面发挥重要作用:动态监测、协调联动、应急调度、运行分析、综合服务。

到目前,TOCC已整合接入行业内外27个应用系统、6000多项静动态数据、6万多路视频,目前静动态数据存储达到20T,每天数据增量达30G左右。基本具备对综合交通运行监测的条件和能力,为构建人车路和环境协调运行的新一代综合交通运输运行协调体系提供了有力的支撑。

高德LBS开放平台与大数据融合部总经理田密

田密的演讲主题是《LBS大数据:从理论到实践》。他认为,LBS服务已经成为整个移动互联网的标配,最基础是三项服务,分别是定位、搜索和导航,它解决人们最朴素三个需求,一个是我在哪,想去哪和怎么去。LBS服务背后肯定是大数据和云计算。

在LBS中大数据有这样的特点,首先是海量数据规模,LBS是把整个物理世界映射到现实世界。第二个是用户贡献数据,在用LBS服务的时候自动或者被动回传数据,优化服务质量。第三大数据挖掘。第四是个性化数据存储和服务需求。

关于定位,田密重点讲解了用户如何贡献回来(数据)。用户使用高德地图定位服务的三种场景:(1)使用高德地图高德导航;(2)嵌入了高德定位SDK的其他APP;(3)嵌入了高德定位NLP的手机。而通过用户发起定位的时候,会尽可能传回GPS信息、基站、Wifi数据。通过回传的GPS信息,可以对基站、Wifi数据做校验。

另外,基于LBS的搜索和推荐服务都会用到POI数据。高德拥有亿级别的原始POI数据,千万级别的聚合后的可用POI数据,以及频繁增删改丰富的POI生活详情数据,实时刷新。而通过用户每日千万级搜索和点击反馈的数据分析和挖掘,则可以提供更精准的服务。

此外,为帮助开发者更快速开发LBS应用,高德推出了高德云图,它是一款开发者自有位置数据云存储产品,为开发者提供位置数据上传、存储、查询、空间检索和地图渲染等云服务。借助云图,开发者可以快捷存储并管理海量开发者自有的位置数据,并可以对开发者自有数据进行周边搜索、区域内搜索等空间搜索,还可以将开发者数据渲染后叠加在高德地图上进行个性化展示。

北京友友天宇系统公司总经理姚宏宇

姚宏宇的演讲主题是《云计算技术在智能交通领域的应用与实践》,姚宏宇认为智能交通应用面临众多挑战,主要包括:(1)人、车、路的矛盾日益突出,人海战术、人力作业等传统模式已无法解决当前交通管理问题;(2)交通数据分散,部门之间缺乏开放互通,造成了交通数据资源的条块化分割和信息碎片化等现象;(3)信息采集终端多,每天产生海量数据,但信息模式复杂,数据种类繁多。

而交通行业大数据具有明显的特点,例如数据类型多,有文本数据、RFID数据、GIS数据、图片数据、视频数据;时效性强,需要对违法车辆实时不空、实时交通交流统计;数据量大,中等城市每天机动车行驶文本记录接近500万条,采集的视频数据上百T;挖掘难度大,省级数百亿条记录内进行套牌车对比分析,还需要在连续24小时视频监控数据中发现有用的视频片段。

姚宏宇以某省智能交通管控系统举例,对后台海量数据存储系统可能会有以下需求:(1)可线性延展的图片与相应元数据存储能力;(2)支持Multi-PB级存储容量;(3)大于10Gbps的数据采集写入能力;(4)针对数百亿条纪录秒级时延的数据查询能力;(5)报警测速等实时数据分析支持 。而智能交通从技术解决方案来看有两个核心点,一个是多中心架构。另外一个是大数据处理架构。举例来说,流计算平台,数据进来以后除了存储以外,很多单位组织起来根据数据量不同来进行实时处理。

上海北斗卫星导航公司副总经理/总工程师朱峰

朱峰的主题演讲题目是《北斗高精度定位云服务推动智能交通升级》,他首先介绍了北斗导航的发展历程,2000年北斗一代,北斗实验室采用双星双向的有源定位,基本上覆盖中国区域。2012年国务院新闻办公室发布了北斗二代系统,正式建成能够覆盖亚太区域,提供公开无源定位服务,北斗二代定位精度从目前的官方数据来看精度是10米,测速精度是每秒0.2米。目前北斗二代星总共14颗星,加上北斗一代的一共16颗星,目标是2020年实现全球无源导航定位覆盖,提供全球的定位服务。

北斗产业发展迅猛,这部分主要指民用产业,2012年实现产值或者相关产值达到40.5亿,2013年达到100亿左右,增速超过50%。预测2015年产值是1500亿,其中对整个卫星导航产业渗透率达到15%,最终目标是在2020年实现全球覆盖,这时候产值要达到4000亿,其中对产业的渗透率达到60%,对重要行业、政府、军队,重大的国计民生行业渗透率达到80%。

据朱峰介绍,北斗导航在智能交通与高精度定位方面可以做的几件事情包括:(1)交通信息服务系统(ATIS);(2)基于车道的车载导航系统;(3)车辆控制系统(AVCS);(4)智能公交;(5)ETC;(6)交通设施维护;(7)驾校培训与考试;(8)交通规划...... 


中航信研发中心资深分析师李洋

李洋的演讲主题是《新一代民航旅客服务系统中大数据与云计算的应用实践》,他介绍,民航IT系统在大型主机时代就具有云计算的特征—共享系统,按需付费。技术升级催生了新一代旅客服务系统。新一代系统技术包括支持海量访问、大数据平台&商业智能以及支持移动和社交网络。

中航信的大数据产品架构包括两大块,分为内部和外部。内部的大数据应用包括产品预研、算法优化、可视化提升、新业务场景,平台类日志、业务类日志、客户分群、产品KPI报告。外部大数据应用包括航信报告、黄金周指数、航信指数,产品验证、EDM推荐、B2C推荐、渠道推荐,产品KPI、渠道分析、ROI评估等。

中航信采用低成本的数据平台,基于Greenplum构建,支撑灵活多变的业务。在具体大数据应用上,李洋举例基于统计的复杂Shopping,通过哦优化算法,提高计算能力,分析旅客现有行程,提升联程结果的丰富度和可用度,统计历史价格,有针对性的重点搜索,低价命中率提升7个百分点。此外,航空公司还通过大数据应用改善传统的收益管理流程,建立基于热点、历史和实时数据优化的收益管理。

相关链接:第六届云计算大会直播专题
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