2017年6月13日，由泰伯網(wǎng)主辦、主題為“空間大數(shù)據(jù)的崛起”的WGDC2017，在北京國(guó)家會(huì)議中心盛大開(kāi)幕。大會(huì)由空間信息產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)服務(wù)平臺(tái)泰伯主辦，秉承不斷引領(lǐng)和促進(jìn)空間信息技術(shù)創(chuàng)新與變革的宗旨，WGDC已走過(guò)六個(gè)年頭，如今成為全球最具前瞻性的跨界創(chuàng)新風(fēng)向標(biāo)。

　　13日下午，由四維圖新主辦的位置大數(shù)據(jù)峰會(huì)隆重召開(kāi)。峰會(huì)上，世紀(jì)高通產(chǎn)品經(jīng)理陳馭龍進(jìn)行了精彩演講。以下是現(xiàn)場(chǎng)實(shí)錄：

　　陳馭龍：大家好!接下來(lái)我為大家介紹一下MineData平臺(tái)在各個(gè)垂直行業(yè)的應(yīng)用案例，希望大家看了這些案例之后，能夠?yàn)槲覀兤脚_(tái)在數(shù)據(jù)、算法、可視化等方面的能力有所了解，并且了解我們是如何利用平臺(tái)能力來(lái)封裝業(yè)務(wù)解決方案的。

　　首先來(lái)看第一個(gè)案例，車(chē)道路況。在很多路口不同專項(xiàng)車(chē)道路況存在很大差異，比如存在排隊(duì)長(zhǎng)，還有很多封閉道路，在進(jìn)出道路出現(xiàn)了排隊(duì)擁堵，但是遠(yuǎn)離進(jìn)出鍘刀的車(chē)道是暢通的。因?yàn)槭腔诓煌?chē)道上所有行駛車(chē)輛的平均值，所以一般是按照暢通狀態(tài)來(lái)發(fā)布的。同時(shí)也導(dǎo)致導(dǎo)航在計(jì)算這套道路通行時(shí)間變得很精確，給我們帶來(lái)很好的體驗(yàn)。

　　MineData平臺(tái)是如何利用分車(chē)道計(jì)算來(lái)解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)的呢?首先我們需要選擇一類數(shù)據(jù)，MineData每分鐘介入百萬(wàn)量車(chē)的實(shí)時(shí)軌跡數(shù)據(jù)，包含了我們所需要的分車(chē)道路況信息。然后我們需要選擇一個(gè)算法模型，要計(jì)算分車(chē)道路況需要知道這些數(shù)據(jù)里每輛車(chē)具體行駛在哪個(gè)車(chē)道上，所以我們選擇智能車(chē)道判斷模型作為算法模型，從而計(jì)算出分車(chē)道路況來(lái)。最后選擇一種可視化解決方案來(lái)呈現(xiàn)這個(gè)數(shù)據(jù)，因?yàn)椴煌?chē)道路況差異主要體現(xiàn)在路口和進(jìn)出鍘刀的這些地方，所以我們選擇平臺(tái)所提供路況放大圖來(lái)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。當(dāng)用戶行駛到接近這些路口和鍘刀的時(shí)候，就可以彈出路口放大圖，提示用戶提前變換到更加合理的車(chē)道。同時(shí)，我們的引擎也可以精準(zhǔn)計(jì)算不同專向需要付出的時(shí)間代價(jià)。另外分車(chē)道路況還可以幫助交通管理部門(mén)來(lái)評(píng)價(jià)路口信號(hào)登在不同專項(xiàng)上配時(shí)的合理性。這就是MineData平臺(tái)封裝一個(gè)完整業(yè)務(wù)解決方案。

　　我們從業(yè)務(wù)痛點(diǎn)出發(fā)，然后提煉出需求方案，然后從MineData平臺(tái)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中選擇一類數(shù)據(jù)，再?gòu)乃惴◣?kù)中選擇一類算法，結(jié)合用戶場(chǎng)景進(jìn)行可視化方案，就可以計(jì)算方案、呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)，這就是MineData封裝一個(gè)業(yè)務(wù)解決方案完整的流水線。

　　第二個(gè)案例是路況預(yù)測(cè)。在我們開(kāi)車(chē)的時(shí)候，導(dǎo)航給出的預(yù)計(jì)行駛時(shí)間和實(shí)際行駛的時(shí)間通常會(huì)有很大的差距，而且還有很多路在我們出發(fā)的時(shí)候，路況顯示是暢通的，但是當(dāng)我們行駛到這條路的時(shí)候，路況已經(jīng)變成了擁堵。這些都是因?yàn)槁窙r在我們行駛過(guò)程中發(fā)生了很大的變化，但是我們的導(dǎo)航因?yàn)橛?jì)算路徑預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間都是出發(fā)時(shí)間來(lái)計(jì)算，沒(méi)有考慮到路況在行駛過(guò)程中的變化，所以導(dǎo)致計(jì)算出來(lái)預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間不夠精準(zhǔn)，失去了參考意義。

　　我們來(lái)看MineData平臺(tái)如何對(duì)路況進(jìn)行預(yù)測(cè)解決這個(gè)痛點(diǎn)的呢?首先還是選擇數(shù)據(jù)，我們選擇海量的歷史數(shù)據(jù)，海量歷史數(shù)據(jù)里包含路況不同時(shí)空變化模式，然后選擇路況的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)用來(lái)判斷路況在短期的變化趨勢(shì)。然后看選擇什么樣的算法，剛才提到我們需要這些路況模式的提取和匹配，所以我們選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法，來(lái)完成路況模式聚類和分類，并且結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)，從而對(duì)路況完成預(yù)測(cè)。最后選擇什么樣的可視化方案呢，因?yàn)槲覀兿Ｍ蛻艨梢圆榭锤鱾€(gè)路況信息，所以我們希望通過(guò)概覽圖來(lái)呈現(xiàn)路況，同時(shí)交管部門(mén)可以通過(guò)路況預(yù)測(cè)對(duì)即將發(fā)生的重大擁堵事件進(jìn)行提前預(yù)案，提前應(yīng)對(duì)。

　　下面一個(gè)案例是交通天氣，在我們進(jìn)行中長(zhǎng)距離駕駛，尤其是行駛到山區(qū)、草原地方的時(shí)候，天氣是我們最為關(guān)注的一個(gè)問(wèn)題，因?yàn)樵谶@些地區(qū)天氣瞬息萬(wàn)變，在一個(gè)小山溝的兩側(cè)就有可能出現(xiàn)一邊晴天一邊是冰雹的狀況。因?yàn)槲覀兊男畔r(shí)空和空間信息都比較粗，無(wú)法體現(xiàn)天氣的變化，所以導(dǎo)致天氣變化會(huì)隨時(shí)影響我們的出行舒適度，甚至威脅到我們的出行安全。為了解決這個(gè)問(wèn)題，MineData封裝了一個(gè)交通天氣的解決方案，還是這種方法論，首先選擇數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)上選擇精準(zhǔn)天氣數(shù)據(jù)，這個(gè)數(shù)據(jù)是MineData平臺(tái)介入的精度高達(dá)1000×1000精準(zhǔn)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的天氣數(shù)據(jù)。算法選擇路徑規(guī)劃引擎，可以按照時(shí)間和空間匹配到規(guī)劃的路徑上。最后選擇路徑概覽圖的可視化方案來(lái)呈現(xiàn)，就可以把路線上預(yù)測(cè)的天氣狀況都呈現(xiàn)出來(lái)。數(shù)據(jù)+算法+可視化封裝了交通天氣的解決方案，從而可以讓我們的用戶規(guī)避在惡劣天氣出行，或者是規(guī)避天氣比較惡劣的出行路線，提高出行的舒適度和安全度。

　　下面一個(gè)案例，在路網(wǎng)中嚴(yán)重?fù)矶曼c(diǎn)對(duì)區(qū)域通行能力會(huì)造成非常大的威脅，而這里又分為常規(guī)擁堵點(diǎn)和異常擁堵點(diǎn)，尤其對(duì)異常擁堵點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)和檢測(cè)對(duì)我們的交警具有非常重要的實(shí)戰(zhàn)意義。我們選擇海量的歷史軌跡數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)，然后選擇指數(shù)模型和離群檢測(cè)模型，就可以檢測(cè)出來(lái)當(dāng)前路網(wǎng)上我異常擁堵的道路，因?yàn)槊嫦蚪痪瘶I(yè)務(wù)， 需要選擇面向大屏的可視化方案，構(gòu)建了面向交警異常擁堵檢測(cè)的解決方案。

　　下一個(gè)案例是擁堵態(tài)勢(shì)分析，我們利用海量的路況數(shù)據(jù)，然后結(jié)合四維圖新路網(wǎng)數(shù)據(jù)，利用空間聚類的算法可以把散亂的擁堵數(shù)據(jù)組織成為在時(shí)空維度傳播的過(guò)程數(shù)據(jù)，再結(jié)合一種非常巧妙的可視化方法，就形成了一張擁堵態(tài)勢(shì)的分析圖。這張圖巧妙在哪里呢?它表達(dá)了擁堵在時(shí)間和空間兩個(gè)維度上的傳播過(guò)程。圖中的顏色深淺代表了擁堵發(fā)生時(shí)間的早晚，也就是說(shuō)擁堵最先在圖的紅色，也就是顏色最深的地方發(fā)生，然后擁堵會(huì)上它的上游路段進(jìn)行傳播，一直傳播到顏色最淺的路段，也就是最晚發(fā)生擁堵的路段，這個(gè)路段就是這次擁堵傳播范圍的一個(gè)末端，一個(gè)終點(diǎn)。這張度用地圖來(lái)表達(dá)了擁堵在空間上的傳播，而顏色的深淺又表達(dá)了在時(shí)間維度上的傳播，這就是這張圖的巧妙之處。

　　我們交警客戶告訴我們一個(gè)非常大的痛點(diǎn)，就是在一個(gè)區(qū)域全部陷入嚴(yán)重?fù)矶聽(tīng)顟B(tài)的時(shí)候，就造成了一個(gè)毛線球，從哪里疏導(dǎo)才能解開(kāi)這個(gè)毛線球呢，這張圖就是為了解決這個(gè)問(wèn)題。我們積累了海量擁堵傳播圖，通過(guò)空間上的聚類，就可以判斷出來(lái)任意道路如果發(fā)生了交通事件或者是嚴(yán)重?fù)矶轮?，這個(gè)用途傳播的范圍、傳播的末端和終點(diǎn)在哪里，然后交警在擁堵傳播的末端有針對(duì)性的進(jìn)行疏導(dǎo)，從而解開(kāi)毛線球。

　　比如可以對(duì)重大的交通事故進(jìn)行復(fù)盤(pán)，可以回溯和評(píng)估重大交通事件造成的擁堵在時(shí)間和空間上的影響范圍。

　　下面一個(gè)案例是我們面向物流行業(yè)打造的面向物流大板車(chē)的系統(tǒng)，有很多的痛點(diǎn)，我們就是四維圖新豐富精彩的曲率數(shù)據(jù)將物流大板車(chē)打造路徑引擎系統(tǒng)。除此以外，還可以提供他們收集到的物流卡車(chē)實(shí)際行駛的軌跡數(shù)據(jù)。我們通過(guò)MineData數(shù)據(jù)蜂巢，把客戶提供的軌跡數(shù)據(jù)和四維圖新自由數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，然后利用位置數(shù)據(jù)的挖掘處理分析算法，就可以算出他們的經(jīng)驗(yàn)路徑，經(jīng)驗(yàn)路徑經(jīng)常包含了卡車(chē)合理的繞城點(diǎn)、繞行點(diǎn)、休息點(diǎn)等等非常有價(jià)值的數(shù)據(jù)，這就是客戶數(shù)據(jù)和四維圖新自有數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)融合分析所帶來(lái)的價(jià)值。

　　MineData是一個(gè)非常的數(shù)據(jù)圖書(shū)館，不僅包含四維圖新自由的數(shù)據(jù)、合作伙伴的數(shù)據(jù)，再加上客戶的數(shù)據(jù)，以及客戶的用戶的數(shù)據(jù)，就形成了一個(gè)豐富的數(shù)據(jù)形態(tài)。然后再利用我們豐富的位置數(shù)據(jù)處理挖掘分析的算法，就可以開(kāi)發(fā)出各種開(kāi)發(fā)模型，把這些數(shù)據(jù)最大化。

　　以上就是MineData平臺(tái)的一些應(yīng)用案例，MineData通過(guò)提供位置數(shù)據(jù)的可視化、交互式的配置模型和算法，我們希望讓您能夠自主式的可以結(jié)果自己的業(yè)務(wù)問(wèn)題。我們希望MineData讓您不再把精力花費(fèi)數(shù)據(jù)的介入、管理、可視化的工作上，而是可以直接把數(shù)據(jù)呈現(xiàn)在地圖上，使您更多聚焦在自己的核心業(yè)務(wù)上，而位置相關(guān)的工作就交給MineData替您完成。

　　歡迎大家試用我們的產(chǎn)品，如果您有任何問(wèn)題，歡迎您隨時(shí)與我們聯(lián)系。謝謝!