信令 数据 智慧交通,交通大数据,智能制造及工业4.0(2)

二是推演城市。基于大数据技术实现交通溯源技术，深刻了解各类交通方式产生和演变的机理。比如这是通过手机信令数据分析不同片区人员的构成。图上可以通过共享单车的动态数据检测来了解他们最后一公里的使用情况，包括对各片区人流集散24小时的监测。

大数据和深度学习技术在整个交通肌理分析、交通实践发现、舆情分析、警务巡查等方面有大量的应用。此外，建立推演系统，通过数据回归整个闭环的活动。深圳核心区做了仿真的系统尝试，在车道上面布设大量的感知体系，包括高清视频，通过布设我们可以精准找到每个车辆，在后台交通的大脑里面能够现实的还原整个实时的交通流情况，做交通预案的推演，包括交通的组织方案，为整个交通流的优化做一个系统的支撑。

这是实际的案例，交警在深圳某一隧道的事故里面利用了仿真系统，通过这个系统的实时推演，疏解上游的交通，10分钟之内就完成有效疏解。在过去没有该系统情况下，拥堵可能会持续半小时以上。这是今年在深圳举办的中国交警现场大会上讨论的案例。信令 数据

三是精明管控城市。就是构建一个“规划-设计-建设-管理-数据”协同运行的闭环管控活动，从区域级、城市级、园区级三个方面做一个简单的介绍。

区域级最核心的是建立一个面向主动需求调控的区域级的管控策略和体系。美国在亚利桑那州提供给不同人群、不同的出行时间、不同出行费用等方案，通过尝试有效改变了20%出行人的行为和计划，在路网上实现了时空的均衡。

城市级有三个工作要做：

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