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，在北京國家會議中心盛大開幕。大會由空間信息產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)服務(wù)平臺泰伯主辦，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已走過六個年頭，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)峰會隆重召開。峰會上，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)場實錄：

　　陳馭龍：大家好!接下來我為大家介紹一下MineData平臺在各個垂直行業(yè)的應(yīng)用案例，希望大家看了這些案例之后，能夠為我們平臺在數(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能力來封裝業(yè)務(wù)解決方案的。

　　首先來看第一個案例，車道路況。在很多路口不同專項車道路況存在很大差異，比如存在排隊長，還有很多封閉道路，在進(jìn)出道路出現(xiàn)了排隊擁堵，但是遠(yuǎn)離進(jìn)出鍘刀的車道是暢通的。因為是基于不同車道上所有行駛車輛的平均值，所以一般是按照暢通狀態(tài)來發(fā)布的。同時也導(dǎo)致導(dǎo)航在計算這套道路通行時間變得很精確，給我們帶來很好的體驗。

　　MineData平臺是如何利用分車道計算來解決業(yè)務(wù)痛點的呢?首先我們需要選擇一類數(shù)據(jù)，MineData每分鐘介入百萬量車的實時軌跡數(shù)據(jù)，包含了我們所需要的分車道路況信息。然后我們需要選擇一個算法模型，要計算分車道路況需要知道這些數(shù)據(jù)里每輛車具體行駛在哪個車道上，所以我們選擇智能車道判斷模型作為算法模型，從而計算出分車道路況來。最后選擇一種可視化解決方案來呈現(xiàn)這個數(shù)據(jù)，因為不同車道路況差異主要體現(xiàn)在路口和進(jìn)出鍘刀的這些地方，所以我們選擇平臺所提供路況放大圖來呈現(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道。同時，我們的引擎也可以精準(zhǔn)計算不同專向需要付出的時間代價。另外分車道路況還可以幫助交通管理部門來評價路口信號登在不同專項上配時的合理性。這就是MineData平臺封裝一個完整業(yè)務(wù)解決方案。

　　我們從業(yè)務(wù)痛點出發(fā)，然后提煉出需求方案，然后從MineData平臺數(shù)據(jù)倉庫中選擇一類數(shù)據(jù)，再從算法庫中選擇一類算法，結(jié)合用戶場景進(jìn)行可視化方案，就可以計算方案、呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)，這就是MineData封裝一個業(yè)務(wù)解決方案完整的流水線。

　　第二個案例是路況預(yù)測。在我們開車的時候，導(dǎo)航給出的預(yù)計行駛時間和實際行駛的時間通常會有很大的差距，而且還有很多路在我們出發(fā)的時候，路況顯示是暢通的，但是當(dāng)我們行駛到這條路的時候，路況已經(jīng)變成了擁堵。這些都是因為路況在我們行駛過程中發(fā)生了很大的變化，但是我們的導(dǎo)航因為計算路徑預(yù)計到達(dá)時間都是出發(fā)時間來計算，沒有考慮到路況在行駛過程中的變化，所以導(dǎo)致計算出來預(yù)計到達(dá)時間不夠精準(zhǔn)，失去了參考意義。

　　我們來看MineData平臺如何對路況進(jìn)行預(yù)測解決這個痛點的呢?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)里包含路況不同時空變化模式，然后選擇路況的實時數(shù)據(jù)。實時數(shù)據(jù)用來判斷路況在短期的變化趨勢。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，所以我們選擇機器學(xué)習(xí)算法，來完成路況模式聚類和分類，并且結(jié)合實時數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸預(yù)測，從而對路況完成預(yù)測。最后選擇什么樣的可視化方案呢，因為我們希望客戶可以查看各個路況信息，所以我們希望通過概覽圖來呈現(xiàn)路況，同時交管部門可以通過路況預(yù)測對即將發(fā)生的重大擁堵事件進(jìn)行提前預(yù)案，提前應(yīng)對。

　　下面一個案例是交通天氣，在我們進(jìn)行中長距離駕駛，尤其是行駛到山區(qū)、草原地方的時候，天氣是我們最為關(guān)注的一個問題，因為在這些地區(qū)天氣瞬息萬變，在一個小山溝的兩側(cè)就有可能出現(xiàn)一邊晴天一邊是冰雹的狀況。因為我們的信息時空和空間信息都比較粗，無法體現(xiàn)天氣的變化，所以導(dǎo)致天氣變化會隨時影響我們的出行舒適度，甚至威脅到我們的出行安全。為了解決這個問題，MineData封裝了一個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)，這個數(shù)據(jù)是MineData平臺介入的精度高達(dá)1000×1000精準(zhǔn)實時預(yù)測的天氣數(shù)據(jù)。算法選擇路徑規(guī)劃引擎，可以按照時間和空間匹配到規(guī)劃的路徑上。最后選擇路徑概覽圖的可視化方案來呈現(xiàn)，就可以把路線上預(yù)測的天氣狀況都呈現(xiàn)出來。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。

　　下面一個案例，在路網(wǎng)中嚴(yán)重?fù)矶曼c對區(qū)域通行能力會造成非常大的威脅，而這里又分為常規(guī)擁堵點和異常擁堵點，尤其對異常擁堵點的發(fā)現(xiàn)和檢測對我們的交警具有非常重要的實戰(zhàn)意義。我們選擇海量的歷史軌跡數(shù)據(jù)和實時路況數(shù)據(jù)，然后選擇指數(shù)模型和離群檢測模型，就可以檢測出來當(dāng)前路網(wǎng)上我異常擁堵的道路，因為面向交警業(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的解決方案。

　　下一個案例是擁堵態(tài)勢分析，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)組織成為在時空維度傳播的過程數(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)勢的分析圖。這張圖巧妙在哪里呢?它表達(dá)了擁堵在時間和空間兩個維度上的傳播過程。圖中的顏色深淺代表了擁堵發(fā)生時間的早晚，也就是說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，這個路段就是這次擁堵傳播范圍的一個末端，一個終點。這張度用地圖來表達(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非常大的痛點，就是在一個區(qū)域全部陷入嚴(yán)重?fù)矶聽顟B(tài)的時候，就造成了一個毛線球，從哪里疏導(dǎo)才能解開這個毛線球呢，這張圖就是為了解決這個問題。我們積累了海量擁堵傳播圖，通過空間上的聚類，就可以判斷出來任意道路如果發(fā)生了交通事件或者是嚴(yán)重?fù)矶轮?，這個用途傳播的范圍、傳播的末端和終點在哪里，然后交警在擁堵傳播的末端有針對性的進(jìn)行疏導(dǎo)，從而解開毛線球。

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

　　下面一個案例是我們面向物流行業(yè)打造的面向物流大板車的系統(tǒng)，有很多的痛點，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實際行駛的軌跡數(shù)據(jù)。我們通過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)驗路徑，經(jīng)驗路徑經(jīng)常包含了卡車合理的繞城點、繞行點、休息點等等非常有價值的數(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)融合分析所帶來的價值。

　　MineData是一個非常的數(shù)據(jù)圖書館，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，就可以開發(fā)出各種開發(fā)模型，把這些數(shù)據(jù)最大化。

　　以上就是MineData平臺的一些應(yīng)用案例，MineData通過提供位置數(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)問題。我們希望MineData讓您不再把精力花費數(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，如果您有任何問題，歡迎您隨時與我們聯(lián)系。謝謝!