6月 29 日，由工業和信息化部、北京市人民政府主辦，千方科技承辦的第22屆北京國際軟件博覽會-交通大數據論壇在北京西苑飯店舉行。公安部交通管理科學研究所副所長包勇強發表了《公安交通管理大數據應用》的演講，本文由演講速記整理，未經演講者本人審核。

包勇強：很高興來參加今天的論壇。我的分享主要圍繞交通管理工作的大數據應用展開。

我們交科所一直把信息化作為核心發展戰略，努力用先進的信息技術實現交通管理的深度融合，為執法辦案、打擊犯罪服務提供支持。其中的核心任務之一，就是全國交管信息系統的設計開發、推廣應用和運營維護。另外就是基于這些交管信息系統進行大數據資源的應用。

講到大數據，首先要有數據，交管系統的數據實際上就是源于近十幾年以來，我們實施的幾個重大的全國性信息化項目。

系統建設背景就是在我國機動車駕駛員快速增長的情況下，實現對機動車駕駛員信息以及相關業務的規范、高效管理，確保基礎數據的準確鮮活。我們按照統一數據標準，統一法定流程，統一核心軟件，統一推廣應用，設計開發了業務深度融合，資源高度共享的綜合應用平臺。這個平臺目前管理了我國3.9億的駕駛人和3.1億的機動車信息，匯聚了機動車管理的車輛信息、駕駛員，包括劇毒化學品運輸、交通事故的處理，交通違法等。也就是說，除了3.9億的駕駛員和3.1億輛機動車，每年還有6億多的交通違法數據和數百萬的交通事故信息。作為交管業務核心的支撐平臺，交管的窗口業務全部靠這平臺實現一網辦理。目前已經實現了規模化的應用，平臺里面已經有55萬個用戶，除了28萬交警用戶，還有協警等也在用。每年大概辦理9億多筆業務，每天上傳公安部的業務數據有1000多萬條。

機動車駕駛員作為國家的基礎信息，我們實現了大范圍的信息共享應用。在公安內部，駕駛員信息跟人口基礎信息，包括在逃人員，吸毒，盜搶車等等數據都實現了共享。對外方面，我們跟海關總署的進口車、電子口岸的數據，跟工信部的國產車數據，跟稅務總局的購車發票和附加稅數據，跟財政部的交通違法罰款繳款的數據，跟央行的跨省繳款數據，跟法院的交通事故、刑事案件的信息對接。同時我們還建立了信息服務平臺，每天除了對接公安部統一開發的核心信息之外，還有各省市自行開發的一萬多個系統提供了信息共享，每天來自他們的服務請求達到了5000萬次。

目前，我國道路建設速度很快，人流、車流大增長，存在路面的安全隱患和風險也很多。第一，“看不見”，也就是路面信息感知的問題，信息采集能力不足。第二“控不住”，“控不住”就是快速反應、跨省區間的協同反饋問題。第三，“打不準”，就是如何實現情報研判、精準推送。民警在路上執勤，不可能每個車都攔，攔什么樣的車？哪些車有問題？哪些人是壞人？這需要精準的情報推送。

在這種情況下，我們需要構建一個高效的指揮體系，來提升路面動態管控能力。我們設計開發了公安交通集成指揮平臺，實現了地市、省到公安部三級的聯網架構。縱向把部、省、市三級連起來，橫向是跨省、跨區的指揮中心連起來，目前已經有29個省完成交通管理集成指揮平臺建設，310個城市開展應用，每天實現精準地攔截1.2萬次。目前我們已經把路面上的一些執法裝備、視頻監控以及卡口定位系統等，全部連到指揮平臺里，總共45萬套設備接入聯網。

我們建立了全國規模最大的公路執法裝備物聯網平臺，平臺里的點覆蓋了全國主要的高速國道、省道的主要節點，路面圖像、視頻流。目前每天上傳到交科所的數據信息是3.5億條，而且規模還在擴大。

大家看這個圖，東部紅點密度很大是因為設備聯網的密度大，西部空白地區比較多一點。根據數據中心統計，現在每天大概有4.5億條數據進入平臺。傳統基于Oracle數據庫的存儲架構沒有辦法支撐這么龐大的數據，所以我們設計嵌入了大數據云計算架構，目前布控的黑名單車輛，經過路面監控設備時能實現秒級響應。另外，現在匯聚了全國將近3000億條車輛信息數據，如果在Oracle數據庫查詢，是跑不動的，只有用分布式數據庫技術才能實現秒級響應。另外，還有路面車輛的過車數據，比如說車輛的軌跡信息，經過幾個卡口傳到公安部，平均一分鐘就可以獲得，當然這也要看每個地方的網絡情況，還有其他一些條件。

通過匯聚這些數據，利用人工智能技術實現結構化。比方說左邊一輛車過去，我們采集圖片的同時，也會把車牌號、類型、品牌型號都提取出來。一旦結構化之后，就可以跟后臺數據庫對比，如果發現假牌車、無牌車，或者是其他需要布控的車輛都能實現及時報警。大家可以看到（圖），通過對圖像、視頻的結構分析發現問題，比如這個車里塞滿人超員了，比如三輪車不能坐人，或者一個小面包車拉了很多人。原來這種情況只是依靠單純警力在路面上巡邏，現在通過人工智能可以實現快速提醒。

目前公安交通集成指揮平臺在保障道路安全，打擊犯罪，重大安保等方面都發揮了非常重要的作用。全國交警每天基于該系統，攔截查出假套牌車、違法未處理、逾期未報廢等等嚴重的交通違法行為。同時，還協助禁毒等其他部門破獲案件等等。另外，在重大安保方面，比如剛剛舉辦的青島上合組織峰會和去年的廈門金磚國家峰會，我們都派出了技術人員到現場，保障平臺的正常工作。

我們設計開發了互聯網交通安全服務平臺以及手機12123 App，前者涵蓋了手機約考、手機選號、網上交罰款、快速理賠等功能；12123APP已經成為 “交通管理+互聯網服務”的一個品牌，目前實際注冊用戶1.8億，App下載量1.7億，日均訪問量15000萬次，服務群眾超過7億多次。

目前，駕駛員用手機App約考駕校科目一、科目二、科目三的大概有4.2億次。用手機在家里選號的有500多萬人次。在網上交罰款處理的也有9000多萬次，還有快速理賠流程。前幾天我在蘋果官網上看到一周內的APP下載熱度排行榜，12123 APP排在抖音后面，第二位，第三才是微信。目前12123已經成為交通管理+互聯網服務的品牌，前兩天剛好在寧波開了全國交管“放管服”工作的部署，很多措施都要依托12123系統去實現。

有了上面三個系統的建設，我們匯聚了海量的信息，怎么用？目前交科所里建立了一個大數據平臺，數據分析研判的效益提升了將近100倍。交科所是全國交管數據中心，匯聚了海量大數據資源，包括170億條機動車、駕駛員基礎數據，包括車輛、駕駛員、交通事故、交通違法等信息；大約有2000億條路面動態數據，每天數據增量4億多；還有互聯網的路況數據，與百度、高德共享信息。這些數據都是通過十多年來的信息化建設，通過信息系統的龐大用戶規模積累起來的。

這些數據，我們主要應用于路面管控、業務監管、信息安全、公眾出行。以下是幾個大數據的應用案例。

我國現有5000多個省際、市際的公安檢查站和執法站，每天這么多的檢查站，實際上都是后臺海量數據在為路面執法檢查的時候提供跨省機動車、高風險駕駛員等對比信息服務。通過大數據平臺進行套牌車分析、流量預測、失駕駕駛員分析等。類似于這樣的，先是以人找車，再以車找人等分析模型，在我們平臺里都實戰化應用了。同時，我們基于這么多的車輛軌跡，涉車的情報分析，也在為治安、刑偵，情報等部門服務。

這是一些重點違規業務的分析。比如說機動車違規體檢，你說在北京年檢，我在新疆又發現了你車輛軌跡，肯定是造假了。原本這樣的數據是沒法發現的，因為不知道是誰。但在平臺里面，我們嵌入了GIS技術，去年做了違規年檢分析之后，一下子發現了幾百輛違規車輛，馬上進行通報，也查處了很多的造假年檢機構。

就是信息安全審計。比如說我們可以對系統里海量查詢日志進行分析，通過用戶查詢的頻次和內容，我們可以分析查詢有沒有異常，建立一個模型對查詢的特征進行畫像。比如某用戶專查尾數是888的車，肯定就有問題，因為執法不可能這么查車，你專門查這些車的號碼是有目的和利益在里面。這種模型的數據應用，我們已經進行日常化了，每個季度都在分析。

公路出行方面，我們主要跟百度、高德合作，把交通事故的多發點段，包括管制信息、軌跡信息，交換給互聯網公司，然后他們把全國主干公路網的擁堵信息給我們，實現信息共享。在五一黃金周或者春運期間，分享路況信息。

這個是現在正在做的事情，目前還不成熟。我們希望利用這些海量的交通違法、交通事故數據，同時結合其他的信息開展機動車駕駛人交通信用研究。比如說我下載注冊了12123手機App，我們搞一個交通安全信用分，就像芝麻信用。一打開就能查到駕駛人信用分。這個信用分，現在到底怎么用，還沒想好，但是我覺得做這件事是有意義的，就是不同數據源進行建模處理，最后建立一個評價指標體系得出評分。

利用科技讓道路交通更安全、更暢通，這是我們交科所的發展愿景。下一步，我們將堅持創新，加速推進交通管理工作與先進信息技術深度融合，提升交通管理的智能化、現代化水平，我就匯報這么多，謝謝大家。