案例单位：广州市公交集团
根据《住房和城乡建设部 中央网信办 科技部 工业和信息化部 人力资源社会保障部 商务部 银保监会关于加快推进新型城市基础设施建设的指导意见》（建改发〔2020〕73号）文件精神，广州贯彻落实加强新基建和新型城镇化建设的决策部署。成为第一批新城建试点城市后，市政府印发《关于加快推进广州市新型城市基础设施建设的实施方案通知》（穗府办函〔2020〕99号），要求推动市政基础设施智慧化，突出项目建设成效。
广州市公交集团高度重视，结合《广州市城市信息模型（CIM）平台建设试点工作方案》和《“穗智管”城市运行管理中枢建设工作方案》要求，通过整合广州市公共交通数据资源，构建智慧公交云脑平台，加强了城市公共交通各系统间信息耦合，实现了车辆、客流实时动态跟踪监控和交通信息精确快速的分析研判，也为公众提供了更有利的出行方案。
一、项目背景
在“互联网+”时代背景下，运用物联网、云计算、大数据等新一代信息技术赋能城市公共交通系统，构建功能强大、管理有效的城市智慧公交云脑平台，能更好地对于公共交通进行生产运营管理。实现公交旅行时间预测，增强城市公交的吸引力，通过为用户提供个性化的公交、地铁接驳信息的动态服务，更好地服务公众，提升用户体验。促进智能交通大数据技术应用带动传统交通运输行业进行升级改造，在公共交通服务场景中探索支付实名、乘客画像、出行OD调查等基础应用。拓展基于移动互联网技术的个性化公交服务新模式，提高公共交通发展智能化水平，加快实现智慧出行。
二、需求分析
城市智慧公交云脑平台主要实现交通信息数据的统一管理，利用智能公交管理系统对重点线路、重要站点、重点场站等进行运营监测分析，全面监控总体的实时运行情况，实现对公交运营状况的监管。把握客流动态，提升服务品质。
（一）行业需求。
城市公交行业需要从整体角度对城市公交运行状况进行评估，在宏观层面实现对公交运行、线网布局等方面的诊断分析，实现行业决策和精细化管理；在微观层面实现对公交企业以及各条公交线路服务水平的评价[4]，进一步对未来城市公交发展趋势和前景进行分析预测，指导城市公交服务改善。
（二）企业需求。
公交企业需要及时全面的掌握企业运营现状，发现经营中存在的问题。以提高舒适性、提升直达率、缩短出行时间、提升连续性等为目标，建立线网指标评价体系，客观分析线网现状，以便进行线网规划调整。
（三）公众需求。
虽然现阶段城市公交出行者信息服务已具有一定基础。初步实现公交基础信息通过短信、网站等多渠道的实时发布，出行信息服务网站日均访问量也达近百万次。但公众仍期望能通过整合公交企业与社会的信息资源，以多种方式为出行者提供更加全面且个性化的出行信息服务。
三、平台架构设计
（一）平台总体定位。
公交智能化主要实现交通信息数据的统一管理，为交通行业管理部门提供统一的集规划、管理、预测、信息发布、资源共享、业务协同为一体的数据交换平台[5]。广州智慧公交云脑平台将城市公共交通的中的各要素进行有效链接，打破传统公共交通子系统之间“信息壁垒”，以数据集中和共享为途径，推动技术融合、业务融合、数据融合，运用大数据等新技术手段进行深度挖掘和关联信息分析展现，从而实现跨层级、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。
（二）平台建设目标。
依托大数据、云计算、人工智能等新兴技术，构建智慧公交云脑平台，核心是利用实时全量的城市公共交通数据资源，结合人、车、站、线、路等资源情况，全面解构出行客流需求与供给承载能力（公交资源、运营调度、运行监控、维修保养、安全管理、经营分析），构建诊断评价指标体系，实现新一代智能公交的可感知、可运营、可管理，面向公众提供可计算的出行网络和可信赖的公交服务。智慧公交云脑平台整体框架如图1所示。
1.云脑感知平台。通过采用交通一卡通，GPS设备、视频监控设备、雷达等，实现对城市公共交通站场、线网、站点、客流、道路等各类基础设施等数据信息的感知和采集，全方位感知公共交通运行、管理、服务状态，向“云脑”中枢平台输出庞大的数据资源。
2.云脑控制平台。通过数据监测、预测分析，引入新兴技术再造业务流程，支撑公共交通安全监控、智能调度、线网规划、应急指挥、行业监管、线网规划等科学管理、智能运行，形成“云脑”与现实世界的“云反射弧”，支撑公共交通安全、绿色、高效出行。
3.云脑中枢平台。是城市公共交通数据集成综合分析的总引擎，具备数据共享交换、分析挖掘功能。向“云脑”控制平台、交互平台、评价平台输出数据能力，为“云脑”提供自动优化控制、智能分析挖掘、动态交互评价的中枢神经和超强大脑。
4.云脑交互平台。构建城市公共交通便捷出行引导的智慧型综合出行服务系统建设，向公众提供全链条、全方式、跨区域的“一站式”信息服务和基于互联网+的交通信息化定制服务。通过“云脑”与现实世界的交互，推进多元化公共交通服务网络建设，提升公共交通人性化、个性化服务体验。
5.云脑评价平台。建立健全的评价标准规范体系，对“云脑”的神经网络、城市云反射弧两个核心要素进行综合评价，特别是对交通运行、从业人员信用等交通关键要素的综合分析评价，建立“云脑”优化反馈机制，辅助城市公共交通运行状况监测、分析和预测，进而提升“云脑”控制平台和交互平台的效率和质量。
（三）平台技术架构。
公交云脑平台通过对公交基础数据及公交动态运营数据的采集、清洗与多源异构数据的融合，并上传至数据中心，数据中心建立针对这些公交信息多主题、多粒度的统计与分析处理，最终实现车辆运行的动态监控，辅助决策线网的规划，交通信息数据的统计等多项功能应用。智慧公交云脑技术架构如图2所示。
1.采集层主要实现公交系统的多数据源的数据采集。包括接入企业运营监控调度系统、IC卡及二维码支付交易系统、企业生产管理系统、线网管理系统、维修管理系统、安全管理系统、综合能源系统、车载终端系统、经营分析系统等数据。
2.处理层主要通过大数据技术对采集层数据进行数据分析与处理。为智慧公交云脑提供计算分析能力，比如应用分布式文件存储技术、Hadoop数据分析处理技术、Spark数据分析处理技术、大数据分析及挖掘技术以及各种数理统计分析方法、预测数据分析方法等技术，搭建可提供自动优化控制、智能分析挖掘、动态交互评价的超强大脑。
3.应用层主要建设实现资源概况、运行监控、诊断评价、客流分析、出行服务、系统管理等六大板块功能。
4.用户层中最终用户包括了公共交通行业监管单位、公交企业等。
四、云脑平台功能设计
公交云脑平台在广州现有公交信息化基础上，汇集现有公共交通数据资源、建立共享数据资源池，分析用户出行规律，辅助交通线网规划以及经营指标诊断评价。提升广州市对公交行业监管、决策支持方面的管理水平。智慧公交云脑平台功能框架如图3所示。
（一）资源概况。
云脑系统集成人力资源、线网、场站、车辆、道路等基础数据资源，通过建立统一的标识体系，规范数据维护流程和统计口径，保障数据资源的查询展示以及统计分析。
1.人力资源概况，展示企业人力资源总体概况、人车比例、驾驶年龄、人员流动以及籍贯分布。
2.线网概况，展示公交线网、BRT线网、水巴线网全部线网资源，包括：线路总数、线路分布、线网长度、线网密度、站点总数、线路/站点查询，站点覆盖率等。
3.场站概况，展示各类场站基本信息概况，包括枢纽站、公交首末站、停车场、维修厂、保养场、充电站、加油站、充电桩的数量及分布。
4.车辆/客轮概况，展示营运车辆数量、各燃料车型数量、各车辆类型数量、营运客轮数量，以及GIS图上车辆、客轮实时位置和基础信息。
5.道路资源概况，展示城市交通道路的整体情况，包括道路畅行指数，路况规律，各道路实时路况，以及道路施工和道路管制事件等。
（二）运行监控。
运行监控板块提供全局总览界面，监控总体的实时运行情况，如车辆、客流、路况、交通事件、安全、疑似故障等。
1.道路监控，实现高峰期道路平均运行速度、道路畅行指数、拥堵道路、道路施工路段、专用道变化、专用道覆盖等方面的监控。
2.行业指标监控，实现站点覆盖率、车辆保有量、公交专用道设置率、公共交通出行分担率、一卡通使用率、平均运行速度、责任事故死亡率等方面的监控。
3.实时客流监控，实现客流变化周/日规律、公交/地铁客流量、线路客流满座率、乘距、换乘次数、区际人群流入流出、交通小区集散变化、乘客构成等方面的监控。
4.车辆监控，实现各区域车辆、车辆定位、车辆跟踪、围栏监控、行车线路监控、车辆超速、车辆故障、车辆违规驾驶等方面的监控及告警。
5.驾驶行为监控，主要是针对驾驶员违规驾驶行为的监控及告警。
（三）客流分析。
将站点客流数据通过热力图的形式进行展现，分析展示区域之间的OD数据，创建OD分布专题图，通过专题图展示各个区域流入和流出的情况。将客流数据归集到站段，形成整个广州市的客流走廊。
1.线路客流分析，将客流数据归集到线网，动态展示区域客流的变化情况，结合线路的相关信息对线路站点的上下车客流进行为分析。
2.站点客流分析，将客流数据归集到站点，气泡图显示站点客流量及各站点间的OD客流量，分析并展示客流大站的客流来源和流向。
3.客流换乘分析，展示乘客平均换乘距离、最大换乘距离、平均换乘时间、最大换乘时间以及换乘客流量较大的站点等基本换乘信息。
4.多维度客流分析，分析展示各类交通线路、站点客流规律、客流OD分布，根据历史线路/站点客流换乘距离、换乘时间预测公共交通信息状态。
（四）诊断评价。
从线网长度、线网密度、线路非直线系数、线路重复系数、道路覆盖率、道路负载分析、线网覆盖率、站点覆盖率、重复线路分析平均站距等线网结构方面分析评估线网指标，建立线路网络以及运营服务的指标评价体系，主动发现问题，并给出线网优化和调度优化的建议。打造精准化、精细化、品质化、效率化公交服务。
（五）出行服务。
为出行服务系统（如行讯通、如约公交等）提供公众所需的各类公交信息，如出行换乘方案规划、实时到站预测、线路稳定性、旅行时间预测、满载率、换乘距离、换乘时间等。以服务为导向，提供高品质的公交服务。
（六）系统管理。
系统管理主要是用于对平台的信息管理，包括系统资源、系统菜单、系统角色、系统用户、系统参数配置等，使得平台数据库和文件能够得到及时更新和调整。
五、主要成效
广州智慧公交云脑平台每日处理1300多条线路、13000多个站点以及14000多辆公交车数据，其中进出站数据、车辆调度数据、路单数据、车辆GPS数据、羊城通刷卡数据以及二维码刷卡数据等原始数据共计7300万条/日，形成客流OD、客流走廊、线路客流、站点客流、换乘客流、职住人数、旅行时间预、拥挤度、畅行指数等结果数据共计3.5亿条/日。“云脑”的实施把广州城市公共交通系统建成一个“可视生态系统”，通过对公交数据进行分析，挖掘客流规律，优化发车班次，动态设定站点，从而让城市公交运营效率更高，实现城市公共交通的高效运转，为智慧城市建设添砖加瓦。