信息与通信技术赋能公共交通运营管理的发展方向

王利鹏

（重庆南部公共交通有限公司，重庆 400014）

引言

随着城市规模不断扩大，居民的出行总量和出行距离呈大幅度增长，城市公共交通需求量不断增大，公共交通的发展与运营管理面临着严峻挑战。在当前信息与通信技术赋能公共交通产业升级的背景下，通过创新公共交通运营服务模式，丰富公共交通商业形态，缓解城市交通供需矛盾，实现城市公共交通的可持续发展。国务院2015年印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，明确指出加快互联网与交通运输领域的深度融合，通过基础设施、运输工具、运行信息等互联网化，推进基于互联网平台的便捷化交通运输服务发展，显著提高交通资源利用效率和管理精细化水平，全面提升交通运输行业服务品质和科学治理能力[1]。

滕靖等人对新发展需求下城市公交系统的发展特征做出了详细论述，我国部分城市已经在“互联网+”公交方面进行了创新，以乘客需求为导向的智能化公交服务已逐步进入市民生活[2]。先进的信息技术、数据通信传输技术、电子控制技术及计算机处理等新技术赋予公共交通运输管理体系新的发展方向。通过对交通信息的实时采集、传输和处理，借助各种科技手段和设备，能够有效提升交通运营、管理和服务以及安全水平。在这种新的发展态势下，依托大数据手段有效识别乘客新需求[3-4]，基于车路协同技术提升公交运行效率[5-7]。结合智能网联信息传递技术完成公交线网升级与优化[8-10]，并提供以乘客需求为导向的个性化出行服务[11-12]等智能化发展方向已得到学者们的广泛关注。

1 调研背景

当前城市公共交通出行客流总体发展趋势从“卖方市场”转为“买方市场”，当公众交通出行产生了更多可替代方式后，就需要关注和研究客流市场的需求，提供更加精细化的服务，提升出行满意度，才能打造一个高效和可持续发展的公共交通运营系统。正在兴起的移动社交网络开始改变我们的出行，交通信息是一种由自身社会网络关系自发形成的信息，出行者利用这些基于定位功能的移动设备来获取出行所需要的信息，同时获得可供参考的出行评价信息或建议，构成按需出行的社会基础。

2 调研概况

主要采取网上调研和问卷调查的方式进行，并走访了公共交通运营一线部分从业人员，方式多样，覆盖范围广。

首先通过网络爬虫抓取指定社交网络平台上的原始信息数据，作为社交网络数据热点分析的数据源，并从这些数据源中抽取与公共交通相关度高的信息（如对公交站点设计、可达性、舒适度等评价反馈），基于社交网络获取的信息，如对公共交通现状的评价意见与乘客的出行需求。随后以公共交通乘客及社区居民为调查对象，对不同区域不同出行方式的乘客进行调研，发放了调查问卷，开展了多次访谈。在调查问卷发放过程中，考虑年龄、职业、居住位置等基本情况对样本进行选取，为便于后期统计工作的顺利开展，调查问卷主要采取当面填写方式，并提供了个性化问题的记录和回复，调研过程较为科学。

经过对调研信息的汇总和整理，形成调研结果。结果显示，乘客对公共交通服务的意见主要集中在以下四点：一是乘客对公共交通出行的站点设置、班次频率、线路走向等不满意；二是对公共交通在出行过程中与轨道交通及其他运输方式的换乘指向不明确；三是对公交轨道交通一体化换乘的距离及站务设施不满意；四是公共交通出行信息发布不够广泛。

3 调研结果解析

乘客对公共交通的发展要求主要存在于公共交通规划的一体化、运输服务的科学精细化、基于信息与通信技术的出行过程一体化、公共交通出行信息发布的及时性等方面。结合信息与通信技术、大数据时代的到来，居民对于公共交通未来发展的期盼，也为公共交通的发展提升指明了方向。

3.1 精准服务

调研结果中大部分内容都直接或者间接涉及到了公共交通精准服务的问题，但是如何才能做到精准服务呢？公共交通资源只有布局更趋合理，运行服务更加适应出行需求，市民的公共交通出行才能更加舒适和便捷。

目前的公共交通线网在站点设置、线路走向等方面仍有待改善，公共交通运行中班次频率、车型选择、信息服务等均存在一定问题，而提升公共交通精准服务的能力，关键要对目前公共交通的运营实效有一个准确的把握，既能了解市民公共交通出行需求，又能合理规划和组织公共交通运行服务，追求公共交通的精准服务，不断探索最为科学、合理的运行线网，最大限度发挥好公共交通的作用。

3.2 需求导向

随着信息与通信技术的发展，传统公共交通相对被动提供运输服务的方式正在被多种出行方式挑战，传统公共交通系统的站点、线路以及时间都是相对固定的，乘客在步行到达公交站点和等待车辆到达时，都需要付出额外的步行距离和等待时间，所以公共交通客流正在逐渐向舒适度更高、服务水平更高的个性化服务转移。为此，以需求为导向的需求响应型公交就是一种尝试。

图1 需求响应型公交服务机制

需求响应型公交作为完善城市公共交通网络、提升公交核心竞争力的重要手段，以实现公交“门到门”服务的目标。如图1所示，需求响应型公交灵活的站点位置选择更方便乘客的乘车需求，开行线路更灵活，不仅可以减少乘客出行时间，也降低了公交运营成本。

3.3 绿色低碳出行

目前新能源动力车辆数量有限，车辆的更新速度满足不了实际需求，公交车辆尾气排放仍然比较严重，同时受限于日趋复杂的道路环境，传统交通控制效果逐渐降低。随着通信技术与控制技术的快速发展，车辆环保控制的可行性及有效性逐渐提高，其经济效益和环保效益逐渐显现。

绿色环保新能源公交车除了环境保护方面的优势，更具有乘坐舒适、信息化程度高等特点。从乘坐舒适度方面来讲，新能源车底盘低、上下车方便，由于没有传统燃气车的传动系统，所以车内噪音小。由于新能源车操控系统全面电子化，几乎所有运转信号都可以数字化，所以在车辆运行状态监控、驾驶员操控监控、车路协同控制等方面都有巨大的优势。

3.4 一体化出行

一体化出行方式在目前已经更多地适用于公交和轨道两种常用的公共交通出行方式中，但一体化出行的效果还仅仅停留在接驳距离、换乘方便等方面。而基于MaaS（出行即服务）的理念，一体化概念具体来说，就是将多种交通方式全部整合在统一的服务体系中，基于数据共享服务原理，运用大数据技术进行资源整合、优化、决策，建立无缝衔接、以出行者为核心的公共交通系统，并使用移动支付的新方法，提供符合出行者需求的，更为灵活、高效、经济的出行服务。

4 赋能公共交通的新技术

在数字化、网络化的时代中，新一代信息与通信技术赋能公共交通，将引领公共交通系统的变革，使城市居民获取更加便捷的公共交通服务成为现实。基于全时空交通信息环境的智能分析和高效利用，是推动公共交通服务升级、实现人车路一体化协同的关键。同时，公共交通管理和服务模式也将随之变化。

4.1 大数据技术支撑公共交通服务升级

基于手机信令数据、公共交通运营数据、RFID数据等构建多源大数据技术分析系统，将有助于精准评估公交系统、科学指导线网优化及精细管理公交资源。依托多源大数据，挖掘公交线网结构、运营特性、站点上下客流、站间断面运力等公交供给特征，以及人口分布、出行结构、客流需求走廊等居民出行需求特征，考虑不同分析结果之间的交叉关联和山地城市独特的空间特性，评估公交线网布局现状与客流需求匹配程度，实现对公交客流变化趋势的动态掌握。全面考虑既有公交线路运营情况、人口出行需求和特征、城市用地等综合因素，为公交线网精准化布局和优化升级提供支撑。大数据技术支撑下的公交服务升级机制如图2所示。

图2 大数据支撑的城市公交线网升级机制

同时从线网布局、运营组织和基础设施等三个方面为线网优化提供方向指引，线网布局优化以出行需求为依托，分析城市主要客流走廊的OD分布，将走廊上大客流方向与既有公交线路对比，找到公交服务尚未覆盖或覆盖率较低的区域及客流方向，调整现有公交线路或开行新线路，提升公交线网与人口动态的匹配程度。

4.2 移动互联技术实现出行一体化

智能手机、移动互联网等通信设备的普及应用，彻底解决了以往公共交通乘客出行信息采集难的问题，也架起公交和乘客间的直接对话平台，赋予传统公交转型成为“以乘客需求为主导”的主动服务型系统的能力，丰富了公交运营的精准化管理手段，为建立以乘客出行为导向的一体化联合运输方式提供了基础条件和技术支撑。

图3 公共交通出行一体化联合运输

基于运营端的一体化出行平台和移动互联技术，整合多种运输方式、枢纽场站、高精地图、公共交通运行等多方数据，将乘客从出行前的规划、出行中的整个过程、出行后的反馈等全面综合管理。基于乘客出行信息与公共交通运营排班时刻表，引入智能排班技术，合理优化运行方案，结合智能发车系统，将市民出行的需求切实反映到公共交通运行作业计划和调度过程中来；在更加广泛层面实现公共交通出行一体化联合运输，充分引入轨道站点、火车站、码头、机场等运力组织数据，在公共交通运行作业计划中结合相应运输方式的运力组织计划，从运行组织过程中实现公共交通出行一体化联合运输，如图3所示。

4.3 车路协同技术构建智能公交系统

车路协同技术及自动驾驶技术的快速进步推动智能公交系统的出现，基于车路协同基础设施升级与通讯网络系统搭建，构建行人、公交车辆、路侧设施的完整通讯链路，建立不同车路协同通信环境下动态自组网与可靠传输机制，通过实时采集乘客公共交通出行需求，提供乘客出行方式选择建议、换乘站点内部路线指引、公交到站时间提醒等面向乘客实时需求的精准服务。依托信号灯与公交车辆可靠信息交互机制，车载终端能够接受信号灯配时方案、交通事件、道路运行状态等实时交通信息，基于高级辅助驾驶技术向公交驾驶员提供车速、挡位、换道等建议信息，实现公交车行驶过程精准管控。

车路协同技术对于交通状态、车辆状态及乘客需求信息的采集与识别是构建智能公交系统的一个关键要素。基于车辆运行状态大数据，识别公交车辆油耗与排放的关键影响因素和作用机理，通过辨识与预测车路协同环境下的交通状态，进行公交车辆绿色出行线网规划，实现高可靠、低油耗的公交线路选择。另一方面，融合系统内多车行驶状态信息与载客信息，解析乘客公交出行规律，挖掘乘客出行模式与行为特征。针对乘客出行需求密集区域与时段，调配其他线路剩余运力服务更多乘客出行需求，提高乘客出行满意度，从本质上提高公共交通服务水平和吸引力，进一步缓解城市交通拥堵。

5 思考与展望

基于新技术的逐步应用，结合公共交通运营管理，在当下可以从公共交通线网规划、一体化运行管理、车路协同管理、智能网联公交技术等方面进行探索。

5.1 大数据赋能公共交通线网规划

随着公共交通IC卡、GPS、手机信令、互联网开放数据等在交通规划领域的逐步应用，以大数据驱动的精准规划在其数据采集范围、分析深度及粒度方面相较于传统方式的优势愈发明显，从目前使用情况来看，多源大数据在规划行业应用不断深入，其在原始数据质量、数据覆盖范围及精度、对时间空间相关分析的支撑力度等方面优势不断显现，特别是对客流出行特征、人群时空分布等方面的分析，已逐步趋于完善。

一般来说，基于多源大数据的交通出行特征分析会包含手机信令数据（联通、移动、电信全覆盖）、车辆RFID数据、车辆GPS数据、城市规划数据等，交通调查公交满载率、公交运营数据，以及出行OD、客流走廊、居民出行特征等。通过数据的综合分析，可以评估出行特征与公交线网匹配性，如区域主要客流走廊与公交线网及站点布局适应度、出行需求与公交供给匹配度、公交服务盲点识别等。并从区域与城市经济发展、产业发展以及城市用地布局规划入手，建立交通需求模型，最终结合大数据分析结果以及线网现状评估结果，提出公共交通线网优化方案。

图4 大数据分析模型技术体系

图5 重庆茶园地区部分大数据展示

重庆南部公交正在与相关技术方合作开展对茶园地区的公共交通线网优化和发展规划工作，此次将调集手机信令、车辆GPS、RFID电子牌、IC卡、车辆OBD等20多类数据资源，掌握交通设施建设、规划情况，计算城区人口、车辆移动轨迹和活动点分布，以及道路及公共交通实时运行状态，用大数据支撑地区公共交通的线网规划（图4、图5）。

5.2 打造基于MaaS理念的一体化出行服务体系

随着城市的发展，交通拥堵、市政设施不完善等因素导致公共交通服务水平下降、运行时间不确定，让市民无法通过公共交通准时快捷到达目的地。小汽车的出行灵活性显然在出行可达性上更占优势，但在环境污染、道路资源占用、停车难等方面更加剧了城市交通问题。而MaaS具有共享、一体化、以人为本和环保等特点，致力于更好的改善公共交通出行体验。

高德地图与北京市合作，整合了多种交通出行服务，能够为市民提供行前智慧决策、行中全程引导、行后绿色激励等全流程、一站式“门到门”的出行智能诱导，以及城际出行全过程规划服务。平台上线了实时公交、地铁拥挤度等服务。目前，实时公交已覆盖全市超过95%的公交线路，实时信息匹配准确率超过97%，全市所有地铁站点当前的拥挤情况也可实时在线查询。市民通过高德地图，就可以直观便捷地查看公交车的实时位置，掌握车辆还有几站以及几分钟到达，避免焦急等待，极大地提升了乘客出行体验。

5.3 车路协同技术赋能公交优先

公交优先包括实现公交车在空间和时间通行权上的优先。空间上的优先可以通过设置公交专用道等来实现。信号优先前提条件是路口具有公交专用道和信号机联网控制，采用绿灯延长、红灯早断、插入相位、跳跃相位的控制原则，通过智能化的算法控制既能使公交信号优先又可兼顾路口总体交通效益。

现有交通信号控制系统主要通过感应线圈检测交通流数据，无法准确掌握车辆个体运行数据及宏观交通流状态，影响了交通信号控制效果。车路协同技术基于无线通信、C-V2X、高精度定位（可高达厘米级）、边缘计算（可获得ms级超低延时）、智能云控等技术，全面获取车辆和道路信息，通过车车、车路间信息交互和共享，实现车路协同，优化道路交通控制，缓解交通拥堵等目标（图6）。

基于车路协同技术的扩展应用，一是红绿灯信息共享服务，可对公交车尾部安装的路牌显示屏加以改造，显示RSU向车载OBU转发的前方信号灯情况及其他实时交通信息，以便及时提醒后方社会车辆，提高交通效率，让城市交通更有温度（图7）。二是智慧站台服务，通过站台上的车路协同设备与乘客互动，使驾驶员可以提前预知前方站台等候本车人数，亦可使乘客提前获知来车的拥挤和空位情况，自主决定是否等待下一班车，从而有效解决公交车与站台乘客信息不对称问题以及公交车辆间客流不均衡问题。

5.4 探索智能网联汽车技术在公交运营中的应用

智能网联汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能化汽车。它利用车载传感器、雷达来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。

图6 车路协同公交优先技术原理

图7 红绿灯信息共享技术原理

智能网联汽车技术的应用主要是从安全稳定、自动化驾驶等方面来发展，目前智能网联汽车大体分为4级，L1即辅助驾驶，车辆对方向盘和加减速中的一项提供驾驶操作，人类驾驶员负责其余驾驶动作；L2即部分自动驾驶，车辆对方向盘和加减速中的多项提供驾驶操作，人类驾驶员负责其余驾驶动作；L3即条件自动驾驶，由车辆完成绝大部分驾驶操作，人类驾驶员需保持注意力集中以备不时之需；L4即高度自动驾驶，由车辆完成所有驾驶操作，人类驾驶员无需保持注意力，但限定道路和环境条件。当然，更高标准的L5即完全自动驾驶，由车辆完成所有驾驶操作，人类驾驶员无需保持注意力。

从智能网联汽车上路运营情况来看，有两个技术要求值得关注：一是目前运营过程中只能在规定的点位上下客；二是所运营路段必须提前进行信息采集，即必须在既定的运营道路范围内行驶。基于以上两个方面的技术特点，公共交通线路推行智能网联技术应用有着天然优势，若能选取公共交通线路进行试点应用，将为公交企业未来在智能网联公交的推广方面积攒经验、占得先机。