2023电信运营商数据赋能交通行业白皮书

电信运营商数据赋能交通行业白皮书（2023）目录一、电信运商数赋交行业况总述 1()交行业据应相关策 1()运商数对于通行的价值 1()运商数资源述 2()运商数据交行业的价释放点 3二、适于交行业的电运商数资源 5()信类数据 5()测报告据 7()流类数据 8()画类数据 9()融类数据 10三、电信运商数赋交行业的关技术 ()数采集 ()数融合 13()多数据析 15()结展示 16()数安全 17四、电信运商数在交行的能场景 19()车协同 19()规建设 19()设运营 20()流调控 21五、总与未展望 23附：电运商数在交行业用的案选集 25图目录图1 运商数赋交行业践体视图 4图2 轨拉链和对的轨拉链例 7图3 基于MR数的时数据析示例 8图4 运商数赋交行业的可化案例 17图5 基公共通客承载分析客群达 26图6 基人口度分的充桩规划 27图7 区违盗采测案例 30表目录表1适于交行业运营数据源类型 5表2信类数的主类别 6表3流类数的主应用例 9表4画类数的主应用例 10表5融类数的主应用例 10表6实采集应用例 12表7固周期集的用示例 12表8时驱动集的用示例 13电信运营商数据赋能交通行业白皮书（2023）电信运营商数据赋能交通行业白皮书（2023）PAGEPAGE10一、电信运营商数据赋能交通行业情况总述(一)交通行业数据应用相关政策20232023（2024—2026(二)运营商数据对于交通行业的价值运营商数据资源在交通行业的重要性不可忽视，已成为交通行业数据应用过程中所涉及的主要外部数据资源。运营商数据的分析和应用可以帮助实现更精准的交通流量监测、拥堵分析、交通规划、应急响应等，从而提高整体交通运输效率，使得交通运输系统更加高效、安全、便捷。(三)运营商数据资源概述业务（Business）域：主要涉及电信业务的收入、用户信息、订购关系、账单等数据。这些数据有助于电信运营商更好地了解其（Operation）管理（Management）域：涉及财务管理、人力资源管理、企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）等系统的数据。这些数据有助于电信运营商进行企业资源整合和优化，提高管理效率和决策水平。外部数据资源：运营商数据与外部数据资源的融合可以带来更全面的信息视角，比较重要的外部数据资源有两大类：一是气象数据，结合运营商数据和气象数据，可以更准确地预测天气对交通的GIS(四)运营商数据在交通行业的价值释放要点运营商数据在交通行业的价值释放需关注包括数据资源、关键技术、行业应用这三个要点。下面本节将简要概括这几个要点的内容，具体的内容则会在后续的章节进行详细阐述。图1运营商数据赋能交通行业的实践体系视图数据资源：运营商可用于交通行业的数据可分为信令类数据、M测量报告数据、流量类数据、画像类数据、融合类数据五类。关键技术：运营商数据赋能交通行业的关键技术可以按照数据应用的落地流程，分为数据采集、数据融合、多源数据分析、结果展示、数据安全五大类别。行业应用：运营商数据赋能交通行业的具体落地场景可分为车路协同、规划建设、设施运营、流量调控四大方向。二、适用于交通行业的电信运营商数据资源数据资源是开展数据分析应用工作的核心要素，运营商数据资源具备优质、多样、全面、实时的特点，且包含大量交通行业关注的位置数据与内容数据，为运营商同交通行业的跨域联合创新打下了坚实的基础。同交通行业适配度较高的运营商数据以运营域数据为主，可具体再细分为信令类数据、测量报告数据、流量类数据、画像类数据、融合类数据五大类。本章将详细梳理适用于交通行业的电信运营商数据资源，并简述这些数据资源在交通行业的潜在应用模式和落地场景。表1适用于交通行业的运营商数据资源类型数据资源类型潜在应用场景信令类数据测量报告数据50流量类数据可以通过移动端流量信息，获取人群的未来流动和聚集倾向，有助于提前做好交通规划画像类数据可以通过人群画像，比如年龄、职业、是否有车等，分析人群的出行偏好融合类数据天气影响分析、路网分析等综合分析场景(一)信令类数据运营商信令是移动通信网络中用于实现终端、交换系统及传输系统各元件之间交互的控制指令数据，所记录的信息类别有呼叫建立和去除信息、管理控制类信息、移动终端的位置信息、网络状态信息等。表2信令类数据的主要类别信令数据类别描述呼叫建立和去除信息网络单元之间通过信令数据交互实现呼叫的建立和去除管理控制类信息用于实现对语音、短信等数据业务的管理控制移动终端的位置信息人群移动状态、位置变化等信息,实现网络资源管理和业务控制业务状态信息用于对业务质量进行监控，相关信令数据记录了连接过程中的质量相关参数对于交通行业来说，信令数据的主要作用是可对人群进行时空相关的数据分析，运营商信令所包含的位置，时间可被用于绘制出行轨迹（轨迹拉链），通常可分为以下几个步骤：位置洞察：根据运营商信令数据中的基站位置信息，时间戳和将定位点匹配到实际的路网上，得到人群的行动路径。轨迹分割：根据人群的行动路径，根据速度、方向、停留时间等规则，将其分割成一系列的轨迹段。轨迹拉链：将轨迹段按照时间顺序连接起来，形成人群的轨迹拉链表，每个轨迹段记录了终端的位置以及与前后轨迹段的连接关系。图2轨迹拉链表和对应的轨迹拉链示例(二)测量报告数据测量报告数据也称MR（MeasurementReport）动设备在业务过程中的服务基站IDID对于交通行业来说，运营商的测量报告数据可用来提升位置数据的精确度，且不易受环境的影响，对基于信令数据的位置识别是很好的补充。运营商MR指纹定位算法主要包括以下步骤：栅格化：将地图划分为标准大小的栅格。MRMR指纹库构建：根据收集的MR参数，构建每个栅格的MR数据特征。MR图3基于MR数据的时空数据分析示例(三)流量类数据流量数据是运营商记录的移动端流量上网的行为数据。这些数APP（DPI探针技术）可对终端的上网访问行为进行深度分析，主要的方式如下：IP别流量类型。比如SkypeP2P流量分类：将复杂流量区分为不同业务类型,进行差异化处理。典型的有P2P下载、视频点播、网页浏览等分类。Payload应用,比如QQ在交通行业，流量数据目前被大量应用于人群流动和聚集倾向的分析,有助于帮助决策者提前做好交通规划。表3流量类数据的主要应用示例流量类数据的应用示例描述人群时空分布分析通过比较不同时段和区域单位面积的流量密度,确认人群空间分布的时空动态变化热点区域分析通过采集热搜词列表,当出现大型活动或事件名称搜索量突增,则判定该区域人群聚集可能性上升人群流动分析APP外卖APP流动倾向(四)画像类数据运营商的用户画像能力是指运营商利用自身收集的用户群体数据，通过数据挖掘和分析的方法，提取用户群体的特征和需求，形成用户群体的标签化描述。运营商的用户画像能力可以帮助运营商挖掘并预测用户需求，指导产品设计和完善，实现动态且个性化的应用于交通行业的标签则有如：“是否有车”、“出行方式偏好”、“活跃地”、“活动时段”等。这些标签可帮助城市管理者掌握区域内的人群出行模式，从而更有针对性地进行交通设施的规划和运营。表4画像类数据的主要应用示例画像类数据的应用示例描述交通压力评估分析区域内群体的日常工作日和周末的活跃地与活动时间分布情况,评估区域交通服务压力出行需求挖掘分析区域内群体的出行偏好、交通工具情况，对出行需求进行挖掘，提升出行的便利度出行方式推荐利用AI算法和用户画像实现对个性出行方式的智能推荐(五)融合类数据运营商通常会对外采购气象、地理信息等数据以提升运营商基于数据的决策水平。运营商自身产生的数据同外部多模态数据融合后往往能够发挥更高的价值，被广泛地用于交通行业的各个场景。表5融合类数据的主要应用示例融合类数据的应用示例描述与地图数据的融合地图数据提供道路交通基础设施和路网信息,与人群流动轨迹进行映射匹配,可以评估道路负载状态与视频图像数据的组合监控摄像头的数据,识别车辆、人流量等指标,验证和补充基于运营商数据的交通态势感知与环境、气象数据的关联气温、风力、能见度等环境数据,分析其与交通状况的相关性,建立环境驱动的交通预测模型与车联网及数据协同车联网产生海量车辆实时状态与位置动态数据,与基站交互数据进行数据融合,提高道路交通精细监测与控制能力与政府部门公共数据的组合IC刷运行和管理信息,进行全面的态势监控三、电信运营商数据赋能交通行业的关键技术交通行业数智化发展的核心要点是实现对交通业务的智能感知与决策，运营商数据能为其提供多方面的支持，为运营商同交通行业的联合创新提供了坚实的基础。在运营商同交通行业联合创新的过程中，需要一些关键的技术对运营商数据资源进行安全、高效的处理、分析和挖掘，助力数据资源的价值释放。本章将按照数据采(一)数据采集适用于交通场景的运营商数据采集可分为实时采集、固定周期采集、时间驱动采集三种方式，需匹配应用场景需求与数据特性进行设计。其中实时采集适用于对交通流量的实时监测；固定周期采集适用于对交通设施的运营及规划；时间驱动采集可用于特定时间点的交通态势分析。这些采集模式各具优势，融合运用可强化交通监测、运营与规划的全面性、精细化与高效性。实时采集：实时采集的关键特征是低时延，满足交通流量实时监管、突发事件即时响应等应用需求。主要的数据源包括信令、流Kafka实时数据采流，配合SparkStreaming、Storm表6实时采集的应用示例实时采集的数据类型描述信令数据通过实时采集信令数据中的位置信息，监测拥堵路段队长与延误等车联网数据通过对车联网数据的实时采集实现对路况的秒级感知，使交通运营方能够动态调度车流分布流量数据通过对流量数据的实时采集，分析流量数据中的异常波动，快速定位突发交通事故实时数据采集对网络带宽、服务器处理能力、数据存储吞吐等5G固定周期采集：固定周期采集是指按照预设的时间间隔周期性表7固定周期采集的应用示例固定周期采集的数据类型描述流量数据通过周期性采集城市区域间流量分布情况，绘制人口流动图谱，为交通资源调度、交通设施规划提供参考MR定位数据通过采集公共交通工具的定位与轨迹数据，分析其运营情况，合理规划公交线路AzkabanAirflow时间驱动采集：时间驱动采集是根据时间特征、事件等外部条表8时间驱动采集的应用示例时间驱动采集的数据类型描述基站数据春运期间，通过采集主要干线路基站数据，分析人口迁徙高峰，以便提前规划，更好地进行流量疏导流量数据节假日期间，通过全市流量矩阵对比，评估客流分布，从而更好地进行交通资源的调度基于时间驱动采集,我们可以分析周期性变化对交通流的影响,进行资源需求评估,制定弹性策略。(二)数据融合数据清洗：交通行业所涉及的多源数据中包含较多异常值、重复记录等噪声。这会影响后续分析判断工作，降低智能算法训练效associatedrule数据映射：数据映射的目标是实现将不同来源和格式的原始交通数据，均转换到预定义的通用数据模型中，为后续多源数据的关联融合处理奠定基础。通用模型既要兼顾通用性，也要充分表示交ODICRF数据关联：数据关联是在规范化映射的基础上，把分属多个数据集的记录或事件相互匹配和连接的过程。典型的关联策略是基于时间和空间等维度的匹配，例如找出时间戳在误差范围内、且坐标距离小于阈值的多源记录。关联过程中还需要处理一对多、多对多不同公交线。一些重要公共实体还可以作为数据关联的“桥梁”。例如，可以将道路交通事故信息与附近的出租车轨迹和订单关联起来。通过数据关联可将不同来源的数据加工成丰富、互补的新数据集，其中包含不同源数据的多变量属性。数据关联将扩大后续数据分析的维度。(三)多源数据分析交通行业中用到的运营商数据具有多源性、异构性等特点，不同类型的数据之间往往存在关联关系。多源异构交通数据的关联挖发现新知识：通过分析不同类型数据之间的关联关系，可以发现新知识。例如，在交通出行分析场景中，可以通过分析人群出行轨迹、出行目的地、出行时间等数据之间的关联关系，发现人群出行规律，提升交通服务水平。提升分析效率：通过分析不同类型数据之间的关联关系，可以提升交通管理效率。例如，在交通事故分析场景中，可以通过分析事故发生时间、事故发生地点、事故原因等数据之间的关联关系，预防交通事故发生，提升交通安全水平。在交通行业场景所涉及的运营商数据分析中，数据的关联分析交通流量分析：可以通过分析人群位置、基站覆盖范围、交通流量等数据之间的关联关系，预测交通流量变化趋势，进行交通管控。交通轨迹分析：可以通过分析人群出行轨迹、出行目的地、出行时间等数据之间的关联关系，了解群众出行习惯，提升交通服务水平。交通事故分析：可以通过分析事故发生时间、事故发生地点、事故原因等数据之间的关联关系，预防交通事故发生。(四)结果展示结果可视化是将数据分析结果转换为可视化图形的过程，通过可视化数据分析结果，可以使数据分析结果更加直观、易懂，提高数据分析结果的可理解性，使其更加容易传播，促进数据分析结果的应用。在交通行业场景涉及的运营商数据分析中，结果可视化应遵循以下原则：准确性，即结果可视化应准确反映数据分析结果；清晰性，即结果可视化应清晰明了，易于理解；简洁性，即结果可视化应简洁明了，避免过于复杂；相关性，即结果可视化应与数据分析目标相关，突出数据分析重点。在选择结果可视化方法时，应根据具体应用场景选择合适的方法。常用的结果可视化方法包括图表、热力图、交互式地图、动态图等。图4运营商数据赋能交通行业的可视化案例（A：图表；B：热力图；C：交互式地图；D：动态图）(五)数据安全随着交通行业全面迈向数智化，数据安全正在变得愈发重要。运营商数据在交通行业的应用也需从源头落实责任，建立完善的数据安全体系，杜绝数据削弱、泄密、非授权访问等安全风险。这既需要规范化管理和技术创新，也需要跨行业的协作机制。通常采取的数据安全措施如下：访问控制：通过数字证书、单点登录认证用户，基于角色和业务属性实现细粒度的数据访问权限控制，遵循最小授权原则。数据加密：在网络数据传输路径上全链路部署加密传输技术,存储层面也可进行字段加密，同时使用密钥管理系统确保密钥安全。数据隔离：将业务和数据按分类存储隔离,例如在网络层使用VLAN、ACL进行逻辑隔离,避免非法跨域进行数据访问。数据脱敏：对于涉及关键个人信息的字段，如车牌、车辆VIN等,使用不可逆哈希算法代替明文，避免泄密后被恶意关联分析。系统审计：记录用户访问交通数据的操作日志，进行安全审计跟踪。使用威胁情报等，辅助监测数据异常访问。四、电信运营商数据在交通行业的赋能场景前文阐述了运营商数据在交通行业赋能涉及的数据资源类型和数据处理、分析、应用技术。在落地层面，运营商数据在交通行业的赋能需坚持以“场景驱动创新”为导向，从场景出发规划技术架构并引入必要的数据资源，才能实现业务价值的最大化。本章将归纳运营商数据赋能交通行业的具体落地场景，将从车路协同、规划建设、设施运营、流量调控等方面详细展开。(一)车路协同辅助驾驶应用：5G1ms(二)规划建设设施分布。综合利用这些数据，城市道路规划可以更加智能、灵活地满足城市交通的需求，改善出行体验。停车设施规划：分析运营商数据有助于了解停车需求和停车模式。规划者可以根据车辆停留的时间、地点等信息，规划合理的停车设施分布，提高城市停车资源的利用率。(三)设施运营道路维护：车辆通行降速、路段车速降低可能由多种因素造成，例如道路损坏、交通拥堵等。如果路段车速降低的幅度较大，并且持续时间较长，则可能表明该路段存在道路损坏的问题。车辆过度集中，可能导致道路交通拥堵，从而增加道路损坏的风险。结合道路年龄，如果路段车辆流量过大，并且存在车辆拥堵的情况，则可能表明该路段存在道路损坏的问题。(四)流量调控交通信号优化：交通信号优化是通过有效地协调和调整交叉口的信号灯控制策略，提高交叉口通行效率、减少拥堵和缓解交通压力的一种手段。在交通行业中，运营商数据的应用可以为交通信号优化提供实时的交通流信息，从而使优化策略更加智能和精准。五、总结与未来展望电信运营商数据在现代城市交通管理中发挥着关键作用，赋能场景涵盖了车辆运行、乘客流动、道路状况等多个方面。尽管该领域存在着巨大的潜力，但目前仍然面临着数据来源、结构多样，数运营商数据对交通行业赋能的发展趋势在政策、产业和技术等多个方面呈现出引人注目的特点，充分说明了数据要素时代跨域融合创新的重要性，其在不断挖掘数据价值的同时也催生出百花齐放的创新应用。以下是对运营商数据赋能交通行业的发展趋势阐述：政策层面，数据安全和隐私保护势在必行：随着对数据价值认识的提高，数据安全和隐私保护问题变得尤为关键。运营商在应用数据的过程中，需要加强对数据的安全管理，确保用户隐私不被滥用，同时遵循相关法规和标准，建立合规的数据使用机制。产业层面，智慧交通和物流协同发展成为趋势：随着物流行业的快速发展，交通和物流间的数据融合打通、开放分享成为趋势，运营商数据在交通流量监控、路径优化、车辆调度等方面均可发挥重要的价值，对交通和物流的融合发展起到促进作用。通过实时获取车辆位置、速度等信息，可以优化交通信号控制，减缓拥堵，提高物流运输效率。技术层面，人工智能在运营商数据分析中的应用前景广阔：人工智能（AI）和机器学习（ML）在运营商数据的分析和决策中扮演着重要角色。通过建立预测模型、推荐系统、自动化决策系统等，可以更好地理解用户行为、优化资源配置、提高服务质量。机器学习算法的应用可以使系统从数据中学习规律，不断优化运